Overview

Dataset statistics

Number of variables18
Number of observations178
Missing cells56
Missing cells (%)1.7%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory26.6 KiB
Average record size in memory152.7 B

Variable types

Text4
Categorical9
DateTime2
Numeric3

Dataset

Description성남시 아트센터에서 진행하는 강좌정보(강좌제목,강좌상태,강사명,강의실,카테고리,기수,강좌시작-종료일자,강좌요일,강좌금액,전체정원,문의처 등)입니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/15031477/fileData.do

Alerts

강좌종료(시) is highly overall correlated with 강좌시간 and 10 other fieldsHigh correlation
강좌종료(분) is highly overall correlated with 강좌시간 and 10 other fieldsHigh correlation
강좌상태 is highly overall correlated with 기수 and 4 other fieldsHigh correlation
강좌시작(시) is highly overall correlated with 강좌시간 and 10 other fieldsHigh correlation
강의실 is highly overall correlated with 전체정원 and 7 other fieldsHigh correlation
카테고리 is highly overall correlated with 전체정원 and 5 other fieldsHigh correlation
강좌시작(분) is highly overall correlated with 강좌시간 and 10 other fieldsHigh correlation
기수 is highly overall correlated with 강좌상태 and 6 other fieldsHigh correlation
문의처 is highly overall correlated with 강의실 and 5 other fieldsHigh correlation
강좌시간 is highly overall correlated with 강좌시작(시) and 3 other fieldsHigh correlation
강좌금액 is highly overall correlated with 강좌시작(시) and 3 other fieldsHigh correlation
전체정원 is highly overall correlated with 강의실 and 5 other fieldsHigh correlation
문의처 is highly imbalanced (76.1%)Imbalance
강좌시작(시) is highly imbalanced (95.0%)Imbalance
강좌시작(분) is highly imbalanced (95.0%)Imbalance
강좌종료(시) is highly imbalanced (95.0%)Imbalance
강좌종료(분) is highly imbalanced (95.0%)Imbalance
교재및재료 has 36 (20.2%) missing valuesMissing
강좌개요 has 20 (11.2%) missing valuesMissing
강좌시간 has 17 (9.6%) zerosZeros
강좌금액 has 3 (1.7%) zerosZeros

Reproduction

Analysis started2023-12-12 16:35:18.614723
Analysis finished2023-12-12 16:35:22.072995
Duration3.46 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

강좌제목
Text

Distinct164
Distinct (%)92.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
2023-12-13T01:35:22.380442image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length43
Median length28
Mean length18.044944
Min length2

Characters and Unicode

Total characters3212
Distinct characters279
Distinct categories11 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique152 ?
Unique (%)85.4%

Sample

1st row[신규] 6/17 예술가들의 정원
2nd row[신규] 6/2 오일파스텔로 나만의 식물 패턴 만들기
3rd row[신규] 6/9 오일파스텔로 나만의 식물 패턴 만들기
4th row[신규] 6/16 오일파스텔로 나만의 식물 패턴 만들기
5th row[신규] 6/23 오일파스텔로 나만의 식물 패턴 만들기
ValueCountFrequency (%)
개강 11
 
1.9%
신규 10
 
1.7%
초등 10
 
1.7%
전시연계(단체 8
 
1.4%
8
 
1.4%
10시 7
 
1.2%
14시 6
 
1.0%
오일파스텔로 5
 
0.9%
나만의 5
 
0.9%
식물 5
 
0.9%
Other values (298) 499
86.9%
2023-12-13T01:35:22.940841image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
396
 
12.3%
) 123
 
3.8%
( 123
 
3.8%
1 85
 
2.6%
초 57
 
1.8%
술 53
 
1.7%
/ 53
 
1.7%
스 49
 
1.5%
6 48
 
1.5%
기 42
 
1.3%
Other values (269) 2183
68.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1944
60.5%
Space Separator 396
 
12.3%
Decimal Number 254
 
7.9%
Close Punctuation 160
 
5.0%
Open Punctuation 160
 
5.0%
Other Punctuation 97
 
3.0%
Uppercase Letter 67
 
2.1%
Lowercase Letter 67
 
2.1%
Connector Punctuation 31
 
1.0%
Math Symbol 28
 
0.9%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
초 57
 
2.9%
술 53
 
2.7%
스 49
 
2.5%
기 42
 
2.2%
강 39
 
2.0%
로 39
 
2.0%
예 34
 
1.7%
이 30
 
1.5%
시 29
 
1.5%
재 29
 
1.5%
Other values (212) 1543
79.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
l 10
14.9%
i 8
11.9%
n 7
10.4%
a 6
9.0%
r 6
9.0%
e 5
7.5%
t 4
 
6.0%
g 3
 
4.5%
d 3
 
4.5%
w 3
 
4.5%
Other values (7) 12
17.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 20
29.9%
B 19
28.4%
I 5
 
7.5%
C 5
 
7.5%
K 3
 
4.5%
H 2
 
3.0%
P 2
 
3.0%
V 2
 
3.0%
S 2
 
3.0%
G 2
 
3.0%
Other values (4) 5
 
7.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 85
33.5%
6 48
18.9%
2 22
 
8.7%
3 18
 
7.1%
0 17
 
6.7%
4 16
 
6.3%
9 15
 
5.9%
7 12
 
4.7%
5 11
 
4.3%
8 10
 
3.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 53
54.6%
. 31
32.0%
: 5
 
5.2%
, 3
 
3.1%
& 3
 
3.1%
! 2
 
2.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 123
76.9%
］ 27
 
16.9%
] 10
 
6.2%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 123
76.9%
［ 27
 
16.9%
[ 10
 
6.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
396
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 31
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 28
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 8
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1944
60.5%
Common 1134
35.3%
Latin 134
 
4.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
초 57
 
2.9%
술 53
 
2.7%
스 49
 
2.5%
기 42
 
2.2%
강 39
 
2.0%
로 39
 
2.0%
예 34
 
1.7%
이 30
 
1.5%
시 29
 
1.5%
재 29
 
1.5%
Other values (212) 1543
79.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 20
14.9%
B 19
14.2%
l 10
 
7.5%
i 8
 
6.0%
n 7
 
5.2%
a 6
 
4.5%
r 6
 
4.5%
I 5
 
3.7%
e 5
 
3.7%
C 5
 
3.7%
Other values (21) 43
32.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
396
34.9%
) 123
 
10.8%
( 123
 
10.8%
1 85
 
7.5%
/ 53
 
4.7%
6 48
 
4.2%
. 31
 
2.7%
_ 31
 
2.7%
~ 28
 
2.5%
［ 27
 
2.4%
Other values (16) 189
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1944
60.5%
ASCII 1214
37.8%
None 54
 
1.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
396
32.6%
) 123
 
10.1%
( 123
 
10.1%
1 85
 
7.0%
/ 53
 
4.4%
6 48
 
4.0%
. 31
 
2.6%
_ 31
 
2.6%
~ 28
 
2.3%
2 22
 
1.8%
Other values (45) 274
22.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
초 57
 
2.9%
술 53
 
2.7%
스 49
 
2.5%
기 42
 
2.2%
강 39
 
2.0%
로 39
 
2.0%
예 34
 
1.7%
이 30
 
1.5%
시 29
 
1.5%
재 29
 
1.5%
Other values (212) 1543
79.4%
None
ValueCountFrequency (%)
［ 27
50.0%
］ 27
50.0%

강좌상태
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct5
Distinct (%)2.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
강의종료
74 
폐강
37 
현장접수중
37 
마감
24 
접수중
 
6

Length

Max length5
Median length4
Mean length3.488764
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row강의종료
2nd row강의종료
3rd row폐강
4th row강의종료
5th row강의종료

Common Values

ValueCountFrequency (%)
강의종료 74
41.6%
폐강 37
20.8%
현장접수중 37
20.8%
마감 24
 
13.5%
접수중 6
 
3.4%

Length

2023-12-13T01:35:23.116699image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T01:35:23.263360image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
강의종료 74
41.6%
폐강 37
20.8%
현장접수중 37
20.8%
마감 24
 
13.5%
접수중 6
 
3.4%

강사명
Text

Distinct58
Distinct (%)32.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
2023-12-13T01:35:23.530051image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length11
Median length3
Mean length3.3089888
Min length2

Characters and Unicode

Total characters589
Distinct characters77
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique22 ?
Unique (%)12.4%

Sample

1st row황주영
2nd row남지혜
3rd row남지혜
4th row남지혜
5th row남지혜
ValueCountFrequency (%)
이주은 10
 
5.6%
남지혜 10
 
5.6%
장수정 9
 
5.1%
고종대 9
 
5.1%
안성은 7
 
3.9%
서인천 6
 
3.4%
김은혜,백인혜 6
 
3.4%
채리희 6
 
3.4%
전이환 6
 
3.4%
전나경 5
 
2.8%
Other values (48) 104
58.4%
2023-12-13T01:35:23.956784image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
김 37
 
6.3%
혜 35
 
5.9%
은 31
 
5.3%
이 23
 
3.9%
지 21
 
3.6%
인 20
 
3.4%
수 19
 
3.2%
주 19
 
3.2%
정 18
 
3.1%
장 16
 
2.7%
Other values (67) 350
59.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 575
97.6%
Other Punctuation 14
 
2.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
김 37
 
6.4%
혜 35
 
6.1%
은 31
 
5.4%
이 23
 
4.0%
지 21
 
3.7%
인 20
 
3.5%
수 19
 
3.3%
주 19
 
3.3%
정 18
 
3.1%
장 16
 
2.8%
Other values (66) 336
58.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 14
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 575
97.6%
Common 14
 
2.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 37
 
6.4%
혜 35
 
6.1%
은 31
 
5.4%
이 23
 
4.0%
지 21
 
3.7%
인 20
 
3.5%
수 19
 
3.3%
주 19
 
3.3%
정 18
 
3.1%
장 16
 
2.8%
Other values (66) 336
58.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
, 14
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 575
97.6%
ASCII 14
 
2.4%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 37
 
6.4%
혜 35
 
6.1%
은 31
 
5.4%
이 23
 
4.0%
지 21
 
3.7%
인 20
 
3.5%
수 19
 
3.3%
주 19
 
3.3%
정 18
 
3.1%
장 16
 
2.8%
Other values (66) 336
58.4%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
, 14
100.0%

강의실
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct16
Distinct (%)9.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
미디어홀
26 
앙상블실
21 
뮤직홀
19 
미술실
19 
큐브미술관 3층 교육실
15 
Other values (11)
78 

Length

Max length19
Median length14
Mean length6.0561798
Min length3

Unique

Unique3 ?
Unique (%)1.7%

Sample

1st row큐브플라자 3층 미디어홀
2nd row큐브미술관 3층 교육실
3rd row큐브미술관 3층 교육실
4th row큐브미술관 3층 교육실
5th row큐브미술관 3층 교육실

Common Values

ValueCountFrequency (%)
미디어홀 26
14.6%
앙상블실 21
11.8%
뮤직홀 19
10.7%
미술실 19
10.7%
큐브미술관 3층 교육실 15
8.4%
무용실 15
8.4%
음악실 15
8.4%
세미나실 10
 
5.6%
큐브미술관 2층 전시실/3층 교육실 10
 
5.6%
어린이 미술실 8
 
4.5%
Other values (6) 20
11.2%

Length

2023-12-13T01:35:24.135651image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
교육실 34
12.5%
미디어홀 29
10.6%
미술실 28
10.3%
큐브미술관 28
10.3%
3층 28
10.3%
앙상블실 21
7.7%
뮤직홀 19
7.0%
음악실 15
 
5.5%
무용실 15
 
5.5%
세미나실 10
 
3.7%
Other values (7) 46
16.8%

카테고리
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct5
Distinct (%)2.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
성인 예술실기 아카데미
70 
SNART 예술영재아카데미
42 
전시연계 아카데미
39 
성인 감상인문 아카데미
25 
어린이 창의융합 STEAM
 
2

Length

Max length14
Median length12
Mean length11.837079
Min length9

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row전시연계 아카데미
2nd row전시연계 아카데미
3rd row전시연계 아카데미
4th row전시연계 아카데미
5th row전시연계 아카데미

Common Values

ValueCountFrequency (%)
성인 예술실기 아카데미 70
39.3%
SNART 예술영재아카데미 42
23.6%
전시연계 아카데미 39
21.9%
성인 감상인문 아카데미 25
 
14.0%
어린이 창의융합 STEAM 2
 
1.1%

Length

2023-12-13T01:35:24.322262image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T01:35:24.515703image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
아카데미 134
29.6%
성인 95
21.0%
예술실기 70
15.5%
snart 42
 
9.3%
예술영재아카데미 42
 
9.3%
전시연계 39
 
8.6%
감상인문 25
 
5.5%
어린이 2
 
0.4%
창의융합 2
 
0.4%
steam 2
 
0.4%

기수
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct3
Distinct (%)1.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
40
83 
41
77 
39
18 

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row39
2nd row39
3rd row39
4th row39
5th row39

Common Values

ValueCountFrequency (%)
40 83
46.6%
41 77
43.3%
39 18
 
10.1%

Length

2023-12-13T01:35:24.697014image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T01:35:24.838532image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
40 83
46.6%
41 77
43.3%
39 18
 
10.1%

강좌시작일자
Date

Distinct71
Distinct (%)39.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
Minimum2022-06-02 00:00:00
Maximum2023-06-23 00:00:00
2023-12-13T01:35:24.977681image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T01:35:25.131045image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

강좌종료일자
Date

Distinct89
Distinct (%)50.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
Minimum2022-06-02 00:00:00
Maximum2023-07-11 00:00:00
2023-12-13T01:35:25.332310image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T01:35:25.511319image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

강좌시간
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  ZEROS 

Distinct39
Distinct (%)21.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean16.510674
Minimum0
Maximum63
Zeros17
Zeros (%)9.6%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.7 KiB
2023-12-13T01:35:25.699150image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q13
median16
Q325.425
95-th percentile48.45
Maximum63
Range63
Interquartile range (IQR)22.425

Descriptive statistics

Standard deviation14.978257
Coefficient of variation (CV)0.90718629
Kurtosis1.0745688
Mean16.510674
Median Absolute Deviation (MAD)12
Skewness1.1123321
Sum2938.9
Variance224.34819
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T01:35:25.866744image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=39)
ValueCountFrequency (%)
20.0 29
16.3%
3.0 23
12.9%
0.0 17
 
9.6%
8.0 13
 
7.3%
2.0 11
 
6.2%
26.0 8
 
4.5%
16.0 8
 
4.5%
4.0 5
 
2.8%
28.0 5
 
2.8%
60.0 5
 
2.8%
Other values (29) 54
30.3%
ValueCountFrequency (%)
0.0 17
9.6%
1.0 1
 
0.6%
2.0 11
6.2%
2.5 3
 
1.7%
3.0 23
12.9%
4.0 5
 
2.8%
4.5 1
 
0.6%
6.0 1
 
0.6%
8.0 13
7.3%
9.0 1
 
0.6%
ValueCountFrequency (%)
63.0 1
 
0.6%
60.0 5
2.8%
54.0 2
 
1.1%
51.0 1
 
0.6%
48.0 3
1.7%
40.0 2
 
1.1%
38.0 1
 
0.6%
33.0 4
2.2%
32.0 3
1.7%
31.5 2
 
1.1%

강좌금액
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  ZEROS 

Distinct29
Distinct (%)16.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean211061.8
Minimum0
Maximum840000
Zeros3
Zeros (%)1.7%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.7 KiB
2023-12-13T01:35:26.048695image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile15000
Q160000
median240000
Q3300000
95-th percentile400000
Maximum840000
Range840000
Interquartile range (IQR)240000

Descriptive statistics

Standard deviation142728.11
Coefficient of variation (CV)0.67623847
Kurtosis0.99337004
Mean211061.8
Median Absolute Deviation (MAD)84000
Skewness0.40208696
Sum37569000
Variance2.0371313 × 1010
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T01:35:26.203102image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=29)
ValueCountFrequency (%)
300000 33
18.5%
240000 21
11.8%
20000 19
10.7%
60000 16
9.0%
400000 14
7.9%
180000 13
 
7.3%
15000 9
 
5.1%
280000 8
 
4.5%
360000 7
 
3.9%
340000 5
 
2.8%
Other values (19) 33
18.5%
ValueCountFrequency (%)
0 3
 
1.7%
1000 1
 
0.6%
15000 9
5.1%
20000 19
10.7%
30000 1
 
0.6%
45000 4
 
2.2%
60000 16
9.0%
80000 1
 
0.6%
120000 1
 
0.6%
125000 1
 
0.6%
ValueCountFrequency (%)
840000 1
 
0.6%
600000 2
 
1.1%
400000 14
7.9%
360000 7
 
3.9%
340000 5
 
2.8%
324000 2
 
1.1%
320000 1
 
0.6%
300000 33
18.5%
285000 3
 
1.7%
280000 8
 
4.5%

전체정원
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct21
Distinct (%)11.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean13.58427
Minimum1
Maximum70
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.7 KiB
2023-12-13T01:35:26.353446image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile3
Q18
median10
Q315
95-th percentile40
Maximum70
Range69
Interquartile range (IQR)7

Descriptive statistics

Standard deviation11.476637
Coefficient of variation (CV)0.84484756
Kurtosis7.0386212
Mean13.58427
Median Absolute Deviation (MAD)3
Skewness2.3891203
Sum2418
Variance131.7132
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T01:35:26.489862image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=21)
ValueCountFrequency (%)
10 43
24.2%
8 31
17.4%
6 19
10.7%
30 18
10.1%
15 14
 
7.9%
12 7
 
3.9%
40 7
 
3.9%
3 6
 
3.4%
9 6
 
3.4%
4 4
 
2.2%
Other values (11) 23
12.9%
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
0.6%
2 4
 
2.2%
3 6
 
3.4%
4 4
 
2.2%
5 2
 
1.1%
6 19
10.7%
7 3
 
1.7%
8 31
17.4%
9 6
 
3.4%
10 43
24.2%
ValueCountFrequency (%)
70 2
 
1.1%
60 1
 
0.6%
40 7
 
3.9%
30 18
10.1%
20 3
 
1.7%
19 3
 
1.7%
18 2
 
1.1%
17 1
 
0.6%
15 14
7.9%
14 1
 
0.6%

문의처
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)1.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
031-783-8156
171 
031-783-8153~9
 
7

Length

Max length14
Median length12
Mean length12.078652
Min length12

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row031-783-8156
2nd row031-783-8156
3rd row031-783-8156
4th row031-783-8156
5th row031-783-8156

Common Values

ValueCountFrequency (%)
031-783-8156 171
96.1%
031-783-8153~9 7
 
3.9%

Length

2023-12-13T01:35:26.635782image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T01:35:26.753725image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
031-783-8156 171
96.1%
031-783-8153~9 7
 
3.9%

강좌시작(시)
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)1.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
0
177 
<NA>
 
1

Length

Max length4
Median length1
Mean length1.0168539
Min length1

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.6%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row0
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 177
99.4%
<NA> 1
 
0.6%

Length

2023-12-13T01:35:26.905670image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T01:35:27.021313image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 177
99.4%
na 1
 
0.6%

강좌시작(분)
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)1.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
0
177 
<NA>
 
1

Length

Max length4
Median length1
Mean length1.0168539
Min length1

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.6%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row0
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 177
99.4%
<NA> 1
 
0.6%

Length

2023-12-13T01:35:27.128845image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T01:35:27.259420image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 177
99.4%
na 1
 
0.6%

강좌종료(시)
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)1.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
0
177 
<NA>
 
1

Length

Max length4
Median length1
Mean length1.0168539
Min length1

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.6%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row0
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 177
99.4%
<NA> 1
 
0.6%

Length

2023-12-13T01:35:27.384896image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T01:35:27.502113image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 177
99.4%
na 1
 
0.6%

강좌종료(분)
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)1.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
0
177 
<NA>
 
1

Length

Max length4
Median length1
Mean length1.0168539
Min length1

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.6%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row0
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 177
99.4%
<NA> 1
 
0.6%

Length

2023-12-13T01:35:27.616820image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T01:35:27.978238image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 177
99.4%
na 1
 
0.6%

교재및재료
Text

MISSING 

Distinct69
Distinct (%)48.6%
Missing36
Missing (%)20.2%
Memory size1.5 KiB
2023-12-13T01:35:28.158103image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length130
Median length58
Mean length27.901408
Min length2

Characters and Unicode

Total characters3962
Distinct characters291
Distinct categories11 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique42 ?
Unique (%)29.6%

Sample

1st row개인준비재료없음
2nd row개인준비재료없음
3rd row개인준비재료없음
4th row개인준비재료없음
5th row개인준비재료없음
ValueCountFrequency (%)
56
 
6.0%
교재 37
 
4.0%
별도 32
 
3.4%
없음 22
 
2.4%
제공 19
 
2.0%
자료 18
 
1.9%
배부 18
 
1.9%
※ 16
 
1.7%
준비물 16
 
1.7%
재료 14
 
1.5%
Other values (260) 687
73.5%
2023-12-13T01:35:28.492153image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
793
 
20.0%
, 140
 
3.5%
재 96
 
2.4%
료 83
 
2.1%
( 82
 
2.1%
) 82
 
2.1%
개 81
 
2.0%
별 74
 
1.9%
비 71
 
1.8%
물 58
 
1.5%
Other values (281) 2402
60.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2538
64.1%
Space Separator 795
 
20.1%
Other Punctuation 251
 
6.3%
Decimal Number 134
 
3.4%
Open Punctuation 82
 
2.1%
Close Punctuation 82
 
2.1%
Lowercase Letter 42
 
1.1%
Uppercase Letter 19
 
0.5%
Dash Punctuation 17
 
0.4%
Math Symbol 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
재 96
 
3.8%
료 83
 
3.3%
개 81
 
3.2%
별 74
 
2.9%
비 71
 
2.8%
물 58
 
2.3%
교 53
 
2.1%
준 51
 
2.0%
인 49
 
1.9%
시 49
 
1.9%
Other values (236) 1873
73.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
i 7
16.7%
t 5
11.9%
s 4
9.5%
n 4
9.5%
u 3
 
7.1%
e 3
 
7.1%
a 2
 
4.8%
g 2
 
4.8%
y 2
 
4.8%
c 2
 
4.8%
Other values (8) 8
19.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 48
35.8%
1 23
17.2%
2 20
14.9%
4 17
 
12.7%
5 11
 
8.2%
8 6
 
4.5%
3 6
 
4.5%
7 2
 
1.5%
6 1
 
0.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 140
55.8%
/ 42
 
16.7%
. 27
 
10.8%
※ 17
 
6.8%
* 14
 
5.6%
: 7
 
2.8%
! 3
 
1.2%
& 1
 
0.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 10
52.6%
A 7
36.8%
H 2
 
10.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
793
99.7%
　 2
 
0.3%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 82
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 82
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 17
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 1
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2538
64.1%
Common 1363
34.4%
Latin 61
 
1.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
재 96
 
3.8%
료 83
 
3.3%
개 81
 
3.2%
별 74
 
2.9%
비 71
 
2.8%
물 58
 
2.3%
교 53
 
2.1%
준 51
 
2.0%
인 49
 
1.9%
시 49
 
1.9%
Other values (236) 1873
73.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
793
58.2%
, 140
 
10.3%
( 82
 
6.0%
) 82
 
6.0%
0 48
 
3.5%
/ 42
 
3.1%
. 27
 
2.0%
1 23
 
1.7%
2 20
 
1.5%
- 17
 
1.2%
Other values (14) 89
 
6.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 10
16.4%
A 7
11.5%
i 7
11.5%
t 5
 
8.2%
s 4
 
6.6%
n 4
 
6.6%
u 3
 
4.9%
e 3
 
4.9%
a 2
 
3.3%
g 2
 
3.3%
Other values (11) 14
23.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2538
64.1%
ASCII 1405
35.5%
Punctuation 17
 
0.4%
None 2
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
793
56.4%
, 140
 
10.0%
( 82
 
5.8%
) 82
 
5.8%
0 48
 
3.4%
/ 42
 
3.0%
. 27
 
1.9%
1 23
 
1.6%
2 20
 
1.4%
- 17
 
1.2%
Other values (33) 131
 
9.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
재 96
 
3.8%
료 83
 
3.3%
개 81
 
3.2%
별 74
 
2.9%
비 71
 
2.8%
물 58
 
2.3%
교 53
 
2.1%
준 51
 
2.0%
인 49
 
1.9%
시 49
 
1.9%
Other values (236) 1873
73.8%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
※ 17
100.0%
None
ValueCountFrequency (%)
　 2
100.0%

강좌개요
Text

MISSING 

Distinct135
Distinct (%)85.4%
Missing20
Missing (%)11.2%
Memory size1.5 KiB
2023-12-13T01:35:28.691505image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length600
Median length276
Mean length230.22785
Min length95

Characters and Unicode

Total characters36376
Distinct characters651
Distinct categories14 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique123 ?
Unique (%)77.8%

Sample

1st row정원은 인류의 문명과 함께 해왔습니다. 장소와 시간에 따라 다양한 모습을 보이는 원은 인류가 자연, 나아가 환경을 대하는 방식을 보여줍니다. 또 정원은 우리가 삶을 살아가는 과정과 방식을 은유하기도 합니다. 이러한 정원의 가치는 여러예술가들에게 영향을 미쳤습니다. 이들에게 정원은 마음의 안식과 기쁨을 얻는 쉼터이자 창조의 영감의 근원이었습니다. 예술가들의 정원을 살펴보고, 이를 통해 정원이 지닌 양한 의미를 함께 생각해봅니다.
2nd row전시관람 후, 꽃과 식물들로 나만의 패턴을 만들어 보는 수업으로. 크레파스(오일파스텔)라는 어릴적 경험했던 향수와 함께, 그림을 그림으로써 마음의 안정을 얻고, 하나의 작품으로 완성하여 인테리어 소품으로 활용해 볼 수 있습니다. 강의목표 1. 작가들의 식물에 대한 다양한 표현방법을 살펴보고, 이를 응용하여 나만의 스타일로 완성시켜 본다. 2. 오일파스텔의 기초 표현방법을 배워보면서 다양한 꽃과 식물들을 그려볼 수 있다. 3. 내가 그린 그림으로 인테리어 소품을 만들어 볼 수 있다.
3rd row전시관람 후, 꽃과 식물들로 나만의 패턴을 만들어 보는 수업으로. 크레파스(오일파스텔)라는 어릴적 경험했던 향수와 함께, 그림을 그림으로써 마음의 안정을 얻고, 하나의 작품으로 완성하여 인테리어 소품으로 활용해 볼 수 있습니다. 강의목표 1. 작가들의 식물에 대한 다양한 표현방법을 살펴보고, 이를 응용하여 나만의 스타일로 완성시켜 본다. 2. 오일파스텔의 기초 표현방법을 배워보면서 다양한 꽃과 식물들을 그려볼 수 있다. 3. 내가 그린 그림으로 인테리어 소품을 만들어 볼 수 있다.
4th row전시관람 후, 꽃과 식물들로 나만의 패턴을 만들어 보는 수업으로. 크레파스(오일파스텔)라는 어릴적 경험했던 향수와 함께, 그림을 그림으로써 마음의 안정을 얻고, 하나의 작품으로 완성하여 인테리어 소품으로 활용해 볼 수 있습니다. 강의목표 1. 작가들의 식물에 대한 다양한 표현방법을 살펴보고, 이를 응용하여 나만의 스타일로 완성시켜 본다. 2. 오일파스텔의 기초 표현방법을 배워보면서 다양한 꽃과 식물들을 그려볼 수 있다. 3. 내가 그린 그림으로 인테리어 소품을 만들어 볼 수 있다.
5th row전시관람 후, 꽃과 식물들로 나만의 패턴을 만들어 보는 수업으로. 크레파스(오일파스텔)라는 어릴적 경험했던 향수와 함께, 그림을 그림으로써 마음의 안정을 얻고, 하나의 작품으로 완성하여 인테리어 소품으로 활용해 볼 수 있습니다. 강의목표 1. 작가들의 식물에 대한 다양한 표현방법을 살펴보고, 이를 응용하여 나만의 스타일로 완성시켜 본다. 2. 오일파스텔의 기초 표현방법을 배워보면서 다양한 꽃과 식물들을 그려볼 수 있다. 3. 내가 그린 그림으로 인테리어 소품을 만들어 볼 수 있다.
ValueCountFrequency (%)
329
 
3.9%
○ 148
 
1.8%
총 129
 
1.5%
※ 116
 
1.4%
수 107
 
1.3%
강좌는 105
 
1.3%
본 91
 
1.1%
있는 76
 
0.9%
가능합니다 70
 
0.8%
과정입니다 69
 
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2023-12-13T01:35:29.056135image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

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8242
 
22.7%
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. 650
 
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는 493
 
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1.3%
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1.2%
시 442
 
1.2%
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64.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 23409
64.4%
Space Separator 8242
 
22.7%
Decimal Number 1922
 
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Other Punctuation 1704
 
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Lowercase Letter 41
 
0.1%
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0.1%
Other values (4) 38
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
다 661
 
2.8%
니 507
 
2.2%
는 493
 
2.1%
하 473
 
2.0%
을 471
 
2.0%
강 450
 
1.9%
시 442
 
1.9%
의 437
 
1.9%
이 352
 
1.5%
일 346
 
1.5%
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80.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
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i 4
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o 4
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4.9%
v 2
 
4.9%
Other values (6) 6
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Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 650
38.1%
※ 291
17.1%
: 274
16.1%
, 253
 
14.8%
/ 144
 
8.5%
? 46
 
2.7%
* 28
 
1.6%
! 14
 
0.8%
' 2
 
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% 2
 
0.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 452
23.5%
0 412
21.4%
2 391
20.3%
6 158
 
8.2%
3 140
 
7.3%
8 110
 
5.7%
7 80
 
4.2%
5 63
 
3.3%
4 61
 
3.2%
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2.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 4
30.8%
B 2
15.4%
P 2
15.4%
L 1
 
7.7%
V 1
 
7.7%
T 1
 
7.7%
S 1
 
7.7%
F 1
 
7.7%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
○ 149
67.1%
★ 72
32.4%
● 1
 
0.5%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 128
83.1%
> 13
 
8.4%
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8.4%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 11
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ValueCountFrequency (%)
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“ 1
 
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Space Separator
ValueCountFrequency (%)
8242
100.0%
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Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 2
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Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 23409
64.4%
Common 12913
35.5%
Latin 54
 
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Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
다 661
 
2.8%
니 507
 
2.2%
는 493
 
2.1%
하 473
 
2.0%
을 471
 
2.0%
강 450
 
1.9%
시 442
 
1.9%
의 437
 
1.9%
이 352
 
1.5%
일 346
 
1.5%
Other values (582) 18777
80.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
8242
63.8%
. 650
 
5.0%
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) 305
 
2.4%
※ 291
 
2.3%
: 274
 
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, 253
 
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Other values (25) 1337
 
10.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
n 6
 
11.1%
e 5
 
9.3%
A 4
 
7.4%
i 4
 
7.4%
o 4
 
7.4%
l 3
 
5.6%
u 3
 
5.6%
t 3
 
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r 3
 
5.6%
a 2
 
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Other values (14) 17
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Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 23409
64.4%
ASCII 12431
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Punctuation 314
 
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Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
8242
66.3%
. 650
 
5.2%
1 452
 
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( 306
 
2.5%
) 305
 
2.5%
: 274
 
2.2%
, 253
 
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6 158
 
1.3%
Other values (41) 988
 
7.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
다 661
 
2.8%
니 507
 
2.2%
는 493
 
2.1%
하 473
 
2.0%
을 471
 
2.0%
강 450
 
1.9%
시 442
 
1.9%
의 437
 
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이 352
 
1.5%
일 346
 
1.5%
Other values (582) 18777
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ValueCountFrequency (%)
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Geometric Shapes
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Misc Symbols
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★ 72
100.0%

Interactions

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Correlations

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강좌종료(시)강좌종료(분)강좌상태강좌시작(시)강의실카테고리강좌시작(분)기수문의처
강좌종료(시)1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
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강좌시간강좌금액전체정원강좌상태강의실카테고리기수문의처강좌시작(시)강좌시작(분)강좌종료(시)강좌종료(분)
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Missing values

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A simple visualization of nullity by column.
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Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
2023-12-13T01:35:21.959250image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

강좌제목강좌상태강사명강의실카테고리기수강좌시작일자강좌종료일자강좌시간강좌금액전체정원문의처강좌시작(시)강좌시작(분)강좌종료(시)강좌종료(분)교재및재료강좌개요
0[신규] 6/17 예술가들의 정원강의종료황주영큐브플라자 3층 미디어홀전시연계 아카데미392022-06-172022-06-172.0060031-783-81560000<NA>정원은 인류의 문명과 함께 해왔습니다. 장소와 시간에 따라 다양한 모습을 보이는 원은 인류가 자연, 나아가 환경을 대하는 방식을 보여줍니다. 또 정원은 우리가 삶을 살아가는 과정과 방식을 은유하기도 합니다. 이러한 정원의 가치는 여러예술가들에게 영향을 미쳤습니다. 이들에게 정원은 마음의 안식과 기쁨을 얻는 쉼터이자 창조의 영감의 근원이었습니다. 예술가들의 정원을 살펴보고, 이를 통해 정원이 지닌 양한 의미를 함께 생각해봅니다.
1[신규] 6/2 오일파스텔로 나만의 식물 패턴 만들기강의종료남지혜큐브미술관 3층 교육실전시연계 아카데미392022-06-022022-06-023.01500010031-783-81560000개인준비재료없음전시관람 후, 꽃과 식물들로 나만의 패턴을 만들어 보는 수업으로. 크레파스(오일파스텔)라는 어릴적 경험했던 향수와 함께, 그림을 그림으로써 마음의 안정을 얻고, 하나의 작품으로 완성하여 인테리어 소품으로 활용해 볼 수 있습니다. 강의목표 1. 작가들의 식물에 대한 다양한 표현방법을 살펴보고, 이를 응용하여 나만의 스타일로 완성시켜 본다. 2. 오일파스텔의 기초 표현방법을 배워보면서 다양한 꽃과 식물들을 그려볼 수 있다. 3. 내가 그린 그림으로 인테리어 소품을 만들어 볼 수 있다.
2[신규] 6/9 오일파스텔로 나만의 식물 패턴 만들기폐강남지혜큐브미술관 3층 교육실전시연계 아카데미392022-06-092022-06-093.01500010031-783-81560000개인준비재료없음전시관람 후, 꽃과 식물들로 나만의 패턴을 만들어 보는 수업으로. 크레파스(오일파스텔)라는 어릴적 경험했던 향수와 함께, 그림을 그림으로써 마음의 안정을 얻고, 하나의 작품으로 완성하여 인테리어 소품으로 활용해 볼 수 있습니다. 강의목표 1. 작가들의 식물에 대한 다양한 표현방법을 살펴보고, 이를 응용하여 나만의 스타일로 완성시켜 본다. 2. 오일파스텔의 기초 표현방법을 배워보면서 다양한 꽃과 식물들을 그려볼 수 있다. 3. 내가 그린 그림으로 인테리어 소품을 만들어 볼 수 있다.
3[신규] 6/16 오일파스텔로 나만의 식물 패턴 만들기강의종료남지혜큐브미술관 3층 교육실전시연계 아카데미392022-06-162022-06-1633.01500010031-783-81560000개인준비재료없음전시관람 후, 꽃과 식물들로 나만의 패턴을 만들어 보는 수업으로. 크레파스(오일파스텔)라는 어릴적 경험했던 향수와 함께, 그림을 그림으로써 마음의 안정을 얻고, 하나의 작품으로 완성하여 인테리어 소품으로 활용해 볼 수 있습니다. 강의목표 1. 작가들의 식물에 대한 다양한 표현방법을 살펴보고, 이를 응용하여 나만의 스타일로 완성시켜 본다. 2. 오일파스텔의 기초 표현방법을 배워보면서 다양한 꽃과 식물들을 그려볼 수 있다. 3. 내가 그린 그림으로 인테리어 소품을 만들어 볼 수 있다.
4[신규] 6/23 오일파스텔로 나만의 식물 패턴 만들기강의종료남지혜큐브미술관 3층 교육실전시연계 아카데미392022-06-232022-06-233.01500010031-783-81560000개인준비재료없음전시관람 후, 꽃과 식물들로 나만의 패턴을 만들어 보는 수업으로. 크레파스(오일파스텔)라는 어릴적 경험했던 향수와 함께, 그림을 그림으로써 마음의 안정을 얻고, 하나의 작품으로 완성하여 인테리어 소품으로 활용해 볼 수 있습니다. 강의목표 1. 작가들의 식물에 대한 다양한 표현방법을 살펴보고, 이를 응용하여 나만의 스타일로 완성시켜 본다. 2. 오일파스텔의 기초 표현방법을 배워보면서 다양한 꽃과 식물들을 그려볼 수 있다. 3. 내가 그린 그림으로 인테리어 소품을 만들어 볼 수 있다.
5[신규] 6/30 오일파스텔로 나만의 식물 패턴 만들기강의종료남지혜큐브미술관 3층 교육실전시연계 아카데미392022-06-302022-06-3033.01500010031-783-81560000개인준비재료없음전시관람 후, 꽃과 식물들로 나만의 패턴을 만들어 보는 수업으로. 크레파스(오일파스텔)라는 어릴적 경험했던 향수와 함께, 그림을 그림으로써 마음의 안정을 얻고, 하나의 작품으로 완성하여 인테리어 소품으로 활용해 볼 수 있습니다. 강의목표 1. 작가들의 식물에 대한 다양한 표현방법을 살펴보고, 이를 응용하여 나만의 스타일로 완성시켜 본다. 2. 오일파스텔의 기초 표현방법을 배워보면서 다양한 꽃과 식물들을 그려볼 수 있다. 3. 내가 그린 그림으로 인테리어 소품을 만들어 볼 수 있다.
6[신규] 6/4 실크스크린과 함께하는 리틀 포레스트(초1~6)강의종료이주은큐브미술관 3층 교육실전시연계 아카데미392022-06-042022-06-0433.01500010031-783-81560000개인준비재료없음식물을 주제로 다양한 시선과 생각으로 전개되는 작가들의 작품을 감상하고, 실크스크린 기법을 이용하여 희망을 담은 식물을 표현하는 오감을 통해 식물을 느끼는 프로그램입니다. 가족이 함께 예술 플로리스트가 되어 다채로운 예술을 방식으로 식물을 만나면서 힐링의 시간을 가지시기 바랍니다. 강의목표 1. 작품 감상 후 영감을 받은 이미지를 식물드로잉으로 표현해보고 실크스크린 재료와 기법을 활용하여 소망을 담은 카드와 에코백 제작해 본다. 2. 식물 소재의 재료를 만지고 관찰하면서 나만의 작품 제작으로 확장해 본다. 3. 에코백에 푸른 식물을 담아 완성하기
7[신규] 6/11 실크스크린과 함께하는 리틀 포레스트(초1~6)강의종료이주은큐브미술관 3층 교육실전시연계 아카데미392022-06-112022-06-113.01500010031-783-81560000개인준비재료없음식물을 주제로 다양한 시선과 생각으로 전개되는 작가들의 작품을 감상하고, 실크스크린 기법을 이용하여 희망을 담은 식물을 표현하는 오감을 통해 식물을 느끼는 프로그램입니다. 가족이 함께 예술 플로리스트가 되어 다채로운 예술을 방식으로 식물을 만나면서 힐링의 시간을 가지시기 바랍니다. 강의목표 1. 작품 감상 후 영감을 받은 이미지를 식물드로잉으로 표현해보고 실크스크린 재료와 기법을 활용하여 소망을 담은 카드와 에코백 제작해 본다. 2. 식물 소재의 재료를 만지고 관찰하면서 나만의 작품 제작으로 확장해 본다. 3. 에코백에 푸른 식물을 담아 완성하기
8[신규] 6/18 실크스크린과 함께하는 리틀 포레스트(초1~6)강의종료이주은큐브미술관 3층 교육실전시연계 아카데미392022-06-182022-06-183.01500010031-783-81560000개인준비재료없음식물을 주제로 다양한 시선과 생각으로 전개되는 작가들의 작품을 감상하고, 실크스크린 기법을 이용하여 희망을 담은 식물을 표현하는 오감을 통해 식물을 느끼는 프로그램입니다. 가족이 함께 예술 플로리스트가 되어 다채로운 예술을 방식으로 식물을 만나면서 힐링의 시간을 가지시기 바랍니다. 강의목표 1. 작품 감상 후 영감을 받은 이미지를 식물드로잉으로 표현해보고 실크스크린 재료롸 기법을 활용하여 소망을 담은 카드와 에코백 제작해 본다. 2. 식물 소재의 재료를 만지고 관찰하면서 나만의 작품 제작으로 확장해 본다. 3. 에코백에 푸른 식물을 담아 완성하기
9[신규] 6/25 실크스크린과 함께하는 리틀 포레스트(초1~6)강의종료이주은큐브미술관 3층 교육실전시연계 아카데미392022-06-252022-06-253.01500010031-783-81560000개인준비재료없음식물을 주제로 다양한 시선과 생각으로 전개되는 작가들의 작품을 감상하고, 실크스크린 기법을 이용하여 희망을 담은 식물을 표현하는 오감을 통해 식물을 느끼는 프로그램입니다. 가족이 함께 예술 플로리스트가 되어 다채로운 예술을 방식으로 식물을 만나면서 힐링의 시간을 가지시기 바랍니다. 강의목표 1.작품 감상 후 영감을 받은 이미지를 식물드로잉으로 표현해보고 실크스크린 재료와 기법을 활용하여 소망을 담은 카드와 에코백 제작해 본다. 2.식물 소재의 재료를 만지고 관찰하면서 나만의 작품 제작으로 확장해 본다. 3.에코백에 푸른 식물을 담아 완성하기
강좌제목강좌상태강사명강의실카테고리기수강좌시작일자강좌종료일자강좌시간강좌금액전체정원문의처강좌시작(시)강좌시작(분)강좌종료(시)강좌종료(분)교재및재료강좌개요
168우리집 반려동물 초상화 그리기(5/20 14시 초 4~6)강의종료장수정큐브미술관 2층 전시실/3층 교육실전시연계 아카데미412023-05-202023-05-202.02000010031-783-81560000개인준비물 - 반려동물 사진(A4 사이즈 출력물), 앞치마 토시 / 그외 채색 재료 제공<반려동물> 이라는 주제로 원데이 클래스를 진행하여 아크릴화를 체험하는 시간을 갖습니다. 아크릴 물감과 기법 관련 이해를 높이고 실제 자신의 반려동물 사진으로 나만의 팝아트 작품을 완성할 수 있습니다.
169동물의 시선- 젠가놀이(6/10 10시 초1~3)마감김은혜큐브미술관 2층 전시실/3층 교육실전시연계 아카데미412023-06-102023-06-102.0200008031-783-81560000개인 준비물 없음2023 <헬로! 펫, 또 하나의 가족> 전시 연계 강좌로 진행되는 <동물의 시선>은 현재 우리사회에 함께 살고 호흡하는 다양한 동물들에 대한 보호 의식과 애정을 고취시킬 수 있는 예술놀이 활동입니다. 이 활동은 동물들의 모습을 관찰하고 그려보는 것을 넘어, 다각도의 탐구를 통해 스스로 동물의 시선이 되어보는 주체적인 활동입니다. 주로 드로잉을 기반으로 이뤄지며, 마지막에는 각자가 만든 동물의 시선이 기록된 나뭇조각들이 모여 하나의 젠가 탑이 완성됩니다. 하나만 빠져도 무너지는 젠가의 원리를 통해 인간과 동물 그리고 사회는 유기적으로 연결되어 있다는 의식을 쌓고 빼기를 통한 즐거운 놀이를 통해 간접적으로 체험할 수 있습니다.
170동물의 시선- 젠가놀이(6/10 14시 초1~3)마감백인혜큐브미술관 2층 전시실/3층 교육실전시연계 아카데미412023-06-102023-06-102.0200008031-783-81560000개인 준비물 없음2023 <헬로! 펫, 또 하나의 가족> 전시 연계 강좌로 진행되는 <동물의 시선>은 현재 우리사회에 함께 살고 호흡하는 다양한 동물들에 대한 보호 의식과 애정을 고취시킬 수 있는 예술놀이 활동입니다. 이 활동은 동물들의 모습을 관찰하고 그려보는 것을 넘어, 다각도의 탐구를 통해 스스로 동물의 시선이 되어보는 주체적인 활동입니다. 주로 드로잉을 기반으로 이뤄지며, 마지막에는 각자가 만든 동물의 시선이 기록된 나뭇조각들이 모여 하나의 젠가 탑이 완성됩니다. 하나만 빠져도 무너지는 젠가의 원리를 통해 인간과 동물 그리고 사회는 유기적으로 연결되어 있다는 의식을 쌓고 빼기를 통한 즐거운 놀이를 통해 간접적으로 체험할 수 있습니다.
171동물의 시선- 젠가놀이(6/17 10시 초1~3)접수중김은혜큐브미술관 2층 전시실/3층 교육실전시연계 아카데미412023-06-172023-06-172.0200008031-783-81560000개인 준비물 없음2023 <헬로! 펫, 또 하나의 가족> 전시 연계 강좌로 진행되는 <동물의 시선>은 현재 우리사회에 함께 살고 호흡하는 다양한 동물들에 대한 보호 의식과 애정을 고취시킬 수 있는 예술놀이 활동입니다. 이 활동은 동물들의 모습을 관찰하고 그려보는 것을 넘어, 다각도의 탐구를 통해 스스로 동물의 시선이 되어보는 주체적인 활동입니다. 주로 드로잉을 기반으로 이뤄지며, 마지막에는 각자가 만든 동물의 시선이 기록된 나뭇조각들이 모여 하나의 젠가 탑이 완성됩니다. 하나만 빠져도 무너지는 젠가의 원리를 통해 인간과 동물 그리고 사회는 유기적으로 연결되어 있다는 의식을 쌓고 빼기를 통한 즐거운 놀이를 통해 간접적으로 체험할 수 있습니다.
172동물의 시선- 젠가놀이(6/17 14시 초1~3)마감백인혜큐브미술관 2층 전시실/3층 교육실전시연계 아카데미412023-06-172023-06-172.0200008031-783-81560000개인 준비물 없음2023 <헬로! 펫, 또 하나의 가족> 전시 연계 강좌로 진행되는 <동물의 시선>은 현재 우리사회에 함께 살고 호흡하는 다양한 동물들에 대한 보호 의식과 애정을 고취시킬 수 있는 예술놀이 활동입니다. 이 활동은 동물들의 모습을 관찰하고 그려보는 것을 넘어, 다각도의 탐구를 통해 스스로 동물의 시선이 되어보는 주체적인 활동입니다. 주로 드로잉을 기반으로 이뤄지며, 마지막에는 각자가 만든 동물의 시선이 기록된 나뭇조각들이 모여 하나의 젠가 탑이 완성됩니다. 하나만 빠져도 무너지는 젠가의 원리를 통해 인간과 동물 그리고 사회는 유기적으로 연결되어 있다는 의식을 쌓고 빼기를 통한 즐거운 놀이를 통해 간접적으로 체험할 수 있습니다.
173사별한 반려동물과의 추억을 나누는 미술치료(5/24 10시 성인)접수중박찬주큐브미술관 2층 전시실/3층 교육실전시연계 아카데미412023-05-242023-05-242.52000010031-783-81560000개인준비물 - 반려동물 사진(사이즈안내예정), / 그외 재료 제공이 강좌는 과거, 현재, 미래의 시간 여행을 통해 결국은 희망을 발견하게 하는데 그 목적이 있습니다. 반려동물에게 전하는 그림 편지를 팝업기법으로 제작해서 살펴보며 같은 경험을 겪은 참여자들과 마음을 나누고 애도와 추억을 나누는 시간을 갖습니다.
174사별한 반려동물과의 추억을 나누는 미술치료(6/14 10시 성인)접수중박찬주큐브미술관 2층 전시실/3층 교육실전시연계 아카데미412023-06-142023-06-142.52000010031-783-81560000개인준비물 - 반려동물 사진(가로세로 12cm), / 그외 재료 제공이 강좌는 아직도 미련이 남은 사별한 반려동물의 장례식을 좀 더 차분하고 정성스럽게 치러 보는 시간입니다. 특히 추억을 희, 노, 애, 락으로 구분해보는 활동은 나와 반려동물의 “관계”에 오롯이 집중한 애도의 시간이 될 것입니다.
175조선시대 그림 속 동물 이야기 (6/13 14시 무료특강)접수중고연희큐브플라자 3층 미디어홀전시연계 아카데미412023-06-132023-06-132.0070031-783-81560000<NA>조선시대 그림 속에 등장하는 여러 가지 동물들은,?개와 고양이,?호랑이,?우마의 가축,?곤충,?온갖 새,?상상의 동물까지?그 종류가 실로 다양했고 그 표현법도 기발했습니다.?이러한 동물그림들을 사용하고 감상했던 양상 속에서,?우리는 선조들이 동물과 맺은 관계,?자연에 대한 인식,?욕망을 표현한 측면 등을 살필 수 있고,?선조들이 자연생태로부터 배우고 도움을 받은 것,?그러나 혹은 마음대로 해석하고 지배했던 역사를 새롭게 바라볼 수 있습니다.
176서양 미술 속 동물과 상징(6/20 14시 무료특강)접수중이화진큐브플라자 3층 미디어홀전시연계 아카데미412023-06-202023-06-202.0070031-783-81560000<NA>서양 미술에는 수많은 상징물일 등장합니다. 예술의 탄생을 비둘기가 알려주기도 하고,사랑하는 남녀의 진실한 마음을 전달하기 위해 강아지가 꼬리를 흔들기도 합니다.또 아름다운 에우로페 공주를 유혹하는 제우스 신은 황소로 변신한 모습니다.이 강의는 도상학(iconography)과 함께 서양 미술을 감상하며?그 안에 숨겨진 다양한 동물 상징를 읽어 봅니다.?
177반려동물 초상화 그리기(6/13 10시 성인)접수중장수정큐브미술관 3층 교육실전시연계 아카데미412023-06-232023-06-232.52000010031-783-81560000개인준비물 - 반려동물 사진(A4 사이즈 출력물), 앞치마 토시(선택) / 그외 채색 재료 제공<반려동물>?이라는?주제로?원데이?클래스를?진행하여?아크릴화를?체험하는?시간을?갖습니다.?아크릴?물감과?기법?관련?이해를?높이고실제?자신의?반려동물?사진으로?나만의?팝아트?작품을?완성할?수?있습니다.