Overview

Dataset statistics

Number of variables6
Number of observations30
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.6 KiB
Average record size in memory53.4 B

Variable types

Numeric1
DateTime1
Categorical1
Text3

Dataset

Description샘플 데이터
Author더아이엠씨
URLhttps://bigdata-region.kr/#/dataset/304f582a-f49d-4822-9bbc-126e367bcaec

Alerts

기준년월 has constant value ""Constant
수집채널명 has constant value ""Constant
수집인덱스 has unique valuesUnique
수집URL has unique valuesUnique
제목 has unique valuesUnique
내용 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 13:49:47.101793
Analysis finished2023-12-10 13:49:48.795692
Duration1.69 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

수집인덱스
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean15.5
Minimum1
Maximum30
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size402.0 B
2023-12-10T22:49:48.910426image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile2.45
Q18.25
median15.5
Q322.75
95-th percentile28.55
Maximum30
Range29
Interquartile range (IQR)14.5

Descriptive statistics

Standard deviation8.8034084
Coefficient of variation (CV)0.56796183
Kurtosis-1.2
Mean15.5
Median Absolute Deviation (MAD)7.5
Skewness0
Sum465
Variance77.5
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-10T22:49:49.110485image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=30)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
3.3%
17 1
 
3.3%
30 1
 
3.3%
29 1
 
3.3%
28 1
 
3.3%
27 1
 
3.3%
26 1
 
3.3%
25 1
 
3.3%
24 1
 
3.3%
23 1
 
3.3%
Other values (20) 20
66.7%
ValueCountFrequency (%)
1 1
3.3%
2 1
3.3%
3 1
3.3%
4 1
3.3%
5 1
3.3%
6 1
3.3%
7 1
3.3%
8 1
3.3%
9 1
3.3%
10 1
3.3%
ValueCountFrequency (%)
30 1
3.3%
29 1
3.3%
28 1
3.3%
27 1
3.3%
26 1
3.3%
25 1
3.3%
24 1
3.3%
23 1
3.3%
22 1
3.3%
21 1
3.3%

기준년월
Date

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
Minimum2010-01-01 00:00:00
Maximum2010-01-01 00:00:00
2023-12-10T22:49:49.298815image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T22:49:49.438497image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

수집채널명
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
NAVER_BLOG
30 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
NAVER_BLOG 30
100.0%

Length

2023-12-10T22:49:49.608022image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T22:49:49.788145image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
naver_blog 30
100.0%

수집URL
Text

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-10T22:49:50.267825image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length66
Median length63.5
Mean length61.466667
Min length37

Characters and Unicode

Total characters1844
Distinct characters44
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique30 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowhttps://blog.naver.com/sonkim4860?Redirect=Log&logNo=130077119101
2nd rowhttps://blog.naver.com/blazingmong?Redirect=Log&logNo=80098573927
3rd rowhttps://blog.naver.com/vagance00?Redirect=Log&logNo=140097899468
4th rowhttps://blog.naver.com/rororo0909?Redirect=Log&logNo=40097709085
5th rowhttps://blog.naver.com/the_iris?Redirect=Log&logNo=140097918021
ValueCountFrequency (%)
https://blog.naver.com/sonkim4860?redirect=log&logno=130077119101 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/blazingmong?redirect=log&logno=80098573927 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/sidvi?redirect=log&logno=30077256045 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/daojun?redirect=log&logno=150077525571 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/suyon2007?redirect=log&logno=96747189 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/seabook01?redirect=log&logno=80098559853 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/anakin27?redirect=log&logno=130077139131 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/hikies?redirect=log&logno=60098489005 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/dalgomyi?redirect=log&logno=60098507911 1
 
3.3%
https://blog.naver.com/md_life?redirect=log&logno=40097696977 1
 
3.3%
Other values (20) 20
66.7%
2023-12-10T22:49:50.952614image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
o 161
 
8.7%
e 101
 
5.5%
g 96
 
5.2%
t 91
 
4.9%
/ 91
 
4.9%
0 82
 
4.4%
l 69
 
3.7%
r 65
 
3.5%
. 60
 
3.3%
c 59
 
3.2%
Other values (34) 969
52.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1093
59.3%
Decimal Number 365
 
19.8%
Other Punctuation 239
 
13.0%
Uppercase Letter 87
 
4.7%
Math Symbol 58
 
3.1%
Connector Punctuation 2
 
0.1%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 161
14.7%
e 101
 
9.2%
g 96
 
8.8%
t 91
 
8.3%
l 69
 
6.3%
r 65
 
5.9%
c 59
 
5.4%
s 51
 
4.7%
n 48
 
4.4%
i 47
 
4.3%
Other values (14) 305
27.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 82
22.5%
7 58
15.9%
9 43
11.8%
1 42
11.5%
8 30
 
8.2%
5 27
 
7.4%
3 24
 
6.6%
6 23
 
6.3%
4 21
 
5.8%
2 15
 
4.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 91
38.1%
. 60
25.1%
: 30
 
12.6%
? 29
 
12.1%
& 29
 
12.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
R 29
33.3%
L 29
33.3%
N 29
33.3%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
= 58
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1180
64.0%
Common 664
36.0%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
o 161
13.6%
e 101
 
8.6%
g 96
 
8.1%
t 91
 
7.7%
l 69
 
5.8%
r 65
 
5.5%
c 59
 
5.0%
s 51
 
4.3%
n 48
 
4.1%
i 47
 
4.0%
Other values (17) 392
33.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
/ 91
13.7%
0 82
12.3%
. 60
9.0%
= 58
8.7%
7 58
8.7%
9 43
 
6.5%
1 42
 
6.3%
8 30
 
4.5%
: 30
 
4.5%
? 29
 
4.4%
Other values (7) 141
21.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1844
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
o 161
 
8.7%
e 101
 
5.5%
g 96
 
5.2%
t 91
 
4.9%
/ 91
 
4.9%
0 82
 
4.4%
l 69
 
3.7%
r 65
 
3.5%
. 60
 
3.3%
c 59
 
3.2%
Other values (34) 969
52.5%

제목
Text

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-10T22:49:51.337770image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length53
Median length27
Mean length22.666667
Min length8

Characters and Unicode

Total characters680
Distinct characters252
Distinct categories12 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks7 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique30 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row[Cook] 명동;숙대;동대문;대학로에 가면 꼭 봐야하는 맛집
2nd row1:72 (독일군) HOBBY BOSS - German Kriegslokomotive Br 52
3rd row유기농 올가에서~
4th row2009 택배 '고객밖에 난 몰라'
5th row산; 바다; 강이 모두 있는 곳 코타키나발루
ValueCountFrequency (%)
8
 
5.4%
2010년 2
 
1.4%
모여라 2
 
1.4%
난 2
 
1.4%
신년 2
 
1.4%
새해 2
 
1.4%
첫 1
 
0.7%
도쿄에서의 1
 
0.7%
1일차 1
 
0.7%
여행_연수 1
 
0.7%
Other values (125) 125
85.0%
2023-12-10T22:49:52.037615image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
119
 
17.5%
0 19
 
2.8%
1 14
 
2.1%
2 13
 
1.9%
. 12
 
1.8%
; 12
 
1.8%
이 10
 
1.5%
의 9
 
1.3%
에 8
 
1.2%
년 8
 
1.2%
Other values (242) 456
67.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 391
57.5%
Space Separator 119
 
17.5%
Decimal Number 58
 
8.5%
Other Punctuation 39
 
5.7%
Lowercase Letter 29
 
4.3%
Uppercase Letter 13
 
1.9%
Close Punctuation 8
 
1.2%
Open Punctuation 8
 
1.2%
Dash Punctuation 6
 
0.9%
Math Symbol 4
 
0.6%
Other values (2) 5
 
0.7%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 10
 
2.6%
의 9
 
2.3%
에 8
 
2.0%
년 8
 
2.0%
리 8
 
2.0%
다 7
 
1.8%
가 7
 
1.8%
여 7
 
1.8%
행 7
 
1.8%
지 6
 
1.5%
Other values (196) 314
80.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 6
20.7%
e 4
13.8%
r 3
10.3%
m 2
 
6.9%
t 2
 
6.9%
l 2
 
6.9%
k 2
 
6.9%
i 2
 
6.9%
h 1
 
3.4%
v 1
 
3.4%
Other values (4) 4
13.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 19
32.8%
1 14
24.1%
2 13
22.4%
9 4
 
6.9%
3 3
 
5.2%
7 3
 
5.2%
8 1
 
1.7%
5 1
 
1.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 4
30.8%
S 2
15.4%
O 2
15.4%
C 1
 
7.7%
Y 1
 
7.7%
H 1
 
7.7%
G 1
 
7.7%
K 1
 
7.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 12
30.8%
; 12
30.8%
! 7
17.9%
' 4
 
10.3%
: 3
 
7.7%
& 1
 
2.6%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
] 6
75.0%
) 2
 
25.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
[ 6
75.0%
( 2
 
25.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
♬ 1
50.0%
┃ 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
119
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 6
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 4
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 389
57.2%
Common 247
36.3%
Latin 42
 
6.2%
Han 2
 
0.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 10
 
2.6%
의 9
 
2.3%
에 8
 
2.1%
년 8
 
2.1%
리 8
 
2.1%
다 7
 
1.8%
가 7
 
1.8%
여 7
 
1.8%
행 7
 
1.8%
지 6
 
1.5%
Other values (194) 312
80.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
119
48.2%
0 19
 
7.7%
1 14
 
5.7%
2 13
 
5.3%
. 12
 
4.9%
; 12
 
4.9%
! 7
 
2.8%
] 6
 
2.4%
- 6
 
2.4%
[ 6
 
2.4%
Other values (14) 33
 
13.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
o 6
14.3%
e 4
 
9.5%
B 4
 
9.5%
r 3
 
7.1%
m 2
 
4.8%
S 2
 
4.8%
O 2
 
4.8%
t 2
 
4.8%
l 2
 
4.8%
k 2
 
4.8%
Other values (12) 13
31.0%
Han
ValueCountFrequency (%)
齊 1
50.0%
魯 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 386
56.8%
ASCII 287
42.2%
Compat Jamo 3
 
0.4%
Misc Symbols 1
 
0.1%
Box Drawing 1
 
0.1%
CJK 1
 
0.1%
CJK Compat Ideographs 1
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
119
41.5%
0 19
 
6.6%
1 14
 
4.9%
2 13
 
4.5%
. 12
 
4.2%
; 12
 
4.2%
! 7
 
2.4%
] 6
 
2.1%
o 6
 
2.1%
- 6
 
2.1%
Other values (34) 73
25.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 10
 
2.6%
의 9
 
2.3%
에 8
 
2.1%
년 8
 
2.1%
리 8
 
2.1%
다 7
 
1.8%
가 7
 
1.8%
여 7
 
1.8%
행 7
 
1.8%
지 6
 
1.6%
Other values (192) 309
80.1%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅇ 2
66.7%
ㅅ 1
33.3%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
♬ 1
100.0%
Box Drawing
ValueCountFrequency (%)
┃ 1
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
齊 1
100.0%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
魯 1
100.0%

내용
Text

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-10T22:49:52.570539image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length107
Median length97
Mean length94.866667
Min length89

Characters and Unicode

Total characters2846
Distinct characters462
Distinct categories13 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique30 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row미니스톱 편의점 옆 언덕길에 위치 혜화 돌쇠 아저씨 친구세트- 치즈떡볶이+돈까스+김치볶음밥+후식 17700원 (현금거래하면 8% 할인) 에피타이져- 라면 후식...
2nd row낚인거엿음 편의점심야알바하면서 찍은거라 런너만보고 감동의 눈물을.... 그때 심상치 않은 데칼과 먼지모를 투명 부품이... 휘...어;;? 진다...? 기찻길 가조립...
3rd row-_- 구입한다는거; ㅋ 토마토쥬스는 사실 내취향은 아니다만~ 그래도 요건 맛난다지~~ ㅋㅋ 요건 예전에 아침에 요가하고 어찌나 갈증이 나던지; 편의점에서 하나...
4th row이밖에 대한통운은 GS25; 훼미리마트; 바이더웨이 등 전국 9;000여 개 편의점에서 24시간 접수 가능한 택배서비스를 제공하고 있다. 동부익스프레스는 물건 확인 후...
5th row간단한 예로 리조트 안; 편의점에서 판매하는 음료수 가격이 작은 캔 하나에 50 링깃 정도였다. 1링깃에 400원으로 환산했을 경우 2000원으로 추산해 볼 수 있다. 이처럼...
ValueCountFrequency (%)
편의점 11
 
1.8%
9
 
1.4%
편의점에서 8
 
1.3%
편의점에 6
 
1.0%
더 5
 
0.8%
맥주 4
 
0.6%
하는 4
 
0.6%
있는 4
 
0.6%
수 4
 
0.6%
것도 4
 
0.6%
Other values (529) 563
90.5%
2023-12-10T22:49:53.280784image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
621
 
21.8%
. 180
 
6.3%
이 57
 
2.0%
에 52
 
1.8%
다 46
 
1.6%
점 46
 
1.6%
의 44
 
1.5%
; 44
 
1.5%
편 39
 
1.4%
는 36
 
1.3%
Other values (452) 1681
59.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1861
65.4%
Space Separator 621
 
21.8%
Other Punctuation 242
 
8.5%
Decimal Number 57
 
2.0%
Uppercase Letter 24
 
0.8%
Math Symbol 22
 
0.8%
Dash Punctuation 6
 
0.2%
Close Punctuation 6
 
0.2%
Open Punctuation 3
 
0.1%
Other Symbol 1
 
< 0.1%
Other values (3) 3
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 57
 
3.1%
에 52
 
2.8%
다 46
 
2.5%
점 46
 
2.5%
의 44
 
2.4%
편 39
 
2.1%
는 36
 
1.9%
고 32
 
1.7%
가 30
 
1.6%
하 29
 
1.6%
Other values (407) 1450
77.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
N 5
20.8%
E 3
12.5%
R 2
 
8.3%
H 2
 
8.3%
A 2
 
8.3%
S 2
 
8.3%
M 1
 
4.2%
P 1
 
4.2%
K 1
 
4.2%
L 1
 
4.2%
Other values (4) 4
16.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 20
35.1%
1 11
19.3%
2 8
 
14.0%
5 5
 
8.8%
3 3
 
5.3%
4 3
 
5.3%
6 2
 
3.5%
7 2
 
3.5%
9 2
 
3.5%
8 1
 
1.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 180
74.4%
; 44
 
18.2%
@ 4
 
1.7%
? 3
 
1.2%
: 3
 
1.2%
' 3
 
1.2%
! 3
 
1.2%
% 2
 
0.8%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 16
72.7%
+ 3
 
13.6%
> 1
 
4.5%
< 1
 
4.5%
= 1
 
4.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
621
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 6
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 6
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
◆ 1
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 1
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 1
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1861
65.4%
Common 961
33.8%
Latin 24
 
0.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 57
 
3.1%
에 52
 
2.8%
다 46
 
2.5%
점 46
 
2.5%
의 44
 
2.4%
편 39
 
2.1%
는 36
 
1.9%
고 32
 
1.7%
가 30
 
1.6%
하 29
 
1.6%
Other values (407) 1450
77.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
621
64.6%
. 180
 
18.7%
; 44
 
4.6%
0 20
 
2.1%
~ 16
 
1.7%
1 11
 
1.1%
2 8
 
0.8%
- 6
 
0.6%
) 6
 
0.6%
5 5
 
0.5%
Other values (21) 44
 
4.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
N 5
20.8%
E 3
12.5%
R 2
 
8.3%
H 2
 
8.3%
A 2
 
8.3%
S 2
 
8.3%
M 1
 
4.2%
P 1
 
4.2%
K 1
 
4.2%
L 1
 
4.2%
Other values (4) 4
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1840
64.7%
ASCII 982
34.5%
Compat Jamo 21
 
0.7%
Punctuation 2
 
0.1%
Geometric Shapes 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
621
63.2%
. 180
 
18.3%
; 44
 
4.5%
0 20
 
2.0%
~ 16
 
1.6%
1 11
 
1.1%
2 8
 
0.8%
- 6
 
0.6%
) 6
 
0.6%
5 5
 
0.5%
Other values (32) 65
 
6.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 57
 
3.1%
에 52
 
2.8%
다 46
 
2.5%
점 46
 
2.5%
의 44
 
2.4%
편 39
 
2.1%
는 36
 
2.0%
고 32
 
1.7%
가 30
 
1.6%
하 29
 
1.6%
Other values (405) 1429
77.7%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅎ 11
52.4%
ㅋ 10
47.6%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
◆ 1
100.0%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 1
50.0%
’ 1
50.0%

Interactions

2023-12-10T22:49:48.220516image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-10T22:49:53.449973image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
수집인덱스수집URL제목내용
수집인덱스1.0001.0001.0001.000
수집URL1.0001.0001.0001.000
제목1.0001.0001.0001.000
내용1.0001.0001.0001.000

Missing values

2023-12-10T22:49:48.460840image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-10T22:49:48.672683image/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.

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