Overview

Dataset statistics

Number of variables6
Number of observations28
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.5 KiB
Average record size in memory53.7 B

Variable types

Numeric1
Categorical2
Text3

Dataset

Description샘플 데이터
Author더아이엠씨
URLhttps://www.bigdata-region.kr/#/dataset/ea205220-63a6-478d-ac46-3e61c7a37dae

Alerts

기준년월 has constant value ""Constant
수집채널명 has constant value ""Constant
수집인덱스 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 14:18:59.947586
Analysis finished2023-12-10 14:19:00.595246
Duration0.65 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

수집인덱스
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct28
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean15.571429
Minimum1
Maximum30
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size384.0 B
2023-12-10T23:19:00.663411image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile2.35
Q17.75
median15.5
Q323.25
95-th percentile28.65
Maximum30
Range29
Interquartile range (IQR)15.5

Descriptive statistics

Standard deviation8.9955897
Coefficient of variation (CV)0.57769842
Kurtosis-1.2417345
Mean15.571429
Median Absolute Deviation (MAD)8
Skewness-0.01559948
Sum436
Variance80.920635
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-10T23:19:00.814677image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=28)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
3.6%
17 1
 
3.6%
30 1
 
3.6%
29 1
 
3.6%
28 1
 
3.6%
27 1
 
3.6%
26 1
 
3.6%
25 1
 
3.6%
24 1
 
3.6%
23 1
 
3.6%
Other values (18) 18
64.3%
ValueCountFrequency (%)
1 1
3.6%
2 1
3.6%
3 1
3.6%
4 1
3.6%
5 1
3.6%
6 1
3.6%
7 1
3.6%
8 1
3.6%
10 1
3.6%
11 1
3.6%
ValueCountFrequency (%)
30 1
3.6%
29 1
3.6%
28 1
3.6%
27 1
3.6%
26 1
3.6%
25 1
3.6%
24 1
3.6%
23 1
3.6%
22 1
3.6%
21 1
3.6%

기준년월
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size356.0 B
2010-01
28 

Length

Max length7
Median length7
Mean length7
Min length7

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2010-01
2nd row2010-01
3rd row2010-01
4th row2010-01
5th row2010-01

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2010-01 28
100.0%

Length

2023-12-10T23:19:00.992651image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:19:01.172297image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2010-01 28
100.0%

수집채널명
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size356.0 B
NAVER_BLOG
28 

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 28
100.0%

Length

2023-12-10T23:19:01.318681image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:19:01.438981image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
naver_blog 28
100.0%

수집URL
Text

Distinct19
Distinct (%)67.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size356.0 B
2023-12-10T23:19:01.711363image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length66
Median length61
Mean length49.714286
Min length31

Characters and Unicode

Total characters1392
Distinct characters45
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique10 ?
Unique (%)35.7%

Sample

1st rowhttps://blog.naver.com/zommlogknwjj?Redirect=Log&logNo=10077466369
2nd rowhttps://blog.naver.com/zommlogknwjj?Redirect=Log&logNo=10077466351
3rd rowhttps://blog.naver.com/zommlogknwjj?Redirect=Log&logNo=10077470537
4th rowhttp://blog.daum.net/ahsksdl/28
5th rowhttp://blog.daum.net/daegunchi/7038627
ValueCountFrequency (%)
https://blog.naver.com/zommlogknwjj?redirect=log&logno=10077466369 2
 
7.1%
http://blog.daum.net/daegunchi/7038627 2
 
7.1%
https://bjan2002.blog.me/120098386998 2
 
7.1%
http://blog.daum.net/saysky1158/8940040 2
 
7.1%
https://blog.naver.com/wf4989?redirect=log&logno=120098396483 2
 
7.1%
https://blog.naver.com/tkdrns0444?redirect=log&logno=96796436 2
 
7.1%
https://blog.naver.com/zommlogknwjj?redirect=log&logno=10077466351 2
 
7.1%
https://blog.naver.com/zommlogknwjj?redirect=log&logno=10077470537 2
 
7.1%
http://blog.daum.net/ahsksdl/28 2
 
7.1%
https://blog.naver.com/wlckd22?redirect=log&logno=10077488177 1
 
3.6%
Other values (9) 9
32.1%
2023-12-10T23:19:02.284576image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
o 99
 
7.1%
/ 95
 
6.8%
t 87
 
6.2%
g 64
 
4.6%
e 62
 
4.5%
l 57
 
4.1%
. 56
 
4.0%
0 54
 
3.9%
m 41
 
2.9%
7 40
 
2.9%
Other values (35) 737
52.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 807
58.0%
Decimal Number 308
 
22.1%
Other Punctuation 207
 
14.9%
Uppercase Letter 42
 
3.0%
Math Symbol 28
 
2.0%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 99
 
12.3%
t 87
 
10.8%
g 64
 
7.9%
e 62
 
7.7%
l 57
 
7.1%
m 41
 
5.1%
n 38
 
4.7%
a 36
 
4.5%
d 35
 
4.3%
h 35
 
4.3%
Other values (16) 253
31.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 54
17.5%
7 40
13.0%
4 33
10.7%
1 33
10.7%
6 30
9.7%
9 29
9.4%
8 28
9.1%
3 24
7.8%
2 22
7.1%
5 15
 
4.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 95
45.9%
. 56
27.1%
: 28
 
13.5%
? 14
 
6.8%
& 14
 
6.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
N 14
33.3%
L 14
33.3%
R 14
33.3%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
= 28
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 849
61.0%
Common 543
39.0%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
o 99
 
11.7%
t 87
 
10.2%
g 64
 
7.5%
e 62
 
7.3%
l 57
 
6.7%
m 41
 
4.8%
n 38
 
4.5%
a 36
 
4.2%
d 35
 
4.1%
h 35
 
4.1%
Other values (19) 295
34.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
/ 95
17.5%
. 56
10.3%
0 54
9.9%
7 40
 
7.4%
4 33
 
6.1%
1 33
 
6.1%
6 30
 
5.5%
9 29
 
5.3%
= 28
 
5.2%
: 28
 
5.2%
Other values (6) 117
21.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1392
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
o 99
 
7.1%
/ 95
 
6.8%
t 87
 
6.2%
g 64
 
4.6%
e 62
 
4.5%
l 57
 
4.1%
. 56
 
4.0%
0 54
 
3.9%
m 41
 
2.9%
7 40
 
2.9%
Other values (35) 737
52.9%

제목
Text

Distinct19
Distinct (%)67.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size356.0 B
2023-12-10T23:19:02.619720image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length36
Median length23.5
Mean length18.642857
Min length3

Characters and Unicode

Total characters522
Distinct characters161
Distinct categories10 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique10 ?
Unique (%)35.7%

Sample

1st row[사진]수영 유리 윤아;누구 각선미가 최고?
2nd row[사진]소녀시대;2pm과 멋진 커플댄스
3rd row[사진]가인의 섹시 댄스
4th row연설문(전경기도지사 손학규 선거 유세) 2002년 6월
5th row신비동물의 왕국` 과 최신 뉴스
ValueCountFrequency (%)
뉴스 6
 
5.4%
새해 3
 
2.7%
사진]수영 2
 
1.8%
써야 2
 
1.8%
울산간절곶 2
 
1.8%
10만 2
 
1.8%
인파 2
 
1.8%
07시31분 2
 
1.8%
해맞이 2
 
1.8%
윤아 2
 
1.8%
Other values (62) 86
77.5%
2023-12-10T23:19:03.072146image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
83
 
15.9%
0 20
 
3.8%
2 10
 
1.9%
' 10
 
1.9%
이 10
 
1.9%
1 10
 
1.9%
스 10
 
1.9%
사 9
 
1.7%
[ 8
 
1.5%
진 8
 
1.5%
Other values (151) 344
65.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 316
60.5%
Space Separator 83
 
15.9%
Decimal Number 52
 
10.0%
Other Punctuation 21
 
4.0%
Lowercase Letter 17
 
3.3%
Open Punctuation 12
 
2.3%
Close Punctuation 12
 
2.3%
Uppercase Letter 6
 
1.1%
Modifier Symbol 2
 
0.4%
Math Symbol 1
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 10
 
3.2%
스 10
 
3.2%
사 9
 
2.8%
진 8
 
2.5%
해 7
 
2.2%
가 7
 
2.2%
뉴 6
 
1.9%
년 6
 
1.9%
시 6
 
1.9%
인 6
 
1.9%
Other values (115) 241
76.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 3
17.6%
o 2
11.8%
p 2
11.8%
m 2
11.8%
t 2
11.8%
h 1
 
5.9%
i 1
 
5.9%
z 1
 
5.9%
n 1
 
5.9%
w 1
 
5.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 20
38.5%
2 10
19.2%
1 10
19.2%
9 4
 
7.7%
3 3
 
5.8%
7 2
 
3.8%
6 2
 
3.8%
8 1
 
1.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
' 10
47.6%
; 4
 
19.0%
. 4
 
19.0%
? 2
 
9.5%
! 1
 
4.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
N 2
33.3%
M 1
16.7%
L 1
16.7%
B 1
16.7%
P 1
16.7%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
[ 8
66.7%
( 4
33.3%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
] 8
66.7%
) 4
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
83
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 2
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 311
59.6%
Common 183
35.1%
Latin 23
 
4.4%
Han 5
 
1.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 10
 
3.2%
스 10
 
3.2%
사 9
 
2.9%
진 8
 
2.6%
해 7
 
2.3%
가 7
 
2.3%
뉴 6
 
1.9%
년 6
 
1.9%
시 6
 
1.9%
인 6
 
1.9%
Other values (110) 236
75.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
83
45.4%
0 20
 
10.9%
2 10
 
5.5%
' 10
 
5.5%
1 10
 
5.5%
[ 8
 
4.4%
] 8
 
4.4%
9 4
 
2.2%
) 4
 
2.2%
; 4
 
2.2%
Other values (10) 22
 
12.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 3
13.0%
o 2
 
8.7%
p 2
 
8.7%
m 2
 
8.7%
t 2
 
8.7%
N 2
 
8.7%
h 1
 
4.3%
M 1
 
4.3%
L 1
 
4.3%
B 1
 
4.3%
Other values (6) 6
26.1%
Han
ValueCountFrequency (%)
京 1
20.0%
畿 1
20.0%
道 1
20.0%
都 1
20.0%
堂 1
20.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 311
59.6%
ASCII 206
39.5%
CJK 5
 
1.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
83
40.3%
0 20
 
9.7%
2 10
 
4.9%
' 10
 
4.9%
1 10
 
4.9%
[ 8
 
3.9%
] 8
 
3.9%
9 4
 
1.9%
) 4
 
1.9%
; 4
 
1.9%
Other values (26) 45
21.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 10
 
3.2%
스 10
 
3.2%
사 9
 
2.9%
진 8
 
2.6%
해 7
 
2.3%
가 7
 
2.3%
뉴 6
 
1.9%
년 6
 
1.9%
시 6
 
1.9%
인 6
 
1.9%
Other values (110) 236
75.9%
CJK
ValueCountFrequency (%)
京 1
20.0%
畿 1
20.0%
道 1
20.0%
都 1
20.0%
堂 1
20.0%

내용
Text

Distinct18
Distinct (%)64.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size356.0 B
2023-12-10T23:19:03.454412image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length115
Median length98
Mean length93.714286
Min length85

Characters and Unicode

Total characters2624
Distinct characters350
Distinct categories11 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks8 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique10 ?
Unique (%)35.7%

Sample

1st row1일까지경기도고양시 MBC 일산 드림센터와 임진각 평화누리 내 야외 특설무대를 이원 연결한 생방송으로 춤과 노래의 한마당축제를 개최했다. 김구라와 신정환...
2nd row1일까지경기도고양시 MBC 일산 드림센터와 임진각 평화누리 내 야외 특설무대를 이원 연결한 생방송으로 춤과 노래의 한마당축제를 개최했다. 김구라와 신정환...
3rd row9시50분경기도고양시 MBC 일산 드림센터와 임진각 평화누리 내 야외 특설무대를 이원 연결한 생방송으로 춤과 노래의 한마당축제를 개최했다. 김구라와 신정환...
4th row존경하는경기도용인시민 여러분! 나라안은 온통 월드컵이란축제의 물결속에 온 국민이 똘똘 뭉친 한마음으로 한국 축구가 16강으로 8강으로 승승장구하기를 기대하고...
5th rowyoungen yoon 2009-12-17 (22:31:42) 저 여기있어요~ ★*…[슈 트랄준트=EPA]12일(현지시간) 독일 슈트라준트에서 무당벌레 한마리가 해바라기 꽃잎에 앉아있는 모습. 이...
ValueCountFrequency (%)
연결한 8
 
1.6%
이원 8
 
1.6%
개최했다 8
 
1.6%
한마당축제를 8
 
1.6%
노래의 8
 
1.6%
춤과 8
 
1.6%
생방송으로 8
 
1.6%
mbc 8
 
1.6%
특설무대를 8
 
1.6%
야외 8
 
1.6%
Other values (255) 408
83.6%
2023-12-10T23:19:04.074362image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
460
 
17.5%
. 153
 
5.8%
기 41
 
1.6%
1 38
 
1.4%
이 37
 
1.4%
한 33
 
1.3%
고 32
 
1.2%
시 32
 
1.2%
경 31
 
1.2%
도 31
 
1.2%
Other values (340) 1736
66.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1677
63.9%
Space Separator 460
 
17.5%
Other Punctuation 210
 
8.0%
Decimal Number 126
 
4.8%
Lowercase Letter 51
 
1.9%
Uppercase Letter 34
 
1.3%
Open Punctuation 22
 
0.8%
Close Punctuation 20
 
0.8%
Other Symbol 10
 
0.4%
Math Symbol 9
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 41
 
2.4%
이 37
 
2.2%
한 33
 
2.0%
고 32
 
1.9%
시 32
 
1.9%
경 31
 
1.8%
도 31
 
1.8%
축 29
 
1.7%
에 28
 
1.7%
제 26
 
1.6%
Other values (288) 1357
80.9%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 13
25.5%
n 8
15.7%
m 5
 
9.8%
y 4
 
7.8%
u 4
 
7.8%
e 4
 
7.8%
c 3
 
5.9%
g 2
 
3.9%
a 2
 
3.9%
i 2
 
3.9%
Other values (2) 4
 
7.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 153
72.9%
; 25
 
11.9%
: 10
 
4.8%
' 6
 
2.9%
* 5
 
2.4%
… 5
 
2.4%
! 2
 
1.0%
& 2
 
1.0%
? 1
 
0.5%
/ 1
 
0.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 38
30.2%
2 23
18.3%
0 15
 
11.9%
9 10
 
7.9%
5 9
 
7.1%
4 8
 
6.3%
8 8
 
6.3%
3 7
 
5.6%
6 5
 
4.0%
7 3
 
2.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 8
23.5%
B 8
23.5%
C 8
23.5%
P 2
 
5.9%
H 2
 
5.9%
E 2
 
5.9%
A 2
 
5.9%
K 2
 
5.9%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
★ 7
70.0%
◈ 2
 
20.0%
▲ 1
 
10.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 5
55.6%
∼ 2
 
22.2%
= 2
 
22.2%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 14
63.6%
[ 8
36.4%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 12
60.0%
] 8
40.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
460
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 5
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1672
63.7%
Common 862
32.9%
Latin 85
 
3.2%
Han 5
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 41
 
2.5%
이 37
 
2.2%
한 33
 
2.0%
고 32
 
1.9%
시 32
 
1.9%
경 31
 
1.9%
도 31
 
1.9%
축 29
 
1.7%
에 28
 
1.7%
제 26
 
1.6%
Other values (283) 1352
80.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
460
53.4%
. 153
 
17.7%
1 38
 
4.4%
; 25
 
2.9%
2 23
 
2.7%
0 15
 
1.7%
( 14
 
1.6%
) 12
 
1.4%
: 10
 
1.2%
9 10
 
1.2%
Other values (22) 102
 
11.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
o 13
15.3%
M 8
 
9.4%
B 8
 
9.4%
n 8
 
9.4%
C 8
 
9.4%
m 5
 
5.9%
y 4
 
4.7%
u 4
 
4.7%
e 4
 
4.7%
c 3
 
3.5%
Other values (10) 20
23.5%
Han
ValueCountFrequency (%)
堂 1
20.0%
都 1
20.0%
道 1
20.0%
畿 1
20.0%
京 1
20.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1667
63.5%
ASCII 930
35.4%
Misc Symbols 7
 
0.3%
Compat Jamo 5
 
0.2%
Punctuation 5
 
0.2%
CJK 5
 
0.2%
Geometric Shapes 3
 
0.1%
Math Operators 2
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
460
49.5%
. 153
 
16.5%
1 38
 
4.1%
; 25
 
2.7%
2 23
 
2.5%
0 15
 
1.6%
( 14
 
1.5%
o 13
 
1.4%
) 12
 
1.3%
: 10
 
1.1%
Other values (37) 167
 
18.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 41
 
2.5%
이 37
 
2.2%
한 33
 
2.0%
고 32
 
1.9%
시 32
 
1.9%
경 31
 
1.9%
도 31
 
1.9%
축 29
 
1.7%
에 28
 
1.7%
제 26
 
1.6%
Other values (282) 1347
80.8%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
★ 7
100.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅇ 5
100.0%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
… 5
100.0%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
◈ 2
66.7%
▲ 1
33.3%
Math Operators
ValueCountFrequency (%)
∼ 2
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
堂 1
20.0%
都 1
20.0%
道 1
20.0%
畿 1
20.0%
京 1
20.0%

Interactions

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Correlations

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수집인덱스수집URL제목내용
수집인덱스1.0000.0000.0000.609
수집URL0.0001.0001.0001.000
제목0.0001.0001.0001.000
내용0.6091.0001.0001.000

Missing values

2023-12-10T23:19:00.425022image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-10T23:19:00.536168image/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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