Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations29
Missing cells3
Missing cells (%)2.1%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.3 KiB
Average record size in memory45.6 B

Variable types

Numeric1
Categorical1
Text3

Dataset

Description샘플 데이터
Author더아이엠씨
URLhttps://bigdata-region.kr/#/dataset/671139ae-f321-4fcd-823f-2914d437fb1e

Alerts

원문데이터인덱스 is highly overall correlated with 원문데이터키워드명High correlation
원문데이터키워드명 is highly overall correlated with 원문데이터인덱스High correlation
원문데이터내용 has 3 (10.3%) missing valuesMissing
원문데이터인덱스 has unique valuesUnique
원문데이터제목 has unique valuesUnique
원문데이터URL has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 13:52:56.378431
Analysis finished2023-12-10 13:52:58.068076
Duration1.69 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

원문데이터인덱스
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct29
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean15.655172
Minimum1
Maximum30
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size393.0 B
2023-12-10T22:52:58.246969image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile2.4
Q18
median16
Q323
95-th percentile28.6
Maximum30
Range29
Interquartile range (IQR)15

Descriptive statistics

Standard deviation8.9173822
Coefficient of variation (CV)0.56961252
Kurtosis-1.2331748
Mean15.655172
Median Absolute Deviation (MAD)8
Skewness-0.051146643
Sum454
Variance79.519704
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-10T22:52:58.656989image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=29)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
3.4%
2 1
 
3.4%
30 1
 
3.4%
29 1
 
3.4%
28 1
 
3.4%
27 1
 
3.4%
26 1
 
3.4%
25 1
 
3.4%
24 1
 
3.4%
23 1
 
3.4%
Other values (19) 19
65.5%
ValueCountFrequency (%)
1 1
3.4%
2 1
3.4%
3 1
3.4%
4 1
3.4%
5 1
3.4%
6 1
3.4%
7 1
3.4%
8 1
3.4%
9 1
3.4%
10 1
3.4%
ValueCountFrequency (%)
30 1
3.4%
29 1
3.4%
28 1
3.4%
27 1
3.4%
26 1
3.4%
25 1
3.4%
24 1
3.4%
23 1
3.4%
22 1
3.4%
21 1
3.4%

원문데이터키워드명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)6.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size364.0 B
_고양_
24 
_가구점_
5 

Length

Max length5
Median length4
Mean length4.1724138
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row_가구점_
2nd row_가구점_
3rd row_가구점_
4th row_가구점_
5th row_가구점_

Common Values

ValueCountFrequency (%)
_고양_ 24
82.8%
_가구점_ 5
 
17.2%

Length

2023-12-10T22:52:58.946312image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T22:52:59.193937image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
고양 24
82.8%
가구점 5
 
17.2%

원문데이터제목
Text

UNIQUE 

Distinct29
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size364.0 B
2023-12-10T22:52:59.493857image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length44
Median length30
Mean length22.655172
Min length6

Characters and Unicode

Total characters657
Distinct characters228
Distinct categories11 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks6 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique29 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row도쿄공원(Tokyo Kouen; 2011)
2nd row2013년 계사년의 새해 아침에 부동산시장에 바라는 글
3rd row춘천가구;모리스가구;가구할인매장;퇴계동;친환경가구...
4th row미즈맘-출산;육아;교육;결혼;쇼핑;직거래;공동구매;중고의류...
5th row가구 싸게 사려고 돌아다닌 가구거리 목록과 주의점
ValueCountFrequency (%)
5
 
5.0%
2013 2
 
2.0%
고양일산 2
 
2.0%
놀자 1
 
1.0%
요크셔테리어 1
 
1.0%
스틸블루 1
 
1.0%
경기고양 1
 
1.0%
나는고양고양이다고양시다 1
 
1.0%
2007.3고양중남미문화원 1
 
1.0%
고양집북악산산행(2012;12;30 1
 
1.0%
Other values (84) 84
84.0%
2023-12-10T22:53:00.218439image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
73
 
11.1%
양 30
 
4.6%
고 29
 
4.4%
. 23
 
3.5%
; 22
 
3.3%
1 16
 
2.4%
0 15
 
2.3%
2 15
 
2.3%
산 12
 
1.8%
3 9
 
1.4%
Other values (218) 413
62.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 409
62.3%
Space Separator 73
 
11.1%
Decimal Number 59
 
9.0%
Other Punctuation 52
 
7.9%
Uppercase Letter 22
 
3.3%
Lowercase Letter 16
 
2.4%
Open Punctuation 8
 
1.2%
Close Punctuation 8
 
1.2%
Dash Punctuation 5
 
0.8%
Other Symbol 4
 
0.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
양 30
 
7.3%
고 29
 
7.1%
산 12
 
2.9%
구 8
 
2.0%
원 8
 
2.0%
가 7
 
1.7%
장 6
 
1.5%
기 6
 
1.5%
주 6
 
1.5%
리 6
 
1.5%
Other values (169) 291
71.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 4
18.2%
L 3
13.6%
B 3
13.6%
T 2
9.1%
E 1
 
4.5%
R 1
 
4.5%
N 1
 
4.5%
O 1
 
4.5%
X 1
 
4.5%
K 1
 
4.5%
Other values (4) 4
18.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 3
18.8%
u 2
12.5%
e 2
12.5%
t 2
12.5%
i 1
 
6.2%
d 1
 
6.2%
l 1
 
6.2%
g 1
 
6.2%
k 1
 
6.2%
y 1
 
6.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 23
44.2%
; 22
42.3%
& 2
 
3.8%
? 1
 
1.9%
* 1
 
1.9%
: 1
 
1.9%
/ 1
 
1.9%
· 1
 
1.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 16
27.1%
0 15
25.4%
2 15
25.4%
3 9
15.3%
5 2
 
3.4%
7 1
 
1.7%
6 1
 
1.7%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 6
75.0%
[ 2
 
25.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 6
75.0%
] 2
 
25.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
▶ 2
50.0%
◀ 2
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
73
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 5
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 404
61.5%
Common 210
32.0%
Latin 38
 
5.8%
Han 5
 
0.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
양 30
 
7.4%
고 29
 
7.2%
산 12
 
3.0%
구 8
 
2.0%
원 8
 
2.0%
가 7
 
1.7%
장 6
 
1.5%
기 6
 
1.5%
주 6
 
1.5%
리 6
 
1.5%
Other values (164) 286
70.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 4
 
10.5%
L 3
 
7.9%
B 3
 
7.9%
o 3
 
7.9%
u 2
 
5.3%
e 2
 
5.3%
T 2
 
5.3%
t 2
 
5.3%
E 1
 
2.6%
R 1
 
2.6%
Other values (15) 15
39.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
73
34.8%
. 23
 
11.0%
; 22
 
10.5%
1 16
 
7.6%
0 15
 
7.1%
2 15
 
7.1%
3 9
 
4.3%
( 6
 
2.9%
) 6
 
2.9%
- 5
 
2.4%
Other values (14) 20
 
9.5%
Han
ValueCountFrequency (%)
謹 1
20.0%
弔 1
20.0%
北 1
20.0%
漢 1
20.0%
山 1
20.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 402
61.2%
ASCII 243
37.0%
CJK 5
 
0.8%
Geometric Shapes 4
 
0.6%
Compat Jamo 2
 
0.3%
None 1
 
0.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
73
30.0%
. 23
 
9.5%
; 22
 
9.1%
1 16
 
6.6%
0 15
 
6.2%
2 15
 
6.2%
3 9
 
3.7%
( 6
 
2.5%
) 6
 
2.5%
- 5
 
2.1%
Other values (36) 53
21.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
양 30
 
7.5%
고 29
 
7.2%
산 12
 
3.0%
구 8
 
2.0%
원 8
 
2.0%
가 7
 
1.7%
장 6
 
1.5%
기 6
 
1.5%
주 6
 
1.5%
리 6
 
1.5%
Other values (163) 284
70.6%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 2
100.0%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
▶ 2
50.0%
◀ 2
50.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
謹 1
20.0%
弔 1
20.0%
北 1
20.0%
漢 1
20.0%
山 1
20.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 1
100.0%

원문데이터내용
Text

MISSING 

Distinct26
Distinct (%)100.0%
Missing3
Missing (%)10.3%
Memory size364.0 B
2023-12-10T22:53:00.499442image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length207
Median length92.5
Mean length90.115385
Min length23

Characters and Unicode

Total characters2343
Distinct characters423
Distinct categories14 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks7 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique26 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row엔딩 장면은 가구점에서 미유와 코지 그리고 남자의 가족이 각각 새로운 시작을 준비하는 것으로 마무리된다. 고요하고 평범한 이야기의 끝 역시 평온하고 잔잔하게...
2nd row중개업소와 법무사;세무사;금융기관 그리고 행정기관의 민원서류까지 또 이사짐센타;도배인테리어;가구점;철물점;슈퍼;음식점;음식점이나 호프집 더 나아가서...
3rd row가구싼곳춘천가구가구특가춘천가구가구점춘천가구점춘천가구퇴계동가구춘천가구 춘천가구 오츠카식탁 가구할인매장 카오스4인식탁 학생화장대 학생침대 황토카우치...
4th row▶ 마치 가구점이 모여 있는 것처럼 중고 미니샵들이 모여 있어 시너지 효과가 좋은 곳입니다. 2. 중고/이월제품 위탁판매 : 미니샵 운영하기도 귀찮은 분; 아까워서...
5th row결혼을 앞두고 가구보러 참 많이 돌아다녔어요 가구점마다 가격이 다르고 할인폭이 달라.. 발품을 파는게 진리라고들 하셔서 정말 악소리 나게 돌아다녔거든요. 나중엔...
ValueCountFrequency (%)
8
 
2.0%
있는 3
 
0.8%
경기도 2
 
0.5%
명문철학원 2
 
0.5%
2012년 2
 
0.5%
일산 2
 
0.5%
있어 2
 
0.5%
2013년 2
 
0.5%
많이 2
 
0.5%
모여 2
 
0.5%
Other values (352) 364
93.1%
2023-12-10T22:53:01.004156image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
370
 
15.8%
. 110
 
4.7%
고 48
 
2.0%
아 40
 
1.7%
이 37
 
1.6%
가 36
 
1.5%
; 34
 
1.5%
t 29
 
1.2%
양 29
 
1.2%
다 29
 
1.2%
Other values (413) 1581
67.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1439
61.4%
Space Separator 370
 
15.8%
Other Punctuation 188
 
8.0%
Lowercase Letter 161
 
6.9%
Decimal Number 108
 
4.6%
Uppercase Letter 35
 
1.5%
Open Punctuation 8
 
0.3%
Dash Punctuation 7
 
0.3%
Close Punctuation 7
 
0.3%
Other Symbol 7
 
0.3%
Other values (4) 13
 
0.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
고 48
 
3.3%
아 40
 
2.8%
이 37
 
2.6%
가 36
 
2.5%
양 29
 
2.0%
다 29
 
2.0%
구 20
 
1.4%
하 19
 
1.3%
에 18
 
1.3%
원 17
 
1.2%
Other values (342) 1146
79.6%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
t 29
18.0%
e 15
 
9.3%
l 14
 
8.7%
o 12
 
7.5%
u 10
 
6.2%
s 9
 
5.6%
c 8
 
5.0%
q 7
 
4.3%
n 7
 
4.3%
g 7
 
4.3%
Other values (14) 43
26.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 6
17.1%
L 3
8.6%
Y 3
8.6%
W 3
8.6%
C 3
8.6%
T 3
8.6%
P 3
8.6%
E 3
8.6%
D 1
 
2.9%
F 1
 
2.9%
Other values (6) 6
17.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 23
21.3%
2 22
20.4%
1 21
19.4%
3 9
 
8.3%
5 7
 
6.5%
6 7
 
6.5%
4 7
 
6.5%
8 5
 
4.6%
9 5
 
4.6%
7 2
 
1.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 110
58.5%
; 34
 
18.1%
& 15
 
8.0%
: 14
 
7.4%
/ 13
 
6.9%
· 2
 
1.1%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
▶ 3
42.9%
◀ 2
28.6%
▼ 1
 
14.3%
▣ 1
 
14.3%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 7
87.5%
[ 1
 
12.5%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 6
85.7%
] 1
 
14.3%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
= 4
80.0%
~ 1
 
20.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
370
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 7
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
^ 6
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
” 1
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
“ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1434
61.2%
Common 708
30.2%
Latin 196
 
8.4%
Han 5
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
고 48
 
3.3%
아 40
 
2.8%
이 37
 
2.6%
가 36
 
2.5%
양 29
 
2.0%
다 29
 
2.0%
구 20
 
1.4%
하 19
 
1.3%
에 18
 
1.3%
원 17
 
1.2%
Other values (337) 1141
79.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
t 29
 
14.8%
e 15
 
7.7%
l 14
 
7.1%
o 12
 
6.1%
u 10
 
5.1%
s 9
 
4.6%
c 8
 
4.1%
q 7
 
3.6%
n 7
 
3.6%
g 7
 
3.6%
Other values (30) 78
39.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
370
52.3%
. 110
 
15.5%
; 34
 
4.8%
0 23
 
3.2%
2 22
 
3.1%
1 21
 
3.0%
& 15
 
2.1%
: 14
 
2.0%
/ 13
 
1.8%
3 9
 
1.3%
Other values (21) 77
 
10.9%
Han
ValueCountFrequency (%)
北 1
20.0%
漢 1
20.0%
山 1
20.0%
謹 1
20.0%
弔 1
20.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1414
60.3%
ASCII 893
38.1%
Compat Jamo 20
 
0.9%
Geometric Shapes 7
 
0.3%
CJK 5
 
0.2%
None 2
 
0.1%
Punctuation 2
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
370
41.4%
. 110
 
12.3%
; 34
 
3.8%
t 29
 
3.2%
0 23
 
2.6%
2 22
 
2.5%
1 21
 
2.4%
& 15
 
1.7%
e 15
 
1.7%
: 14
 
1.6%
Other values (54) 240
26.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
고 48
 
3.4%
아 40
 
2.8%
이 37
 
2.6%
가 36
 
2.5%
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에 18
 
1.3%
원 17
 
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Compat Jamo
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Geometric Shapes
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None
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· 2
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CJK
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Punctuation
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원문데이터URL
Text

UNIQUE 

Distinct29
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Missing (%)0.0%
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Length

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Characters and Unicode

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The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique29 ?
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Sample

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2023-12-10T22:53:02.448930image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

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Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
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Most frequent character per category

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Decimal Number
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Uppercase Letter
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= 40
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_ 2
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Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 969
62.5%
Common 581
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Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
o 122
 
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t 88
 
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e 87
 
9.0%
g 75
 
7.7%
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c 46
 
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Common
ValueCountFrequency (%)
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Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1550
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
o 122
 
7.9%
/ 95
 
6.1%
t 88
 
5.7%
e 87
 
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. 58
 
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r 50
 
3.2%
1 50
 
3.2%
c 46
 
3.0%
Other values (35) 826
53.3%

Interactions

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Correlations

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Missing values

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A simple visualization of nullity by column.
2023-12-10T22:52:57.956552image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.

Sample

원문데이터인덱스원문데이터키워드명원문데이터제목원문데이터내용원문데이터URL
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23_가구점_춘천가구;모리스가구;가구할인매장;퇴계동;친환경가구...가구싼곳춘천가구가구특가춘천가구가구점춘천가구점춘천가구퇴계동가구춘천가구 춘천가구 오츠카식탁 가구할인매장 카오스4인식탁 학생화장대 학생침대 황토카우치...https://blog.naver.com/moris111?Redirect=Log&logNo=110155516970
34_가구점_미즈맘-출산;육아;교육;결혼;쇼핑;직거래;공동구매;중고의류...▶ 마치 가구점이 모여 있는 것처럼 중고 미니샵들이 모여 있어 시너지 효과가 좋은 곳입니다. 2. 중고/이월제품 위탁판매 : 미니샵 운영하기도 귀찮은 분; 아까워서...https://blog.naver.com/modernsign?Redirect=Log&logNo=50158458861
45_가구점_가구 싸게 사려고 돌아다닌 가구거리 목록과 주의점결혼을 앞두고 가구보러 참 많이 돌아다녔어요 가구점마다 가격이 다르고 할인폭이 달라.. 발품을 파는게 진리라고들 하셔서 정말 악소리 나게 돌아다녔거든요. 나중엔...https://blog.naver.com/goodbuddy81?Redirect=Log&logNo=120177096747
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67_고양_2013 행주산성;고양600년 해맞이 행사2013 행주산성고양600년 해맞이 행사 (고양600년 미래를 찾다) 2013년 1월 1일 05:30 ~ 09:00 행주산성 정상 2013년 뱀띠해 계사년의 새해가 밝았습니다. 빨갛게 떠오르는...https://blog.naver.com/dayee0?Redirect=Log&logNo=20174955447
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89_고양_모래야 놀자(고양)고양어울림 누리는 네비게이션으로 쉽게 검색이 되었지만... 막상 도착해 보니... 어울림 누리가 꽤 넓었어요....그런데 모래야 놀자 장소 안내표시가 제대로 되어 있질...https://blog.naver.com/swsm48?Redirect=Log&logNo=70155024050
910_고양_고양일산 작명원 철학원 명문철학원고양일산 작명원 철학원 명문철학원 이름이 좋 으면 성공한다 누구나 자신의... 해줍니다고양일산 작명원 철학원 명문철학원 사주 상담 :2인까지 3만원(가족) 작명...http://blog.daum.net/yss0660/4308685
원문데이터인덱스원문데이터키워드명원문데이터제목원문데이터내용원문데이터URL
1921_고양_고양평화통일자전거대회 2012년10월13일<NA>https://blog.naver.com/ozdslee?Redirect=Log&logNo=100175308122
2022_고양_고양집북악산산행(2012;12;30)<NA>http://blog.daum.net/smc999/102
2123_고양_2007.3고양중남미문화원<NA>http://blog.daum.net/jjang2bbun/7202892
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