Overview

Dataset statistics

Number of variables12
Number of observations28
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory2.8 KiB
Average record size in memory102.6 B

Variable types

Categorical6
Text3
DateTime1
Numeric2

Dataset

Description재단 10개 시청자미디어센터(부산, 광주, 강원, 대전, 인천, 서울, 울산, 경기,충북,세종)에서 운영하는 지역 사회의 시민들을 대상으로 무료로 제공하는 상설 미디어교육(영상 제작 기초~심화 등)의 월별 개설 강좌정보 제공데이터 구성은(센터명,강좌명,강사명,교육시작일자,교육종료일자,강좌내용,교육대상구분,교육방법구분,운영요일,강좌정원수,데이터기준일자)
Author시청자미디어재단
URLhttps://www.data.go.kr/data/15046212/fileData.do

Alerts

데이터기준일자 is highly overall correlated with 차수 and 1 other fieldsHigh correlation
센터명 is highly overall correlated with 차수 and 2 other fieldsHigh correlation
강좌정원수 is highly overall correlated with 교육방법구분High correlation
차수 is highly overall correlated with 센터명 and 2 other fieldsHigh correlation
교육대상구분 is highly overall correlated with 차수High correlation
교육방법구분 is highly overall correlated with 강좌정원수 and 2 other fieldsHigh correlation
운영요일 is highly overall correlated with 교육방법구분High correlation
교육대상구분 is highly imbalanced (62.8%)Imbalance
교육방법구분 is highly imbalanced (72.1%)Imbalance

Reproduction

Analysis started2024-03-14 15:18:35.679636
Analysis finished2024-03-14 15:18:38.183576
Duration2.5 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

센터명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct9
Distinct (%)32.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size352.0 B
경기시청자미디어센터
6 
충북시청자미디어센터
4 
세종시청자미디어센터
4 
광주시청자미디어센터
4 
서울시청자미디어센터
4 
Other values (4)
6 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique2 ?
Unique (%)7.1%

Sample

1st row울산시청자미디어센터
2nd row울산시청자미디어센터
3rd row대전시청자미디어센터
4th row인천시청자미디어센터
5th row부산시청자미디어센터

Common Values

ValueCountFrequency (%)
경기시청자미디어센터 6
21.4%
충북시청자미디어센터 4
14.3%
세종시청자미디어센터 4
14.3%
광주시청자미디어센터 4
14.3%
서울시청자미디어센터 4
14.3%
울산시청자미디어센터 2
 
7.1%
부산시청자미디어센터 2
 
7.1%
대전시청자미디어센터 1
 
3.6%
인천시청자미디어센터 1
 
3.6%

Length

2024-03-15T00:18:38.295154image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-15T00:18:38.525587image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
경기시청자미디어센터 6
21.4%
충북시청자미디어센터 4
14.3%
세종시청자미디어센터 4
14.3%
광주시청자미디어센터 4
14.3%
서울시청자미디어센터 4
14.3%
울산시청자미디어센터 2
 
7.1%
부산시청자미디어센터 2
 
7.1%
대전시청자미디어센터 1
 
3.6%
인천시청자미디어센터 1
 
3.6%

강좌명
Text

Distinct26
Distinct (%)92.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size352.0 B
2024-03-15T00:18:39.640885image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length32
Median length23.5
Mean length18.642857
Min length8

Characters and Unicode

Total characters522
Distinct characters168
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique24 ?
Unique (%)85.7%

Sample

1st row영상편집프리미어초급
2nd row실전영상촬영심화
3rd row대시미 녹음실 활용실습
4th row곰믹스 프로 총정리
5th row프리미어 프로 차근차근 소화하기
ValueCountFrequency (%)
3월상설 4
 
3.4%
되는 4
 
3.4%
영상편집 3
 
2.5%
3월 3
 
2.5%
활용한 3
 
2.5%
프리미어 3
 
2.5%
약이 2
 
1.7%
프로 2
 
1.7%
나의 2
 
1.7%
시니어 2
 
1.7%
Other values (81) 91
76.5%
2024-03-15T00:18:41.295507image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
91
 
17.4%
상 15
 
2.9%
영 13
 
2.5%
이 13
 
2.5%
월 10
 
1.9%
활 10
 
1.9%
리 9
 
1.7%
3 9
 
1.7%
용 9
 
1.7%
기 8
 
1.5%
Other values (158) 335
64.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 375
71.8%
Space Separator 91
 
17.4%
Other Punctuation 13
 
2.5%
Uppercase Letter 11
 
2.1%
Open Punctuation 10
 
1.9%
Close Punctuation 10
 
1.9%
Decimal Number 9
 
1.7%
Lowercase Letter 3
 
0.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
상 15
 
4.0%
영 13
 
3.5%
이 13
 
3.5%
월 10
 
2.7%
활 10
 
2.7%
리 9
 
2.4%
용 9
 
2.4%
기 8
 
2.1%
어 8
 
2.1%
프 8
 
2.1%
Other values (135) 272
72.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 3
27.3%
Q 2
18.2%
C 1
 
9.1%
I 1
 
9.1%
D 1
 
9.1%
S 1
 
9.1%
L 1
 
9.1%
R 1
 
9.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
& 3
23.1%
! 3
23.1%
' 2
15.4%
: 2
15.4%
, 2
15.4%
· 1
 
7.7%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 1
33.3%
n 1
33.3%
i 1
33.3%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 6
60.0%
[ 4
40.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 6
60.0%
] 4
40.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
91
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
3 9
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 375
71.8%
Common 133
 
25.5%
Latin 14
 
2.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
상 15
 
4.0%
영 13
 
3.5%
이 13
 
3.5%
월 10
 
2.7%
활 10
 
2.7%
리 9
 
2.4%
용 9
 
2.4%
기 8
 
2.1%
어 8
 
2.1%
프 8
 
2.1%
Other values (135) 272
72.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
91
68.4%
3 9
 
6.8%
( 6
 
4.5%
) 6
 
4.5%
[ 4
 
3.0%
] 4
 
3.0%
& 3
 
2.3%
! 3
 
2.3%
' 2
 
1.5%
: 2
 
1.5%
Other values (2) 3
 
2.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 3
21.4%
Q 2
14.3%
e 1
 
7.1%
n 1
 
7.1%
i 1
 
7.1%
C 1
 
7.1%
I 1
 
7.1%
D 1
 
7.1%
S 1
 
7.1%
L 1
 
7.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 375
71.8%
ASCII 146
 
28.0%
None 1
 
0.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
91
62.3%
3 9
 
6.2%
( 6
 
4.1%
) 6
 
4.1%
[ 4
 
2.7%
] 4
 
2.7%
& 3
 
2.1%
! 3
 
2.1%
A 3
 
2.1%
' 2
 
1.4%
Other values (12) 15
 
10.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
상 15
 
4.0%
영 13
 
3.5%
이 13
 
3.5%
월 10
 
2.7%
활 10
 
2.7%
리 9
 
2.4%
용 9
 
2.4%
기 8
 
2.1%
어 8
 
2.1%
프 8
 
2.1%
Other values (135) 272
72.5%
None
ValueCountFrequency (%)
· 1
100.0%

강사명
Text

Distinct26
Distinct (%)92.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size352.0 B
2024-03-15T00:18:42.198293image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length11
Median length7
Mean length4.8928571
Min length2

Characters and Unicode

Total characters137
Distinct characters59
Distinct categories3 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique24 ?
Unique (%)85.7%

Sample

1st row장현
2nd row남진우
3rd row미정
4th row김소영,주연수
5th row이미정
ValueCountFrequency (%)
전창배,조세연 2
 
7.1%
김현정,최소령 2
 
7.1%
남진우 1
 
3.6%
이승준,김희수 1
 
3.6%
전진규,조세연 1
 
3.6%
박춘식,유인숙,한문희 1
 
3.6%
장소영 1
 
3.6%
손현준 1
 
3.6%
신소영 1
 
3.6%
안진영 1
 
3.6%
Other values (16) 16
57.1%
2024-03-15T00:18:43.370294image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
, 13
 
9.5%
김 8
 
5.8%
영 7
 
5.1%
정 6
 
4.4%
진 5
 
3.6%
이 5
 
3.6%
수 5
 
3.6%
소 5
 
3.6%
연 4
 
2.9%
현 4
 
2.9%
Other values (49) 75
54.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 123
89.8%
Other Punctuation 13
 
9.5%
Uppercase Letter 1
 
0.7%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
김 8
 
6.5%
영 7
 
5.7%
정 6
 
4.9%
진 5
 
4.1%
이 5
 
4.1%
수 5
 
4.1%
소 5
 
4.1%
연 4
 
3.3%
현 4
 
3.3%
최 4
 
3.3%
Other values (47) 70
56.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 13
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 123
89.8%
Common 13
 
9.5%
Latin 1
 
0.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 8
 
6.5%
영 7
 
5.7%
정 6
 
4.9%
진 5
 
4.1%
이 5
 
4.1%
수 5
 
4.1%
소 5
 
4.1%
연 4
 
3.3%
현 4
 
3.3%
최 4
 
3.3%
Other values (47) 70
56.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
, 13
100.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
S 1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 123
89.8%
ASCII 14
 
10.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
, 13
92.9%
S 1
 
7.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 8
 
6.5%
영 7
 
5.7%
정 6
 
4.9%
진 5
 
4.1%
이 5
 
4.1%
수 5
 
4.1%
소 5
 
4.1%
연 4
 
3.3%
현 4
 
3.3%
최 4
 
3.3%
Other values (47) 70
56.9%

교육시작일자
Categorical

Distinct11
Distinct (%)39.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size352.0 B
2024-03-11
7 
2024-03-05
6 
2024-03-18
3 
2024-03-16
3 
2024-03-04
2 
Other values (6)
7 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique5 ?
Unique (%)17.9%

Sample

1st row2024-03-04
2nd row2024-03-05
3rd row2024-03-13
4th row2024-03-05
5th row2024-03-18

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2024-03-11 7
25.0%
2024-03-05 6
21.4%
2024-03-18 3
10.7%
2024-03-16 3
10.7%
2024-03-04 2
 
7.1%
2024-03-09 2
 
7.1%
2024-03-13 1
 
3.6%
2024-03-26 1
 
3.6%
2024-03-19 1
 
3.6%
2024-03-23 1
 
3.6%

Length

2024-03-15T00:18:43.770210image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
2024-03-11 7
25.0%
2024-03-05 6
21.4%
2024-03-18 3
10.7%
2024-03-16 3
10.7%
2024-03-04 2
 
7.1%
2024-03-09 2
 
7.1%
2024-03-13 1
 
3.6%
2024-03-26 1
 
3.6%
2024-03-19 1
 
3.6%
2024-03-23 1
 
3.6%

교육종료일자
Date

Distinct17
Distinct (%)60.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size352.0 B
Minimum2024-03-09 00:00:00
Maximum2024-04-18 00:00:00
2024-03-15T00:18:44.091874image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-03-15T00:18:44.471012image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=17)

강좌내용
Text

Distinct26
Distinct (%)92.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size352.0 B
2024-03-15T00:18:45.358969image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length52
Median length38
Mean length30.857143
Min length14

Characters and Unicode

Total characters864
Distinct characters189
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique24 ?
Unique (%)85.7%

Sample

1st row영상제작연계교육. 프리미어프로 기초 활용법을 익혀 영상을 편집하는 실습 초급교육
2nd row영상제작 역량을 심화하는 기획-촬영-편집 단계별 실전 멘토링 교육
3rd row대전센터 녹음실 활용 실습
4th row곰믹스 프로 영상 편집 기능 실습
5th rowAdobe '프리미어 프로'를 활용한 영상편집 과정
ValueCountFrequency (%)
교육 11
 
5.3%
활용한 8
 
3.9%
및 7
 
3.4%
프리미어 6
 
2.9%
과정 5
 
2.4%
영상 5
 
2.4%
활용 4
 
1.9%
편집 4
 
1.9%
실습 4
 
1.9%
이해하고 3
 
1.5%
Other values (123) 149
72.3%
2024-03-15T00:18:46.702052image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
178
 
20.6%
프 20
 
2.3%
영 20
 
2.3%
활 20
 
2.3%
용 19
 
2.2%
상 17
 
2.0%
육 15
 
1.7%
교 15
 
1.7%
기 15
 
1.7%
로 14
 
1.6%
Other values (179) 531
61.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 647
74.9%
Space Separator 178
 
20.6%
Uppercase Letter 17
 
2.0%
Other Punctuation 12
 
1.4%
Lowercase Letter 4
 
0.5%
Dash Punctuation 2
 
0.2%
Math Symbol 2
 
0.2%
Open Punctuation 1
 
0.1%
Close Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
프 20
 
3.1%
영 20
 
3.1%
활 20
 
3.1%
용 19
 
2.9%
상 17
 
2.6%
육 15
 
2.3%
교 15
 
2.3%
기 15
 
2.3%
로 14
 
2.2%
을 14
 
2.2%
Other values (157) 478
73.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 6
35.3%
I 5
29.4%
C 1
 
5.9%
P 1
 
5.9%
R 1
 
5.9%
L 1
 
5.9%
S 1
 
5.9%
D 1
 
5.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 8
66.7%
' 2
 
16.7%
. 1
 
8.3%
! 1
 
8.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
d 1
25.0%
o 1
25.0%
b 1
25.0%
e 1
25.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
> 1
50.0%
< 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
178
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 647
74.9%
Common 196
 
22.7%
Latin 21
 
2.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
프 20
 
3.1%
영 20
 
3.1%
활 20
 
3.1%
용 19
 
2.9%
상 17
 
2.6%
육 15
 
2.3%
교 15
 
2.3%
기 15
 
2.3%
로 14
 
2.2%
을 14
 
2.2%
Other values (157) 478
73.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 6
28.6%
I 5
23.8%
C 1
 
4.8%
P 1
 
4.8%
d 1
 
4.8%
o 1
 
4.8%
b 1
 
4.8%
e 1
 
4.8%
R 1
 
4.8%
L 1
 
4.8%
Other values (2) 2
 
9.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
178
90.8%
, 8
 
4.1%
' 2
 
1.0%
- 2
 
1.0%
> 1
 
0.5%
< 1
 
0.5%
. 1
 
0.5%
( 1
 
0.5%
! 1
 
0.5%
) 1
 
0.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 647
74.9%
ASCII 217
 
25.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
178
82.0%
, 8
 
3.7%
A 6
 
2.8%
I 5
 
2.3%
' 2
 
0.9%
- 2
 
0.9%
> 1
 
0.5%
< 1
 
0.5%
. 1
 
0.5%
( 1
 
0.5%
Other values (12) 12
 
5.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
프 20
 
3.1%
영 20
 
3.1%
활 20
 
3.1%
용 19
 
2.9%
상 17
 
2.6%
육 15
 
2.3%
교 15
 
2.3%
기 15
 
2.3%
로 14
 
2.2%
을 14
 
2.2%
Other values (157) 478
73.9%

교육대상구분
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct3
Distinct (%)10.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size352.0 B
일반시민
25 
시니어
 
2
청년
 
1

Length

Max length4
Median length4
Mean length3.8571429
Min length2

Unique

Unique1 ?
Unique (%)3.6%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
일반시민 25
89.3%
시니어 2
 
7.1%
청년 1
 
3.6%

Length

2024-03-15T00:18:47.142351image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-15T00:18:47.483984image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
일반시민 25
89.3%
시니어 2
 
7.1%
청년 1
 
3.6%

교육방법구분
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct3
Distinct (%)10.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size352.0 B
오프라인
26 
오프라인(센터 내)
 
1
온라인
 
1

Length

Max length10
Median length4
Mean length4.1785714
Min length3

Unique

Unique2 ?
Unique (%)7.1%

Sample

1st row오프라인
2nd row오프라인
3rd row오프라인(센터 내)
4th row오프라인
5th row오프라인

Common Values

ValueCountFrequency (%)
오프라인 26
92.9%
오프라인(센터 내) 1
 
3.6%
온라인 1
 
3.6%

Length

2024-03-15T00:18:48.100130image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-15T00:18:48.431158image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
오프라인 26
89.7%
오프라인(센터 1
 
3.4%
내 1
 
3.4%
온라인 1
 
3.4%

운영요일
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct11
Distinct (%)39.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size352.0 B
화,목
7 
토
6 
월,수
4 
월,수,금
2 
월,목
2 
Other values (6)
7 

Length

Max length7
Median length3
Mean length2.7857143
Min length1

Unique

Unique5 ?
Unique (%)17.9%

Sample

1st row월,수,금
2nd row화,목
3rd row수,목
4th row화,목
5th row월,화

Common Values

ValueCountFrequency (%)
화,목 7
25.0%
토 6
21.4%
월,수 4
14.3%
월,수,금 2
 
7.1%
월,목 2
 
7.1%
월 2
 
7.1%
수,목 1
 
3.6%
월,화 1
 
3.6%
월,화,수,목 1
 
3.6%
화,수 1
 
3.6%

Length

2024-03-15T00:18:48.798952image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
화,목 7
25.0%
토 6
21.4%
월,수 4
14.3%
월,수,금 2
 
7.1%
월,목 2
 
7.1%
월 2
 
7.1%
수,목 1
 
3.6%
월,화 1
 
3.6%
월,화,수,목 1
 
3.6%
화,수 1
 
3.6%

강좌정원수
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct8
Distinct (%)28.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean17.5
Minimum10
Maximum40
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size380.0 B
2024-03-15T00:18:49.145854image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum10
5-th percentile10
Q115
median15
Q319.25
95-th percentile36.5
Maximum40
Range30
Interquartile range (IQR)4.25

Descriptive statistics

Standard deviation7.5006173
Coefficient of variation (CV)0.4286067
Kurtosis4.6823227
Mean17.5
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness2.160758
Sum490
Variance56.259259
MonotonicityNot monotonic
2024-03-15T00:18:49.499120image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=8)
ValueCountFrequency (%)
15 13
46.4%
20 4
 
14.3%
10 4
 
14.3%
16 2
 
7.1%
40 2
 
7.1%
14 1
 
3.6%
19 1
 
3.6%
30 1
 
3.6%
ValueCountFrequency (%)
10 4
 
14.3%
14 1
 
3.6%
15 13
46.4%
16 2
 
7.1%
19 1
 
3.6%
20 4
 
14.3%
30 1
 
3.6%
40 2
 
7.1%
ValueCountFrequency (%)
40 2
 
7.1%
30 1
 
3.6%
20 4
 
14.3%
19 1
 
3.6%
16 2
 
7.1%
15 13
46.4%
14 1
 
3.6%
10 4
 
14.3%

데이터기준일자
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct5
Distinct (%)17.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size352.0 B
2024-03-04
12 
2024-03-06
10 
2024-02-28
2 
2024-03-07
2 
2024-02-26
2 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2024-02-28
2nd row2024-02-28
3rd row2024-03-07
4th row2024-03-07
5th row2024-02-26

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2024-03-04 12
42.9%
2024-03-06 10
35.7%
2024-02-28 2
 
7.1%
2024-03-07 2
 
7.1%
2024-02-26 2
 
7.1%

Length

2024-03-15T00:18:49.893794image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-15T00:18:50.219446image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2024-03-04 12
42.9%
2024-03-06 10
35.7%
2024-02-28 2
 
7.1%
2024-03-07 2
 
7.1%
2024-02-26 2
 
7.1%

차수
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct7
Distinct (%)25.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean4.3571429
Minimum1
Maximum10
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size380.0 B
2024-03-15T00:18:50.541470image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q11.75
median4
Q36
95-th percentile9.3
Maximum10
Range9
Interquartile range (IQR)4.25

Descriptive statistics

Standard deviation2.7245698
Coefficient of variation (CV)0.62531109
Kurtosis-0.52483695
Mean4.3571429
Median Absolute Deviation (MAD)2
Skewness0.38648974
Sum122
Variance7.4232804
MonotonicityNot monotonic
2024-03-15T00:18:50.872280image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=7)
ValueCountFrequency (%)
6 7
25.0%
4 7
25.0%
1 7
25.0%
2 2
 
7.1%
8 2
 
7.1%
10 2
 
7.1%
5 1
 
3.6%
ValueCountFrequency (%)
1 7
25.0%
2 2
 
7.1%
4 7
25.0%
5 1
 
3.6%
6 7
25.0%
8 2
 
7.1%
10 2
 
7.1%
ValueCountFrequency (%)
10 2
 
7.1%
8 2
 
7.1%
6 7
25.0%
5 1
 
3.6%
4 7
25.0%
2 2
 
7.1%
1 7
25.0%

Interactions

2024-03-15T00:18:37.250208image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-03-15T00:18:36.768437image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-03-15T00:18:37.494738image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-03-15T00:18:37.016172image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-03-15T00:18:51.107594image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
센터명강좌명강사명교육시작일자교육종료일자강좌내용교육대상구분교육방법구분운영요일강좌정원수데이터기준일자차수
센터명1.0001.0001.0000.6430.7821.0000.0000.8940.5550.7111.0000.782
강좌명1.0001.0001.0000.9110.6251.0000.0001.0001.0000.9691.0001.000
강사명1.0001.0001.0000.9110.6251.0000.0001.0001.0000.9691.0001.000
교육시작일자0.6430.9110.9111.0000.8440.9110.0000.7090.8820.0000.7440.580
교육종료일자0.7820.6250.6250.8441.0000.6251.0000.0000.8860.7770.7970.870
강좌내용1.0001.0001.0000.9110.6251.0000.0001.0001.0000.9691.0001.000
교육대상구분0.0000.0000.0000.0001.0000.0001.0000.0000.0000.0000.0000.733
교육방법구분0.8941.0001.0000.7090.0001.0000.0001.0000.7660.9490.4580.430
운영요일0.5551.0001.0000.8820.8861.0000.0000.7661.0000.8150.6030.756
강좌정원수0.7110.9690.9690.0000.7770.9690.0000.9490.8151.0000.5910.545
데이터기준일자1.0001.0001.0000.7440.7971.0000.0000.4580.6030.5911.0000.703
차수0.7821.0001.0000.5800.8701.0000.7330.4300.7560.5450.7031.000
2024-03-15T00:18:51.446480image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
교육방법구분데이터기준일자교육시작일자교육대상구분센터명운영요일
교육방법구분1.0000.3670.4460.0000.5410.509
데이터기준일자0.3671.0000.4430.0000.9090.311
교육시작일자0.4460.4431.0000.0000.3140.438
교육대상구분0.0000.0000.0001.0000.0000.000
센터명0.5410.9090.3140.0001.0000.241
운영요일0.5090.3110.4380.0000.2411.000
2024-03-15T00:18:51.730257image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
강좌정원수차수센터명교육시작일자교육대상구분교육방법구분운영요일데이터기준일자
강좌정원수1.000-0.1140.0000.0000.0000.6780.4440.000
차수-0.1141.0000.5310.2740.5990.2810.4400.522
센터명0.0000.5311.0000.3140.0000.5410.2410.909
교육시작일자0.0000.2740.3141.0000.0000.4460.4380.443
교육대상구분0.0000.5990.0000.0001.0000.0000.0000.000
교육방법구분0.6780.2810.5410.4460.0001.0000.5090.367
운영요일0.4440.4400.2410.4380.0000.5091.0000.311
데이터기준일자0.0000.5220.9090.4430.0000.3670.3111.000

Missing values

2024-03-15T00:18:37.782901image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-03-15T00:18:38.072830image/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

센터명강좌명강사명교육시작일자교육종료일자강좌내용교육대상구분교육방법구분운영요일강좌정원수데이터기준일자차수
0울산시청자미디어센터영상편집프리미어초급장현2024-03-042024-03-20영상제작연계교육. 프리미어프로 기초 활용법을 익혀 영상을 편집하는 실습 초급교육일반시민오프라인월,수,금202024-02-286
1울산시청자미디어센터실전영상촬영심화남진우2024-03-052024-03-14영상제작 역량을 심화하는 기획-촬영-편집 단계별 실전 멘토링 교육일반시민오프라인화,목152024-02-284
2대전시청자미디어센터대시미 녹음실 활용실습미정2024-03-132024-03-14대전센터 녹음실 활용 실습일반시민오프라인(센터 내)수,목102024-03-072
3인천시청자미디어센터곰믹스 프로 총정리김소영,주연수2024-03-052024-03-19곰믹스 프로 영상 편집 기능 실습일반시민오프라인화,목152024-03-075
4부산시청자미디어센터프리미어 프로 차근차근 소화하기이미정2024-03-182024-04-09Adobe '프리미어 프로'를 활용한 영상편집 과정일반시민오프라인월,화162024-02-268
5부산시청자미디어센터AI를 활용한 나만의 숏폼 제작지혜영2024-03-262024-04-18생성형 AI 프로그램을 활용한 숏폼 콘텐츠 제작과정일반시민오프라인화,목162024-02-268
6충북시청자미디어센터[촬영] 캠코더로 나의 일상 촬영해보기김은수,정영은2024-03-052024-03-14촬영의 구도에 대해 이해하고 직접 영상 촬영해보기일반시민오프라인화,목152024-03-044
7충북시청자미디어센터[편집] 캡컷으로 배우는 영상편집최애경,심재향2024-03-182024-03-29영상편집 프로그램인 캡컷(PC버전)을 이해하고 편집 실습해보기일반시민오프라인월,수,금202024-03-046
8충북시청자미디어센터[시설활용] 종합녹음실 활용교육(3월)이재문,이진용2024-03-162024-03-16프로툴을 활용한 녹음부터 제작까지! 정회원시설인 종합녹음실 이용을 위한 시설활용 교육일반시민오프라인토152024-03-041
9충북시청자미디어센터[장비활용] 대여장비 활용교육(3월)김지수,이진용2024-03-162024-03-16카메라, 삼각대, 오디오 등 센터 대여 장비 살펴보기 및 활용법 교육일반시민오프라인토152024-03-041
센터명강좌명강사명교육시작일자교육종료일자강좌내용교육대상구분교육방법구분운영요일강좌정원수데이터기준일자차수
18경기시청자미디어센터우리가 알아야 할 개인정보·저작권 보호 교육한광수2024-03-192024-03-27미디어 창작활동, 일상생활 등에 필요한 콘텐츠 저작권 및 개인정보 보호 역량을 키우는 교육과정일반시민오프라인화,수152024-03-064
19경기시청자미디어센터오디오북 제작&낭독 교육 : 목소리로 이야기를 빛내다안진영2024-03-112024-03-20오디오북 제작 및 낭독의 전반적인 과정을 배우고 실습하는 교육 과정일반시민오프라인월,수152024-03-064
20경기시청자미디어센터우리 생활 속 빅데이터 활용신소영2024-03-112024-03-21빅데이터에 대해 이해하고 생활 속에 적용해보는 교육 과정일반시민오프라인월,목102024-03-064
21경기시청자미디어센터영상편집 프리미어 초급손현준2024-03-112024-03-27영상 편집 프로그램 프리미어 기초 과정일반시민온라인월,수302024-03-066
22경기시청자미디어센터월간 경기 Cine: 영화비평과 감상장소영2024-03-232024-03-23영화 <스포트라이트>를 감상하고 깊이 이해 및 비평, 토론하는 교육일반시민오프라인토202024-03-061
23경기시청자미디어센터나의 영상자서전 만들기박춘식,유인숙,한문희2024-03-112024-04-01시니어강사가 시니어를 가르치는 프리미어 활용 영상자서전 만들기 교육 과정시니어오프라인월,목,금102024-03-0610
24서울시청자미디어센터프로툴즈를 활용한 나만의 사운드 디자인전진규,조세연2024-03-112024-03-27프로툴즈를 활용한 오디오 편집 실습일반시민오프라인월,수152024-03-066
25서울시청자미디어센터영상편집 시작 프리미어 기초이승준,김희수2024-03-122024-03-28프리미어 프로를 활용한 영상편집 기초일반시민오프라인화,목152024-03-066
26서울시청자미디어센터약이 되는 인공지능, 독이 되는 딥페이크전창배,조세연2024-03-112024-03-11생성형AI 시대에 올바르고 윤리적인 AI 활용 방법 익히기일반시민오프라인월402024-03-061
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