Overview

Dataset statistics

Number of variables6
Number of observations420
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows3
Duplicate rows (%)0.7%
Total size in memory19.8 KiB
Average record size in memory48.3 B

Variable types

DateTime1
Categorical2
Text3

Dataset

Description업종별 벤처기업 TV 광고 영상 내 노출된 사물에 대한 인식 데이터 정보를 제공합니다. 본 데이터는 AI 광고창작시스템 AiSAC(아이작)으로부터 제공됩니다.
Author한국방송광고진흥공사
URLhttps://www.data.go.kr/data/15111065/fileData.do

Alerts

Dataset has 3 (0.7%) duplicate rowsDuplicates
중업종 is highly overall correlated with 대업종High correlation
대업종 is highly overall correlated with 중업종High correlation

Reproduction

Analysis started2024-03-14 13:07:19.885746
Analysis finished2024-03-14 13:07:21.472352
Duration1.59 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

광고소재등록일
Date

Distinct235
Distinct (%)56.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.4 KiB
Minimum2017-03-29 00:00:00
Maximum2023-11-23 00:00:00
2024-03-14T22:07:21.685190image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-03-14T22:07:22.099115image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

대업종
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct19
Distinct (%)4.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.4 KiB
식품
98 
서비스
75 
가정용품
65 
화장품및보건용품
59 
제약및의료
21 
Other values (14)
102 

Length

Max length9
Median length7
Mean length4.5285714
Min length2

Unique

Unique2 ?
Unique (%)0.5%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
식품 98
23.3%
서비스 75
17.9%
가정용품 65
15.5%
화장품및보건용품 59
14.0%
제약및의료 21
 
5.0%
교육및복지후생 18
 
4.3%
가정용전기전자 17
 
4.0%
건설,건재및부동산 13
 
3.1%
산업기기 11
 
2.6%
그룹및기업광고 11
 
2.6%
Other values (9) 32
 
7.6%

Length

2024-03-14T22:07:22.529422image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
식품 98
23.3%
서비스 75
17.9%
가정용품 65
15.5%
화장품및보건용품 59
14.0%
제약및의료 21
 
5.0%
교육및복지후생 18
 
4.3%
가정용전기전자 17
 
4.0%
건설,건재및부동산 13
 
3.1%
그룹및기업광고 11
 
2.6%
산업기기 11
 
2.6%
Other values (9) 32
 
7.6%

중업종
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct50
Distinct (%)11.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.4 KiB
건강식품
64 
가구류
41 
문화및공연
31 
모발 및 목욕용제
31 
의료기기
 
21
Other values (45)
232 

Length

Max length11
Median length10
Mean length5.2619048
Min length2

Unique

Unique9 ?
Unique (%)2.1%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
건강식품 64
15.2%
가구류 41
 
9.8%
문화및공연 31
 
7.4%
모발 및 목욕용제 31
 
7.4%
의료기기 21
 
5.0%
서비스기타 20
 
4.8%
조미향신료 19
 
4.5%
음식및숙박 16
 
3.8%
교육기관 15
 
3.6%
기타광고 11
 
2.6%
Other values (40) 151
36.0%

Length

2024-03-14T22:07:22.943130image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
건강식품 64
 
13.3%
가구류 41
 
8.5%
문화및공연 31
 
6.4%
모발 31
 
6.4%
및 31
 
6.4%
목욕용제 31
 
6.4%
의료기기 21
 
4.4%
서비스기타 20
 
4.1%
조미향신료 19
 
3.9%
음식및숙박 16
 
3.3%
Other values (42) 177
36.7%

소업종
Text

Distinct79
Distinct (%)18.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.4 KiB
2024-03-14T22:07:23.783639image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length14
Median length11
Mean length6.5619048
Min length2

Characters and Unicode

Total characters2756
Distinct characters153
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

Unique18 ?
Unique (%)4.3%

Sample

1st row세탁염색및청소
2nd row세탁염색및청소
3rd row세탁염색및청소
4th row세탁염색및청소
5th row세탁염색및청소
ValueCountFrequency (%)
건강식품기타 37
 
7.8%
샴푸,린스 27
 
5.7%
침대 19
 
4.0%
장류 19
 
4.0%
건강식품제품종합 17
 
3.6%
및 17
 
3.6%
의료기기기타 16
 
3.4%
전시 15
 
3.2%
박람회 15
 
3.2%
학술회의 15
 
3.2%
Other values (74) 276
58.4%
2024-03-14T22:07:25.074227image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
기 324
 
11.8%
타 178
 
6.5%
품 145
 
5.3%
건 93
 
3.4%
및 75
 
2.7%
식 72
 
2.6%
, 67
 
2.4%
강 63
 
2.3%
스 62
 
2.2%
가 60
 
2.2%
Other values (143) 1617
58.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2604
94.5%
Other Punctuation 67
 
2.4%
Space Separator 53
 
1.9%
Uppercase Letter 32
 
1.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 324
 
12.4%
타 178
 
6.8%
품 145
 
5.6%
건 93
 
3.6%
및 75
 
2.9%
식 72
 
2.8%
강 63
 
2.4%
스 62
 
2.4%
가 60
 
2.3%
전 58
 
2.2%
Other values (139) 1474
56.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
R 16
50.0%
P 16
50.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 67
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
53
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2604
94.5%
Common 120
 
4.4%
Latin 32
 
1.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 324
 
12.4%
타 178
 
6.8%
품 145
 
5.6%
건 93
 
3.6%
및 75
 
2.9%
식 72
 
2.8%
강 63
 
2.4%
스 62
 
2.4%
가 60
 
2.3%
전 58
 
2.2%
Other values (139) 1474
56.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
, 67
55.8%
53
44.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
R 16
50.0%
P 16
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2604
94.5%
ASCII 152
 
5.5%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 324
 
12.4%
타 178
 
6.8%
품 145
 
5.6%
건 93
 
3.6%
및 75
 
2.9%
식 72
 
2.8%
강 63
 
2.4%
스 62
 
2.4%
가 60
 
2.3%
전 58
 
2.2%
Other values (139) 1474
56.6%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
, 67
44.1%
53
34.9%
R 16
 
10.5%
P 16
 
10.5%

인공지능(AI) 인식 키워드
Text

Distinct385
Distinct (%)91.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.4 KiB
2024-03-14T22:07:25.803057image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length130
Median length73
Mean length32.280952
Min length2

Characters and Unicode

Total characters13558
Distinct characters332
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

Unique368 ?
Unique (%)87.6%

Sample

1st row거울,그릇,나무,나무마루,노트북,도로,불빛,사람,소파,시계,유리병,의자,자동차,창문가리개,책,천장,커튼,핸드폰
2nd row노트북,사람,소파,유리병,책,핸드폰
3rd row거울,사람,창문가리개,핸드폰
4th row사람,소파,시계,의자,책,천장,커튼,테이블,핸드폰,화분에 심은 식물
5th row그릇,나무,사람,자동차,천장,콘크리트 벽,포장 도로,핸드폰
ValueCountFrequency (%)
심은 96
 
11.8%
식물 95
 
11.6%
벽 33
 
4.0%
벽,화분에 15
 
1.8%
사람 11
 
1.3%
벽,타일마루,화분에 8
 
1.0%
그릇,사람,식탁,컵,테이블 6
 
0.7%
벽,포장 6
 
0.7%
벽,타일마루,텔레비전,핸드폰,화분에 6
 
0.7%
도로 5
 
0.6%
Other values (467) 536
65.6%
2024-03-14T22:07:27.026421image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
, 3393
25.0%
사 414
 
3.1%
람 403
 
3.0%
397
 
2.9%
리 293
 
2.2%
이 258
 
1.9%
자 233
 
1.7%
트 216
 
1.6%
벽 215
 
1.6%
식 186
 
1.4%
Other values (322) 7550
55.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 9645
71.1%
Other Punctuation 3393
 
25.0%
Space Separator 397
 
2.9%
Decimal Number 36
 
0.3%
Close Punctuation 30
 
0.2%
Open Punctuation 30
 
0.2%
Uppercase Letter 27
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
사 414
 
4.3%
람 403
 
4.2%
리 293
 
3.0%
이 258
 
2.7%
자 233
 
2.4%
트 216
 
2.2%
벽 215
 
2.2%
식 186
 
1.9%
의 179
 
1.9%
병 173
 
1.8%
Other values (304) 7075
73.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
9 11
30.6%
1 9
25.0%
0 5
13.9%
8 3
 
8.3%
3 3
 
8.3%
5 2
 
5.6%
2 2
 
5.6%
7 1
 
2.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 8
29.6%
K 6
22.2%
T 6
22.2%
V 4
14.8%
B 2
 
7.4%
G 1
 
3.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 3393
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
397
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 30
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 30
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 9645
71.1%
Common 3886
28.7%
Latin 27
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
사 414
 
4.3%
람 403
 
4.2%
리 293
 
3.0%
이 258
 
2.7%
자 233
 
2.4%
트 216
 
2.2%
벽 215
 
2.2%
식 186
 
1.9%
의 179
 
1.9%
병 173
 
1.8%
Other values (304) 7075
73.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
, 3393
87.3%
397
 
10.2%
) 30
 
0.8%
( 30
 
0.8%
9 11
 
0.3%
1 9
 
0.2%
0 5
 
0.1%
8 3
 
0.1%
3 3
 
0.1%
5 2
 
0.1%
Other values (2) 3
 
0.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
S 8
29.6%
K 6
22.2%
T 6
22.2%
V 4
14.8%
B 2
 
7.4%
G 1
 
3.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 9645
71.1%
ASCII 3913
28.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
, 3393
86.7%
397
 
10.1%
) 30
 
0.8%
( 30
 
0.8%
9 11
 
0.3%
1 9
 
0.2%
S 8
 
0.2%
K 6
 
0.2%
T 6
 
0.2%
0 5
 
0.1%
Other values (8) 18
 
0.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
사 414
 
4.3%
람 403
 
4.2%
리 293
 
3.0%
이 258
 
2.7%
자 233
 
2.4%
트 216
 
2.2%
벽 215
 
2.2%
식 186
 
1.9%
의 179
 
1.9%
병 173
 
1.8%
Other values (304) 7075
73.4%

수동 키워드
Text

Distinct363
Distinct (%)86.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.4 KiB
2024-03-14T22:07:27.729093image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length131
Median length87
Mean length55.040476
Min length32

Characters and Unicode

Total characters23117
Distinct characters834
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

Unique314 ?
Unique (%)74.8%

Sample

1st row걸레질,닦다,로우앵글,바이바이,밝은,소프트포커스,여성성우,주부,줌인,화면분할
2nd row거실,걸레질,경쾌한,누르다,닦다,밝은,소프트포커스,여성성우,패닝,형광펜
3rd row거품,경쾌한,누르다,닦다,돌다,밝은,소프트포커스,여성성우,욕실,짜다,착용
4th row거실,경쾌한,누르다,로우앵글,미소,밀다,밝은,줌아웃,줌인,진공청소기
5th row나도 할 수 있을까?,배웅하다,생활연구소,손을 흔들다,아이를 키우며 할 수 있는 일,업무를 선택하다,유연근무,일정을 확인하다,일하다,자유롭게,짬짬이,청소연구소 매니저,청소하다,휴대폰을 누르다
ValueCountFrequency (%)
수 12
 
1.1%
할 6
 
0.6%
오는,소리를 5
 
0.5%
인형,평원,흐린 5
 
0.5%
연결한,큰 5
 
0.5%
간병인,노래방,노래하다,마이크,만족,만족하다,미소짓다,병원,선글라스,웃다,의사,즐거운,환자 4
 
0.4%
밖을 4
 
0.4%
보다 4
 
0.4%
만능 4
 
0.4%
효과 4
 
0.4%
Other values (878) 1034
95.1%
2024-03-14T22:07:29.075821image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
, 4768
 
20.6%
다 1215
 
5.3%
667
 
2.9%
하 440
 
1.9%
한 402
 
1.7%
이 327
 
1.4%
는 300
 
1.3%
리 250
 
1.1%
스 247
 
1.1%
기 241
 
1.0%
Other values (824) 14260
61.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 17370
75.1%
Other Punctuation 4781
 
20.7%
Space Separator 667
 
2.9%
Uppercase Letter 160
 
0.7%
Lowercase Letter 82
 
0.4%
Decimal Number 53
 
0.2%
Dash Punctuation 4
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
다 1215
 
7.0%
하 440
 
2.5%
한 402
 
2.3%
이 327
 
1.9%
는 300
 
1.7%
리 250
 
1.4%
스 247
 
1.4%
기 241
 
1.4%
지 208
 
1.2%
어 192
 
1.1%
Other values (764) 13548
78.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 35
21.9%
G 20
12.5%
M 13
 
8.1%
P 10
 
6.2%
R 10
 
6.2%
O 8
 
5.0%
L 6
 
3.8%
A 6
 
3.8%
E 6
 
3.8%
D 6
 
3.8%
Other values (12) 40
25.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 13
15.9%
m 8
9.8%
c 8
9.8%
o 8
9.8%
e 6
 
7.3%
l 6
 
7.3%
n 5
 
6.1%
d 4
 
4.9%
k 3
 
3.7%
i 3
 
3.7%
Other values (10) 18
22.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 9
17.0%
2 9
17.0%
4 8
15.1%
1 8
15.1%
3 5
9.4%
6 4
7.5%
8 4
7.5%
5 3
 
5.7%
9 2
 
3.8%
7 1
 
1.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 4768
99.7%
. 7
 
0.1%
: 2
 
< 0.1%
% 2
 
< 0.1%
? 1
 
< 0.1%
! 1
 
< 0.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
667
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 17370
75.1%
Common 5505
 
23.8%
Latin 242
 
1.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
다 1215
 
7.0%
하 440
 
2.5%
한 402
 
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Correlations

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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.

Sample

광고소재등록일대업종중업종소업종인공지능(AI) 인식 키워드수동 키워드
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12021-07-14서비스개인서비스세탁염색및청소노트북,사람,소파,유리병,책,핸드폰거실,걸레질,경쾌한,누르다,닦다,밝은,소프트포커스,여성성우,패닝,형광펜
22021-07-14서비스개인서비스세탁염색및청소거울,사람,창문가리개,핸드폰거품,경쾌한,누르다,닦다,돌다,밝은,소프트포커스,여성성우,욕실,짜다,착용
32021-07-14서비스개인서비스세탁염색및청소사람,소파,시계,의자,책,천장,커튼,테이블,핸드폰,화분에 심은 식물거실,경쾌한,누르다,로우앵글,미소,밀다,밝은,줌아웃,줌인,진공청소기
42021-07-14서비스개인서비스세탁염색및청소그릇,나무,사람,자동차,천장,콘크리트 벽,포장 도로,핸드폰나도 할 수 있을까?,배웅하다,생활연구소,손을 흔들다,아이를 키우며 할 수 있는 일,업무를 선택하다,유연근무,일정을 확인하다,일하다,자유롭게,짬짬이,청소연구소 매니저,청소하다,휴대폰을 누르다
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92022-11-29산업기기전기관련기계전기관련기계기타바닥,사람,의자,천장,컵나노씨엠에스,다가가다,둘러 앉아서,들다,마주 보며,서서히,엉켜있는,퍼지다,한데 모여
광고소재등록일대업종중업종소업종인공지능(AI) 인식 키워드수동 키워드
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