Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations29
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.3 KiB
Average record size in memory45.6 B

Variable types

Numeric1
Categorical1
Text3

Dataset

Description샘플 데이터
Author더아이엠씨
URLhttps://bigdata-region.kr/#/dataset/b331bfcf-9e41-410b-9816-203a5272301e

Alerts

원문데이터키워드명 has constant value ""Constant
원문데이터인덱스 has unique valuesUnique
원문데이터제목 has unique valuesUnique
원문데이터내용 has unique valuesUnique
원문데이터URL has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 13:56:24.616233
Analysis finished2023-12-10 13:56:26.071636
Duration1.46 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

원문데이터인덱스
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct29
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean15.758621
Minimum1
Maximum30
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size393.0 B
2023-12-10T22:56:26.230893image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile2.4
Q19
median16
Q323
95-th percentile28.6
Maximum30
Range29
Interquartile range (IQR)14

Descriptive statistics

Standard deviation8.8424915
Coefficient of variation (CV)0.5611209
Kurtosis-1.179185
Mean15.758621
Median Absolute Deviation (MAD)7
Skewness-0.070863271
Sum457
Variance78.189655
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-10T22:56:26.444003image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=29)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
3.4%
2 1
 
3.4%
30 1
 
3.4%
29 1
 
3.4%
28 1
 
3.4%
27 1
 
3.4%
26 1
 
3.4%
25 1
 
3.4%
24 1
 
3.4%
23 1
 
3.4%
Other values (19) 19
65.5%
ValueCountFrequency (%)
1 1
3.4%
2 1
3.4%
3 1
3.4%
4 1
3.4%
5 1
3.4%
6 1
3.4%
7 1
3.4%
9 1
3.4%
10 1
3.4%
11 1
3.4%
ValueCountFrequency (%)
30 1
3.4%
29 1
3.4%
28 1
3.4%
27 1
3.4%
26 1
3.4%
25 1
3.4%
24 1
3.4%
23 1
3.4%
22 1
3.4%
21 1
3.4%

원문데이터키워드명
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size364.0 B
_가구점_
29 

Length

Max length5
Median length5
Mean length5
Min length5

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
_가구점_ 29
100.0%

Length

2023-12-10T22:56:26.715959image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T22:56:26.955838image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
가구점 29
100.0%

원문데이터제목
Text

UNIQUE 

Distinct29
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size364.0 B
2023-12-10T22:56:27.389490image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length38
Median length31
Mean length26.137931
Min length2

Characters and Unicode

Total characters758
Distinct characters230
Distinct categories9 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique29 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row빈티지 가구점 원오디너리맨션
2nd row여주가구점 이천가구거리에서 한방에
3rd row대구가구점 예쁜 대구카페가구가 많은 한진가구!
4th row[제천가구/제천화성아파트/제천청전두진백로]제천가구점....
5th row여주가구점 나는가구다 2020년 새해 공지
ValueCountFrequency (%)
세련된 2
 
1.4%
많은 2
 
1.4%
가구 2
 
1.4%
2
 
1.4%
2020년 2
 
1.4%
광주 2
 
1.4%
리뷰 2
 
1.4%
2020년에도 2
 
1.4%
가구점 2
 
1.4%
여주가구점 2
 
1.4%
Other values (118) 118
85.5%
2023-12-10T22:56:28.239315image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
115
 
15.2%
가 37
 
4.9%
구 33
 
4.4%
. 21
 
2.8%
한 14
 
1.8%
점 13
 
1.7%
이 11
 
1.5%
천 10
 
1.3%
리 10
 
1.3%
0 9
 
1.2%
Other values (220) 485
64.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 556
73.4%
Space Separator 115
 
15.2%
Other Punctuation 43
 
5.7%
Decimal Number 22
 
2.9%
Close Punctuation 8
 
1.1%
Open Punctuation 7
 
0.9%
Dash Punctuation 3
 
0.4%
Modifier Symbol 2
 
0.3%
Math Symbol 2
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
가 37
 
6.7%
구 33
 
5.9%
한 14
 
2.5%
점 13
 
2.3%
이 11
 
2.0%
천 10
 
1.8%
리 10
 
1.8%
산 8
 
1.4%
대 7
 
1.3%
인 7
 
1.3%
Other values (200) 406
73.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 21
48.8%
; 7
 
16.3%
! 4
 
9.3%
' 4
 
9.3%
: 3
 
7.0%
# 2
 
4.7%
/ 2
 
4.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 9
40.9%
2 9
40.9%
1 2
 
9.1%
9 1
 
4.5%
5 1
 
4.5%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
[ 5
71.4%
( 2
 
28.6%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
] 5
62.5%
) 3
37.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
115
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
^ 2
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 556
73.4%
Common 202
 
26.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
가 37
 
6.7%
구 33
 
5.9%
한 14
 
2.5%
점 13
 
2.3%
이 11
 
2.0%
천 10
 
1.8%
리 10
 
1.8%
산 8
 
1.4%
대 7
 
1.3%
인 7
 
1.3%
Other values (200) 406
73.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
115
56.9%
. 21
 
10.4%
0 9
 
4.5%
2 9
 
4.5%
; 7
 
3.5%
[ 5
 
2.5%
] 5
 
2.5%
! 4
 
2.0%
' 4
 
2.0%
) 3
 
1.5%
Other values (10) 20
 
9.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 556
73.4%
ASCII 202
 
26.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
115
56.9%
. 21
 
10.4%
0 9
 
4.5%
2 9
 
4.5%
; 7
 
3.5%
[ 5
 
2.5%
] 5
 
2.5%
! 4
 
2.0%
' 4
 
2.0%
) 3
 
1.5%
Other values (10) 20
 
9.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
가 37
 
6.7%
구 33
 
5.9%
한 14
 
2.5%
점 13
 
2.3%
이 11
 
2.0%
천 10
 
1.8%
리 10
 
1.8%
산 8
 
1.4%
대 7
 
1.3%
인 7
 
1.3%
Other values (200) 406
73.0%

원문데이터내용
Text

UNIQUE 

Distinct29
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size364.0 B
2023-12-10T22:56:28.801742image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length96
Median length92
Mean length90.137931
Min length83

Characters and Unicode

Total characters2614
Distinct characters410
Distinct categories11 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique29 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row빈티지 가구점 원오디너리맨션 지하철 수서역 인근; 예약방문 필수! 서울권에서 뚜벅이로 찾아가기는 다소 힘들었던 빈티지 가구점 #원오디너리맨션 지하철을...
2nd row여주가구점 예스까사의 실내전시장을 한번 볼까요? 따뜻한 실내라 좋아요~ ㅋㅋ... 가구전시장이 넓어 빽빽하게 전시되어 있는 그런 가구점하고는 좀 다르게...
3rd row그래서 쇼룸 구경이나 가구점 구경도 많이 다니는 편이에요 ㅎㅎ 오늘 소개해드릴 곳은 대구가구점 한진가구인데요. 여기가 대구카페가구 같은 예쁜 가구와 소품들이...
4th row[제천가구/제천화성아파트/제천청전두진백로] 제천가구점. 여기가 가구 맛집이네... 제천가구점;제천가구단지; 제천홍대디자인홈; 제천홍대디자인가구; 제천식탁...
5th row앞으로도 좋은 일들만 가득하시길 바라면서 2020년 새해 복 많이 받으세요! 여주나는가구다도 2020년 앞으로 더욱 열심히 하는 가구점이 되도록 노력하겠습니다!
ValueCountFrequency (%)
가구점 6
 
1.1%
2020년 5
 
0.9%
원목 4
 
0.8%
4
 
0.8%
가구점을 4
 
0.8%
있는 4
 
0.8%
테이블을 3
 
0.6%
많이 3
 
0.6%
커튼 3
 
0.6%
새해 3
 
0.6%
Other values (453) 488
92.6%
2023-12-10T22:56:29.647556image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
523
 
20.0%
. 126
 
4.8%
가 88
 
3.4%
구 69
 
2.6%
이 58
 
2.2%
점 40
 
1.5%
는 39
 
1.5%
다 38
 
1.5%
에 36
 
1.4%
하 30
 
1.1%
Other values (400) 1567
59.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1835
70.2%
Space Separator 523
 
20.0%
Other Punctuation 172
 
6.6%
Decimal Number 54
 
2.1%
Math Symbol 9
 
0.3%
Modifier Symbol 8
 
0.3%
Uppercase Letter 4
 
0.2%
Lowercase Letter 4
 
0.2%
Other Symbol 2
 
0.1%
Open Punctuation 2
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
가 88
 
4.8%
구 69
 
3.8%
이 58
 
3.2%
점 40
 
2.2%
는 39
 
2.1%
다 38
 
2.1%
에 36
 
2.0%
하 30
 
1.6%
로 28
 
1.5%
지 27
 
1.5%
Other values (370) 1382
75.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 126
73.3%
; 18
 
10.5%
! 12
 
7.0%
# 7
 
4.1%
' 4
 
2.3%
/ 2
 
1.2%
? 2
 
1.2%
& 1
 
0.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 21
38.9%
0 20
37.0%
1 8
 
14.8%
9 2
 
3.7%
3 1
 
1.9%
5 1
 
1.9%
6 1
 
1.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
J 1
25.0%
I 1
25.0%
S 1
25.0%
W 1
25.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
u 1
25.0%
n 1
25.0%
g 1
25.0%
x 1
25.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
50.0%
[ 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
523
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 9
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
^ 8
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
♡ 2
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
] 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1833
70.1%
Common 771
29.5%
Latin 8
 
0.3%
Han 2
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
가 88
 
4.8%
구 69
 
3.8%
이 58
 
3.2%
점 40
 
2.2%
는 39
 
2.1%
다 38
 
2.1%
에 36
 
2.0%
하 30
 
1.6%
로 28
 
1.5%
지 27
 
1.5%
Other values (368) 1380
75.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
523
67.8%
. 126
 
16.3%
2 21
 
2.7%
0 20
 
2.6%
; 18
 
2.3%
! 12
 
1.6%
~ 9
 
1.2%
^ 8
 
1.0%
1 8
 
1.0%
# 7
 
0.9%
Other values (12) 19
 
2.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
J 1
12.5%
u 1
12.5%
n 1
12.5%
g 1
12.5%
x 1
12.5%
I 1
12.5%
S 1
12.5%
W 1
12.5%
Han
ValueCountFrequency (%)
大 1
50.0%
海 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1820
69.6%
ASCII 777
29.7%
Compat Jamo 13
 
0.5%
Misc Symbols 2
 
0.1%
CJK 2
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
523
67.3%
. 126
 
16.2%
2 21
 
2.7%
0 20
 
2.6%
; 18
 
2.3%
! 12
 
1.5%
~ 9
 
1.2%
^ 8
 
1.0%
1 8
 
1.0%
# 7
 
0.9%
Other values (19) 25
 
3.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
가 88
 
4.8%
구 69
 
3.8%
이 58
 
3.2%
점 40
 
2.2%
는 39
 
2.1%
다 38
 
2.1%
에 36
 
2.0%
하 30
 
1.6%
로 28
 
1.5%
지 27
 
1.5%
Other values (365) 1367
75.1%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅋ 9
69.2%
ㅠ 2
 
15.4%
ㅎ 2
 
15.4%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
♡ 2
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
大 1
50.0%
海 1
50.0%

원문데이터URL
Text

UNIQUE 

Distinct29
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size364.0 B
2023-12-10T22:56:30.131382image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length68
Median length66
Mean length64.068966
Min length61

Characters and Unicode

Total characters1858
Distinct characters45
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique29 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowhttps://blog.naver.com/kong9ma?Redirect=Log&logNo=221755901015
2nd rowhttps://blog.naver.com/fxgame68?Redirect=Log&logNo=221756257593
3rd rowhttps://blog.naver.com/tlsdnsis?Redirect=Log&logNo=221756755858
4th rowhttps://blog.naver.com/bodjsw?Redirect=Log&logNo=221756386984
5th rowhttps://blog.naver.com/sksmsrkrnek83?Redirect=Log&logNo=221755186317
ValueCountFrequency (%)
https://blog.naver.com/kong9ma?redirect=log&logno=221755901015 1
 
3.4%
https://blog.naver.com/ghksgml072?redirect=log&logno=221755972846 1
 
3.4%
https://blog.naver.com/gfhfmyr_1?redirect=log&logno=221756605648 1
 
3.4%
https://blog.naver.com/scorpius0618?redirect=log&logno=221756282552 1
 
3.4%
https://blog.naver.com/ginie5626?redirect=log&logno=221756517708 1
 
3.4%
https://blog.naver.com/3126gfg?redirect=log&logno=221756559535 1
 
3.4%
https://blog.naver.com/tweety2001?redirect=log&logno=221756579469 1
 
3.4%
https://blog.naver.com/joy3350?redirect=log&logno=221756631339 1
 
3.4%
https://blog.naver.com/wpdlfrkrn1234?redirect=log&logno=221755386586 1
 
3.4%
https://blog.naver.com/palace5511?redirect=log&logno=221755869249 1
 
3.4%
Other values (19) 19
65.5%
2023-12-10T22:56:30.819562image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
o 158
 
8.5%
e 106
 
5.7%
g 97
 
5.2%
t 95
 
5.1%
2 90
 
4.8%
/ 87
 
4.7%
c 73
 
3.9%
r 68
 
3.7%
l 66
 
3.6%
5 61
 
3.3%
Other values (35) 957
51.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1074
57.8%
Decimal Number 406
 
21.9%
Other Punctuation 232
 
12.5%
Uppercase Letter 87
 
4.7%
Math Symbol 58
 
3.1%
Connector Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 158
14.7%
e 106
 
9.9%
g 97
 
9.0%
t 95
 
8.8%
c 73
 
6.8%
r 68
 
6.3%
l 66
 
6.1%
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s 44
 
4.1%
n 43
 
4.0%
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Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
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3 27
 
6.7%
8 24
 
5.9%
0 22
 
5.4%
9 17
 
4.2%
4 15
 
3.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
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? 29
 
12.5%
& 29
 
12.5%
: 29
 
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Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
R 29
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L 29
33.3%
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Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
= 58
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Connector Punctuation
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_ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
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Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
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t 95
 
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r 68
 
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5.7%
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s 44
 
3.8%
n 43
 
3.7%
Other values (18) 362
31.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
2 90
12.9%
/ 87
12.5%
5 61
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. 58
8.3%
= 58
8.3%
6 55
7.9%
1 53
 
7.6%
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6.0%
? 29
 
4.2%
& 29
 
4.2%
Other values (7) 135
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Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1858
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
o 158
 
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Interactions

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Correlations

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원문데이터URL1.0001.0001.0001.000

Missing values

2023-12-10T22:56:25.605941image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-10T22:56:25.941594image/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.

Sample

원문데이터인덱스원문데이터키워드명원문데이터제목원문데이터내용원문데이터URL
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