Overview

Dataset statistics

Number of variables16
Number of observations100
Missing cells23
Missing cells (%)1.4%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory12.9 KiB
Average record size in memory132.3 B

Variable types

Text9
Categorical4
Numeric3

Alerts

cours_detail_lt_cn is highly overall correlated with cours_lt_cn and 1 other fieldsHigh correlation
cours_spot_la is highly overall correlated with cours_spot_lo and 1 other fieldsHigh correlation
cours_spot_lo is highly overall correlated with cours_spot_la and 1 other fieldsHigh correlation
signgu_nm is highly overall correlated with cours_spot_la and 1 other fieldsHigh correlation
cours_lt_cn is highly overall correlated with cours_detail_lt_cnHigh correlation
cours_time_cn is highly overall correlated with cours_detail_lt_cnHigh correlation
adit_dc has 2 (2.0%) missing valuesMissing
optn_dc has 10 (10.0%) missing valuesMissing
toilet_dc has 5 (5.0%) missing valuesMissing
cvntl_nm has 5 (5.0%) missing valuesMissing
esntl_id has unique valuesUnique
cours_dc has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 09:42:23.479095
Analysis finished2023-12-10 09:42:32.520230
Duration9.04 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

esntl_id
Text

UNIQUE 

Distinct100
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:42:32.792336image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length19
Median length19
Mean length19
Min length19

Characters and Unicode

Total characters1900
Distinct characters17
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique100 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowKCCWSPO20N000000001
2nd rowKCCWSPO20N000009475
3rd rowKCCWSPO20N000000003
4th rowKCCWSPO20N000000004
5th rowKCCWSPO20N000000005
ValueCountFrequency (%)
kccwspo20n000000001 1
 
1.0%
kccwspo20n000000063 1
 
1.0%
kccwspo20n000000074 1
 
1.0%
kccwspo20n000000073 1
 
1.0%
kccwspo20n000000072 1
 
1.0%
kccwspo20n000000071 1
 
1.0%
kccwspo20n000000070 1
 
1.0%
kccwspo20n000000069 1
 
1.0%
kccwspo20n000000068 1
 
1.0%
kccwspo20n000000067 1
 
1.0%
Other values (90) 90
90.0%
2023-12-10T18:42:33.405063image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 811
42.7%
C 200
 
10.5%
2 118
 
6.2%
K 100
 
5.3%
O 100
 
5.3%
N 100
 
5.3%
P 100
 
5.3%
S 100
 
5.3%
W 100
 
5.3%
7 24
 
1.3%
Other values (7) 147
 
7.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 1100
57.9%
Uppercase Letter 800
42.1%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 811
73.7%
2 118
 
10.7%
7 24
 
2.2%
4 23
 
2.1%
9 23
 
2.1%
1 21
 
1.9%
5 21
 
1.9%
6 21
 
1.9%
3 19
 
1.7%
8 19
 
1.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 200
25.0%
K 100
12.5%
O 100
12.5%
N 100
12.5%
P 100
12.5%
S 100
12.5%
W 100
12.5%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 1100
57.9%
Latin 800
42.1%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 811
73.7%
2 118
 
10.7%
7 24
 
2.2%
4 23
 
2.1%
9 23
 
2.1%
1 21
 
1.9%
5 21
 
1.9%
6 21
 
1.9%
3 19
 
1.7%
8 19
 
1.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 200
25.0%
K 100
12.5%
O 100
12.5%
N 100
12.5%
P 100
12.5%
S 100
12.5%
W 100
12.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1900
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 811
42.7%
C 200
 
10.5%
2 118
 
6.2%
K 100
 
5.3%
O 100
 
5.3%
N 100
 
5.3%
P 100
 
5.3%
S 100
 
5.3%
W 100
 
5.3%
7 24
 
1.3%
Other values (7) 147
 
7.7%
Distinct56
Distinct (%)56.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:42:33.949374image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length25
Median length22
Mean length7.45
Min length3

Characters and Unicode

Total characters745
Distinct characters156
Distinct categories4 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique44 ?
Unique (%)44.0%

Sample

1st row남산 녹색 둘레길
2nd row도심숲이 있는 서면권 근대산업발상지 따라 걷기
3rd row거북이 마을 솔바람길
4th row거북이 마을 솔바람길
5th row내포문화숲길
ValueCountFrequency (%)
내포문화숲길 13
 
7.9%
솔바람길 13
 
7.9%
산꼬라데이길 7
 
4.2%
서산아라메길 6
 
3.6%
녹색길 6
 
3.6%
동작충효길 5
 
3.0%
봄내길 5
 
3.0%
효석문학 5
 
3.0%
100리길 5
 
3.0%
나들길 5
 
3.0%
Other values (82) 95
57.6%
2023-12-10T18:42:34.617050image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
98
 
13.2%
65
 
8.7%
33
 
4.4%
21
 
2.8%
18
 
2.4%
18
 
2.4%
15
 
2.0%
15
 
2.0%
15
 
2.0%
14
 
1.9%
Other values (146) 433
58.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 649
87.1%
Space Separator 65
 
8.7%
Decimal Number 19
 
2.6%
Uppercase Letter 12
 
1.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
98
 
15.1%
33
 
5.1%
21
 
3.2%
18
 
2.8%
18
 
2.8%
15
 
2.3%
15
 
2.3%
15
 
2.3%
14
 
2.2%
14
 
2.2%
Other values (138) 388
59.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 12
63.2%
1 5
26.3%
7 1
 
5.3%
2 1
 
5.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
D 4
33.3%
M 4
33.3%
Z 4
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
65
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 649
87.1%
Common 84
 
11.3%
Latin 12
 
1.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
98
 
15.1%
33
 
5.1%
21
 
3.2%
18
 
2.8%
18
 
2.8%
15
 
2.3%
15
 
2.3%
15
 
2.3%
14
 
2.2%
14
 
2.2%
Other values (138) 388
59.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
65
77.4%
0 12
 
14.3%
1 5
 
6.0%
7 1
 
1.2%
2 1
 
1.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
D 4
33.3%
M 4
33.3%
Z 4
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 649
87.1%
ASCII 96
 
12.9%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
98
 
15.1%
33
 
5.1%
21
 
3.2%
18
 
2.8%
18
 
2.8%
15
 
2.3%
15
 
2.3%
15
 
2.3%
14
 
2.2%
14
 
2.2%
Other values (138) 388
59.8%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
65
67.7%
0 12
 
12.5%
1 5
 
5.2%
D 4
 
4.2%
M 4
 
4.2%
Z 4
 
4.2%
7 1
 
1.0%
2 1
 
1.0%
Distinct90
Distinct (%)90.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:42:35.139457image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length29
Median length21
Mean length9.43
Min length3

Characters and Unicode

Total characters943
Distinct characters202
Distinct categories8 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique88 ?
Unique (%)88.0%

Sample

1st row남산 녹색 둘레길
2nd row도심숲이 있는 서면권 근대산업발상지 따라 걷기
3rd row02코스
4th row03코스
5th row내포 역사인물길
ValueCountFrequency (%)
01코스 24
 
10.7%
02코스 9
 
4.0%
9
 
4.0%
나들길 8
 
3.6%
03코스 8
 
3.6%
솔바람길 5
 
2.2%
내포 5
 
2.2%
04코스 5
 
2.2%
05코스 4
 
1.8%
녹색길 4
 
1.8%
Other values (126) 144
64.0%
2023-12-10T18:42:35.905951image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
125
 
13.3%
86
 
9.1%
65
 
6.9%
65
 
6.9%
0 62
 
6.6%
1 32
 
3.4%
18
 
1.9%
2 13
 
1.4%
12
 
1.3%
3 10
 
1.1%
Other values (192) 455
48.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 671
71.2%
Decimal Number 133
 
14.1%
Space Separator 125
 
13.3%
Other Punctuation 5
 
0.5%
Dash Punctuation 3
 
0.3%
Close Punctuation 2
 
0.2%
Math Symbol 2
 
0.2%
Open Punctuation 2
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
86
 
12.8%
65
 
9.7%
65
 
9.7%
18
 
2.7%
12
 
1.8%
10
 
1.5%
9
 
1.3%
8
 
1.2%
8
 
1.2%
8
 
1.2%
Other values (177) 382
56.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 62
46.6%
1 32
24.1%
2 13
 
9.8%
3 10
 
7.5%
5 6
 
4.5%
4 6
 
4.5%
7 2
 
1.5%
6 1
 
0.8%
9 1
 
0.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
125
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 5
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 2
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 671
71.2%
Common 272
28.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
86
 
12.8%
65
 
9.7%
65
 
9.7%
18
 
2.7%
12
 
1.8%
10
 
1.5%
9
 
1.3%
8
 
1.2%
8
 
1.2%
8
 
1.2%
Other values (177) 382
56.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
125
46.0%
0 62
22.8%
1 32
 
11.8%
2 13
 
4.8%
3 10
 
3.7%
5 6
 
2.2%
4 6
 
2.2%
, 5
 
1.8%
- 3
 
1.1%
) 2
 
0.7%
Other values (5) 8
 
2.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 671
71.2%
ASCII 272
28.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
125
46.0%
0 62
22.8%
1 32
 
11.8%
2 13
 
4.8%
3 10
 
3.7%
5 6
 
2.2%
4 6
 
2.2%
, 5
 
1.8%
- 3
 
1.1%
) 2
 
0.7%
Other values (5) 8
 
2.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
86
 
12.8%
65
 
9.7%
65
 
9.7%
18
 
2.7%
12
 
1.8%
10
 
1.5%
9
 
1.3%
8
 
1.2%
8
 
1.2%
8
 
1.2%
Other values (177) 382
56.9%

cours_dc
Text

UNIQUE 

Distinct100
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:42:36.234841image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length198
Median length96
Mean length68.04
Min length7

Characters and Unicode

Total characters6804
Distinct characters436
Distinct categories14 ?
Distinct scripts5 ?
Distinct blocks9 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique100 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row지천생태길 ~ 녹색길 ~ 벚꽃길 ~ 고향길 ①지천생태길(4.2㎞) : 생태공원⇒ 백세공원⇒지천뚝방길⇒적누리 지천변(1시간10분) ②녹색길(4.9㎞) : 적누리 지천변⇒적누리마을⇒적누저수지⇒대치 광금리(1시간25분) ③벚꽃길(1.8㎞) : 대치 광금리 ⇒ 탄정리 지방도(35분) ④고향길(2.9㎞) : 대치 탄정리 ⇒ 청양 교월리 향교 ⇒ 생태공원(50분)
2nd row(옛)락희화학(현LG사이언스홀) ↔ 부산시민공원 ↔ 송상현광장 ↔ (옛)대양 고무(현재 전포동한신아파트) ↔ (옛)신진자동차(구 대우버스) ↔ (옛)경남모직(NC백화점) ↔ 전포동카페거리 ↔ (옛)서면극장거리[현 서면특화거리] ↔ (옛)제일제당[현재 더˜氷아럴스타아파트] ↔ (옛)동명목재[알리안츠생명건물]
3rd row자라바위~북방성황당~범바위~할매바위~삼형제바위~호랑이굴바위~산제바위~사랑바위(2.6km)
4th row삼형제바위 ~ 곰보바위 ~ 감투봉 ~ 전통체험관(2.8km)
5th row용봉산~(2.7km)고암이응노생가~(2.8km)백월산~(4.3km)남산~(2.1km)보개산~(1.8km)상지천~(6.1km)광천읍내~(2.6km)옹암리 새우젓마을~(2.1km)오서산 담산리 주차장
ValueCountFrequency (%)
143
 
18.7%
47
 
6.2%
9
 
1.2%
입구 8
 
1.0%
횡단 7
 
0.9%
주차장 6
 
0.8%
5
 
0.7%
강변길 4
 
0.5%
전망대 4
 
0.5%
금강하굿둑 4
 
0.5%
Other values (487) 527
69.0%
2023-12-10T18:42:37.020665image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
664
 
9.8%
~ 433
 
6.4%
) 299
 
4.4%
( 298
 
4.4%
. 224
 
3.3%
m 175
 
2.6%
k 156
 
2.3%
1 119
 
1.7%
117
 
1.7%
101
 
1.5%
Other values (426) 4218
62.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3666
53.9%
Space Separator 664
 
9.8%
Decimal Number 595
 
8.7%
Math Symbol 570
 
8.4%
Lowercase Letter 334
 
4.9%
Close Punctuation 302
 
4.4%
Open Punctuation 301
 
4.4%
Other Punctuation 244
 
3.6%
Other Symbol 83
 
1.2%
Dash Punctuation 21
 
0.3%
Other values (4) 24
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
101
 
2.8%
93
 
2.5%
85
 
2.3%
71
 
1.9%
70
 
1.9%
65
 
1.8%
65
 
1.8%
65
 
1.8%
63
 
1.7%
61
 
1.7%
Other values (381) 2927
79.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 119
20.0%
0 88
14.8%
2 80
13.4%
3 60
10.1%
5 52
8.7%
4 47
 
7.9%
7 45
 
7.6%
6 43
 
7.2%
8 33
 
5.5%
9 28
 
4.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
K 11
61.1%
Z 1
 
5.6%
M 1
 
5.6%
D 1
 
5.6%
C 1
 
5.6%
N 1
 
5.6%
G 1
 
5.6%
L 1
 
5.6%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 433
76.0%
117
 
20.5%
9
 
1.6%
9
 
1.6%
2
 
0.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
m 175
52.4%
k 156
46.7%
d 1
 
0.3%
l 1
 
0.3%
c 1
 
0.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 224
91.8%
, 11
 
4.5%
: 8
 
3.3%
? 1
 
0.4%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
1
25.0%
1
25.0%
1
25.0%
1
25.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 299
99.0%
] 3
 
1.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 298
99.0%
[ 3
 
1.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
664
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
83
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 21
100.0%
Private Use
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
˜ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3665
53.9%
Common 2785
40.9%
Latin 352
 
5.2%
Unknown 1
 
< 0.1%
Han 1
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
101
 
2.8%
93
 
2.5%
85
 
2.3%
71
 
1.9%
70
 
1.9%
65
 
1.8%
65
 
1.8%
65
 
1.8%
63
 
1.7%
61
 
1.7%
Other values (380) 2926
79.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
664
23.8%
~ 433
15.5%
) 299
10.7%
( 298
10.7%
. 224
 
8.0%
1 119
 
4.3%
117
 
4.2%
0 88
 
3.2%
83
 
3.0%
2 80
 
2.9%
Other values (21) 380
13.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
m 175
49.7%
k 156
44.3%
K 11
 
3.1%
d 1
 
0.3%
Z 1
 
0.3%
M 1
 
0.3%
D 1
 
0.3%
C 1
 
0.3%
l 1
 
0.3%
c 1
 
0.3%
Other values (3) 3
 
0.9%
Unknown
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%
Han
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3665
53.9%
ASCII 2912
42.8%
Arrows 135
 
2.0%
CJK Compat 83
 
1.2%
Enclosed Alphanum 4
 
0.1%
Math Operators 2
 
< 0.1%
PUA 1
 
< 0.1%
CJK 1
 
< 0.1%
None 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
664
22.8%
~ 433
14.9%
) 299
10.3%
( 298
10.2%
. 224
 
7.7%
m 175
 
6.0%
k 156
 
5.4%
1 119
 
4.1%
0 88
 
3.0%
2 80
 
2.7%
Other values (24) 376
12.9%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
117
86.7%
9
 
6.7%
9
 
6.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
101
 
2.8%
93
 
2.5%
85
 
2.3%
71
 
1.9%
70
 
1.9%
65
 
1.8%
65
 
1.8%
65
 
1.8%
63
 
1.7%
61
 
1.7%
Other values (380) 2926
79.8%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
83
100.0%
Math Operators
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
1
25.0%
1
25.0%
1
25.0%
1
25.0%
PUA
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%
None
ValueCountFrequency (%)
˜ 1
100.0%

signgu_nm
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct31
Distinct (%)31.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
충남 서산시
충남 서천군
충남 홍성군
강원 영월군
충남 당진시
 
6
Other values (26)
64 

Length

Max length7
Median length6
Mean length6.01
Min length6

Unique

Unique11 ?
Unique (%)11.0%

Sample

1st row충남 청양군
2nd row부산 부산진구
3rd row충남 홍성군
4th row충남 홍성군
5th row충남 홍성군

Common Values

ValueCountFrequency (%)
충남 서산시 8
 
8.0%
충남 서천군 8
 
8.0%
충남 홍성군 7
 
7.0%
강원 영월군 7
 
7.0%
충남 당진시 6
 
6.0%
강원 인제군 6
 
6.0%
강원 평창군 6
 
6.0%
강원 춘천시 5
 
5.0%
충남 예산군 5
 
5.0%
서울 동작구 5
 
5.0%
Other values (21) 37
37.0%

Length

2023-12-10T18:42:37.374989image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
충남 48
24.0%
강원 34
17.0%
서울 15
 
7.5%
서천군 8
 
4.0%
서산시 8
 
4.0%
홍성군 7
 
3.5%
영월군 7
 
3.5%
당진시 6
 
3.0%
인제군 6
 
3.0%
평창군 6
 
3.0%
Other values (27) 55
27.5%

cours_level_nm
Categorical

Distinct4
Distinct (%)4.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
보통
59 
쉬움
31 
어려움
매우쉬움
 
2

Length

Max length4
Median length2
Mean length2.12
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row쉬움
2nd row보통
3rd row보통
4th row보통
5th row보통

Common Values

ValueCountFrequency (%)
보통 59
59.0%
쉬움 31
31.0%
어려움 8
 
8.0%
매우쉬움 2
 
2.0%

Length

2023-12-10T18:42:37.616201image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:42:37.945971image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
보통 59
59.0%
쉬움 31
31.0%
어려움 8
 
8.0%
매우쉬움 2
 
2.0%

cours_lt_cn
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct6
Distinct (%)6.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
1~5Km미만
30 
5~10Km미만
21 
10~15Km미만
20 
15~20Km미만
16 
20~100Km미만

Length

Max length10
Median length9
Mean length8.02
Min length5

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row10~15Km미만
2nd row1~5Km미만
3rd row1~5Km미만
4th row1~5Km미만
5th row20~100Km미만

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1~5Km미만 30
30.0%
5~10Km미만 21
21.0%
10~15Km미만 20
20.0%
15~20Km미만 16
16.0%
20~100Km미만 7
 
7.0%
1Km미만 6
 
6.0%

Length

2023-12-10T18:42:38.282110image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:42:38.649714image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1~5km미만 30
30.0%
5~10km미만 21
21.0%
10~15km미만 20
20.0%
15~20km미만 16
16.0%
20~100km미만 7
 
7.0%
1km미만 6
 
6.0%

cours_detail_lt_cn
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct78
Distinct (%)78.8%
Missing1
Missing (%)1.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean9.7231313
Minimum0.8
Maximum50.5
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T18:42:38.956367image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0.8
5-th percentile1.86
Q13.785
median7.7
Q314.1
95-th percentile22.18
Maximum50.5
Range49.7
Interquartile range (IQR)10.315

Descriptive statistics

Standard deviation7.7326398
Coefficient of variation (CV)0.79528287
Kurtosis6.7593215
Mean9.7231313
Median Absolute Deviation (MAD)4.6
Skewness1.8881348
Sum962.59
Variance59.793718
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T18:42:39.248820image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
6.0 4
 
4.0%
2.1 3
 
3.0%
4.8 3
 
3.0%
18.0 3
 
3.0%
3.0 3
 
3.0%
10.2 3
 
3.0%
2.5 2
 
2.0%
14.0 2
 
2.0%
4.3 2
 
2.0%
2.6 2
 
2.0%
Other values (68) 72
72.0%
ValueCountFrequency (%)
0.8 1
 
1.0%
1.0 1
 
1.0%
1.1 1
 
1.0%
1.2 1
 
1.0%
1.5 1
 
1.0%
1.9 2
2.0%
2.1 3
3.0%
2.5 2
2.0%
2.6 2
2.0%
2.7 1
 
1.0%
ValueCountFrequency (%)
50.5 1
1.0%
29.5 1
1.0%
25.6 1
1.0%
24.0 1
1.0%
23.8 1
1.0%
22.0 1
1.0%
20.4 1
1.0%
20.0 1
1.0%
19.1 1
1.0%
19.0 1
1.0%

adit_dc
Text

MISSING 

Distinct97
Distinct (%)99.0%
Missing2
Missing (%)2.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:42:40.014134image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length554
Median length236.5
Mean length229.88776
Min length67

Characters and Unicode

Total characters22529
Distinct characters752
Distinct categories15 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks9 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique96 ?
Unique (%)98.0%

Sample

1st row357m의 남산을 중심으로 지천, 적누저수지, 광금.탄정리 벚꽃길을 따라 한바퀴를 도는 녹색 둘레길로 지역주민 건강증진을 위한 길이다. 구간별 테마를 구분해 4개 구간으로로 구분하고 있다. ①지천생태길(4.2㎞) : 지천의 사계절 봄나물,나비,참매,큰고니,원앙이등 철새들을 볼 수 있다. ②녹색길(4.9㎞) : 적누저수지를 따라 사색을 즐길수 있는 호젓한길 가끔 수달도 볼 수 있다. ③벚꽃길(1.8㎞) : 단국대 사과농장에서 장곡사까지 벚꽃이 장관이다. ④고향길(2.9㎞) : 시골의 고향길을 느낄수 있으며, 배움의 터전인 청양향교를 찾아갈 수 있다.
2nd row- 부산진구 서면은 국내 상공업 부흥의 중심지로 동천 변에는 제일제당(삼성그룹모태)과 우리나라 최대 규모의 합판회사였던 동명목재가, 초읍동에는 락희공업사(LG그룹모태)가 있 었으며, 전포동에는 신진자동차 (대우그룹모태), 부암동에는 미원식품공업(미원그룹모태)이, 가야동에는 태광산업(태광그룹모태)이 자리한 곳으로 이러한 산업유산과 흔적들을 모아 트레일코스로 개발하여 장소적 가치를 되새기고 - 도심한가운데 평지의 부산시민공원은 역사의 흔적과 아픔을 고스란히
3rd row마을의 모양이 거북이의 목처럼 생겨 구목(구을목)이라고 하고, 거북모양의 바위가 머리를 안쪽으로 향하고 있어 내현이라고 한다. 아홉가지의 보물을 덮고 있다는 보개산의 아늑함을 배경으로 500년 이상 수령의 느티나무, 철따라 피고지는 야생화, 군데 군데 위용을 드러내는 바위, 고풍스러운 전통가옥이 어우러져 한폭의 동양화 같은 천혜의 자연환경을 갖추고 있다.『동창이 밝았느냐 노고지리 우지진다-권농가』의 저자인 남구만 선생이 사신곳으로 농촌전통테마마을과 국내 최초 농어촌인성학교로 지정 되어 많은 이들의 발길을 옮기고 있다.
4th row마을의 모양이 거북이의 목처럼 생겨 구목(구을목)이라고 하고, 거북모양의 바위가 머리를 안쪽으로 향하고 있어 내현이라고 한다. 아홉가지의 보물을 덮고 있다는 보개산의 아늑함을 배경으로 500년 이상 수령의 느티나무, 철따라 피고지는 야생화, 군데 군데 위용을 드러내는 바위, 고풍스러운 전통가옥이 어우러져 한폭의 동양화 같은 천혜의 자연환경을 갖추고 있다.『동창이 밝았느냐 노고지리 우지진다-권농가』의 저자인 남구만 선생이 사신곳으로 농촌전통테마마을과 국내 최초 농어촌인성학교로 지정 되어 많은 이들의 발길을 옮기고 있다.
5th row내포지역 홍성의 주요 인물들의 생가와 발자취를 연결하는 길로써 역사적 인물과 역사, 문화적 자원들을 지선으로 연결함으로써 홍성구간 중심 노선으로 내포문화 역사체험의 길로 이용하고자 한다
ValueCountFrequency (%)
107
 
2.1%
있는 73
 
1.4%
있다 68
 
1.3%
따라 51
 
1.0%
길이다 24
 
0.5%
있어 23
 
0.4%
23
 
0.4%
아름다운 21
 
0.4%
있으며 20
 
0.4%
19
 
0.4%
Other values (3309) 4700
91.6%
2023-12-10T18:42:41.078495image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
5031
 
22.3%
532
 
2.4%
416
 
1.8%
359
 
1.6%
355
 
1.6%
348
 
1.5%
296
 
1.3%
293
 
1.3%
. 293
 
1.3%
282
 
1.3%
Other values (742) 14324
63.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 16478
73.1%
Space Separator 5031
 
22.3%
Other Punctuation 550
 
2.4%
Decimal Number 237
 
1.1%
Lowercase Letter 55
 
0.2%
Open Punctuation 45
 
0.2%
Close Punctuation 45
 
0.2%
Uppercase Letter 21
 
0.1%
Initial Punctuation 15
 
0.1%
Final Punctuation 14
 
0.1%
Other values (5) 38
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
532
 
3.2%
416
 
2.5%
359
 
2.2%
355
 
2.2%
348
 
2.1%
296
 
1.8%
293
 
1.8%
282
 
1.7%
264
 
1.6%
249
 
1.5%
Other values (686) 13084
79.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 47
19.8%
0 47
19.8%
2 35
14.8%
3 25
10.5%
6 24
10.1%
4 18
 
7.6%
9 12
 
5.1%
7 10
 
4.2%
5 10
 
4.2%
8 9
 
3.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
m 26
47.3%
k 17
30.9%
e 4
 
7.3%
s 2
 
3.6%
r 2
 
3.6%
o 1
 
1.8%
c 1
 
1.8%
u 1
 
1.8%
t 1
 
1.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 293
53.3%
, 225
40.9%
: 12
 
2.2%
' 11
 
2.0%
· 3
 
0.5%
? 2
 
0.4%
* 2
 
0.4%
" 2
 
0.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 6
28.6%
D 5
23.8%
Z 5
23.8%
F 1
 
4.8%
K 1
 
4.8%
G 1
 
4.8%
L 1
 
4.8%
B 1
 
4.8%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
1
25.0%
1
25.0%
1
25.0%
1
25.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 5
71.4%
= 1
 
14.3%
> 1
 
14.3%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 43
95.6%
2
 
4.4%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 43
95.6%
2
 
4.4%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
14
93.3%
1
 
6.7%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
13
92.9%
1
 
7.1%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
9
64.3%
5
35.7%
Control
ValueCountFrequency (%)
“ 1
50.0%
š 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
5031
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 11
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 16456
73.0%
Common 5975
 
26.5%
Latin 76
 
0.3%
Han 22
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
532
 
3.2%
416
 
2.5%
359
 
2.2%
355
 
2.2%
348
 
2.1%
296
 
1.8%
293
 
1.8%
282
 
1.7%
264
 
1.6%
249
 
1.5%
Other values (669) 13062
79.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
5031
84.2%
. 293
 
4.9%
, 225
 
3.8%
1 47
 
0.8%
0 47
 
0.8%
( 43
 
0.7%
) 43
 
0.7%
2 35
 
0.6%
3 25
 
0.4%
6 24
 
0.4%
Other values (29) 162
 
2.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
m 26
34.2%
k 17
22.4%
M 6
 
7.9%
D 5
 
6.6%
Z 5
 
6.6%
e 4
 
5.3%
s 2
 
2.6%
r 2
 
2.6%
o 1
 
1.3%
c 1
 
1.3%
Other values (7) 7
 
9.2%
Han
ValueCountFrequency (%)
3
13.6%
2
 
9.1%
2
 
9.1%
2
 
9.1%
1
 
4.5%
1
 
4.5%
1
 
4.5%
1
 
4.5%
1
 
4.5%
1
 
4.5%
Other values (7) 7
31.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 16455
73.0%
ASCII 5995
 
26.6%
Punctuation 29
 
0.1%
CJK 22
 
0.1%
Geometric Shapes 9
 
< 0.1%
None 9
 
< 0.1%
CJK Compat 5
 
< 0.1%
Enclosed Alphanum 4
 
< 0.1%
Compat Jamo 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
5031
83.9%
. 293
 
4.9%
, 225
 
3.8%
1 47
 
0.8%
0 47
 
0.8%
( 43
 
0.7%
) 43
 
0.7%
2 35
 
0.6%
m 26
 
0.4%
3 25
 
0.4%
Other values (31) 180
 
3.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
532
 
3.2%
416
 
2.5%
359
 
2.2%
355
 
2.2%
348
 
2.1%
296
 
1.8%
293
 
1.8%
282
 
1.7%
264
 
1.6%
249
 
1.5%
Other values (668) 13061
79.4%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
14
48.3%
13
44.8%
1
 
3.4%
1
 
3.4%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
9
100.0%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
5
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
3
13.6%
2
 
9.1%
2
 
9.1%
2
 
9.1%
1
 
4.5%
1
 
4.5%
1
 
4.5%
1
 
4.5%
1
 
4.5%
1
 
4.5%
Other values (7) 7
31.8%
None
ValueCountFrequency (%)
· 3
33.3%
2
22.2%
2
22.2%
“ 1
 
11.1%
š 1
 
11.1%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
1
25.0%
1
25.0%
1
25.0%
1
25.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

cours_time_cn
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct43
Distinct (%)43.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2시간
13 
1시간
13 
3시간
1시간 30분
4시간
 
5
Other values (38)
53 

Length

Max length12
Median length3
Mean length4.77
Min length3

Unique

Unique28 ?
Unique (%)28.0%

Sample

1st row4시간
2nd row1시간
3rd row1시간
4th row1시간
5th row23시간

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2시간 13
 
13.0%
1시간 13
 
13.0%
3시간 9
 
9.0%
1시간 30분 7
 
7.0%
4시간 5
 
5.0%
3시간 30분 4
 
4.0%
2시간30분 3
 
3.0%
2시간 30분 3
 
3.0%
50분 3
 
3.0%
7시간 2
 
2.0%
Other values (33) 38
38.0%

Length

2023-12-10T18:42:41.375550image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
1시간 22
15.7%
30분 22
15.7%
2시간 16
11.4%
3시간 15
10.7%
4시간 10
 
7.1%
5시간 7
 
5.0%
6시간 6
 
4.3%
20분 6
 
4.3%
50분 5
 
3.6%
5
 
3.6%
Other values (17) 26
18.6%

optn_dc
Text

MISSING 

Distinct57
Distinct (%)63.3%
Missing10
Missing (%)10.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:42:41.822737image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length46
Median length37
Mean length19.533333
Min length2

Characters and Unicode

Total characters1758
Distinct characters198
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique51 ?
Unique (%)56.7%

Sample

1st row식수보급처가 없으니 매점에서 구입하거나 사전준비
2nd row전통체험관, 마을화장실
3rd row전통체험관
4th row용봉산 주차장, 홍북면 홍천마을, 백월산정상, 광천읍 마을회관
5th row면천 면사무소, 영탑사
ValueCountFrequency (%)
식수보급처가 25
 
6.6%
사전준비 22
 
5.8%
없으니 21
 
5.6%
매점에서 20
 
5.3%
구입하거나 19
 
5.0%
없음 15
 
4.0%
식수 9
 
2.4%
것이 6
 
1.6%
미리 6
 
1.6%
준비해가는 5
 
1.3%
Other values (155) 229
60.7%
2023-12-10T18:42:42.706218image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
287
 
16.3%
59
 
3.4%
54
 
3.1%
50
 
2.8%
45
 
2.6%
43
 
2.4%
41
 
2.3%
, 41
 
2.3%
38
 
2.2%
37
 
2.1%
Other values (188) 1063
60.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1388
79.0%
Space Separator 287
 
16.3%
Other Punctuation 53
 
3.0%
Open Punctuation 12
 
0.7%
Close Punctuation 12
 
0.7%
Decimal Number 6
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
59
 
4.3%
54
 
3.9%
50
 
3.6%
45
 
3.2%
43
 
3.1%
41
 
3.0%
38
 
2.7%
37
 
2.7%
37
 
2.7%
34
 
2.4%
Other values (180) 950
68.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 41
77.4%
. 11
 
20.8%
· 1
 
1.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 4
66.7%
3 2
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
287
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 12
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 12
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1388
79.0%
Common 370
 
21.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
59
 
4.3%
54
 
3.9%
50
 
3.6%
45
 
3.2%
43
 
3.1%
41
 
3.0%
38
 
2.7%
37
 
2.7%
37
 
2.7%
34
 
2.4%
Other values (180) 950
68.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
287
77.6%
, 41
 
11.1%
( 12
 
3.2%
) 12
 
3.2%
. 11
 
3.0%
1 4
 
1.1%
3 2
 
0.5%
· 1
 
0.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1388
79.0%
ASCII 369
 
21.0%
None 1
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
287
77.8%
, 41
 
11.1%
( 12
 
3.3%
) 12
 
3.3%
. 11
 
3.0%
1 4
 
1.1%
3 2
 
0.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
59
 
4.3%
54
 
3.9%
50
 
3.6%
45
 
3.2%
43
 
3.1%
41
 
3.0%
38
 
2.7%
37
 
2.7%
37
 
2.7%
34
 
2.4%
Other values (180) 950
68.4%
None
ValueCountFrequency (%)
· 1
100.0%

toilet_dc
Text

MISSING 

Distinct91
Distinct (%)95.8%
Missing5
Missing (%)5.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:42:43.378774image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length54
Median length32
Mean length19.031579
Min length2

Characters and Unicode

Total characters1808
Distinct characters305
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique88 ?
Unique (%)92.6%

Sample

1st row생태공원, 적누리 마을회관, 벚꽃길 사격장
2nd row전통체험관
3rd row전통체험관, 마을화장실
4th row용봉산 주차장, 홍북면 홍천마을, 백월산정상, 광천읍 마을회관
5th row면천 면사무소, 영탑사
ValueCountFrequency (%)
마을회관 7
 
2.0%
주차장 5
 
1.4%
화장실 5
 
1.4%
5
 
1.4%
있음 5
 
1.4%
출발점인 4
 
1.1%
입구 4
 
1.1%
기린면 3
 
0.8%
공원 3
 
0.8%
중간지점인 3
 
0.8%
Other values (261) 309
87.5%
2023-12-10T18:42:44.326905image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
258
 
14.3%
, 114
 
6.3%
43
 
2.4%
43
 
2.4%
35
 
1.9%
34
 
1.9%
31
 
1.7%
30
 
1.7%
29
 
1.6%
26
 
1.4%
Other values (295) 1165
64.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1385
76.6%
Space Separator 258
 
14.3%
Other Punctuation 124
 
6.9%
Decimal Number 20
 
1.1%
Open Punctuation 7
 
0.4%
Close Punctuation 7
 
0.4%
Lowercase Letter 4
 
0.2%
Uppercase Letter 3
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
43
 
3.1%
43
 
3.1%
35
 
2.5%
34
 
2.5%
31
 
2.2%
30
 
2.2%
29
 
2.1%
26
 
1.9%
23
 
1.7%
21
 
1.5%
Other values (280) 1070
77.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 7
35.0%
2 6
30.0%
4 3
15.0%
3 3
15.0%
9 1
 
5.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 1
33.3%
Z 1
33.3%
D 1
33.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 114
91.9%
. 10
 
8.1%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
m 2
50.0%
k 2
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
258
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 7
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 7
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1385
76.6%
Common 416
 
23.0%
Latin 7
 
0.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
43
 
3.1%
43
 
3.1%
35
 
2.5%
34
 
2.5%
31
 
2.2%
30
 
2.2%
29
 
2.1%
26
 
1.9%
23
 
1.7%
21
 
1.5%
Other values (280) 1070
77.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
258
62.0%
, 114
27.4%
. 10
 
2.4%
1 7
 
1.7%
( 7
 
1.7%
) 7
 
1.7%
2 6
 
1.4%
4 3
 
0.7%
3 3
 
0.7%
9 1
 
0.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
m 2
28.6%
k 2
28.6%
M 1
14.3%
Z 1
14.3%
D 1
14.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1385
76.6%
ASCII 423
 
23.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
258
61.0%
, 114
27.0%
. 10
 
2.4%
1 7
 
1.7%
( 7
 
1.7%
) 7
 
1.7%
2 6
 
1.4%
4 3
 
0.7%
3 3
 
0.7%
m 2
 
0.5%
Other values (5) 6
 
1.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
43
 
3.1%
43
 
3.1%
35
 
2.5%
34
 
2.5%
31
 
2.2%
30
 
2.2%
29
 
2.1%
26
 
1.9%
23
 
1.7%
21
 
1.5%
Other values (280) 1070
77.3%

cvntl_nm
Text

MISSING 

Distinct79
Distinct (%)83.2%
Missing5
Missing (%)5.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:42:44.886345image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length47
Median length29
Mean length18.263158
Min length2

Characters and Unicode

Total characters1735
Distinct characters243
Distinct categories7 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique72 ?
Unique (%)75.8%

Sample

1st row시외버스터미널 등 읍내 슈퍼,매점, 중간에는 없음
2nd row홍성버스터미널 매점
3rd row홍성버스터미널 매점
4th row용봉산 주차장, 광천읍 노선내 소매점
5th row면천 버스터미널
ValueCountFrequency (%)
없음 16
 
4.0%
매점 13
 
3.2%
편의점 9
 
2.2%
간식 8
 
2.0%
식수 7
 
1.7%
등은 7
 
1.7%
미리 7
 
1.7%
준비해가는 7
 
1.7%
것이 7
 
1.7%
좋다 7
 
1.7%
Other values (217) 316
78.2%
2023-12-10T18:42:45.706099image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
309
 
17.8%
, 54
 
3.1%
51
 
2.9%
30
 
1.7%
29
 
1.7%
29
 
1.7%
28
 
1.6%
27
 
1.6%
26
 
1.5%
23
 
1.3%
Other values (233) 1129
65.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1335
76.9%
Space Separator 309
 
17.8%
Other Punctuation 66
 
3.8%
Decimal Number 8
 
0.5%
Open Punctuation 7
 
0.4%
Close Punctuation 7
 
0.4%
Lowercase Letter 3
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
51
 
3.8%
30
 
2.2%
29
 
2.2%
29
 
2.2%
28
 
2.1%
27
 
2.0%
26
 
1.9%
23
 
1.7%
23
 
1.7%
21
 
1.6%
Other values (221) 1048
78.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 54
81.8%
. 11
 
16.7%
/ 1
 
1.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 4
50.0%
1 3
37.5%
3 1
 
12.5%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
b 1
33.3%
c 1
33.3%
m 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
309
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 7
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 7
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1335
76.9%
Common 397
 
22.9%
Latin 3
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
51
 
3.8%
30
 
2.2%
29
 
2.2%
29
 
2.2%
28
 
2.1%
27
 
2.0%
26
 
1.9%
23
 
1.7%
23
 
1.7%
21
 
1.6%
Other values (221) 1048
78.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
309
77.8%
, 54
 
13.6%
. 11
 
2.8%
( 7
 
1.8%
) 7
 
1.8%
2 4
 
1.0%
1 3
 
0.8%
/ 1
 
0.3%
3 1
 
0.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
b 1
33.3%
c 1
33.3%
m 1
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1335
76.9%
ASCII 400
 
23.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
309
77.2%
, 54
 
13.5%
. 11
 
2.8%
( 7
 
1.8%
) 7
 
1.8%
2 4
 
1.0%
1 3
 
0.8%
/ 1
 
0.2%
b 1
 
0.2%
c 1
 
0.2%
Other values (2) 2
 
0.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
51
 
3.8%
30
 
2.2%
29
 
2.2%
29
 
2.2%
28
 
2.1%
27
 
2.0%
26
 
1.9%
23
 
1.7%
23
 
1.7%
21
 
1.6%
Other values (221) 1048
78.5%
Distinct55
Distinct (%)55.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:42:46.369960image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length22
Median length20
Mean length17.05
Min length9

Characters and Unicode

Total characters1705
Distinct characters144
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique42 ?
Unique (%)42.0%

Sample

1st row충남 청양군 청양읍 적누리 산 18-52
2nd row서울 영등포구 여의도동 20
3rd row충남 홍성군 구항면 내현리 353-1
4th row충남 홍성군 구항면 내현리 353-1
5th row충남 예산군 덕산면 상가리 298
ValueCountFrequency (%)
충남 46
 
9.8%
강원 34
 
7.2%
23
 
4.9%
서울 16
 
3.4%
예산군 15
 
3.2%
덕산면 14
 
3.0%
상가리 13
 
2.8%
298 13
 
2.8%
서천군 8
 
1.7%
51 7
 
1.5%
Other values (158) 282
59.9%
2023-12-10T18:42:47.357221image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
371
21.8%
74
 
4.3%
2 69
 
4.0%
67
 
3.9%
65
 
3.8%
63
 
3.7%
60
 
3.5%
47
 
2.8%
1 46
 
2.7%
40
 
2.3%
Other values (134) 803
47.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1050
61.6%
Space Separator 371
 
21.8%
Decimal Number 248
 
14.5%
Dash Punctuation 36
 
2.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
74
 
7.0%
67
 
6.4%
65
 
6.2%
63
 
6.0%
60
 
5.7%
47
 
4.5%
40
 
3.8%
38
 
3.6%
36
 
3.4%
35
 
3.3%
Other values (122) 525
50.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 69
27.8%
1 46
18.5%
4 34
13.7%
8 22
 
8.9%
5 19
 
7.7%
9 17
 
6.9%
3 13
 
5.2%
7 10
 
4.0%
6 9
 
3.6%
0 9
 
3.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
371
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 36
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1050
61.6%
Common 655
38.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
74
 
7.0%
67
 
6.4%
65
 
6.2%
63
 
6.0%
60
 
5.7%
47
 
4.5%
40
 
3.8%
38
 
3.6%
36
 
3.4%
35
 
3.3%
Other values (122) 525
50.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
371
56.6%
2 69
 
10.5%
1 46
 
7.0%
- 36
 
5.5%
4 34
 
5.2%
8 22
 
3.4%
5 19
 
2.9%
9 17
 
2.6%
3 13
 
2.0%
7 10
 
1.5%
Other values (2) 18
 
2.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1050
61.6%
ASCII 655
38.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
371
56.6%
2 69
 
10.5%
1 46
 
7.0%
- 36
 
5.5%
4 34
 
5.2%
8 22
 
3.4%
5 19
 
2.9%
9 17
 
2.6%
3 13
 
2.0%
7 10
 
1.5%
Other values (2) 18
 
2.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
74
 
7.0%
67
 
6.4%
65
 
6.2%
63
 
6.0%
60
 
5.7%
47
 
4.5%
40
 
3.8%
38
 
3.6%
36
 
3.4%
35
 
3.3%
Other values (122) 525
50.0%

cours_spot_la
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct55
Distinct (%)55.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean37.094923
Minimum35.855696
Maximum38.290129
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T18:42:47.650907image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum35.855696
5-th percentile36.065629
Q136.712655
median37.137209
Q337.541516
95-th percentile38.241303
Maximum38.290129
Range2.4344333
Interquartile range (IQR)0.82886113

Descriptive statistics

Standard deviation0.65596453
Coefficient of variation (CV)0.017683405
Kurtosis-0.96667857
Mean37.094923
Median Absolute Deviation (MAD)0.42310875
Skewness0.071986927
Sum3709.4923
Variance0.43028946
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T18:42:47.915764image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
36.7149442 13
 
13.0%
37.1372095 7
 
7.0%
36.8381715 6
 
6.0%
37.5868739 5
 
5.0%
37.4945288 5
 
5.0%
37.9036858 5
 
5.0%
38.2901289 4
 
4.0%
37.9250651 3
 
3.0%
36.0263316 2
 
2.0%
38.0351106 2
 
2.0%
Other values (45) 48
48.0%
ValueCountFrequency (%)
35.8556956 1
1.0%
36.018195 1
1.0%
36.0263316 2
2.0%
36.0383071 1
1.0%
36.0670671 1
1.0%
36.0766343 1
1.0%
36.0925244 1
1.0%
36.0986229 1
1.0%
36.1124419 1
1.0%
36.1932592 1
1.0%
ValueCountFrequency (%)
38.2901289 4
4.0%
38.255625 1
 
1.0%
38.2405488 1
 
1.0%
38.196708 1
 
1.0%
38.0351106 2
 
2.0%
37.9611542 1
 
1.0%
37.9250651 3
3.0%
37.9036858 5
5.0%
37.6920934 1
 
1.0%
37.5868739 5
5.0%

cours_spot_lo
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct55
Distinct (%)55.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean127.31661
Minimum126.28807
Maximum129.00671
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T18:42:48.165929image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum126.28807
5-th percentile126.34646
Q1126.65887
median127.00635
Q3128.14542
95-th percentile128.61982
Maximum129.00671
Range2.7186403
Interquartile range (IQR)1.4865484

Descriptive statistics

Standard deviation0.76690235
Coefficient of variation (CV)0.0060235844
Kurtosis-1.0893635
Mean127.31661
Median Absolute Deviation (MAD)0.37545115
Skewness0.62045331
Sum12731.661
Variance0.58813922
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T18:42:48.433001image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
126.6309012 13
 
13.0%
128.6198218 7
 
7.0%
126.3464611 6
 
6.0%
128.3868217 5
 
5.0%
126.9744481 5
 
5.0%
127.7264719 5
 
5.0%
128.145418 4
 
4.0%
128.2911574 3
 
3.0%
126.6634073 2
 
2.0%
128.148624 2
 
2.0%
Other values (45) 48
48.0%
ValueCountFrequency (%)
126.2880744 1
 
1.0%
126.3464611 6
6.0%
126.5526388 1
 
1.0%
126.553097 1
 
1.0%
126.6168424 2
 
2.0%
126.6309012 13
13.0%
126.6452567 1
 
1.0%
126.6634073 2
 
2.0%
126.6636925 1
 
1.0%
126.6753998 1
 
1.0%
ValueCountFrequency (%)
129.0067147 1
 
1.0%
128.6342223 1
 
1.0%
128.6243852 1
 
1.0%
128.6198218 7
7.0%
128.5248941 1
 
1.0%
128.3996334 1
 
1.0%
128.3868217 5
5.0%
128.3717114 1
 
1.0%
128.3210275 1
 
1.0%
128.2911574 3
3.0%

Interactions

2023-12-10T18:42:30.848413image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T18:42:29.060968image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T18:42:29.864275image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T18:42:31.035116image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T18:42:29.290901image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T18:42:30.482641image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T18:42:31.274673image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T18:42:29.613832image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T18:42:30.647087image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-10T18:42:48.988104image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
esntl_idwlk_cours_flag_nmwlk_cours_nmcours_dcsigngu_nmcours_level_nmcours_lt_cncours_detail_lt_cnadit_dccours_time_cnoptn_dctoilet_dccvntl_nmlnm_addrcours_spot_lacours_spot_lo
esntl_id1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
wlk_cours_flag_nm1.0001.0000.0001.0000.9980.0000.2790.5371.0000.0000.9070.9970.9921.0001.0001.000
wlk_cours_nm1.0000.0001.0001.0000.0000.8120.9000.9410.9980.9330.0000.9380.9640.0000.0000.000
cours_dc1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
signgu_nm1.0000.9980.0001.0001.0000.5820.3470.0001.0000.7460.9241.0000.9930.9980.9830.989
cours_level_nm1.0000.0000.8121.0000.5821.0000.0000.0001.0000.2100.7840.9890.9210.0000.0000.000
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cours_detail_lt_cn1.0000.5370.9411.0000.0000.0000.8631.0001.0000.9820.0000.0000.5100.5940.3360.201
adit_dc1.0001.0000.9981.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0000.9630.9961.0001.0001.0001.000
cours_time_cn1.0000.0000.9331.0000.7460.2100.8910.9821.0001.0000.8930.9710.9850.0000.5600.647
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cours_spot_la1.0001.0000.0001.0000.9830.0000.2260.3361.0000.5600.8171.0000.9731.0001.0000.936
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2023-12-10T18:42:49.290745image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
cours_lt_cncours_time_cnsigngu_nmcours_level_nm
cours_lt_cn1.0000.4670.1250.000
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Missing values

2023-12-10T18:42:31.634257image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-10T18:42:32.060204image/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.
2023-12-10T18:42:32.354787image/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

esntl_idwlk_cours_flag_nmwlk_cours_nmcours_dcsigngu_nmcours_level_nmcours_lt_cncours_detail_lt_cnadit_dccours_time_cnoptn_dctoilet_dccvntl_nmlnm_addrcours_spot_lacours_spot_lo
0KCCWSPO20N000000001남산 녹색 둘레길남산 녹색 둘레길지천생태길 ~ 녹색길 ~ 벚꽃길 ~ 고향길 ①지천생태길(4.2㎞) : 생태공원⇒ 백세공원⇒지천뚝방길⇒적누리 지천변(1시간10분) ②녹색길(4.9㎞) : 적누리 지천변⇒적누리마을⇒적누저수지⇒대치 광금리(1시간25분) ③벚꽃길(1.8㎞) : 대치 광금리 ⇒ 탄정리 지방도(35분) ④고향길(2.9㎞) : 대치 탄정리 ⇒ 청양 교월리 향교 ⇒ 생태공원(50분)충남 청양군쉬움10~15Km미만13.8357m의 남산을 중심으로 지천, 적누저수지, 광금.탄정리 벚꽃길을 따라 한바퀴를 도는 녹색 둘레길로 지역주민 건강증진을 위한 길이다. 구간별 테마를 구분해 4개 구간으로로 구분하고 있다. ①지천생태길(4.2㎞) : 지천의 사계절 봄나물,나비,참매,큰고니,원앙이등 철새들을 볼 수 있다. ②녹색길(4.9㎞) : 적누저수지를 따라 사색을 즐길수 있는 호젓한길 가끔 수달도 볼 수 있다. ③벚꽃길(1.8㎞) : 단국대 사과농장에서 장곡사까지 벚꽃이 장관이다. ④고향길(2.9㎞) : 시골의 고향길을 느낄수 있으며, 배움의 터전인 청양향교를 찾아갈 수 있다.4시간식수보급처가 없으니 매점에서 구입하거나 사전준비생태공원, 적누리 마을회관, 벚꽃길 사격장시외버스터미널 등 읍내 슈퍼,매점, 중간에는 없음충남 청양군 청양읍 적누리 산 18-5236.426217126.810638
1KCCWSPO20N000009475도심숲이 있는 서면권 근대산업발상지 따라 걷기도심숲이 있는 서면권 근대산업발상지 따라 걷기(옛)락희화학(현LG사이언스홀) ↔ 부산시민공원 ↔ 송상현광장 ↔ (옛)대양 고무(현재 전포동한신아파트) ↔ (옛)신진자동차(구 대우버스) ↔ (옛)경남모직(NC백화점) ↔ 전포동카페거리 ↔ (옛)서면극장거리[현 서면특화거리] ↔ (옛)제일제당[현재 더˜氷아럴스타아파트] ↔ (옛)동명목재[알리안츠생명건물]부산 부산진구보통1~5Km미만1.0- 부산진구 서면은 국내 상공업 부흥의 중심지로 동천 변에는 제일제당(삼성그룹모태)과 우리나라 최대 규모의 합판회사였던 동명목재가, 초읍동에는 락희공업사(LG그룹모태)가 있 었으며, 전포동에는 신진자동차 (대우그룹모태), 부암동에는 미원식품공업(미원그룹모태)이, 가야동에는 태광산업(태광그룹모태)이 자리한 곳으로 이러한 산업유산과 흔적들을 모아 트레일코스로 개발하여 장소적 가치를 되새기고 - 도심한가운데 평지의 부산시민공원은 역사의 흔적과 아픔을 고스란히1시간<NA><NA><NA>서울 영등포구 여의도동 2037.527779126.92875
2KCCWSPO20N000000003거북이 마을 솔바람길02코스자라바위~북방성황당~범바위~할매바위~삼형제바위~호랑이굴바위~산제바위~사랑바위(2.6km)충남 홍성군보통1~5Km미만2.1마을의 모양이 거북이의 목처럼 생겨 구목(구을목)이라고 하고, 거북모양의 바위가 머리를 안쪽으로 향하고 있어 내현이라고 한다. 아홉가지의 보물을 덮고 있다는 보개산의 아늑함을 배경으로 500년 이상 수령의 느티나무, 철따라 피고지는 야생화, 군데 군데 위용을 드러내는 바위, 고풍스러운 전통가옥이 어우러져 한폭의 동양화 같은 천혜의 자연환경을 갖추고 있다.『동창이 밝았느냐 노고지리 우지진다-권농가』의 저자인 남구만 선생이 사신곳으로 농촌전통테마마을과 국내 최초 농어촌인성학교로 지정 되어 많은 이들의 발길을 옮기고 있다.1시간전통체험관, 마을화장실전통체험관홍성버스터미널 매점충남 홍성군 구항면 내현리 353-136.571487126.616842
3KCCWSPO20N000000004거북이 마을 솔바람길03코스삼형제바위 ~ 곰보바위 ~ 감투봉 ~ 전통체험관(2.8km)충남 홍성군보통1~5Km미만2.1마을의 모양이 거북이의 목처럼 생겨 구목(구을목)이라고 하고, 거북모양의 바위가 머리를 안쪽으로 향하고 있어 내현이라고 한다. 아홉가지의 보물을 덮고 있다는 보개산의 아늑함을 배경으로 500년 이상 수령의 느티나무, 철따라 피고지는 야생화, 군데 군데 위용을 드러내는 바위, 고풍스러운 전통가옥이 어우러져 한폭의 동양화 같은 천혜의 자연환경을 갖추고 있다.『동창이 밝았느냐 노고지리 우지진다-권농가』의 저자인 남구만 선생이 사신곳으로 농촌전통테마마을과 국내 최초 농어촌인성학교로 지정 되어 많은 이들의 발길을 옮기고 있다.1시간전통체험관전통체험관, 마을화장실홍성버스터미널 매점충남 홍성군 구항면 내현리 353-136.571487126.616842
4KCCWSPO20N000000005내포문화숲길내포 역사인물길용봉산~(2.7km)고암이응노생가~(2.8km)백월산~(4.3km)남산~(2.1km)보개산~(1.8km)상지천~(6.1km)광천읍내~(2.6km)옹암리 새우젓마을~(2.1km)오서산 담산리 주차장충남 홍성군보통20~100Km미만50.5내포지역 홍성의 주요 인물들의 생가와 발자취를 연결하는 길로써 역사적 인물과 역사, 문화적 자원들을 지선으로 연결함으로써 홍성구간 중심 노선으로 내포문화 역사체험의 길로 이용하고자 한다23시간용봉산 주차장, 홍북면 홍천마을, 백월산정상, 광천읍 마을회관용봉산 주차장, 홍북면 홍천마을, 백월산정상, 광천읍 마을회관용봉산 주차장, 광천읍 노선내 소매점충남 예산군 덕산면 상가리 29836.714944126.630901
5KCCWSPO20N000000006내포문화숲길17코스 내포 역사인물길면천향교~(1.6km)면천읍성~(1.9km)영탑사~(2.3km)서산~(0.3km)의두암~(5.5km)승전곡~(3.6km)역천충남 당진시쉬움15~20Km미만15.2동학농민혁명은 외세로 부터 억압받고 침탈된 나라를 구하고자 농민들에 의해 일어난 대규모 농민혁명으로 갑오 동학농민의 주인공으로 알려진 전봉준보다 일찍 동학에 입도한 천도교 4대 교주인 삽교읍 하포리의 춘암 박인오에 의해 일어난 내포 동학농민봉기는 당진 승전곡 전투와 인근 예산 관작리 전투, 홍주성 전투, 해미성 전투 등 많은 역사적 기록을 남기고 있다.4시간 10분면천 면사무소, 영탑사면천 면사무소, 영탑사면천 버스터미널충남 예산군 덕산면 상가리 29836.714944126.630901
6KCCWSPO20N000000007서산아라메길01코스 녹색길유기방가옥~(0.3㎞)선정묘~(0.8㎞)유상묵가옥~(4.7㎞)미평교~(5.5㎞)고풍저수지~(6.8㎞) 용현계곡입구~(7.4㎞)서산용현리마애여래삼존상~(8.9㎞)보원사지~(11.4㎞)개심사~(13.4㎞)임도접경지~(14.6㎞)분기점(공터)~(14.9㎞)정자(조망대)~(17.7㎞)해미읍성북문~(18㎞)해미읍성주차장충남 서산시보통15~20Km미만18.02012 우리마을 녹색길 Best10에 선정될 정도로 수려한 자연경관과 역사문화 유적이 풍부한 곳이다. 유기방가옥, 유상묵가옥, 마애여래삼존상, 보원사지, 개심사, 해미읍성으로 이어지는 길은 우리의 전통가옥과 불교문화의 진수를 체험할 수 있다. 용현계곡을 따라 자연스럽게 이어진 길에서는 상쾌하고 맑은 공기가 도보객의 피로를 풀어준다.6시간식수보급처가 없으니 매점에서 구입하거나 사전준비역천제방, 강댕이미륵불, 마애여래삼존상, 개심사, 해미읍성 주차장운산면소재지, 용현계곡, 개심사 입구, 해미면소재지 매점충남 서산시 팔봉면 호리 274-2236.838172126.346461
7KCCWSPO20N000009476모락산둘레길공간별 테마가 있는 순환숲길백운로~여성회관 뒤∼모락초등학교 뒤∼성라자로마을 뒤~모락중학교 뒤~계원예대 뒤~능안마을~오메기경기 의왕시보통15~20Km미만20.0모락산의 아름다운 생태, 역사, 문화자원을 천천히 걸으면서 느끼고 배우고 체험할 수 있도록 낮은 산자락의 숲을 따라 조성된 산책로입니다. 시민들이 자연스럽게 휴식을 취할 수 있는 숲속쉼터 및 유아들이 숲속 체험을 할 수 있는 숲속놀이터 등 숲속 체험 공간이 조성된 숲길입니다.4시간<NA><NA><NA>경기 의왕시 내손동37.377496126.987133
8KCCWSPO20N000000009서산아라메길02코스 도보순례길해미순교성지~(1㎞)성지1로 입구~(1.6㎞)해미읍성 서문~(2㎞)해미읍성 진남문~(2.4㎞)해미파출소~(3.7㎞)산수리회관~(6.4㎞)한서대입구~(7.4㎞)송덕함교차로~(8.1㎞)대곡1리마을회관~(8.7㎞)현대폐차장~(9.7㎞)한티고개~(11㎞)대치2리 입구충남 서산시보통10~15Km미만11.0해미순교성지에서 시작되는 도보순례길로 해미읍성, 한티고개등 천주교 신자에 대한 박해와 아픔이 서려 있는 곳이다. 그 길을 따라 걷다보면 당시 고통속에 끌려가면서도 자신의 신앙을 끝까지 지키고자 했던 옛 순교자들의 숭고한 정신을 되새겨 볼 수 있으며, 마음속으로 참회하고 기도하며 걷기에 더없이 좋은 길이다.3시간 30분식수보급처가 없으니 매점에서 구입하거나 사전준비해미읍성, 산수리회관, 한티고개해미면 소재지, 한서대 근처 매점충남 서산시 팔봉면 호리 274-2236.838172126.346461
9KCCWSPO20N000000010서산아라메길03코스황금산 입구~(6.1㎞)대진초교분기점~(9.7㎞)대죽1리마을회관~(12.4㎞)화곡교차로~(16.1㎞)해월사삼거리~(18㎞)삼길포관광안내소충남 서산시보통15~20Km미만18.0산과 바다를 모두 볼 수 있는 도보길이다. 황금산 입구에서 시작하여 해변길, 마을 숲길, 농로 등 옛 길을 따라 걷다 보면 어느 덧 삼길포 항에 이르게 된다. 주변에 황금산 코끼리 바위, 대산항, 대산임해공단이 있다.6시간식수보급처가 없으니 매점에서 구입하거나 사전준비황금산 입구, 화곡교차로, 삼길포관광안내소대진초 근처, 삼길포항충남 서산시 팔봉면 호리 274-2236.838172126.346461
esntl_idwlk_cours_flag_nmwlk_cours_nmcours_dcsigngu_nmcours_level_nmcours_lt_cncours_detail_lt_cnadit_dccours_time_cnoptn_dctoilet_dccvntl_nmlnm_addrcours_spot_lacours_spot_lo
90KCCWSPO20N000000091구룡산 나들길구룡산 나들길달터근린공원~구룡산길 시작~개암약수터서울 강남구보통5~10Km미만6.02구룡산은 옛날 임신한 여인이 용 열 마리가 승천하는 것을 보고 놀라 소리치는 바람에 한 마리가 떨어져 죽고 아홉 마리만 하늘로 올라갔다 하여 붙여졌다. 코스 대부분이 숲길로 이루어져 햇빛이 비추는 여름에도 시원한 그늘 밑을 걸을 수 있으며 높거나 산길이 험하지 않아 부담 없이 산행을 즐길 수 있다. 다만 구룡산 진입로부터 개암약수터까지는 약간의 오르막이 20분 정도 진행되나 나무계단 등의 편의시설이 있어 노약자도 쉬엄쉬엄 올라가면 진행에 큰 무리는 없다.2시간30분개암약수터매봉역, 개포4동 주민센터, 강남구민체육관매봉역, 달터공원 주변서울 서초구 염곡동37.466064127.049185
91KCCWSPO20N000000092대모산 나들길대모산 나들길실로암 약수터~대모산 초소위~독도모형~대모산 정상서울 강남구보통5~10Km미만4.8코스 대부분이 숲길이며, 대모산은 해발 293m의 야트막한 산으로 서쪽의 구룡산과 능선을 나란히 하고 있어 연결하여 많은 사람들이 걷는다. 예전에는 국수봉이라고 불렸던 산으로 인근에 아파트단지들이 많이 들어서 주민들의 휴식공간으로 이용되고 있다. 아침 운동이나 가벼운 산책을 즐기려는 주민들이 많이 찾는다. 동쪽 끝은 수서역 4번 출구와 맞닿아 있다. 대모산도시자연공원부터 불국사까지는 넓고 완만한 경사로가 이어져 어린자녀와 함께 산책하며 걷기에 그만이다. 불국사부터는 서울둘레길과 함께 한다. 서울둘레길은 구룡산으로 이어지는데 대모산 나들길은 대모산 정상으로 발걸음을 옮긴다.3시간대모산도시자연공원(코스 중간에 약수터가 있으나 갈수기에는 식음불가가 많다)일원역, 대모산도시자연공원, 불국사일원역 일대서울 강남구 개포동37.477148127.073712
92KCCWSPO20N000000093선정릉 나들길선정릉 나들길선정릉~봉은사서울 강남구보통5~10Km미만5.92009년 6월에 유네스코 세계문화유산으로 등재된 조선 왕릉의 하나인 선정릉을 거쳐 전통사찰인 봉은사를 지나는 코스이다. 조선 제 9대 왕인 성종과 계비 정현왕후의 능인 선릉과 함께 조선 11대 왕인 중종의 능이 모셔진 곳으로 이 두 능침 사이로 나 있는 야트막한 언덕으로 걷기 좋은 산책로가 세 가닥이나 뻗었다. 봉은사 역시 볼만한 전각들이 많으며, 특히 미륵대불은 언제나 소원을 빌러 오는 신자들로 붐빈다.2시간없음선정릉, 봉은사, 삼성역선정릉과 봉은사 가는 길에 다수 분포서울 강남구 삼성동37.507134127.052632
93KCCWSPO20N000000094서리골 서리풀 나들길서리골 서리풀 나들길서리골공원~몽마르뜨공원~서리풀공원서울 서초구보통1~5Km미만3.25고층아파트가 스카이라인을 이룬 이곳에 어찌 이리 아름다운 숲길을 허락했을까. 걷는 이들마다 의아해하고, 신기해하고, 끝내는 감사해하는 숲길이다. 이 숲길을 품은 산줄기는 원래 하나였으나 차도가 금을 그으며 생이별을 하고 말았다. 얼마 전까지도 찻길을 건너야만 숲길을 이어갈 수 있었으나 2009년 말 서리골공원과 몽마르뜨공원이 누에다리로 이어지고, 그와 동시에 몽마르뜨공원이 서리풀공원과 서리풀다리로 이어지며 다시 하나의 식구가 됐다.2시간사전에 준비 필요몽마르뜨 공원공원 입구에 위치서울 서초구 반포동37.492849127.001646
94KCCWSPO20N000000095우면산 나들길우면산 나들길남부터미널역~소망탑 전망대~ 남부터미널역서울 서초구보통1~5Km미만3.86우면산은 서초구의 가장 대표적인 산으로 다양한 편의시설과 약수터가 중턱과 능선, 진입로의 요소요소에 잘 구비되어 있어 걷기 환경이 매우 좋다. 우면산 정상이라 할 수 있는 소망탑 전망대에서는 서울이 한 눈에 내려다보이는 장관을 만끽할 수 있다.2시간대성사 약수터대성사 부근코스 내 없음서울 서초구 반포동37.492849127.001646
95KCCWSPO20N000000096동작충효길01코스 고구동산길배수지공원~노들역~고구동산~중앙대 후문~서달산 잣나무길~자연학습장~서달산 생태다리~동작대 전망대~현충원 상도출입문서울 동작구쉬움1~5Km미만3.2쾌적하게 정비된 배수지공원은 지하철 9호선 노들역과 연결되어 있어 만남의 장소로 일익을 담당한다. 배수지공원에서 출발해 고구동산 정상, 서달산 잣나물길과 서달산 생태다리, 상도출입문까지 이어지는 1코스 고구동산길을 걷노라면 벚나무와 잣나무 등 숨쉬기만해도 즐거워지는 동작의 자연을 감상할 수 있다. 걷기여행객이라면 동작충효길의 각코스는 조금 짧게 느껴질 것이다. 1코스는 2코스와 연계하여 걷는 것이 더욱 좋다. 여행을 2코스를 이어서 여행하면 대중교통 이용도 편리하다.1시간달마약수터9호선 노들역사내, 고구동산 트랙옆, 달마사앞, 서달산 생태다리 주변중앙대후문 부근 편의점 위치함서울 동작구 사당동37.494529126.974448
96KCCWSPO20N000000097동작충효길02코스 현충원길현충원 상도출입문~학수약수터 갈림길~현충원 사당출입문~극동아파트 갈림길~정금마을 갈림길~이수갈림길~동작역서울 동작구쉬움1~5Km미만2.6현충원길은 추모의 공간이자 추억을 공유하는 공간이다. 현충원 내부순례길의 호국지장사, 대통령 묘역 등을 둘러보고, 추모의 마음을 글로 담아 현충원 담장길에 조성되어 있는 메모리얼게이트에 꽃아둔다. 메모리얼 게이트에는 추모의 마음뿐 아니라 다양한 내용의 나라사랑 정신을 담을 수 있다. 또한, 효의 정신을 형상화한 업어부지 조형물과 효도전화의자도 만날 수 있다.50분학수약수터, 녹천약수터4호선 동작역사내, 국립현충원내 장군묘역주변국립현충원내 장군묘역 부근 매점 위치함서울 동작구 사당동37.494529126.974448
97KCCWSPO20N000000098동작충효길03코스 한강나들길동작역~한강수변길~흑석역~효사정~용양봉저정~노들역~배수지공원~ 사육신공원~노량진역서울 동작구쉬움1~5Km미만4.7한강을 따라 걸을 수 있는 구간으로 사람들이 이용이 많다. 인근 뚝섬과도 연결이 되어있어 가족이나 연인들의 데이트 코스로도 좋다. (동작구 전체를 아우르는 코스로 7개의 코스로 구분)1시간20분<NA>4호선 동작역사내, 1호선 노량진역사내, 배수지공원내, 사육신공원내흑석역, 노들역, 노량진역 주변 편의점서울 동작구 사당동37.494529126.974448
98KCCWSPO20N000000099동작충효길04코스 노량진길노량진역~노량진수산시장~현대자동차서비스센터~노량진근린공원~견우와 직녀교~무장애산책로~용마산정상~신대방삼거리역서울 동작구쉬움1Km미만3.4노량진역에서 시작해 노량진수산시장, 노량진근린공원, 용마산을 지나 신대방삼거리역으로 이어지는 노량진길은 활기가 넘친다. 국내 최대의 수산시장이자 사람냄새 물씬 풍기는 노량진수산시장과 수험생들의 열띤 학구열이 느껴지는 학원가에서는 일상의 건강한 박동소리를 느낄 수 있다. 또한, 노량진 근린공원내에 있는 견우와 직녀교는 남녀의 아름답고도 슬픈사랑 이야기를, 용마산에서는 용에 관한 설화를 만날 수 있다.1시간<NA>노량진근린공원내, 신대방삼거리역사내노량진역, 신대방삼거리역, 노량진근린공원 주변 편의점서울 동작구 사당동37.494529126.974448
99KCCWSPO20N000000100동작충효길05코스 보라매길신대방삼거리역~보라매이편한세상~보라매병원입구~보라매생태다리~기상청입구~농심입구~보라매역서울 동작구쉬움1Km미만2.7신대방삼거리역에서 성대시장을 지나 보라매공원을 거쳐 보라매역으로 이어지는 보라매길은 문화를 교감하고 소통하는 공간이다. 성대시장을 지나면서 서민들의 애환섞인 삶의 현장을 느낄 수 있다. 보라매공원에는 어린이놀이터, 피크닉장, 청소년수련관, 동작구민체육센터, 노인복지관 등 시설이 갖추어져 있어 남녀노소 다양한 계층에서 문화활동을 교감하고, 소통할 수 있다.50분<NA>보라매공원내, 신대방삼거리역사내보라매공원, 신대방삼거리역 주변 편의점서울 동작구 사당동37.494529126.974448