Overview

Dataset statistics

Number of variables8
Number of observations100
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory6.6 KiB
Average record size in memory67.3 B

Variable types

Numeric1
Categorical5
Text2

Alerts

examin_ym has constant value ""Constant
respond_id has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 10:15:53.574636
Analysis finished2023-12-10 10:15:54.803609
Duration1.23 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

respond_id
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct100
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean53329162
Minimum53322261
Maximum53377385
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T19:15:54.938977image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum53322261
5-th percentile53322604
Q153324721
median53327922
Q353330449
95-th percentile53332455
Maximum53377385
Range55124
Interquartile range (IQR)5728

Descriptive statistics

Standard deviation9052.7779
Coefficient of variation (CV)0.00016975286
Kurtosis22.728376
Mean53329162
Median Absolute Deviation (MAD)3116
Skewness4.5889427
Sum5.3329162 × 109
Variance81952787
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T19:15:55.160950image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
53322261 1
 
1.0%
53329111 1
 
1.0%
53330031 1
 
1.0%
53329910 1
 
1.0%
53329778 1
 
1.0%
53329648 1
 
1.0%
53329595 1
 
1.0%
53329574 1
 
1.0%
53329531 1
 
1.0%
53329305 1
 
1.0%
Other values (90) 90
90.0%
ValueCountFrequency (%)
53322261 1
1.0%
53322372 1
1.0%
53322435 1
1.0%
53322536 1
1.0%
53322603 1
1.0%
53322604 1
1.0%
53323135 1
1.0%
53323175 1
1.0%
53323279 1
1.0%
53323334 1
1.0%
ValueCountFrequency (%)
53377385 1
1.0%
53377336 1
1.0%
53377223 1
1.0%
53332779 1
1.0%
53332652 1
1.0%
53332445 1
1.0%
53332434 1
1.0%
53332409 1
1.0%
53332370 1
1.0%
53332295 1
1.0%

examin_ym
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
202204
100 

Length

Max length6
Median length6
Mean length6
Min length6

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row202204
2nd row202204
3rd row202204
4th row202204
5th row202204

Common Values

ValueCountFrequency (%)
202204 100
100.0%

Length

2023-12-10T19:15:55.366497image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T19:15:55.574452image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
202204 100
100.0%

sexdstn_flag_cd
Categorical

Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
M
56 
F
44 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowM
2nd rowF
3rd rowM
4th rowM
5th rowF

Common Values

ValueCountFrequency (%)
M 56
56.0%
F 44
44.0%

Length

2023-12-10T19:15:55.760471image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T19:15:55.916195image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
m 56
56.0%
f 44
44.0%

agrde_flag_nm
Categorical

Distinct5
Distinct (%)5.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
50대
27 
30대
21 
60대
18 
40대
17 
20대
17 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row60대
2nd row30대
3rd row30대
4th row60대
5th row40대

Common Values

ValueCountFrequency (%)
50대 27
27.0%
30대 21
21.0%
60대 18
18.0%
40대 17
17.0%
20대 17
17.0%

Length

2023-12-10T19:15:56.092840image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T19:15:56.307220image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
50대 27
27.0%
30대 21
21.0%
60대 18
18.0%
40대 17
17.0%
20대 17
17.0%

answrr_oc_area_nm
Categorical

Distinct16
Distinct (%)16.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
서울특별시
35 
경기도
22 
부산광역시
6 
인천광역시
4 
충청남도
4 
Other values (11)
29 

Length

Max length7
Median length5
Mean length4.4
Min length3

Unique

Unique2 ?
Unique (%)2.0%

Sample

1st row서울특별시
2nd row인천광역시
3rd row경기도
4th row서울특별시
5th row서울특별시

Common Values

ValueCountFrequency (%)
서울특별시 35
35.0%
경기도 22
22.0%
부산광역시 6
 
6.0%
인천광역시 4
 
4.0%
충청남도 4
 
4.0%
경상북도 4
 
4.0%
울산광역시 4
 
4.0%
대전광역시 4
 
4.0%
광주광역시 4
 
4.0%
강원도 3
 
3.0%
Other values (6) 10
 
10.0%

Length

2023-12-10T19:15:56.589157image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 35
35.0%
경기도 22
22.0%
부산광역시 6
 
6.0%
인천광역시 4
 
4.0%
충청남도 4
 
4.0%
경상북도 4
 
4.0%
울산광역시 4
 
4.0%
대전광역시 4
 
4.0%
광주광역시 4
 
4.0%
강원도 3
 
3.0%
Other values (6) 10
 
10.0%

hshld_income_dgree_nm
Categorical

Distinct5
Distinct (%)5.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
300이상500만원 미만
34 
300만원 미만
25 
500이상700만원 미만
19 
700만원 이상
17 
무응답
5 

Length

Max length13
Median length13
Mean length10.4
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row300이상500만원 미만
2nd row500이상700만원 미만
3rd row300만원 미만
4th row무응답
5th row700만원 이상

Common Values

ValueCountFrequency (%)
300이상500만원 미만 34
34.0%
300만원 미만 25
25.0%
500이상700만원 미만 19
19.0%
700만원 이상 17
17.0%
무응답 5
 
5.0%

Length

2023-12-10T19:15:56.855760image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T19:15:57.060400image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
미만 78
40.0%
300이상500만원 34
17.4%
300만원 25
 
12.8%
500이상700만원 19
 
9.7%
700만원 17
 
8.7%
이상 17
 
8.7%
무응답 5
 
2.6%

wt3m_expr_lsr_cltur_value
Text

Distinct54
Distinct (%)54.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T19:15:57.341765image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length74
Median length46.5
Mean length31.28
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3128
Distinct characters33
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique32 ?
Unique (%)32.0%

Sample

1st row운동-스포츠 직접하기, 관광-여행, 오락-휴식
2nd row문화예술 관람하기, 스포츠 관람하기, 운동-스포츠 직접하기, 관광-여행, 오락-휴식, 자기계발-자기관리, 사회교류
3rd row문화예술 관람하기, 운동-스포츠 직접하기, 오락-휴식
4th row관광-여행
5th row운동-스포츠 직접하기, 관광-여행, 자기계발-자기관리, 사회교류
ValueCountFrequency (%)
오락-휴식 83
16.7%
직접하기 69
13.9%
관람하기 62
12.4%
운동-스포츠 61
12.2%
관광-여행 60
12.0%
자기계발-자기관리 47
9.4%
사회교류 46
9.2%
문화예술 41
8.2%
스포츠 29
 
5.8%
2023-12-10T19:15:57.918985image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
398
 
12.7%
, 267
 
8.5%
- 251
 
8.0%
기 225
 
7.2%
관 169
 
5.4%
하 131
 
4.2%
자 94
 
3.0%
스 90
 
2.9%
포 90
 
2.9%
츠 90
 
2.9%
Other values (23) 1323
42.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2212
70.7%
Space Separator 398
 
12.7%
Other Punctuation 267
 
8.5%
Dash Punctuation 251
 
8.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 225
 
10.2%
관 169
 
7.6%
하 131
 
5.9%
자 94
 
4.2%
스 90
 
4.1%
포 90
 
4.1%
츠 90
 
4.1%
오 83
 
3.8%
식 83
 
3.8%
휴 83
 
3.8%
Other values (20) 1074
48.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
398
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 267
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 251
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2212
70.7%
Common 916
29.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 225
 
10.2%
관 169
 
7.6%
하 131
 
5.9%
자 94
 
4.2%
스 90
 
4.1%
포 90
 
4.1%
츠 90
 
4.1%
오 83
 
3.8%
식 83
 
3.8%
휴 83
 
3.8%
Other values (20) 1074
48.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
398
43.4%
, 267
29.1%
- 251
27.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2212
70.7%
ASCII 916
29.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
398
43.4%
, 267
29.1%
- 251
27.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 225
 
10.2%
관 169
 
7.6%
하 131
 
5.9%
자 94
 
4.2%
스 90
 
4.1%
포 90
 
4.1%
츠 90
 
4.1%
오 83
 
3.8%
식 83
 
3.8%
휴 83
 
3.8%
Other values (20) 1074
48.6%

one_year_within_expr_lsr_cltur_value
Text

Distinct57
Distinct (%)57.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T19:15:58.221048image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length74
Median length46
Mean length35.96
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3596
Distinct characters33
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique35 ?
Unique (%)35.0%

Sample

1st row운동-스포츠 직접하기, 관광-여행, 오락-휴식
2nd row문화예술 관람하기, 스포츠 관람하기, 운동-스포츠 직접하기, 관광-여행, 오락-휴식, 자기계발-자기관리, 사회교류
3rd row문화예술 관람하기, 운동-스포츠 직접하기, 오락-휴식
4th row관광-여행
5th row운동-스포츠 직접하기, 관광-여행, 자기계발-자기관리, 사회교류
ValueCountFrequency (%)
오락-휴식 84
14.6%
관람하기 84
14.6%
직접하기 75
13.0%
관광-여행 72
12.5%
운동-스포츠 62
10.8%
문화예술 62
10.8%
자기계발-자기관리 52
9.0%
사회교류 49
8.5%
스포츠 35
6.1%
2023-12-10T19:15:58.745228image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
475
 
13.2%
, 316
 
8.8%
- 270
 
7.5%
기 263
 
7.3%
관 208
 
5.8%
하 159
 
4.4%
자 104
 
2.9%
스 97
 
2.7%
포 97
 
2.7%
츠 97
 
2.7%
Other values (23) 1510
42.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2535
70.5%
Space Separator 475
 
13.2%
Other Punctuation 316
 
8.8%
Dash Punctuation 270
 
7.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 263
 
10.4%
관 208
 
8.2%
하 159
 
6.3%
자 104
 
4.1%
스 97
 
3.8%
포 97
 
3.8%
츠 97
 
3.8%
람 84
 
3.3%
식 84
 
3.3%
휴 84
 
3.3%
Other values (20) 1258
49.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
475
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 316
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 270
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2535
70.5%
Common 1061
29.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 263
 
10.4%
관 208
 
8.2%
하 159
 
6.3%
자 104
 
4.1%
스 97
 
3.8%
포 97
 
3.8%
츠 97
 
3.8%
람 84
 
3.3%
식 84
 
3.3%
휴 84
 
3.3%
Other values (20) 1258
49.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
475
44.8%
, 316
29.8%
- 270
25.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2535
70.5%
ASCII 1061
29.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
475
44.8%
, 316
29.8%
- 270
25.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 263
 
10.4%
관 208
 
8.2%
하 159
 
6.3%
자 104
 
4.1%
스 97
 
3.8%
포 97
 
3.8%
츠 97
 
3.8%
람 84
 
3.3%
식 84
 
3.3%
휴 84
 
3.3%
Other values (20) 1258
49.6%

Interactions

2023-12-10T19:15:54.329708image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-10T19:15:58.878415image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
respond_idsexdstn_flag_cdagrde_flag_nmanswrr_oc_area_nmhshld_income_dgree_nmwt3m_expr_lsr_cltur_valueone_year_within_expr_lsr_cltur_value
respond_id1.0000.0000.1130.4800.0000.0000.000
sexdstn_flag_cd0.0001.0000.2230.4190.0000.4370.498
agrde_flag_nm0.1130.2231.0000.1180.1340.7090.690
answrr_oc_area_nm0.4800.4190.1181.0000.2950.7940.745
hshld_income_dgree_nm0.0000.0000.1340.2951.0000.4140.331
wt3m_expr_lsr_cltur_value0.0000.4370.7090.7940.4141.0000.994
one_year_within_expr_lsr_cltur_value0.0000.4980.6900.7450.3310.9941.000
2023-12-10T19:15:59.055872image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
hshld_income_dgree_nmagrde_flag_nmsexdstn_flag_cdanswrr_oc_area_nm
hshld_income_dgree_nm1.0000.0460.0000.141
agrde_flag_nm0.0461.0000.2680.040
sexdstn_flag_cd0.0000.2681.0000.303
answrr_oc_area_nm0.1410.0400.3031.000
2023-12-10T19:15:59.215314image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
respond_idsexdstn_flag_cdagrde_flag_nmanswrr_oc_area_nmhshld_income_dgree_nm
respond_id1.0000.0000.1000.2840.000
sexdstn_flag_cd0.0001.0000.2680.3030.000
agrde_flag_nm0.1000.2681.0000.0400.046
answrr_oc_area_nm0.2840.3030.0401.0000.141
hshld_income_dgree_nm0.0000.0000.0460.1411.000

Missing values

2023-12-10T19:15:54.526305image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-10T19:15:54.718365image/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

respond_idexamin_ymsexdstn_flag_cdagrde_flag_nmanswrr_oc_area_nmhshld_income_dgree_nmwt3m_expr_lsr_cltur_valueone_year_within_expr_lsr_cltur_value
053322261202204M60대서울특별시300이상500만원 미만운동-스포츠 직접하기, 관광-여행, 오락-휴식운동-스포츠 직접하기, 관광-여행, 오락-휴식
153377223202204F30대인천광역시500이상700만원 미만문화예술 관람하기, 스포츠 관람하기, 운동-스포츠 직접하기, 관광-여행, 오락-휴식, 자기계발-자기관리, 사회교류문화예술 관람하기, 스포츠 관람하기, 운동-스포츠 직접하기, 관광-여행, 오락-휴식, 자기계발-자기관리, 사회교류
253322372202204M30대경기도300만원 미만문화예술 관람하기, 운동-스포츠 직접하기, 오락-휴식문화예술 관람하기, 운동-스포츠 직접하기, 오락-휴식
353322435202204M60대서울특별시무응답관광-여행관광-여행
453322536202204F40대서울특별시700만원 이상운동-스포츠 직접하기, 관광-여행, 자기계발-자기관리, 사회교류운동-스포츠 직접하기, 관광-여행, 자기계발-자기관리, 사회교류
553322603202204M60대서울특별시300이상500만원 미만문화예술 관람하기, 스포츠 관람하기, 운동-스포츠 직접하기, 관광-여행, 오락-휴식, 자기계발-자기관리, 사회교류문화예술 관람하기, 스포츠 관람하기, 운동-스포츠 직접하기, 관광-여행, 오락-휴식, 자기계발-자기관리, 사회교류
653322604202204F40대서울특별시300만원 미만자기계발-자기관리문화예술 직접하기, 자기계발-자기관리
753377336202204F60대경기도300이상500만원 미만운동-스포츠 직접하기, 관광-여행, 오락-휴식운동-스포츠 직접하기, 관광-여행, 오락-휴식
853323135202204M40대서울특별시500이상700만원 미만문화예술 관람하기, 운동-스포츠 직접하기, 관광-여행, 오락-휴식, 자기계발-자기관리, 사회교류문화예술 관람하기, 운동-스포츠 직접하기, 관광-여행, 오락-휴식, 자기계발-자기관리, 사회교류
953323175202204F50대서울특별시300만원 미만문화예술 관람하기, 운동-스포츠 직접하기, 오락-휴식, 자기계발-자기관리, 사회교류문화예술 관람하기, 운동-스포츠 직접하기, 관광-여행, 오락-휴식, 자기계발-자기관리, 사회교류
respond_idexamin_ymsexdstn_flag_cdagrde_flag_nmanswrr_oc_area_nmhshld_income_dgree_nmwt3m_expr_lsr_cltur_valueone_year_within_expr_lsr_cltur_value
9053332148202204F20대인천광역시500이상700만원 미만운동-스포츠 직접하기, 오락-휴식, 사회교류문화예술 관람하기, 문화예술 직접하기, 운동-스포츠 직접하기, 관광-여행, 오락-휴식, 자기계발-자기관리, 사회교류
9153332241202204F50대경기도300만원 미만문화예술 직접하기, 관광-여행, 오락-휴식, 사회교류문화예술 직접하기, 관광-여행, 오락-휴식, 사회교류
9253332262202204M40대서울특별시300이상500만원 미만스포츠 관람하기, 운동-스포츠 직접하기, 자기계발-자기관리, 사회교류스포츠 관람하기, 운동-스포츠 직접하기, 자기계발-자기관리, 사회교류
9353332295202204M50대경기도500이상700만원 미만문화예술 관람하기, 관광-여행, 오락-휴식문화예술 관람하기, 관광-여행, 오락-휴식
9453332370202204F50대서울특별시300만원 미만관광-여행, 자기계발-자기관리관광-여행, 자기계발-자기관리
9553332409202204M60대광주광역시500이상700만원 미만운동-스포츠 직접하기운동-스포츠 직접하기, 관광-여행
9653332434202204F30대대전광역시300이상500만원 미만관광-여행관광-여행
9753332445202204F50대전라북도300이상500만원 미만문화예술 관람하기, 관광-여행, 자기계발-자기관리, 사회교류문화예술 관람하기, 관광-여행, 자기계발-자기관리, 사회교류
9853332652202204M50대경기도300이상500만원 미만운동-스포츠 직접하기, 오락-휴식운동-스포츠 직접하기, 오락-휴식
9953332779202204M40대광주광역시300만원 미만문화예술 관람하기, 운동-스포츠 직접하기, 관광-여행, 오락-휴식, 자기계발-자기관리, 사회교류문화예술 관람하기, 운동-스포츠 직접하기, 관광-여행, 오락-휴식, 자기계발-자기관리, 사회교류