Overview

Dataset statistics

Number of variables14
Number of observations30
Missing cells29
Missing cells (%)6.9%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory3.5 KiB
Average record size in memory119.4 B

Variable types

Numeric3
Categorical8
Text1
Boolean1
DateTime1

Dataset

Description샘플 데이터
Author경기도일자리재단
URLhttps://www.bigdata-region.kr/#/dataset/4b479b53-a4e1-4611-838a-885381ca07d6

Alerts

3D업종명 has constant value ""Constant
근무처경기도지역여부 is highly overall correlated with 청년통장정보번호 and 1 other fieldsHigh correlation
직업명 is highly overall correlated with 청년통장정보번호 and 2 other fieldsHigh correlation
성별코드 is highly overall correlated with 청년통장정보번호 and 3 other fieldsHigh correlation
제조업종명 is highly overall correlated with 성별코드 and 3 other fieldsHigh correlation
근로형태명 is highly overall correlated with 출생년도 and 2 other fieldsHigh correlation
청년통장정보번호 is highly overall correlated with 성별코드 and 2 other fieldsHigh correlation
출생년도 is highly overall correlated with 저축목적명 and 3 other fieldsHigh correlation
저축목적명 is highly overall correlated with 출생년도High correlation
결혼상태명 is highly overall correlated with 출생년도High correlation
근로기간명 is highly overall correlated with 근로형태명High correlation
결혼상태명 is highly imbalanced (53.1%)Imbalance
3D업종명 has 29 (96.7%) missing valuesMissing
정보순번 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 13:59:58.236244
Analysis finished2023-12-10 14:00:02.251795
Duration4.02 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

청년통장정보번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct21
Distinct (%)70.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean149.06667
Minimum29
Maximum310
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size402.0 B
2023-12-10T23:00:02.403705image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum29
5-th percentile36.95
Q1109.25
median134.5
Q3194
95-th percentile293.35
Maximum310
Range281
Interquartile range (IQR)84.75

Descriptive statistics

Standard deviation75.414685
Coefficient of variation (CV)0.50591247
Kurtosis-0.22710676
Mean149.06667
Median Absolute Deviation (MAD)59.5
Skewness0.43039041
Sum4472
Variance5687.3747
MonotonicityIncreasing
2023-12-10T23:00:02.747598image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=21)
ValueCountFrequency (%)
194 6
20.0%
310 2
 
6.7%
75 2
 
6.7%
113 2
 
6.7%
119 2
 
6.7%
29 1
 
3.3%
159 1
 
3.3%
273 1
 
3.3%
243 1
 
3.3%
193 1
 
3.3%
Other values (11) 11
36.7%
ValueCountFrequency (%)
29 1
3.3%
32 1
3.3%
43 1
3.3%
66 1
3.3%
67 1
3.3%
75 2
6.7%
108 1
3.3%
113 2
6.7%
115 1
3.3%
116 1
3.3%
ValueCountFrequency (%)
310 2
 
6.7%
273 1
 
3.3%
243 1
 
3.3%
194 6
20.0%
193 1
 
3.3%
185 1
 
3.3%
176 1
 
3.3%
159 1
 
3.3%
139 1
 
3.3%
130 1
 
3.3%

정보순번
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1727.9
Minimum135
Maximum3417
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size402.0 B
2023-12-10T23:00:03.199039image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum135
5-th percentile176.7
Q1868.25
median1748
Q32643.75
95-th percentile3207.55
Maximum3417
Range3282
Interquartile range (IQR)1775.5

Descriptive statistics

Standard deviation1082.382
Coefficient of variation (CV)0.6264147
Kurtosis-1.3148492
Mean1727.9
Median Absolute Deviation (MAD)918
Skewness-0.039249791
Sum51837
Variance1171550.7
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T23:00:03.457949image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=30)
ValueCountFrequency (%)
3171 1
 
3.3%
2959 1
 
3.3%
2178 1
 
3.3%
2019 1
 
3.3%
213 1
 
3.3%
1417 1
 
3.3%
2992 1
 
3.3%
135 1
 
3.3%
3207 1
 
3.3%
3208 1
 
3.3%
Other values (20) 20
66.7%
ValueCountFrequency (%)
135 1
3.3%
147 1
3.3%
213 1
3.3%
222 1
3.3%
236 1
3.3%
354 1
3.3%
667 1
3.3%
849 1
3.3%
926 1
3.3%
1151 1
3.3%
ValueCountFrequency (%)
3417 1
3.3%
3208 1
3.3%
3207 1
3.3%
3171 1
3.3%
3022 1
3.3%
2992 1
3.3%
2959 1
3.3%
2685 1
3.3%
2520 1
3.3%
2444 1
3.3%

저축목적명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct4
Distinct (%)13.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
대출금상환
11 
주거자금
9 
기타 꿈을 위한 준비자금
6 
결혼자금
4 

Length

Max length13
Median length5
Mean length6.1666667
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row대출금상환
2nd row주거자금
3rd row주거자금
4th row결혼자금
5th row주거자금

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대출금상환 11
36.7%
주거자금 9
30.0%
기타 꿈을 위한 준비자금 6
20.0%
결혼자금 4
 
13.3%

Length

2023-12-10T23:00:03.676157image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:00:03.843688image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
대출금상환 11
22.9%
주거자금 9
18.8%
기타 6
12.5%
꿈을 6
12.5%
위한 6
12.5%
준비자금 6
12.5%
결혼자금 4
 
8.3%

출생년도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct12
Distinct (%)40.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1991.0333
Minimum1983
Maximum1998
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size402.0 B
2023-12-10T23:00:04.114268image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1983
5-th percentile1984.45
Q11989.25
median1992
Q31993
95-th percentile1994.55
Maximum1998
Range15
Interquartile range (IQR)3.75

Descriptive statistics

Standard deviation3.3474986
Coefficient of variation (CV)0.0016812871
Kurtosis0.80698121
Mean1991.0333
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness-0.83472336
Sum59731
Variance11.205747
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T23:00:04.363732image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=12)
ValueCountFrequency (%)
1993 7
23.3%
1992 7
23.3%
1989 3
10.0%
1991 3
10.0%
1994 2
 
6.7%
1985 2
 
6.7%
1983 1
 
3.3%
1988 1
 
3.3%
1984 1
 
3.3%
1990 1
 
3.3%
Other values (2) 2
 
6.7%
ValueCountFrequency (%)
1983 1
 
3.3%
1984 1
 
3.3%
1985 2
 
6.7%
1988 1
 
3.3%
1989 3
10.0%
1990 1
 
3.3%
1991 3
10.0%
1992 7
23.3%
1993 7
23.3%
1994 2
 
6.7%
ValueCountFrequency (%)
1998 1
 
3.3%
1995 1
 
3.3%
1994 2
 
6.7%
1993 7
23.3%
1992 7
23.3%
1991 3
10.0%
1990 1
 
3.3%
1989 3
10.0%
1988 1
 
3.3%
1985 2
 
6.7%

성별코드
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)6.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
F
20 
M
10 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowM
2nd rowM
3rd rowM
4th rowF
5th rowM

Common Values

ValueCountFrequency (%)
F 20
66.7%
M 10
33.3%

Length

2023-12-10T23:00:04.612051image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:00:04.787853image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
f 20
66.7%
m 10
33.3%

결혼상태명
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)6.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
생산직
27 
사무직
3 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row생산직
2nd row사무직
3rd row생산직
4th row생산직
5th row사무직

Common Values

ValueCountFrequency (%)
생산직 27
90.0%
사무직 3
 
10.0%

Length

2023-12-10T23:00:05.006617image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:00:05.199877image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
생산직 27
90.0%
사무직 3
 
10.0%

경기도거주기간명
Categorical

Distinct3
Distinct (%)10.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
3년 이상 ~ 4년 미만
22 
1년 이상 ~ 2년 미만
7 
1년 미만
 
1

Length

Max length13
Median length13
Mean length12.733333
Min length5

Unique

Unique1 ?
Unique (%)3.3%

Sample

1st row1년 이상 ~ 2년 미만
2nd row3년 이상 ~ 4년 미만
3rd row1년 이상 ~ 2년 미만
4th row3년 이상 ~ 4년 미만
5th row1년 이상 ~ 2년 미만

Common Values

ValueCountFrequency (%)
3년 이상 ~ 4년 미만 22
73.3%
1년 이상 ~ 2년 미만 7
 
23.3%
1년 미만 1
 
3.3%

Length

2023-12-10T23:00:05.472936image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:00:05.679736image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
미만 30
20.4%
이상 29
19.7%
29
19.7%
3년 22
15.0%
4년 22
15.0%
1년 8
 
5.4%
2년 7
 
4.8%

직업명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct4
Distinct (%)13.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
해당없음
19 
개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)
8 
사회적경제조직
2 
소상공인
 
1

Length

Max length29
Median length4
Mean length10.866667
Min length4

Unique

Unique1 ?
Unique (%)3.3%

Sample

1st row개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)
2nd row개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)
3rd row개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)
4th row해당없음
5th row개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)

Common Values

ValueCountFrequency (%)
해당없음 19
63.3%
개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제) 8
26.7%
사회적경제조직 2
 
6.7%
소상공인 1
 
3.3%

Length

2023-12-10T23:00:05.866459image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:00:06.047028image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
해당없음 19
27.1%
개인회생 8
11.4%
및 8
11.4%
신용회복지원 8
11.4%
대상자(12개월 8
11.4%
이상 8
11.4%
변제 8
11.4%
사회적경제조직 2
 
2.9%
소상공인 1
 
1.4%

3D업종명
Text

CONSTANT  MISSING 

Distinct1
Distinct (%)100.0%
Missing29
Missing (%)96.7%
Memory size372.0 B
2023-12-10T23:00:06.261870image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length29
Median length29
Mean length29
Min length29

Characters and Unicode

Total characters29
Distinct characters22
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)
ValueCountFrequency (%)
개인회생 1
16.7%
및 1
16.7%
신용회복지원 1
16.7%
대상자(12개월 1
16.7%
이상 1
16.7%
변제 1
16.7%
2023-12-10T23:00:06.690025image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
5
17.2%
개 2
 
6.9%
상 2
 
6.9%
회 2
 
6.9%
제 1
 
3.4%
변 1
 
3.4%
이 1
 
3.4%
월 1
 
3.4%
2 1
 
3.4%
1 1
 
3.4%
Other values (12) 12
41.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 20
69.0%
Space Separator 5
 
17.2%
Decimal Number 2
 
6.9%
Open Punctuation 1
 
3.4%
Close Punctuation 1
 
3.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
개 2
 
10.0%
상 2
 
10.0%
회 2
 
10.0%
제 1
 
5.0%
변 1
 
5.0%
이 1
 
5.0%
월 1
 
5.0%
자 1
 
5.0%
대 1
 
5.0%
인 1
 
5.0%
Other values (7) 7
35.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 1
50.0%
1 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
5
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 20
69.0%
Common 9
31.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
개 2
 
10.0%
상 2
 
10.0%
회 2
 
10.0%
제 1
 
5.0%
변 1
 
5.0%
이 1
 
5.0%
월 1
 
5.0%
자 1
 
5.0%
대 1
 
5.0%
인 1
 
5.0%
Other values (7) 7
35.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
5
55.6%
2 1
 
11.1%
1 1
 
11.1%
( 1
 
11.1%
) 1
 
11.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 20
69.0%
ASCII 9
31.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
5
55.6%
2 1
 
11.1%
1 1
 
11.1%
( 1
 
11.1%
) 1
 
11.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
개 2
 
10.0%
상 2
 
10.0%
회 2
 
10.0%
제 1
 
5.0%
변 1
 
5.0%
이 1
 
5.0%
월 1
 
5.0%
자 1
 
5.0%
대 1
 
5.0%
인 1
 
5.0%
Other values (7) 7
35.0%

제조업종명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct3
Distinct (%)10.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
<NA>
22 
생산직
5 
사무직
3 

Length

Max length4
Median length4
Mean length3.7333333
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row사무직
2nd row사무직
3rd row생산직
4th row<NA>
5th row사무직

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 22
73.3%
생산직 5
 
16.7%
사무직 3
 
10.0%

Length

2023-12-10T23:00:06.882862image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:00:07.041216image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 22
73.3%
생산직 5
 
16.7%
사무직 3
 
10.0%

근로형태명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct3
Distinct (%)10.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
생산직
18 
사무직
11 
<NA>
 
1

Length

Max length4
Median length3
Mean length3.0333333
Min length3

Unique

Unique1 ?
Unique (%)3.3%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
생산직 18
60.0%
사무직 11
36.7%
<NA> 1
 
3.3%

Length

2023-12-10T23:00:07.232418image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:00:07.397085image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
생산직 18
60.0%
사무직 11
36.7%
na 1
 
3.3%

근무처경기도지역여부
Boolean

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)6.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size162.0 B
True
20 
False
10 
ValueCountFrequency (%)
True 20
66.7%
False 10
33.3%
2023-12-10T23:00:07.572941image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

근로기간명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct5
Distinct (%)16.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
6개월 미만
8 
1년 미만
8 
1년 이상 ~ 2년 미만
5 
2년 이상 ~ 3년 미만
5 
3년 이상 ~ 4년 미만
4 

Length

Max length13
Median length6
Mean length9
Min length5

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row6개월 미만
2nd row3년 이상 ~ 4년 미만
3rd row1년 이상 ~ 2년 미만
4th row1년 이상 ~ 2년 미만
5th row2년 이상 ~ 3년 미만

Common Values

ValueCountFrequency (%)
6개월 미만 8
26.7%
1년 미만 8
26.7%
1년 이상 ~ 2년 미만 5
16.7%
2년 이상 ~ 3년 미만 5
16.7%
3년 이상 ~ 4년 미만 4
13.3%

Length

2023-12-10T23:00:07.786537image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:00:08.440808image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
미만 30
29.4%
이상 14
13.7%
14
13.7%
1년 13
12.7%
2년 10
 
9.8%
3년 9
 
8.8%
6개월 8
 
7.8%
4년 4
 
3.9%

데이터기준일자
Date

Distinct29
Distinct (%)96.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
Minimum2017-09-01 00:00:00
Maximum2020-03-30 00:00:00
2023-12-10T23:00:08.636783image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T23:00:08.853210image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=29)

Interactions

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2023-12-10T22:59:59.960685image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T23:00:00.592585image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T23:00:01.297889image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T23:00:00.199994image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T23:00:00.745986image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T23:00:01.447975image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T23:00:00.369627image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T23:00:00.936029image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-10T23:00:09.050297image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
청년통장정보번호정보순번저축목적명출생년도성별코드결혼상태명경기도거주기간명직업명제조업종명근로형태명근무처경기도지역여부근로기간명데이터기준일자
청년통장정보번호1.0000.1630.6140.8420.5940.0000.6400.8440.4420.6570.7250.4911.000
정보순번0.1631.0000.7640.0000.0000.0000.0000.0000.0000.6860.5920.5551.000
저축목적명0.6140.7641.0000.9050.3700.6080.1200.0000.5590.6320.6290.2881.000
출생년도0.8420.0000.9051.0000.8880.8640.4340.8790.6180.7160.6360.5241.000
성별코드0.5940.0000.3700.8881.0000.0000.1960.980NaN0.0000.5750.2701.000
결혼상태명0.0000.0000.6080.8640.0001.0000.0000.6080.4440.0000.0000.0001.000
경기도거주기간명0.6400.0000.1200.4340.1960.0001.0000.4880.0000.0000.2140.0001.000
직업명0.8440.0000.0000.8790.9800.6080.4881.000NaN0.6750.6550.1601.000
제조업종명0.4420.0000.5590.618NaN0.4440.000NaN1.000NaNNaN0.0001.000
근로형태명0.6570.6860.6320.7160.0000.0000.0000.675NaN1.0000.2760.6741.000
근무처경기도지역여부0.7250.5920.6290.6360.5750.0000.2140.655NaN0.2761.0000.4231.000
근로기간명0.4910.5550.2880.5240.2700.0000.0000.1600.0000.6740.4231.0001.000
데이터기준일자1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
2023-12-10T23:00:09.350672image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
경기도거주기간명근로기간명근무처경기도지역여부직업명성별코드제조업종명결혼상태명근로형태명저축목적명
경기도거주기간명1.0000.0000.3420.4740.3130.0000.0000.0000.094
근로기간명0.0001.0000.4820.1080.3050.0000.0000.7590.223
근무처경기도지역여부0.3420.4821.0000.4390.3891.0000.0000.1750.418
직업명0.4740.1080.4391.0000.8391.0000.4020.4540.000
성별코드0.3130.3050.3890.8391.0001.0000.0000.0000.232
제조업종명0.0000.0001.0001.0001.0001.0000.2581.0000.211
결혼상태명0.0000.0000.0000.4020.0000.2581.0000.0000.402
근로형태명0.0000.7590.1750.4540.0001.0000.0001.0000.420
저축목적명0.0940.2230.4180.0000.2320.2110.4020.4201.000
2023-12-10T23:00:09.508749image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
청년통장정보번호정보순번출생년도저축목적명성별코드결혼상태명경기도거주기간명직업명제조업종명근로형태명근무처경기도지역여부근로기간명
청년통장정보번호1.0000.0210.4580.3890.5120.0000.3010.6500.2920.4330.6360.267
정보순번0.0211.000-0.0490.4760.0000.0000.0000.0000.0000.4580.3250.116
출생년도0.458-0.0491.0000.5720.5900.7060.2830.4000.2920.6480.4390.325
저축목적명0.3890.4760.5721.0000.2320.4020.0940.0000.2110.4200.4180.223
성별코드0.5120.0000.5900.2321.0000.0000.3130.8391.0000.0000.3890.305
결혼상태명0.0000.0000.7060.4020.0001.0000.0000.4020.2580.0000.0000.000
경기도거주기간명0.3010.0000.2830.0940.3130.0001.0000.4740.0000.0000.3420.000
직업명0.6500.0000.4000.0000.8390.4020.4741.0001.0000.4540.4390.108
제조업종명0.2920.0000.2920.2111.0000.2580.0001.0001.0001.0001.0000.000
근로형태명0.4330.4580.6480.4200.0000.0000.0000.4541.0001.0000.1750.759
근무처경기도지역여부0.6360.3250.4390.4180.3890.0000.3420.4391.0000.1751.0000.482
근로기간명0.2670.1160.3250.2230.3050.0000.0000.1080.0000.7590.4821.000

Missing values

2023-12-10T23:00:01.681791image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-10T23:00:02.022572image/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

청년통장정보번호정보순번저축목적명출생년도성별코드결혼상태명경기도거주기간명직업명3D업종명제조업종명근로형태명근무처경기도지역여부근로기간명데이터기준일자
0293171대출금상환1989M생산직1년 이상 ~ 2년 미만개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)<NA>사무직생산직Y6개월 미만2020-02-19
1321183주거자금1983M사무직3년 이상 ~ 4년 미만개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)<NA>사무직생산직Y3년 이상 ~ 4년 미만2018-12-04
2431863주거자금1989M생산직1년 이상 ~ 2년 미만개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)<NA>생산직생산직Y1년 이상 ~ 2년 미만2019-04-24
366849결혼자금1988F생산직3년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>생산직Y1년 이상 ~ 2년 미만2018-08-31
4672520주거자금1989M사무직1년 이상 ~ 2년 미만개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)<NA>사무직생산직Y2년 이상 ~ 3년 미만2019-09-27
5751633기타 꿈을 위한 준비자금1994F생산직1년 이상 ~ 2년 미만해당없음<NA><NA>사무직Y1년 미만2019-03-06
6752444기타 꿈을 위한 준비자금1994F생산직1년 이상 ~ 2년 미만해당없음<NA><NA>사무직Y1년 미만2019-09-11
71082109결혼자금1991F생산직3년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>생산직N3년 이상 ~ 4년 미만2019-06-20
81131151주거자금1993F생산직3년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>생산직Y6개월 미만2018-11-26
91132099주거자금1993F생산직3년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>생산직Y6개월 미만2019-06-19
청년통장정보번호정보순번저축목적명출생년도성별코드결혼상태명경기도거주기간명직업명3D업종명제조업종명근로형태명근무처경기도지역여부근로기간명데이터기준일자
201943417대출금상환1992F생산직3년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>사무직N1년 미만2020-03-30
211941530대출금상환1992F생산직3년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>사무직N1년 미만2019-02-14
221943208대출금상환1992F생산직3년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>사무직N1년 미만2020-02-26
231943207대출금상환1992F생산직3년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>사무직N1년 미만2020-02-26
24194135대출금상환1992F생산직3년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>사무직N1년 미만2017-09-01
251942992대출금상환1992F생산직3년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>사무직N1년 미만2020-01-15
262431417대출금상환1993F생산직3년 이상 ~ 4년 미만소상공인개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)<NA>생산직Y6개월 미만2019-01-23
27273213기타 꿈을 위한 준비자금1998M생산직3년 이상 ~ 4년 미만개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)<NA>생산직생산직Y6개월 미만2017-10-14
283102019주거자금1993F생산직3년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>생산직N2년 이상 ~ 3년 미만2019-05-29
293102178주거자금1993F생산직3년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>생산직N2년 이상 ~ 3년 미만2019-07-02