Overview

Dataset statistics

Number of variables20
Number of observations100
Missing cells186
Missing cells (%)9.3%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory16.8 KiB
Average record size in memory172.3 B

Variable types

Numeric9
Text3
Categorical5
Boolean1
DateTime2

Alerts

rcritclos_sttus_at has constant value ""Constant
progrm_relm_code has constant value ""Constant
progrm_relm_code_nm has constant value ""Constant
rcrit_se_code is highly overall correlated with rcrit_begin_ymd and 3 other fieldsHigh correlation
rcrit_se_code_nm is highly overall correlated with rcrit_begin_ymd and 3 other fieldsHigh correlation
act_progrm_sn is highly overall correlated with actpd_begin_ymd and 3 other fieldsHigh correlation
actpd_begin_ymd is highly overall correlated with act_progrm_sn and 3 other fieldsHigh correlation
actpd_end_ymd is highly overall correlated with act_progrm_sn and 3 other fieldsHigh correlation
ptemnt_begin_time is highly overall correlated with ptemnt_end_timeHigh correlation
ptemnt_end_time is highly overall correlated with ptemnt_begin_timeHigh correlation
rcrit_begin_ymd is highly overall correlated with act_progrm_sn and 5 other fieldsHigh correlation
rcrit_end_ymd is highly overall correlated with act_progrm_sn and 5 other fieldsHigh correlation
ctprvn_code is highly overall correlated with ctprvn_code_nmHigh correlation
ctprvn_code_nm is highly overall correlated with ctprvn_code and 2 other fieldsHigh correlation
ptemnt_begin_time has 38 (38.0%) missing valuesMissing
ptemnt_end_time has 38 (38.0%) missing valuesMissing
rcrit_begin_ymd has 55 (55.0%) missing valuesMissing
rcrit_end_ymd has 55 (55.0%) missing valuesMissing
act_progrm_sn has unique valuesUnique
regist_dt has unique valuesUnique
updt_dt has unique valuesUnique
all_partcptn_nmpr_co has 2 (2.0%) zerosZeros

Reproduction

Analysis started2023-12-10 10:08:04.902575
Analysis finished2023-12-10 10:08:24.948564
Duration20.05 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

act_progrm_sn
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct100
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean358866.08
Minimum249820
Maximum362620
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T19:08:25.080293image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum249820
5-th percentile359950.9
Q1360095.75
median360806.5
Q3362062.25
95-th percentile362549.35
Maximum362620
Range112800
Interquartile range (IQR)1966.5

Descriptive statistics

Standard deviation15683.178
Coefficient of variation (CV)0.043702035
Kurtosis47.040386
Mean358866.08
Median Absolute Deviation (MAD)791.5
Skewness-6.9212571
Sum35886608
Variance2.4596207 × 108
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T19:08:25.701915image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
362586 1
 
1.0%
360082 1
 
1.0%
360910 1
 
1.0%
360817 1
 
1.0%
360486 1
 
1.0%
360364 1
 
1.0%
360096 1
 
1.0%
360080 1
 
1.0%
360024 1
 
1.0%
360025 1
 
1.0%
Other values (90) 90
90.0%
ValueCountFrequency (%)
249820 1
1.0%
249858 1
1.0%
358933 1
1.0%
359948 1
1.0%
359949 1
1.0%
359951 1
1.0%
359952 1
1.0%
359953 1
1.0%
359954 1
1.0%
360009 1
1.0%
ValueCountFrequency (%)
362620 1
1.0%
362617 1
1.0%
362586 1
1.0%
362557 1
1.0%
362556 1
1.0%
362549 1
1.0%
362478 1
1.0%
362469 1
1.0%
362468 1
1.0%
362363 1
1.0%
Distinct78
Distinct (%)78.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T19:08:26.275361image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length55
Median length31
Mean length19.08
Min length4

Characters and Unicode

Total characters1908
Distinct characters323
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

Unique71 ?
Unique (%)71.0%

Sample

1st row2021 청소년응급처치교육 "골든타임"
2nd row폴짝폴짝 음악줄넘기
3rd row모바일 오리엔티어링
4th row청소년 건강관리 프로젝트 「건강해GYM, PAPS TV」
5th row2021 꼼지락발전소 재미어트 챌린지 1기 모집
ValueCountFrequency (%)
2020년 18
 
5.4%
학교밖창의더하기(클라이밍 15
 
4.5%
9월 9
 
2.7%
청소년 8
 
2.4%
7
 
2.1%
8월 6
 
1.8%
5
 
1.5%
호신술 5
 
1.5%
청소년어울림마당 5
 
1.5%
스포츠클라이밍 5
 
1.5%
Other values (186) 252
75.2%
2023-12-10T19:08:27.025647image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
237
 
12.4%
2 72
 
3.8%
60
 
3.1%
0 56
 
2.9%
38
 
2.0%
38
 
2.0%
36
 
1.9%
32
 
1.7%
31
 
1.6%
29
 
1.5%
Other values (313) 1279
67.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1321
69.2%
Space Separator 237
 
12.4%
Decimal Number 176
 
9.2%
Other Punctuation 39
 
2.0%
Uppercase Letter 34
 
1.8%
Close Punctuation 29
 
1.5%
Open Punctuation 29
 
1.5%
Lowercase Letter 24
 
1.3%
Dash Punctuation 9
 
0.5%
Final Punctuation 5
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
60
 
4.5%
38
 
2.9%
38
 
2.9%
36
 
2.7%
32
 
2.4%
31
 
2.3%
29
 
2.2%
28
 
2.1%
26
 
2.0%
25
 
1.9%
Other values (258) 978
74.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
O 4
11.8%
Y 3
 
8.8%
T 3
 
8.8%
P 3
 
8.8%
B 3
 
8.8%
L 2
 
5.9%
D 2
 
5.9%
H 2
 
5.9%
U 2
 
5.9%
S 2
 
5.9%
Other values (7) 8
23.5%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 10
41.7%
a 2
 
8.3%
m 2
 
8.3%
r 2
 
8.3%
n 2
 
8.3%
o 1
 
4.2%
p 1
 
4.2%
u 1
 
4.2%
h 1
 
4.2%
g 1
 
4.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 72
40.9%
0 56
31.8%
1 16
 
9.1%
3 13
 
7.4%
9 10
 
5.7%
8 6
 
3.4%
5 2
 
1.1%
4 1
 
0.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
" 15
38.5%
' 14
35.9%
, 3
 
7.7%
. 3
 
7.7%
! 2
 
5.1%
/ 1
 
2.6%
? 1
 
2.6%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 24
82.8%
] 4
 
13.8%
1
 
3.4%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 24
82.8%
[ 4
 
13.8%
1
 
3.4%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
3
60.0%
2
40.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
3
60.0%
2
40.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
237
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 9
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1317
69.0%
Common 529
27.7%
Latin 58
 
3.0%
Han 4
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
60
 
4.6%
38
 
2.9%
38
 
2.9%
36
 
2.7%
32
 
2.4%
31
 
2.4%
29
 
2.2%
28
 
2.1%
26
 
2.0%
25
 
1.9%
Other values (257) 974
74.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 10
17.2%
O 4
 
6.9%
Y 3
 
5.2%
T 3
 
5.2%
P 3
 
5.2%
B 3
 
5.2%
L 2
 
3.4%
a 2
 
3.4%
m 2
 
3.4%
r 2
 
3.4%
Other values (18) 24
41.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
237
44.8%
2 72
 
13.6%
0 56
 
10.6%
) 24
 
4.5%
( 24
 
4.5%
1 16
 
3.0%
" 15
 
2.8%
' 14
 
2.6%
3 13
 
2.5%
9 10
 
1.9%
Other values (17) 48
 
9.1%
Han
ValueCountFrequency (%)
4
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1317
69.0%
ASCII 575
30.1%
Punctuation 10
 
0.5%
CJK Compat Ideographs 4
 
0.2%
None 2
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
237
41.2%
2 72
 
12.5%
0 56
 
9.7%
) 24
 
4.2%
( 24
 
4.2%
1 16
 
2.8%
" 15
 
2.6%
' 14
 
2.4%
3 13
 
2.3%
e 10
 
1.7%
Other values (39) 94
 
16.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
60
 
4.6%
38
 
2.9%
38
 
2.9%
36
 
2.7%
32
 
2.4%
31
 
2.4%
29
 
2.2%
28
 
2.1%
26
 
2.0%
25
 
1.9%
Other values (257) 974
74.0%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
4
100.0%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
3
30.0%
3
30.0%
2
20.0%
2
20.0%
None
ValueCountFrequency (%)
1
50.0%
1
50.0%

actpd_begin_ymd
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct62
Distinct (%)62.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean20204971
Minimum20200101
Maximum20210522
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T19:08:27.421164image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum20200101
5-th percentile20200815
Q120200916
median20201025
Q320210346
95-th percentile20210505
Maximum20210522
Range10421
Interquartile range (IQR)9429.25

Descriptive statistics

Standard deviation4715.4082
Coefficient of variation (CV)0.00023337861
Kurtosis-1.9523511
Mean20204971
Median Absolute Deviation (MAD)208
Skewness0.28427271
Sum2.0204971 × 109
Variance22235074
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T19:08:27.720425image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
20200919 6
 
6.0%
20210413 5
 
5.0%
20210410 5
 
5.0%
20200912 4
 
4.0%
20210501 3
 
3.0%
20200926 3
 
3.0%
20210508 3
 
3.0%
20210112 3
 
3.0%
20200917 3
 
3.0%
20210301 3
 
3.0%
Other values (52) 62
62.0%
ValueCountFrequency (%)
20200101 1
1.0%
20200102 2
2.0%
20200811 1
1.0%
20200813 1
1.0%
20200815 1
1.0%
20200816 1
1.0%
20200818 1
1.0%
20200820 1
1.0%
20200822 1
1.0%
20200825 1
1.0%
ValueCountFrequency (%)
20210522 1
 
1.0%
20210509 1
 
1.0%
20210508 3
3.0%
20210505 1
 
1.0%
20210503 1
 
1.0%
20210501 3
3.0%
20210417 1
 
1.0%
20210413 5
5.0%
20210410 5
5.0%
20210407 1
 
1.0%

actpd_end_ymd
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct72
Distinct (%)72.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean20205075
Minimum20200128
Maximum20211231
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T19:08:28.108795image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum20200128
5-th percentile20200815
Q120200919
median20201166
Q320210508
95-th percentile20211126
Maximum20211231
Range11103
Interquartile range (IQR)9589.25

Descriptive statistics

Standard deviation4802.0071
Coefficient of variation (CV)0.00023766341
Kurtosis-1.9434269
Mean20205075
Median Absolute Deviation (MAD)349.5
Skewness0.28899464
Sum2.0205075 × 109
Variance23059272
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T19:08:28.512471image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
20211231 5
 
5.0%
20200912 5
 
5.0%
20200926 5
 
5.0%
20200919 4
 
4.0%
20210612 3
 
3.0%
20210313 3
 
3.0%
20201010 3
 
3.0%
20210615 3
 
3.0%
20201219 3
 
3.0%
20210226 2
 
2.0%
Other values (62) 64
64.0%
ValueCountFrequency (%)
20200128 1
1.0%
20200201 1
1.0%
20200331 1
1.0%
20200811 1
1.0%
20200813 1
1.0%
20200815 1
1.0%
20200816 1
1.0%
20200818 1
1.0%
20200820 1
1.0%
20200822 1
1.0%
ValueCountFrequency (%)
20211231 5
5.0%
20211120 1
 
1.0%
20210717 1
 
1.0%
20210630 1
 
1.0%
20210626 1
 
1.0%
20210625 2
 
2.0%
20210617 1
 
1.0%
20210615 3
3.0%
20210612 3
3.0%
20210605 1
 
1.0%

ptemnt_begin_time
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  MISSING 

Distinct13
Distinct (%)21.0%
Missing38
Missing (%)38.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1470
Minimum900
Maximum1930
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T19:08:28.738705image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum900
5-th percentile1000
Q11000
median1500
Q31830
95-th percentile1930
Maximum1930
Range1030
Interquartile range (IQR)830

Descriptive statistics

Standard deviation377.48955
Coefficient of variation (CV)0.25679561
Kurtosis-1.5627902
Mean1470
Median Absolute Deviation (MAD)430
Skewness-0.13673183
Sum91140
Variance142498.36
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T19:08:28.954331image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=13)
ValueCountFrequency (%)
1000 16
16.0%
1930 15
 
15.0%
1600 6
 
6.0%
1400 4
 
4.0%
1700 4
 
4.0%
1500 4
 
4.0%
1300 3
 
3.0%
1800 3
 
3.0%
900 2
 
2.0%
1830 2
 
2.0%
Other values (3) 3
 
3.0%
(Missing) 38
38.0%
ValueCountFrequency (%)
900 2
 
2.0%
1000 16
16.0%
1100 1
 
1.0%
1130 1
 
1.0%
1200 1
 
1.0%
1300 3
 
3.0%
1400 4
 
4.0%
1500 4
 
4.0%
1600 6
 
6.0%
1700 4
 
4.0%
ValueCountFrequency (%)
1930 15
15.0%
1830 2
 
2.0%
1800 3
 
3.0%
1700 4
 
4.0%
1600 6
 
6.0%
1500 4
 
4.0%
1400 4
 
4.0%
1300 3
 
3.0%
1200 1
 
1.0%
1130 1
 
1.0%

ptemnt_end_time
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  MISSING 

Distinct13
Distinct (%)21.0%
Missing38
Missing (%)38.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1654.3548
Minimum1000
Maximum2030
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T19:08:29.170962image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1000
5-th percentile1050
Q11325
median1700
Q32022.5
95-th percentile2030
Maximum2030
Range1030
Interquartile range (IQR)697.5

Descriptive statistics

Standard deviation349.5178
Coefficient of variation (CV)0.21127136
Kurtosis-1.1710218
Mean1654.3548
Median Absolute Deviation (MAD)330
Skewness-0.49678532
Sum102570
Variance122162.69
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T19:08:29.409828image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=13)
ValueCountFrequency (%)
2030 16
16.0%
1800 8
 
8.0%
1600 7
 
7.0%
1200 6
 
6.0%
1700 5
 
5.0%
1150 4
 
4.0%
1050 4
 
4.0%
2000 3
 
3.0%
1930 3
 
3.0%
1500 3
 
3.0%
Other values (3) 3
 
3.0%
(Missing) 38
38.0%
ValueCountFrequency (%)
1000 1
 
1.0%
1050 4
4.0%
1150 4
4.0%
1200 6
6.0%
1300 1
 
1.0%
1400 1
 
1.0%
1500 3
 
3.0%
1600 7
7.0%
1700 5
5.0%
1800 8
8.0%
ValueCountFrequency (%)
2030 16
16.0%
2000 3
 
3.0%
1930 3
 
3.0%
1800 8
8.0%
1700 5
 
5.0%
1600 7
7.0%
1500 3
 
3.0%
1400 1
 
1.0%
1300 1
 
1.0%
1200 6
 
6.0%

rcrit_se_code
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct3
Distinct (%)3.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
67002
45 
67003
36 
67001
19 

Length

Max length5
Median length5
Mean length5
Min length5

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row67002
2nd row67001
3rd row67003
4th row67002
5th row67003

Common Values

ValueCountFrequency (%)
67002 45
45.0%
67003 36
36.0%
67001 19
19.0%

Length

2023-12-10T19:08:29.665945image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T19:08:29.841251image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
67002 45
45.0%
67003 36
36.0%
67001 19
19.0%

rcrit_se_code_nm
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct3
Distinct (%)3.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
직접입력
45 
상시모집
36 
모집마감
19 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row직접입력
2nd row모집마감
3rd row상시모집
4th row직접입력
5th row상시모집

Common Values

ValueCountFrequency (%)
직접입력 45
45.0%
상시모집 36
36.0%
모집마감 19
19.0%

Length

2023-12-10T19:08:30.074734image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T19:08:30.284479image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
직접입력 45
45.0%
상시모집 36
36.0%
모집마감 19
19.0%

rcrit_begin_ymd
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  MISSING 

Distinct40
Distinct (%)88.9%
Missing55
Missing (%)55.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean20206152
Minimum20200716
Maximum20210505
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T19:08:30.580916image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum20200716
5-th percentile20200811
Q120200925
median20210202
Q320210326
95-th percentile20210414
Maximum20210505
Range9789
Interquartile range (IQR)9401

Descriptive statistics

Standard deviation4725.5181
Coefficient of variation (CV)0.00023386532
Kurtosis-2.0364657
Mean20206152
Median Absolute Deviation (MAD)212
Skewness-0.23184739
Sum9.0927684 × 108
Variance22330521
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T19:08:30.826425image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=40)
ValueCountFrequency (%)
20200811 3
 
3.0%
20210326 3
 
3.0%
20210310 2
 
2.0%
20201031 1
 
1.0%
20201007 1
 
1.0%
20201022 1
 
1.0%
20201020 1
 
1.0%
20201006 1
 
1.0%
20201008 1
 
1.0%
20200925 1
 
1.0%
Other values (30) 30
30.0%
(Missing) 55
55.0%
ValueCountFrequency (%)
20200716 1
 
1.0%
20200730 1
 
1.0%
20200811 3
3.0%
20200812 1
 
1.0%
20200826 1
 
1.0%
20200901 1
 
1.0%
20200908 1
 
1.0%
20200915 1
 
1.0%
20200917 1
 
1.0%
20200925 1
 
1.0%
ValueCountFrequency (%)
20210505 1
 
1.0%
20210423 1
 
1.0%
20210414 1
 
1.0%
20210412 1
 
1.0%
20210410 1
 
1.0%
20210407 1
 
1.0%
20210405 1
 
1.0%
20210404 1
 
1.0%
20210401 1
 
1.0%
20210326 3
3.0%

rcrit_end_ymd
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  MISSING 

Distinct35
Distinct (%)77.8%
Missing55
Missing (%)55.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean20206401
Minimum20200814
Maximum20211231
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T19:08:31.079604image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum20200814
5-th percentile20200821
Q120201017
median20210227
Q320210409
95-th percentile20210519
Maximum20211231
Range10417
Interquartile range (IQR)9392

Descriptive statistics

Standard deviation4714.5461
Coefficient of variation (CV)0.00023331944
Kurtosis-1.9794761
Mean20206401
Median Absolute Deviation (MAD)288
Skewness-0.32316312
Sum9.0928804 × 108
Variance22226945
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T19:08:31.322804image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=35)
ValueCountFrequency (%)
20210329 4
 
4.0%
20210423 2
 
2.0%
20210227 2
 
2.0%
20201030 2
 
2.0%
20200814 2
 
2.0%
20200916 2
 
2.0%
20200821 2
 
2.0%
20210416 2
 
2.0%
20200917 1
 
1.0%
20200919 1
 
1.0%
Other values (25) 25
25.0%
(Missing) 55
55.0%
ValueCountFrequency (%)
20200814 2
2.0%
20200821 2
2.0%
20200829 1
1.0%
20200905 1
1.0%
20200916 2
2.0%
20200917 1
1.0%
20200919 1
1.0%
20200930 1
1.0%
20201017 1
1.0%
20201021 1
1.0%
ValueCountFrequency (%)
20211231 1
1.0%
20210526 1
1.0%
20210520 1
1.0%
20210515 1
1.0%
20210428 1
1.0%
20210426 1
1.0%
20210423 2
2.0%
20210416 2
2.0%
20210412 1
1.0%
20210409 1
1.0%

rcritclos_sttus_at
Boolean

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
False
100 
ValueCountFrequency (%)
False 100
100.0%
2023-12-10T19:08:31.487781image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

progrm_relm_code
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
59001
100 

Length

Max length5
Median length5
Mean length5
Min length5

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row59001
2nd row59001
3rd row59001
4th row59001
5th row59001

Common Values

ValueCountFrequency (%)
59001 100
100.0%

Length

2023-12-10T19:08:31.647975image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T19:08:31.803234image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
59001 100
100.0%

progrm_relm_code_nm
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
건강/스포츠
100 

Length

Max length6
Median length6
Mean length6
Min length6

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row건강/스포츠
2nd row건강/스포츠
3rd row건강/스포츠
4th row건강/스포츠
5th row건강/스포츠

Common Values

ValueCountFrequency (%)
건강/스포츠 100
100.0%

Length

2023-12-10T19:08:31.979461image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T19:08:32.143302image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
건강/스포츠 100
100.0%

ctprvn_code
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct12
Distinct (%)12.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean20008.02
Minimum20001
Maximum20017
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T19:08:32.297686image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum20001
5-th percentile20001
Q120002
median20009
Q320012
95-th percentile20017
Maximum20017
Range16
Interquartile range (IQR)10

Descriptive statistics

Standard deviation5.2742561
Coefficient of variation (CV)0.0002636071
Kurtosis-1.4477786
Mean20008.02
Median Absolute Deviation (MAD)5
Skewness-0.0017730333
Sum2000802
Variance27.817778
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T19:08:32.629583image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=12)
ValueCountFrequency (%)
20002 25
25.0%
20012 14
14.0%
20011 14
14.0%
20001 8
 
8.0%
20009 6
 
6.0%
20017 6
 
6.0%
20015 5
 
5.0%
20014 5
 
5.0%
20008 5
 
5.0%
20006 5
 
5.0%
Other values (2) 7
 
7.0%
ValueCountFrequency (%)
20001 8
 
8.0%
20002 25
25.0%
20003 4
 
4.0%
20006 5
 
5.0%
20008 5
 
5.0%
20009 6
 
6.0%
20011 14
14.0%
20012 14
14.0%
20013 3
 
3.0%
20014 5
 
5.0%
ValueCountFrequency (%)
20017 6
6.0%
20015 5
 
5.0%
20014 5
 
5.0%
20013 3
 
3.0%
20012 14
14.0%
20011 14
14.0%
20009 6
6.0%
20008 5
 
5.0%
20006 5
 
5.0%
20003 4
 
4.0%

ctprvn_code_nm
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct12
Distinct (%)12.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
부산광역시
25 
전라북도
14 
충청남도
14 
서울특별시
강원도
Other values (7)
33 

Length

Max length7
Median length5
Mean length4.49
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row경상남도
2nd row경상북도
3rd row경기도
4th row경기도
5th row대구광역시

Common Values

ValueCountFrequency (%)
부산광역시 25
25.0%
전라북도 14
14.0%
충청남도 14
14.0%
서울특별시 8
 
8.0%
강원도 6
 
6.0%
세종특별자치시 6
 
6.0%
경상남도 5
 
5.0%
경상북도 5
 
5.0%
경기도 5
 
5.0%
대전광역시 5
 
5.0%
Other values (2) 7
 
7.0%

Length

2023-12-10T19:08:32.905738image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
부산광역시 25
25.0%
전라북도 14
14.0%
충청남도 14
14.0%
서울특별시 8
 
8.0%
강원도 6
 
6.0%
세종특별자치시 6
 
6.0%
경상남도 5
 
5.0%
경상북도 5
 
5.0%
경기도 5
 
5.0%
대전광역시 5
 
5.0%
Other values (2) 7
 
7.0%

regist_dt
Date

UNIQUE 

Distinct100
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
Minimum2019-12-27 10:28:32
Maximum2021-04-30 09:43:43
2023-12-10T19:08:33.231575image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T19:08:33.509787image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

updt_dt
Date

UNIQUE 

Distinct100
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
Minimum2019-12-27 10:28:32
Maximum2021-04-30 09:47:40
2023-12-10T19:08:33.744086image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T19:08:33.981202image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

all_partcptn_nmpr_co
Real number (ℝ)

ZEROS 

Distinct26
Distinct (%)26.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean57.24
Minimum0
Maximum695
Zeros2
Zeros (%)2.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T19:08:34.327227image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile4.95
Q110
median15
Q342
95-th percentile300
Maximum695
Range695
Interquartile range (IQR)32

Descriptive statistics

Standard deviation109.34092
Coefficient of variation (CV)1.9102187
Kurtosis14.088569
Mean57.24
Median Absolute Deviation (MAD)5
Skewness3.4608955
Sum5724
Variance11955.437
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T19:08:34.558402image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=26)
ValueCountFrequency (%)
10 36
36.0%
20 15
15.0%
100 8
 
8.0%
15 6
 
6.0%
300 4
 
4.0%
4 3
 
3.0%
30 3
 
3.0%
120 3
 
3.0%
8 2
 
2.0%
50 2
 
2.0%
Other values (16) 18
18.0%
ValueCountFrequency (%)
0 2
 
2.0%
4 3
 
3.0%
5 2
 
2.0%
6 1
 
1.0%
7 1
 
1.0%
8 2
 
2.0%
10 36
36.0%
12 1
 
1.0%
14 1
 
1.0%
15 6
 
6.0%
ValueCountFrequency (%)
695 1
 
1.0%
500 1
 
1.0%
350 1
 
1.0%
300 4
4.0%
288 1
 
1.0%
200 1
 
1.0%
150 1
 
1.0%
120 3
 
3.0%
100 8
8.0%
60 1
 
1.0%
Distinct75
Distinct (%)75.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T19:08:35.150441image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length694
Median length192
Mean length86.03
Min length1

Characters and Unicode

Total characters8603
Distinct characters489
Distinct categories13 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks8 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique68 ?
Unique (%)68.0%

Sample

1st row2021 청소년응급처치교육 "골든타임"
2nd row? 방학기간을 이용하여 평소 시간적인 여유와 다양한 체험의 기회가 없는 청소년들을 대상으로 단기간 효과적인 프로그램 운영 ? 청소년재단 프로그램 체험기회를 통하여 청소년들의 잠재능력과 소질 계발
3rd row야외 활동이 그립다면 당장 오슈! 냉큼 오슈! 청소년들을 위한 최고의 야외 플레이! 모바일 오리엔티어링!
4th row? 운영형태: 혼합(대면+비대면) ? 기 간: 2021. 5. ~ 11. ? 장 소 : 권선청소년수련관, 온라인, 참가자 집 ?수련관 : 사전·사후 활동, PAPS 측정, 교육 및 클립영상 제작 ?온라인 : 오리엔테이션, 전문교육, 영상제작 및 피드백, 캠페인 진행 ?개 별 : 홈트레이닝 프로젝트 및 인증, 홈트레이닝 피드백 진행 ? 대 상 : 16명(11~13세) ? 주요내용 ?O T : 혼합형태 프로그램, 일정, 세부내용 등 안내 및 관계형성 ?설문측정 : 자기신체평가, PAPS 측정, 건강·자기관리 인식도 ?전문교육 : PAPS, 운동영역별 홈트레이닝, 영상제작 및 피드백 ?체험활동 : 홈트레이닝, 클립영상 제작 ?캠 페 인 : 제작영상 토대로 캠페인 구상 및 진행
5th row매주 업로드 되는 동영상과 함께 소도구를 활용한 단체 비대면 홈트레이닝 활동 및 전문가와 함께 하는 현장 활동 프로그램
ValueCountFrequency (%)
97
 
5.4%
24
 
1.3%
청소년 23
 
1.3%
21
 
1.2%
17
 
0.9%
학교밖창의더하기(클라이밍 15
 
0.8%
13
 
0.7%
있는 12
 
0.7%
10
 
0.6%
10
 
0.6%
Other values (915) 1554
86.5%
2023-12-10T19:08:36.275476image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2070
 
24.1%
. 143
 
1.7%
1 136
 
1.6%
0 134
 
1.6%
: 126
 
1.5%
123
 
1.4%
2 116
 
1.3%
108
 
1.3%
106
 
1.2%
104
 
1.2%
Other values (479) 5437
63.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 5050
58.7%
Space Separator 2070
24.1%
Decimal Number 555
 
6.5%
Other Punctuation 479
 
5.6%
Close Punctuation 100
 
1.2%
Lowercase Letter 93
 
1.1%
Open Punctuation 87
 
1.0%
Uppercase Letter 64
 
0.7%
Math Symbol 46
 
0.5%
Other Symbol 23
 
0.3%
Other values (3) 36
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
123
 
2.4%
108
 
2.1%
106
 
2.1%
104
 
2.1%
85
 
1.7%
80
 
1.6%
76
 
1.5%
73
 
1.4%
69
 
1.4%
65
 
1.3%
Other values (395) 4161
82.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 16
17.2%
a 7
 
7.5%
t 7
 
7.5%
w 6
 
6.5%
g 6
 
6.5%
i 5
 
5.4%
o 5
 
5.4%
p 5
 
5.4%
h 5
 
5.4%
m 4
 
4.3%
Other values (12) 27
29.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 11
17.2%
O 10
15.6%
T 5
 
7.8%
A 4
 
6.2%
S 4
 
6.2%
L 3
 
4.7%
Y 3
 
4.7%
I 3
 
4.7%
U 2
 
3.1%
H 2
 
3.1%
Other values (11) 17
26.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 143
29.9%
: 126
26.3%
, 64
13.4%
? 35
 
7.3%
/ 27
 
5.6%
23
 
4.8%
! 22
 
4.6%
· 15
 
3.1%
' 7
 
1.5%
" 7
 
1.5%
Other values (3) 10
 
2.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 136
24.5%
0 134
24.1%
2 116
20.9%
3 51
 
9.2%
4 27
 
4.9%
6 26
 
4.7%
9 24
 
4.3%
5 16
 
2.9%
8 14
 
2.5%
7 11
 
2.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 42
91.3%
+ 2
 
4.3%
> 1
 
2.2%
< 1
 
2.2%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 98
98.0%
] 1
 
1.0%
1
 
1.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 85
97.7%
[ 1
 
1.1%
1
 
1.1%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
21
91.3%
2
 
8.7%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
5
55.6%
4
44.4%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
4
50.0%
4
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2070
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 19
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 5045
58.6%
Common 3396
39.5%
Latin 157
 
1.8%
Han 5
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
123
 
2.4%
108
 
2.1%
106
 
2.1%
104
 
2.1%
85
 
1.7%
80
 
1.6%
76
 
1.5%
73
 
1.4%
69
 
1.4%
65
 
1.3%
Other values (393) 4156
82.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 16
 
10.2%
P 11
 
7.0%
O 10
 
6.4%
a 7
 
4.5%
t 7
 
4.5%
w 6
 
3.8%
g 6
 
3.8%
T 5
 
3.2%
i 5
 
3.2%
o 5
 
3.2%
Other values (33) 79
50.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
2070
61.0%
. 143
 
4.2%
1 136
 
4.0%
0 134
 
3.9%
: 126
 
3.7%
2 116
 
3.4%
) 98
 
2.9%
( 85
 
2.5%
, 64
 
1.9%
3 51
 
1.5%
Other values (31) 373
 
11.0%
Han
ValueCountFrequency (%)
4
80.0%
1
 
20.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 5045
58.6%
ASCII 3467
40.3%
None 40
 
0.5%
Punctuation 23
 
0.3%
Geometric Shapes 21
 
0.2%
CJK Compat Ideographs 4
 
< 0.1%
Misc Symbols 2
 
< 0.1%
CJK 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2070
59.7%
. 143
 
4.1%
1 136
 
3.9%
0 134
 
3.9%
: 126
 
3.6%
2 116
 
3.3%
) 98
 
2.8%
( 85
 
2.5%
, 64
 
1.8%
3 51
 
1.5%
Other values (63) 444
 
12.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
123
 
2.4%
108
 
2.1%
106
 
2.1%
104
 
2.1%
85
 
1.7%
80
 
1.6%
76
 
1.5%
73
 
1.4%
69
 
1.4%
65
 
1.3%
Other values (393) 4156
82.4%
None
ValueCountFrequency (%)
23
57.5%
· 15
37.5%
1
 
2.5%
1
 
2.5%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
21
100.0%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
6
26.1%
5
21.7%
4
17.4%
4
17.4%
4
17.4%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
4
100.0%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%
Distinct78
Distinct (%)78.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T19:08:36.896999image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length1024
Median length367
Mean length228.97
Min length1

Characters and Unicode

Total characters22897
Distinct characters664
Distinct categories15 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks10 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique72 ?
Unique (%)72.0%

Sample

1st row1.프로그램 개요 ? 사 업 명: 2021 청소년응급처치교육 「골든타임」 ? 사업일시: 2021. 5. 22.(토), 09:30~11:30 ? 모집대상: 관내 초등학생(4~6학년) 청소년 ? 모집인원: 20명 ? 주요내용 : 양산시청소년문화의집 다목적실(웅상문화체육센터 4층) ? 주최/주관: 양산시/양산시청소년문화의집 ※ 코로나19 상황에 따라 프로그램 축소운영 및 취소 될 수 있습니다. 2. 참가자 모집 ? 모집기간: 2021. 5. 20.(목) 18시 까지 ? 모집대상: 관내 초등학생(4~6학년) 청소년 ? 모집인원: 20명(선착순 접수) ? 접수방법: 구글폼 작성 http://bit.ly/청소년응급처치교육 3.문의 ? 양산시청소년문화의집 (웅상문화체육센터 4층) TEL. 055-392-5995~7 ※ 코로나 19 바이러스 예방 관련사항 - 마스크 미착용시 프로그램 참가 불가 - 참가자 체온측정 및 위생관리 진행 - 사회적 거리 유지(최소 1m)
2nd row? 청소년의 잠재적 재능계발 및 진로체험 프로그램을 통한 자기효능감 증진 ? 방학특강을 이용한 청소년 수요조사와 향후 프로그램 개발 및 평가
3rd row-
4th row■ 추진방향 ? 청소년이 쉽게 참여할 수 있는 놀이와 참여 통한 건강관리 프로그램 보급 ? 온라인 플랫폼을 건강관리 프로그램과 접목하여 안전성과 집중도 향상 ? 건강관리에 대한 학습적인 측면 보다는, 건강관리의 필요성에 대한 인식과 태도, 정서적 측면 향상 ■ 목적 ? play-based learning: PAPS와 건강관리에 대한 전문적인 지식을 놀이와 제작, 조별 활동 통한 청소년 활동프로그램으로 재해석 ? 홈트레이닝과 미디어 활용, PAPS 신체요인별 운동을 일상생활에서 찾아 보는 활동을 통한 건강관리에 대한 쉽고 재미있는 접근 ? 청소년지도사, 생활체육지도사, 방송사 영상전문가의 체계적·전문적 지원을 통한 자기관리와 건강관리에 대한 중요성·긍정적 인식 향상 ■ 목표 · 측정 중심의 PAPS(학생건강체력평가) 방식이 아닌, ‘홈트레이닝’ 이라는 현 시대 흐름에 맞는 체력요인별 신체활동을 통해 청소년 들에게 PAPS의 참 목적과 건강관리 중요성을 깨닫게 함 -> · PAPS와 건강관리 홈트레이닝 특강과 체험 프로그램 운영 · 전문지도자를 통한 PAPS 교육과 체험 활동 체험으로 건강한 자기 관리 필요성 체득 및 건강한 신체 단련 ->· 자기신체평가 및 체력요인별 PAPS 기록 향상 · 프로그램 효과성 및 건강·자기 관리 조사 긍정적 결과 도출 · 청소년이 직접 PAPS와 건강관리의 중요성을 알리는 문화 확산 ->· PAPS 관련 홈트레이닝 영상 제작 · 영상 활용 온라인 캠페인 실시
5th row<꼼지락발전소 재미어트 챌린지> 1. 운동을 못해도, 몰라도, 도구가 없다는 핑계? 상관 NO! 그냥 의지만 갖고와!!! 다알려주고 다 준다!! 2. 동영상을 통한 쉽고 재밌는 운동 배우기! 3. 4주+1주(중간점검을 통한 현장 전문가 교정 프로그램) 운동일지를 제출하면 자신의 운동앨범, 건강키트 증정까지!! 여러분 작년에 5분만에 접수신청이 끝났던 재미어트 챌린지가 드디어 올 해 다시 돌아왔습니다.. 그것도.. 아주 아주 업그레이드 되어서!! 올해는 작년 프로그램을 보완하여 상·하반기 기수별로 모집할 예정이며 올해는 선착순이 아닌 참여자들의 신청서를 통해 선발하여 진행될 예정이오니 꼼꼼하게 확인하여 신청해주세요^^ <재미어트 챌린지 1기 안내사항> 접수기간 : 04. 08.(목)~04. 30.(금) 운영기간 : 05. 08.~06. 05. 매주 토요일 오후 15:00 (영상 업로드) 대 상 : 초·중·고등학생 총 20명 장 소 : 가정 또는 개인장소(전문가와 함께하는 중간점검 프로그램은 꼼지락발전소에서 진행) 진행방법 : 네이버 밴드 동영상 업로드를 통한 홈 트레이닝 실시, 개별 운동 인증활동을 통한 실시간 피드백 활동 참여방법 : 홈페이지 또는 QR코드를 통한 신청 혜 택 : 각종 운동 소도구, 사전·사후 인바디 측정,전문가 피드백, 운동앨범, 수료 건강키트 증정 참 가 비 : 무료!!!!!!!! 문 의 : 070-4773-3677(활동운영팀 김현곤) 홈페이지 : www.꼼지.com
ValueCountFrequency (%)
393
 
8.0%
75
 
1.5%
57
 
1.2%
47
 
1.0%
청소년 38
 
0.8%
1 31
 
0.6%
2 31
 
0.6%
통한 26
 
0.5%
대회 24
 
0.5%
매주 23
 
0.5%
Other values (2242) 4174
84.9%
2023-12-10T19:08:38.451805image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
6162
26.9%
0 415
 
1.8%
1 394
 
1.7%
. 379
 
1.7%
: 377
 
1.6%
2 280
 
1.2%
248
 
1.1%
) 237
 
1.0%
( 215
 
0.9%
210
 
0.9%
Other values (654) 13980
61.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 12190
53.2%
Space Separator 6162
26.9%
Decimal Number 1757
 
7.7%
Other Punctuation 1299
 
5.7%
Lowercase Letter 403
 
1.8%
Close Punctuation 246
 
1.1%
Open Punctuation 224
 
1.0%
Dash Punctuation 174
 
0.8%
Math Symbol 162
 
0.7%
Uppercase Letter 150
 
0.7%
Other values (5) 130
 
0.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
248
 
2.0%
210
 
1.7%
209
 
1.7%
198
 
1.6%
182
 
1.5%
182
 
1.5%
162
 
1.3%
157
 
1.3%
156
 
1.3%
156
 
1.3%
Other values (546) 10330
84.7%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 48
 
11.9%
t 46
 
11.4%
o 30
 
7.4%
n 27
 
6.7%
m 23
 
5.7%
a 23
 
5.7%
r 23
 
5.7%
p 21
 
5.2%
h 21
 
5.2%
w 18
 
4.5%
Other values (16) 123
30.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 26
17.3%
S 16
 
10.7%
L 15
 
10.0%
A 14
 
9.3%
T 10
 
6.7%
O 7
 
4.7%
E 7
 
4.7%
G 5
 
3.3%
Y 5
 
3.3%
C 5
 
3.3%
Other values (14) 40
26.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 379
29.2%
: 377
29.0%
, 160
12.3%
/ 90
 
6.9%
68
 
5.2%
* 51
 
3.9%
? 50
 
3.8%
· 48
 
3.7%
! 33
 
2.5%
15
 
1.2%
Other values (7) 28
 
2.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 415
23.6%
1 394
22.4%
2 280
15.9%
3 180
10.2%
4 114
 
6.5%
5 97
 
5.5%
9 87
 
5.0%
6 77
 
4.4%
8 59
 
3.4%
7 54
 
3.1%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
69
67.6%
22
 
21.6%
3
 
2.9%
2
 
2.0%
2
 
2.0%
2
 
2.0%
1
 
1.0%
1
 
1.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 137
84.6%
10
 
6.2%
> 8
 
4.9%
+ 4
 
2.5%
< 2
 
1.2%
1
 
0.6%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
1
25.0%
1
25.0%
1
25.0%
1
25.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 237
96.3%
] 7
 
2.8%
2
 
0.8%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 215
96.0%
[ 7
 
3.1%
2
 
0.9%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
7
87.5%
1
 
12.5%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
5
83.3%
1
 
16.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
6162
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 174
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
^ 10
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 12186
53.2%
Common 10154
44.3%
Latin 553
 
2.4%
Han 4
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
248
 
2.0%
210
 
1.7%
209
 
1.7%
198
 
1.6%
182
 
1.5%
182
 
1.5%
162
 
1.3%
157
 
1.3%
156
 
1.3%
156
 
1.3%
Other values (545) 10326
84.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
6162
60.7%
0 415
 
4.1%
1 394
 
3.9%
. 379
 
3.7%
: 377
 
3.7%
2 280
 
2.8%
) 237
 
2.3%
( 215
 
2.1%
3 180
 
1.8%
- 174
 
1.7%
Other values (48) 1341
 
13.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 48
 
8.7%
t 46
 
8.3%
o 30
 
5.4%
n 27
 
4.9%
P 26
 
4.7%
m 23
 
4.2%
a 23
 
4.2%
r 23
 
4.2%
p 21
 
3.8%
h 21
 
3.8%
Other values (40) 265
47.9%
Han
ValueCountFrequency (%)
4
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 12186
53.2%
ASCII 10441
45.6%
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0.5%
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Missing values

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Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
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Sample

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03625862021 청소년응급처치교육 "골든타임"2021052220210522900120067002직접입력2021042320210520N59001건강/스포츠20015경상남도2021-04-29 11:17:11.02021-04-29 11:17:11.0202021 청소년응급처치교육 "골든타임"1.프로그램 개요 ? 사 업 명: 2021 청소년응급처치교육 「골든타임」 ? 사업일시: 2021. 5. 22.(토), 09:30~11:30 ? 모집대상: 관내 초등학생(4~6학년) 청소년 ? 모집인원: 20명 ? 주요내용 : 양산시청소년문화의집 다목적실(웅상문화체육센터 4층) ? 주최/주관: 양산시/양산시청소년문화의집 ※ 코로나19 상황에 따라 프로그램 축소운영 및 취소 될 수 있습니다. 2. 참가자 모집 ? 모집기간: 2021. 5. 20.(목) 18시 까지 ? 모집대상: 관내 초등학생(4~6학년) 청소년 ? 모집인원: 20명(선착순 접수) ? 접수방법: 구글폼 작성 http://bit.ly/청소년응급처치교육 3.문의 ? 양산시청소년문화의집 (웅상문화체육센터 4층) TEL. 055-392-5995~7 ※ 코로나 19 바이러스 예방 관련사항 - 마스크 미착용시 프로그램 참가 불가 - 참가자 체온측정 및 위생관리 진행 - 사회적 거리 유지(최소 1m)
1249820폴짝폴짝 음악줄넘기20200102202002011130130067001모집마감<NA><NA>N59001건강/스포츠20014경상북도2019-12-27 10:28:32.02019-12-27 10:28:32.015? 방학기간을 이용하여 평소 시간적인 여유와 다양한 체험의 기회가 없는 청소년들을 대상으로 단기간 효과적인 프로그램 운영 ? 청소년재단 프로그램 체험기회를 통하여 청소년들의 잠재능력과 소질 계발? 청소년의 잠재적 재능계발 및 진로체험 프로그램을 통한 자기효능감 증진 ? 방학특강을 이용한 청소년 수요조사와 향후 프로그램 개발 및 평가
2362469모바일 오리엔티어링2021050920210509<NA><NA>67003상시모집<NA><NA>N59001건강/스포츠20008경기도2021-04-22 10:13:42.02021-04-22 10:13:42.0120야외 활동이 그립다면 당장 오슈! 냉큼 오슈! 청소년들을 위한 최고의 야외 플레이! 모바일 오리엔티어링!-
3362352청소년 건강관리 프로젝트 「건강해GYM, PAPS TV」2021050820211120<NA><NA>67002직접입력2021041420210423N59001건강/스포츠20008경기도2021-04-14 01:08:45.02021-04-14 01:08:45.016? 운영형태: 혼합(대면+비대면) ? 기 간: 2021. 5. ~ 11. ? 장 소 : 권선청소년수련관, 온라인, 참가자 집 ?수련관 : 사전·사후 활동, PAPS 측정, 교육 및 클립영상 제작 ?온라인 : 오리엔테이션, 전문교육, 영상제작 및 피드백, 캠페인 진행 ?개 별 : 홈트레이닝 프로젝트 및 인증, 홈트레이닝 피드백 진행 ? 대 상 : 16명(11~13세) ? 주요내용 ?O T : 혼합형태 프로그램, 일정, 세부내용 등 안내 및 관계형성 ?설문측정 : 자기신체평가, PAPS 측정, 건강·자기관리 인식도 ?전문교육 : PAPS, 운동영역별 홈트레이닝, 영상제작 및 피드백 ?체험활동 : 홈트레이닝, 클립영상 제작 ?캠 페 인 : 제작영상 토대로 캠페인 구상 및 진행■ 추진방향 ? 청소년이 쉽게 참여할 수 있는 놀이와 참여 통한 건강관리 프로그램 보급 ? 온라인 플랫폼을 건강관리 프로그램과 접목하여 안전성과 집중도 향상 ? 건강관리에 대한 학습적인 측면 보다는, 건강관리의 필요성에 대한 인식과 태도, 정서적 측면 향상 ■ 목적 ? play-based learning: PAPS와 건강관리에 대한 전문적인 지식을 놀이와 제작, 조별 활동 통한 청소년 활동프로그램으로 재해석 ? 홈트레이닝과 미디어 활용, PAPS 신체요인별 운동을 일상생활에서 찾아 보는 활동을 통한 건강관리에 대한 쉽고 재미있는 접근 ? 청소년지도사, 생활체육지도사, 방송사 영상전문가의 체계적·전문적 지원을 통한 자기관리와 건강관리에 대한 중요성·긍정적 인식 향상 ■ 목표 · 측정 중심의 PAPS(학생건강체력평가) 방식이 아닌, ‘홈트레이닝’ 이라는 현 시대 흐름에 맞는 체력요인별 신체활동을 통해 청소년 들에게 PAPS의 참 목적과 건강관리 중요성을 깨닫게 함 -> · PAPS와 건강관리 홈트레이닝 특강과 체험 프로그램 운영 · 전문지도자를 통한 PAPS 교육과 체험 활동 체험으로 건강한 자기 관리 필요성 체득 및 건강한 신체 단련 ->· 자기신체평가 및 체력요인별 PAPS 기록 향상 · 프로그램 효과성 및 건강·자기 관리 조사 긍정적 결과 도출 · 청소년이 직접 PAPS와 건강관리의 중요성을 알리는 문화 확산 ->· PAPS 관련 홈트레이닝 영상 제작 · 영상 활용 온라인 캠페인 실시
43623632021 꼼지락발전소 재미어트 챌린지 1기 모집2021050820210605<NA><NA>67003상시모집<NA><NA>N59001건강/스포츠20003대구광역시2021-04-15 10:26:20.02021-04-15 10:26:57.020매주 업로드 되는 동영상과 함께 소도구를 활용한 단체 비대면 홈트레이닝 활동 및 전문가와 함께 하는 현장 활동 프로그램<꼼지락발전소 재미어트 챌린지> 1. 운동을 못해도, 몰라도, 도구가 없다는 핑계? 상관 NO! 그냥 의지만 갖고와!!! 다알려주고 다 준다!! 2. 동영상을 통한 쉽고 재밌는 운동 배우기! 3. 4주+1주(중간점검을 통한 현장 전문가 교정 프로그램) 운동일지를 제출하면 자신의 운동앨범, 건강키트 증정까지!! 여러분 작년에 5분만에 접수신청이 끝났던 재미어트 챌린지가 드디어 올 해 다시 돌아왔습니다.. 그것도.. 아주 아주 업그레이드 되어서!! 올해는 작년 프로그램을 보완하여 상·하반기 기수별로 모집할 예정이며 올해는 선착순이 아닌 참여자들의 신청서를 통해 선발하여 진행될 예정이오니 꼼꼼하게 확인하여 신청해주세요^^ <재미어트 챌린지 1기 안내사항> 접수기간 : 04. 08.(목)~04. 30.(금) 운영기간 : 05. 08.~06. 05. 매주 토요일 오후 15:00 (영상 업로드) 대 상 : 초·중·고등학생 총 20명 장 소 : 가정 또는 개인장소(전문가와 함께하는 중간점검 프로그램은 꼼지락발전소에서 진행) 진행방법 : 네이버 밴드 동영상 업로드를 통한 홈 트레이닝 실시, 개별 운동 인증활동을 통한 실시간 피드백 활동 참여방법 : 홈페이지 또는 QR코드를 통한 신청 혜 택 : 각종 운동 소도구, 사전·사후 인바디 측정,전문가 피드백, 운동앨범, 수료 건강키트 증정 참 가 비 : 무료!!!!!!!! 문 의 : 070-4773-3677(활동운영팀 김현곤) 홈페이지 : www.꼼지.com
5362468모바일 오리엔티어링2021050820210508<NA><NA>67003상시모집<NA><NA>N59001건강/스포츠20008경기도2021-04-22 10:11:27.02021-04-22 10:13:53.0120야외 활동이 그립다면 당장 오슈! 냉큼 오슈! 청소년들을 위한 최고의 야외 플레이! 모바일 오리엔티어링!많은 참여와 관심 부탁드립니다.
6362478스포츠 동아리 ‘티키타카’20210505202105261600180067002직접입력2021050520210526N59001건강/스포츠20012전라북도2021-04-23 01:11:58.02021-04-23 01:11:58.020스포츠 동아리 ‘티키타카’-일 시: 매주 수요일 16:30 ~ 18:30 -장 소: 완주군청소년문화의집 -대 상: 완주군 내 청소년 20명 -활동내용: 자율적인 환경에서 다양한 스포츠를 통해 학업 스트레스 해소, 친구들과의 상호작용을 통한 협동심, 공동체의식, 인간존중 등 사회생활에 필요한 요소들을 자연스럽게 습득하는 동아리
7249858겨울방학 수영특강20200102202001281000100067003상시모집<NA><NA>N59001건강/스포츠20001서울특별시2019-12-30 10:45:28.02019-12-30 10:45:28.06겨울방학 수영특강 소수정예반 모집겨울방학을 맞이하여 수영활동을 통해 청소년의 자신감 향상및 수영기술 습득 소수정예반을 운영하여 개인별지도 가능
8362145비대면 활동 "즐겨봐요 나만의 숲"2021050320210530<NA><NA>67002직접입력2021032220210423N59001건강/스포츠20008경기도2021-03-25 04:40:51.02021-03-25 04:41:45.030참가 청소년이 일상에서 열심히 걷거나 줄넘기를 하여 획득한 포렛(게임 머니)으로 혼자 재미있게 놀 수 있는 늘솜 KIT도 구입하여 다양한 신체활동을 즐긴다.활동목표 : 코로나19로 줄어든 신체활동을 게임을 통해 즐긴다. 상세내용 : 신청 시 디지털 줄넘기와 디지털 건강팔찌(만보기)를 지급한다. 참가 청소년이 평일에 등하굣길에 걸음 수 또는 줄넘기한 횟수를 지도자에게 인증샷으로 공유한다. 지도자는 횟수에 부합하는 포렛(게임 머니)를 지급한다. 참가 청소년는 자신이 보유한 포렛으로 주말에 개방한 온라인 상점에서 늘솜 kit를 구매할 수 있다. * 늘솜kit - 혼자 놀 수 있는 게임을 알려주는 영상 * 활동 인증 및 포렛 교환은 카카오톡으로 진행한다.
9362308강원도 대표 청소년어울림마당 스펙트럼 "붉은빛열정"20210501202105151300160067002직접입력2021041020210416N59001건강/스포츠20009강원도2021-04-10 10:49:38.02021-04-10 10:50:12.048청소년 스포츠 마당 ( 중등부, 고등부) 주차별 풋살 마당 진행!5월 1일(토) 오리엔테이션 진행 5월 8일(토) 중등부 4팀 리그제 풋살경기 진행 및 시상 5월 15일(토) 고등부 4팀 리그제 풋살경기 진행 및 시상 협회소속 전문 심판진으로 공정한 경기 진행 및 건전한 청소년 스포츠 문화 형성 및 정착 지원 강원도 내 모든 청소년 팀 신청접수 가능! * 신청은 네이버 링크를 통해 접수 http://naver.me/xC69cSnT
act_progrm_snact_progrm_nmactpd_begin_ymdactpd_end_ymdptemnt_begin_timeptemnt_end_timercrit_se_codercrit_se_code_nmrcrit_begin_ymdrcrit_end_ymdrcritclos_sttus_atprogrm_relm_codeprogrm_relm_code_nmctprvn_codectprvn_code_nmregist_dtupdt_dtall_partcptn_nmpr_coact_sumryact_goal_detail_cn
903606622020청소년어울림마당"금강풋살대회2020090120201010<NA><NA>67001모집마감<NA><NA>N59001건강/스포츠20012전라북도2020-10-09 06:49:15.02020-10-09 06:49:15.01202020청소년어울림마당 "금강풋살대회"1.사업취지 및 배경 익산 지역내 모든 시민들에게 청소년들의 건전한 여가 생활에 대해 알릴 수 있는 기회의 장을 마련하고자 한다. 또한, 청소년들의 스포츠 활동 활성화에 기여하며, 건강 증진에도 기여하는 프로그램을 진행하고자 한다. 2. 사업목적 ?청소년들의 건전한 스포츠 활동을 지원하며 활성화 시킨다. ?청소년들의 동아리 활동을 통해 공동체 의식을 함양시키고 보다나은 청소년으로 성장하는데 도움을 주고자 한다. ?익산관내 청소년 중, 고등학교 학생들에게 건전한 여가문화 형성 및 자아정체성 확립을 통한 올바른 지역문화 확산에 힘쓴다. 3. 사업개요 ? 일시 : 2020년 10월 10일 09:00~18:00 ? 장소 : 중앙체육공원 풋살장 ? 대상 및 예상인원 : 익산관내 120명 ? 유형 : 청소년 동아리 스포츠활동 ? 내용 : 익산관내 청소년 스포츠 동아리 참여 경기
913599542020년 8월 학교밖창의더하기(클라이밍)20200827202008271930203067003상시모집<NA><NA>N59001건강/스포츠20002부산광역시2020-07-28 03:26:28.02020-07-28 03:26:28.010학교밖창의더하기(클라이밍)1. 대상 : 초등~중등 2. 운영시간 : 매주 화/목 19:30~20:30
923599532020년 8월 학교밖창의더하기(클라이밍)20200825202008251930203067003상시모집<NA><NA>N59001건강/스포츠20002부산광역시2020-07-28 03:24:46.02020-07-28 03:24:46.010학교밖창의더하기(클라이밍)1. 대상 : 초등~중등 2. 운영시간 : 매주 화/목 19:30~20:30
93360009무료 클라이밍20200822202008221400150067003상시모집<NA><NA>N59001건강/스포츠20002부산광역시2020-07-28 04:29:19.02020-07-28 04:29:19.020무료 클라이밍무료 클라이밍
943599522020년 8월 학교밖창의더하기(클라이밍)20200820202008201930203067003상시모집<NA><NA>N59001건강/스포츠20002부산광역시2020-07-28 03:20:56.02020-07-28 03:20:56.010학교밖창의더하기(클라이밍)1. 대상 : 초등~중등 2. 운영시간 : 매주 화/목 19:30~20:30
953599512020년 8월 학교밖창의더하기(클라이밍)20200818202008181930203067003상시모집<NA><NA>N59001건강/스포츠20002부산광역시2020-07-28 03:19:29.02020-07-28 03:19:29.010학교밖창의더하기(클라이밍)1. 대상 : 초등~중등 2. 운영시간 : 매주 화/목 19:30~20:30
96360289제1회 남원시청소년어울림마당 3ON3 농구대회2020081620200816<NA><NA>67001모집마감<NA><NA>N59001건강/스포츠20012전라북도2020-08-15 02:06:57.02020-08-15 02:06:57.0100제1회 남원시청소년어울림마당 3ON3 농구대회농구대회 고등부 예선 및 본선 경기 (8월 16일) 3on3 농구대회 고등부 A조, B조 예선경기 10:00 ~ 13:00 (총 12경기) 이벤트 게임 진? 13:00 ~ 14:00 3on3 농구대회 고등부 (조별 1, 2위 4팀) 본선경기 14:00 ~ 15:20 (총 2경기) 3on3 농구대회 고등부 결승경기 15:20 ~ 16:00 (총 1경기) 농구대회 중등부 예선 및 본선 경기 (8월 16일) 3on3 농구대회 중등부 A조, B조 예선경기 10:00 ~ 13:00 (총 12경기) 이벤트 게임 진? 8일 13:00 ~ 14:00 3on3 농구대회 중등부 (조별 1, 2위 4팀) 본선경기 14:00 ~ 15:20 (총 2경기) 3on3 농구대회 중등부 결승경기 15:20 ~ 16:00 (총 1경기)
97360291제2회 남원시청소년어울림마당 영웅여걸 피구대회2020081520200815<NA><NA>67001모집마감<NA><NA>N59001건강/스포츠20012전라북도2020-08-15 02:10:01.02020-08-15 02:10:01.0100제2회 남원시청소년어울림마당 영웅여걸 피구대회피구대회 중/고등부 예선 및 본선 경기 피구대회 중/고등부 예선경기 10:00 ~ 13:00 (총 6경기) 피구대회 중등부 (2팀) 결승경기 13:00 ~ 14:00 (총 1경기) 피구대회 고등부 (2팀) 결승경기 14:00 ~ 15:00 (총 1경기)
983599492020년 8월 학교밖창의더하기(클라이밍)20200813202008131930203067003상시모집<NA><NA>N59001건강/스포츠20002부산광역시2020-07-28 03:18:02.02020-07-28 03:18:02.010학교밖창의더하기(클라이밍)1. 대상 : 초등~중등 2. 운영시간 : 매주 화/목 19:30~20:30
993599482020년 8월 학교밖창의더하기(클라이밍)20200811202008111930203067003상시모집<NA><NA>N59001건강/스포츠20002부산광역시2020-07-28 03:16:27.02020-07-28 03:16:27.010학교밖창의더하기(클라이밍)1. 대상 : 초등~중등 2. 운영시간 : 매주 화/목 19:30~20:30