Overview

Dataset statistics

Number of variables8
Number of observations246
Missing cells851
Missing cells (%)43.2%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory16.5 KiB
Average record size in memory68.5 B

Variable types

Numeric4
Text2
Categorical1
Boolean1

Dataset

Description국립중앙과학관 홈페이지에 있는 과학학습콘텐츠의 과학이야기 목록입니다.
Author과학기술정보통신부 국립중앙과학관
URLhttps://www.data.go.kr/data/15067822/fileData.do

Alerts

이용구분 has constant value ""Constant
고유 아이디 is highly overall correlated with 전시번호 and 1 other fieldsHigh correlation
대분류코드 is highly overall correlated with 중분류코드 and 2 other fieldsHigh correlation
중분류코드 is highly overall correlated with 대분류코드 and 2 other fieldsHigh correlation
전시번호 is highly overall correlated with 고유 아이디 and 3 other fieldsHigh correlation
등록수정자 is highly overall correlated with 고유 아이디 and 3 other fieldsHigh correlation
고유명 has 190 (77.2%) missing valuesMissing
대분류코드 has 154 (62.6%) missing valuesMissing
중분류코드 has 154 (62.6%) missing valuesMissing
요약 설명 has 190 (77.2%) missing valuesMissing
전시번호 has 163 (66.3%) missing valuesMissing
고유 아이디 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 13:19:05.664702
Analysis finished2023-12-12 13:19:08.466284
Duration2.8 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

고유 아이디
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct246
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean389.95528
Minimum44
Maximum696
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.3 KiB
2023-12-12T22:19:08.556923image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum44
5-th percentile59.25
Q1114.25
median517.5
Q3634.75
95-th percentile683.75
Maximum696
Range652
Interquartile range (IQR)520.5

Descriptive statistics

Standard deviation256.28647
Coefficient of variation (CV)0.65722014
Kurtosis-1.8342505
Mean389.95528
Median Absolute Deviation (MAD)163
Skewness-0.18774708
Sum95929
Variance65682.753
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T22:19:08.744783image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
69 1
 
0.4%
607 1
 
0.4%
610 1
 
0.4%
611 1
 
0.4%
612 1
 
0.4%
613 1
 
0.4%
614 1
 
0.4%
615 1
 
0.4%
616 1
 
0.4%
617 1
 
0.4%
Other values (236) 236
95.9%
ValueCountFrequency (%)
44 1
0.4%
47 1
0.4%
48 1
0.4%
49 1
0.4%
50 1
0.4%
51 1
0.4%
52 1
0.4%
53 1
0.4%
54 1
0.4%
55 1
0.4%
ValueCountFrequency (%)
696 1
0.4%
695 1
0.4%
694 1
0.4%
693 1
0.4%
692 1
0.4%
691 1
0.4%
690 1
0.4%
689 1
0.4%
688 1
0.4%
687 1
0.4%

고유명
Text

MISSING 

Distinct56
Distinct (%)100.0%
Missing190
Missing (%)77.2%
Memory size2.1 KiB
2023-12-12T22:19:09.050764image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length33
Median length24
Mean length16.678571
Min length6

Characters and Unicode

Total characters934
Distinct characters256
Distinct categories8 ?
Distinct scripts5 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique56 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row쥐라기 시기에 공룡들은?
2nd row많은 공룡화석이 발견된 장소는 어디일까요?
3rd row녹음 기술에 맞춰 연주 스타일의 변화가! 비브라토와 발칸토
4th row재생시간을 늘려라!
5th row활자의 종류 (a)
ValueCountFrequency (%)
어떻게 8
 
3.5%
컴퓨터는 5
 
2.2%
a 4
 
1.8%
어떤 3
 
1.3%
녹음 3
 
1.3%
컴퓨터 2
 
0.9%
종류 2
 
0.9%
다양한 2
 
0.9%
갖가지 2
 
0.9%
만들어 2
 
0.9%
Other values (190) 195
85.5%
2023-12-12T22:19:09.629217image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
172
 
18.4%
이 23
 
2.5%
? 20
 
2.1%
어 20
 
2.1%
의 17
 
1.8%
기 17
 
1.8%
요 16
 
1.7%
는 14
 
1.5%
까 14
 
1.5%
음 13
 
1.4%
Other values (246) 608
65.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 697
74.6%
Space Separator 172
 
18.4%
Other Punctuation 29
 
3.1%
Lowercase Letter 10
 
1.1%
Open Punctuation 9
 
1.0%
Close Punctuation 9
 
1.0%
Uppercase Letter 5
 
0.5%
Decimal Number 3
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 23
 
3.3%
어 20
 
2.9%
의 17
 
2.4%
기 17
 
2.4%
요 16
 
2.3%
는 14
 
2.0%
까 14
 
2.0%
음 13
 
1.9%
터 13
 
1.9%
을 12
 
1.7%
Other values (225) 538
77.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 4
40.0%
π 1
 
10.0%
y 1
 
10.0%
p 1
 
10.0%
e 1
 
10.0%
v 1
 
10.0%
s 1
 
10.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
T 1
20.0%
H 1
20.0%
U 1
20.0%
B 1
20.0%
O 1
20.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
? 20
69.0%
! 5
 
17.2%
. 3
 
10.3%
, 1
 
3.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 2
66.7%
5 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
172
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 9
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 9
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 691
74.0%
Common 222
 
23.8%
Latin 14
 
1.5%
Han 6
 
0.6%
Greek 1
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 23
 
3.3%
어 20
 
2.9%
의 17
 
2.5%
기 17
 
2.5%
요 16
 
2.3%
는 14
 
2.0%
까 14
 
2.0%
음 13
 
1.9%
터 13
 
1.9%
을 12
 
1.7%
Other values (219) 532
77.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
a 4
28.6%
T 1
 
7.1%
y 1
 
7.1%
p 1
 
7.1%
e 1
 
7.1%
H 1
 
7.1%
U 1
 
7.1%
B 1
 
7.1%
O 1
 
7.1%
v 1
 
7.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
172
77.5%
? 20
 
9.0%
( 9
 
4.1%
) 9
 
4.1%
! 5
 
2.3%
. 3
 
1.4%
2 2
 
0.9%
5 1
 
0.5%
, 1
 
0.5%
Han
ValueCountFrequency (%)
見 1
16.7%
一 1
16.7%
如 1
16.7%
不 1
16.7%
聞 1
16.7%
百 1
16.7%
Greek
ValueCountFrequency (%)
π 1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 691
74.0%
ASCII 236
 
25.3%
CJK 5
 
0.5%
None 1
 
0.1%
CJK Compat Ideographs 1
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
172
72.9%
? 20
 
8.5%
( 9
 
3.8%
) 9
 
3.8%
! 5
 
2.1%
a 4
 
1.7%
. 3
 
1.3%
2 2
 
0.8%
5 1
 
0.4%
T 1
 
0.4%
Other values (10) 10
 
4.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 23
 
3.3%
어 20
 
2.9%
의 17
 
2.5%
기 17
 
2.5%
요 16
 
2.3%
는 14
 
2.0%
까 14
 
2.0%
음 13
 
1.9%
터 13
 
1.9%
을 12
 
1.7%
Other values (219) 532
77.0%
None
ValueCountFrequency (%)
π 1
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
見 1
20.0%
一 1
20.0%
如 1
20.0%
聞 1
20.0%
百 1
20.0%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
不 1
100.0%

대분류코드
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  MISSING 

Distinct7
Distinct (%)7.6%
Missing154
Missing (%)62.6%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean249.69565
Minimum1
Maximum412
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.3 KiB
2023-12-12T22:19:09.787842image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q1140
median286
Q3368
95-th percentile412
Maximum412
Range411
Interquartile range (IQR)228

Descriptive statistics

Standard deviation138.13799
Coefficient of variation (CV)0.55322545
Kurtosis-0.97663762
Mean249.69565
Median Absolute Deviation (MAD)83
Skewness-0.4582326
Sum22972
Variance19082.104
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T22:19:09.915640image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=7)
ValueCountFrequency (%)
203 20
 
8.1%
412 18
 
7.3%
368 18
 
7.3%
1 12
 
4.9%
286 12
 
4.9%
104 7
 
2.8%
140 5
 
2.0%
(Missing) 154
62.6%
ValueCountFrequency (%)
1 12
4.9%
104 7
 
2.8%
140 5
 
2.0%
203 20
8.1%
286 12
4.9%
368 18
7.3%
412 18
7.3%
ValueCountFrequency (%)
412 18
7.3%
368 18
7.3%
286 12
4.9%
203 20
8.1%
140 5
 
2.0%
104 7
 
2.8%
1 12
4.9%

중분류코드
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  MISSING 

Distinct7
Distinct (%)7.6%
Missing154
Missing (%)62.6%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean250.69565
Minimum2
Maximum413
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.3 KiB
2023-12-12T22:19:10.016376image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2
5-th percentile2
Q1141
median287
Q3369
95-th percentile413
Maximum413
Range411
Interquartile range (IQR)228

Descriptive statistics

Standard deviation138.13799
Coefficient of variation (CV)0.55101869
Kurtosis-0.97663762
Mean250.69565
Median Absolute Deviation (MAD)83
Skewness-0.4582326
Sum23064
Variance19082.104
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T22:19:10.145358image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=7)
ValueCountFrequency (%)
204 20
 
8.1%
413 18
 
7.3%
369 18
 
7.3%
2 12
 
4.9%
287 12
 
4.9%
105 7
 
2.8%
141 5
 
2.0%
(Missing) 154
62.6%
ValueCountFrequency (%)
2 12
4.9%
105 7
 
2.8%
141 5
 
2.0%
204 20
8.1%
287 12
4.9%
369 18
7.3%
413 18
7.3%
ValueCountFrequency (%)
413 18
7.3%
369 18
7.3%
287 12
4.9%
204 20
8.1%
141 5
 
2.0%
105 7
 
2.8%
2 12
4.9%

요약 설명
Text

MISSING 

Distinct56
Distinct (%)100.0%
Missing190
Missing (%)77.2%
Memory size2.1 KiB
2023-12-12T22:19:10.521621image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length159
Median length109
Mean length36.071429
Min length3

Characters and Unicode

Total characters2020
Distinct characters353
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique56 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row트라이아스기 후의 약 1억 8000만 년 전부터 백악기 전의 약 1억 3500만 년 전까지의 4500만 년 간입니다. 명칭은 이 시대에 생성된 지층이 잘 발달한 프랑스 ·스위스 ·독일의 삼국에 걸쳐 있는 쥐라산맥에서 유래한 것으로, 1829년 A.T.브로니아르가 부르기 시작하였습니다.
2nd row세계에 가장 많은 공룡 화석이 발견 되는 곳은 북아메리카라 할 수 있습니다. 공룡 중에서 유명한 공룡들이 화석으로 발견되고 있습니다. 예를 들어 티라노사우루스, 트리케라톱스, 디플로도쿠스 , 스테고사우르스 등등 많은 다양한 공룡의 화석이 발견되고 있습니다.
3rd row녹음 기술에 따른 음악 연주 스타일의 변화
4th row재생과 수록 시간을 늘리기 위한 노력
5th row활자의 종류는 활자를 만들 때 사용된 재료에 따라 나뉜다. 1.금속활자 2.목활자
ValueCountFrequency (%)
있습니다 6
 
1.3%
공룡의 6
 
1.3%
녹음 5
 
1.1%
많은 4
 
0.8%
공룡 4
 
0.8%
활자를 4
 
0.8%
축음기 4
 
0.8%
수 4
 
0.8%
컴퓨터 3
 
0.6%
로봇 3
 
0.6%
Other values (384) 433
91.0%
2023-12-12T22:19:11.051575image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
420
 
20.8%
의 43
 
2.1%
. 34
 
1.7%
기 30
 
1.5%
이 29
 
1.4%
에 28
 
1.4%
로 28
 
1.4%
다 26
 
1.3%
하 24
 
1.2%
, 22
 
1.1%
Other values (343) 1336
66.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1437
71.1%
Space Separator 420
 
20.8%
Other Punctuation 60
 
3.0%
Decimal Number 49
 
2.4%
Lowercase Letter 38
 
1.9%
Uppercase Letter 8
 
0.4%
Open Punctuation 3
 
0.1%
Close Punctuation 3
 
0.1%
Math Symbol 2
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
의 43
 
3.0%
기 30
 
2.1%
이 29
 
2.0%
에 28
 
1.9%
로 28
 
1.9%
다 26
 
1.8%
하 24
 
1.7%
룡 21
 
1.5%
공 21
 
1.5%
스 21
 
1.5%
Other values (300) 1166
81.1%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 5
13.2%
o 5
13.2%
e 4
10.5%
r 4
10.5%
u 3
7.9%
l 2
 
5.3%
m 2
 
5.3%
s 2
 
5.3%
t 2
 
5.3%
i 2
 
5.3%
Other values (6) 7
18.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 13
26.5%
2 8
16.3%
1 6
12.2%
4 5
 
10.2%
8 4
 
8.2%
5 4
 
8.2%
3 3
 
6.1%
6 3
 
6.1%
7 2
 
4.1%
9 1
 
2.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
D 1
12.5%
C 1
12.5%
P 1
12.5%
U 1
12.5%
W 1
12.5%
G 1
12.5%
A 1
12.5%
T 1
12.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 34
56.7%
, 22
36.7%
· 2
 
3.3%
! 1
 
1.7%
? 1
 
1.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
420
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1437
71.1%
Common 537
 
26.6%
Latin 46
 
2.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 43
 
3.0%
기 30
 
2.1%
이 29
 
2.0%
에 28
 
1.9%
로 28
 
1.9%
다 26
 
1.8%
하 24
 
1.7%
룡 21
 
1.5%
공 21
 
1.5%
스 21
 
1.5%
Other values (300) 1166
81.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
a 5
 
10.9%
o 5
 
10.9%
e 4
 
8.7%
r 4
 
8.7%
u 3
 
6.5%
l 2
 
4.3%
m 2
 
4.3%
s 2
 
4.3%
t 2
 
4.3%
i 2
 
4.3%
Other values (14) 15
32.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
420
78.2%
. 34
 
6.3%
, 22
 
4.1%
0 13
 
2.4%
2 8
 
1.5%
1 6
 
1.1%
4 5
 
0.9%
8 4
 
0.7%
5 4
 
0.7%
( 3
 
0.6%
Other values (9) 18
 
3.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1437
71.1%
ASCII 581
28.8%
None 2
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
420
72.3%
. 34
 
5.9%
, 22
 
3.8%
0 13
 
2.2%
2 8
 
1.4%
1 6
 
1.0%
4 5
 
0.9%
a 5
 
0.9%
o 5
 
0.9%
8 4
 
0.7%
Other values (32) 59
 
10.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 43
 
3.0%
기 30
 
2.1%
이 29
 
2.0%
에 28
 
1.9%
로 28
 
1.9%
다 26
 
1.8%
하 24
 
1.7%
룡 21
 
1.5%
공 21
 
1.5%
스 21
 
1.5%
Other values (300) 1166
81.1%
None
ValueCountFrequency (%)
· 2
100.0%

등록수정자
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct3
Distinct (%)1.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.1 KiB
<NA>
125 
urimnr
97 
admin
24 

Length

Max length6
Median length4
Mean length4.8861789
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowadmin
2nd rowadmin
3rd rowurimnr
4th rowurimnr
5th rowadmin

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 125
50.8%
urimnr 97
39.4%
admin 24
 
9.8%

Length

2023-12-12T22:19:11.235354image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T22:19:11.371347image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 125
50.8%
urimnr 97
39.4%
admin 24
 
9.8%

이용구분
Boolean

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size378.0 B
True
246 
ValueCountFrequency (%)
True 246
100.0%
2023-12-12T22:19:11.482229image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

전시번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  MISSING 

Distinct83
Distinct (%)100.0%
Missing163
Missing (%)66.3%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean42
Minimum1
Maximum83
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.3 KiB
2023-12-12T22:19:11.626642image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile5.1
Q121.5
median42
Q362.5
95-th percentile78.9
Maximum83
Range82
Interquartile range (IQR)41

Descriptive statistics

Standard deviation24.103942
Coefficient of variation (CV)0.57390337
Kurtosis-1.2
Mean42
Median Absolute Deviation (MAD)21
Skewness0
Sum3486
Variance581
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T22:19:11.769801image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
45 1
 
0.4%
55 1
 
0.4%
56 1
 
0.4%
57 1
 
0.4%
58 1
 
0.4%
59 1
 
0.4%
60 1
 
0.4%
41 1
 
0.4%
43 1
 
0.4%
19 1
 
0.4%
Other values (73) 73
29.7%
(Missing) 163
66.3%
ValueCountFrequency (%)
1 1
0.4%
2 1
0.4%
3 1
0.4%
4 1
0.4%
5 1
0.4%
6 1
0.4%
7 1
0.4%
8 1
0.4%
9 1
0.4%
10 1
0.4%
ValueCountFrequency (%)
83 1
0.4%
82 1
0.4%
81 1
0.4%
80 1
0.4%
79 1
0.4%
78 1
0.4%
77 1
0.4%
76 1
0.4%
75 1
0.4%
74 1
0.4%

Interactions

2023-12-12T22:19:07.732244image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T22:19:06.167183image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T22:19:06.586526image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T22:19:06.988026image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T22:19:07.830262image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T22:19:06.287227image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T22:19:06.674484image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T22:19:07.078912image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T22:19:07.933853image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
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2023-12-12T22:19:06.496239image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T22:19:06.871736image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T22:19:07.618678image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T22:19:11.880486image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
고유 아이디고유명대분류코드중분류코드요약 설명등록수정자전시번호
고유 아이디1.0001.0000.8660.8661.0000.7140.982
고유명1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
대분류코드0.8661.0001.0001.0001.0001.0000.932
중분류코드0.8661.0001.0001.0001.0001.0000.932
요약 설명1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
등록수정자0.7141.0001.0001.0001.0001.000NaN
전시번호0.9821.0000.9320.9321.000NaN1.000
2023-12-12T22:19:12.007102image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
고유 아이디대분류코드중분류코드전시번호등록수정자
고유 아이디1.0000.1900.1900.9140.505
대분류코드0.1901.0001.000-0.9650.972
중분류코드0.1901.0001.000-0.9650.972
전시번호0.914-0.965-0.9651.0001.000
등록수정자0.5050.9720.9721.0001.000

Missing values

2023-12-12T22:19:08.148348image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T22:19:08.264593image/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.
2023-12-12T22:19:08.387290image/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

고유 아이디고유명대분류코드중분류코드요약 설명등록수정자이용구분전시번호
069쥐라기 시기에 공룡들은?12트라이아스기 후의 약 1억 8000만 년 전부터 백악기 전의 약 1억 3500만 년 전까지의 4500만 년 간입니다. 명칭은 이 시대에 생성된 지층이 잘 발달한 프랑스 ·스위스 ·독일의 삼국에 걸쳐 있는 쥐라산맥에서 유래한 것으로, 1829년 A.T.브로니아르가 부르기 시작하였습니다.adminY<NA>
165많은 공룡화석이 발견된 장소는 어디일까요?12세계에 가장 많은 공룡 화석이 발견 되는 곳은 북아메리카라 할 수 있습니다. 공룡 중에서 유명한 공룡들이 화석으로 발견되고 있습니다. 예를 들어 티라노사우루스, 트리케라톱스, 디플로도쿠스 , 스테고사우르스 등등 많은 다양한 공룡의 화석이 발견되고 있습니다.adminY<NA>
280녹음 기술에 맞춰 연주 스타일의 변화가! 비브라토와 발칸토412413녹음 기술에 따른 음악 연주 스타일의 변화urimnrY15
382재생시간을 늘려라!412413재생과 수록 시간을 늘리기 위한 노력urimnrY13
456활자의 종류 (a)104105활자의 종류는 활자를 만들 때 사용된 재료에 따라 나뉜다. 1.금속활자 2.목활자adminY<NA>
557금속활자란 무엇인가 (a)104105금속활자란 인쇄를 위해서 목판인쇄를 하는 것이 아니라 활자를 만들어 사용하는 인쇄방법 중에서 활자를 만들 때 재료로 구리, 아연, 납, 철, 주석 등의 금속을 사용하여 만들 활자를 말한다.adminY<NA>
659공룡은 언제 살았을까요?12머나먼 옛날, 지금으로 부터 약46억 전 지구가 탄생하여 35억 전에 비로서 최초의 생명체가 났으며 세월이 흘러 미생물이 여러 형태의 동물로 진화하였습니다. 사람이 평균적으로 살 수 있는 나이는 70~80이라고 생각한다면 아주 멀고도 먼 옛날 이야기 입니다.adminY<NA>
777우리나라와 축음기412413우리나라의 축음기 전래와 축음기 음반의 소개urimnrY18
883기계식 녹음에서 전기식 녹음으로, 그리고 이것이 가져온 혁명412413전기식 녹음 혁명urimnrY12
991에디슨이 경쟁에서 밀려나 실패한 이유412413기술의 발전과 상업성urimnrY4
고유 아이디고유명대분류코드중분류코드요약 설명등록수정자이용구분전시번호
236502<NA><NA><NA><NA>urimnrY<NA>
237503<NA><NA><NA><NA><NA>Y<NA>
238506<NA><NA><NA><NA><NA>Y<NA>
239508<NA><NA><NA><NA><NA>Y<NA>
240520<NA><NA><NA><NA>urimnrY<NA>
241523<NA><NA><NA><NA><NA>Y<NA>
242526<NA><NA><NA><NA>urimnrY<NA>
243530<NA><NA><NA><NA><NA>Y<NA>
244532<NA><NA><NA><NA><NA>Y<NA>
245540<NA><NA><NA><NA>urimnrY<NA>