Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations156
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows3
Duplicate rows (%)1.9%
Total size in memory5.5 KiB
Average record size in memory35.8 B

Variable types

Numeric3
Text1

Dataset

Description공무원연금공단 종합재해보상 표준기안문소분류코드(기안문대분류코드, 기안문중분류코드, 기안문소분류코드, 기안문항목문구설명 포함)에 관한 데이터입니다.
Author공무원연금공단
URLhttps://www.data.go.kr/data/15123824/fileData.do

Alerts

Dataset has 3 (1.9%) duplicate rowsDuplicates

Reproduction

Analysis started2023-12-11 23:47:03.217199
Analysis finished2023-12-11 23:47:04.491425
Duration1.27 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

기안문대분류코드
Real number (ℝ)

Distinct8
Distinct (%)5.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean3.4935897
Minimum1
Maximum8
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
2023-12-12T08:47:04.551220image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q12
median3.5
Q35
95-th percentile7
Maximum8
Range7
Interquartile range (IQR)3

Descriptive statistics

Standard deviation2.0304037
Coefficient of variation (CV)0.58117978
Kurtosis-0.89576327
Mean3.4935897
Median Absolute Deviation (MAD)1.5
Skewness0.37948581
Sum545
Variance4.1225393
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T08:47:04.666434image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=8)
ValueCountFrequency (%)
1 36
23.1%
4 30
19.2%
2 25
16.0%
5 19
12.2%
3 17
10.9%
6 14
 
9.0%
7 11
 
7.1%
8 4
 
2.6%
ValueCountFrequency (%)
1 36
23.1%
2 25
16.0%
3 17
10.9%
4 30
19.2%
5 19
12.2%
6 14
 
9.0%
7 11
 
7.1%
8 4
 
2.6%
ValueCountFrequency (%)
8 4
 
2.6%
7 11
 
7.1%
6 14
 
9.0%
5 19
12.2%
4 30
19.2%
3 17
10.9%
2 25
16.0%
1 36
23.1%

기안문중분류코드
Real number (ℝ)

Distinct10
Distinct (%)6.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2.9615385
Minimum1
Maximum10
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
2023-12-12T08:47:04.774215image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q11
median2
Q34
95-th percentile9
Maximum10
Range9
Interquartile range (IQR)3

Descriptive statistics

Standard deviation2.7164603
Coefficient of variation (CV)0.91724632
Kurtosis0.57504222
Mean2.9615385
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness1.383028
Sum462
Variance7.3791563
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T08:47:04.882446image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=10)
ValueCountFrequency (%)
1 69
44.2%
2 32
20.5%
3 14
 
9.0%
8 13
 
8.3%
4 10
 
6.4%
10 6
 
3.8%
7 4
 
2.6%
6 3
 
1.9%
9 3
 
1.9%
5 2
 
1.3%
ValueCountFrequency (%)
1 69
44.2%
2 32
20.5%
3 14
 
9.0%
4 10
 
6.4%
5 2
 
1.3%
6 3
 
1.9%
7 4
 
2.6%
8 13
 
8.3%
9 3
 
1.9%
10 6
 
3.8%
ValueCountFrequency (%)
10 6
 
3.8%
9 3
 
1.9%
8 13
 
8.3%
7 4
 
2.6%
6 3
 
1.9%
5 2
 
1.3%
4 10
 
6.4%
3 14
 
9.0%
2 32
20.5%
1 69
44.2%

기안문소분류코드
Real number (ℝ)

Distinct6
Distinct (%)3.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2.0705128
Minimum1
Maximum6
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
2023-12-12T08:47:05.005662image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q11
median2
Q32.25
95-th percentile5
Maximum6
Range5
Interquartile range (IQR)1.25

Descriptive statistics

Standard deviation1.2756386
Coefficient of variation (CV)0.61609792
Kurtosis2.3391565
Mean2.0705128
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness1.5855006
Sum323
Variance1.6272539
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T08:47:05.138703image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=6)
ValueCountFrequency (%)
1 62
39.7%
2 55
35.3%
3 23
 
14.7%
6 7
 
4.5%
4 5
 
3.2%
5 4
 
2.6%
ValueCountFrequency (%)
1 62
39.7%
2 55
35.3%
3 23
 
14.7%
4 5
 
3.2%
5 4
 
2.6%
6 7
 
4.5%
ValueCountFrequency (%)
6 7
 
4.5%
5 4
 
2.6%
4 5
 
3.2%
3 23
 
14.7%
2 55
35.3%
1 62
39.7%

기안문항목문구설명
Text

Distinct95
Distinct (%)60.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 KiB
2023-12-12T08:47:05.433381image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length290
Median length160
Mean length69.615385
Min length14

Characters and Unicode

Total characters10860
Distinct characters280
Distinct categories9 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique73 ?
Unique (%)46.8%

Sample

1st row귀 기관에 무궁한 발전을 기원합니다
2nd row삼가 고인의 명복을 빕니다
3rd row따라서 아래 순직유족급여 결정자에 대한 이체 대상액을 연금회계에서 재해보상특별회계로 이체하여 줄 것을 요청하오니 조치하여 주시기 바랍니다
4th row공무원 재해보상법시행령 제32조 제4항 및 제5항에 의거하여 붙임과 같이 공무상재요양승인을 통보합니다
5th row귀 기관의 무궁한 발전을 기원합니다
ValueCountFrequency (%)
및 47
 
2.0%
기원합니다 44
 
1.9%
같이 40
 
1.7%
귀 35
 
1.5%
알려드립니다 29
 
1.2%
무궁한 28
 
1.2%
발전을 28
 
1.2%
귀하의 25
 
1.1%
공무상 23
 
1.0%
공무원연금법 21
 
0.9%
Other values (684) 2038
86.4%
2023-12-12T08:47:05.873989image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2214
 
20.4%
하 279
 
2.6%
에 246
 
2.3%
의 213
 
2.0%
이 204
 
1.9%
상 201
 
1.9%
다 190
 
1.7%
공 180
 
1.7%
무 175
 
1.6%
니 171
 
1.6%
Other values (270) 6787
62.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 8311
76.5%
Space Separator 2214
 
20.4%
Decimal Number 274
 
2.5%
Open Punctuation 26
 
0.2%
Close Punctuation 26
 
0.2%
Dash Punctuation 6
 
0.1%
Initial Punctuation 1
 
< 0.1%
Final Punctuation 1
 
< 0.1%
Connector Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
하 279
 
3.4%
에 246
 
3.0%
의 213
 
2.6%
이 204
 
2.5%
상 201
 
2.4%
다 190
 
2.3%
공 180
 
2.2%
무 175
 
2.1%
니 171
 
2.1%
을 163
 
2.0%
Other values (253) 6289
75.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 48
17.5%
0 45
16.4%
5 38
13.9%
2 38
13.9%
3 34
12.4%
4 22
8.0%
9 19
 
6.9%
8 17
 
6.2%
6 9
 
3.3%
7 4
 
1.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2214
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 26
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 26
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 6
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 1
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 1
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 8311
76.5%
Common 2549
 
23.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
하 279
 
3.4%
에 246
 
3.0%
의 213
 
2.6%
이 204
 
2.5%
상 201
 
2.4%
다 190
 
2.3%
공 180
 
2.2%
무 175
 
2.1%
니 171
 
2.1%
을 163
 
2.0%
Other values (253) 6289
75.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
2214
86.9%
1 48
 
1.9%
0 45
 
1.8%
5 38
 
1.5%
2 38
 
1.5%
3 34
 
1.3%
( 26
 
1.0%
) 26
 
1.0%
4 22
 
0.9%
9 19
 
0.7%
Other values (7) 39
 
1.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 8311
76.5%
ASCII 2547
 
23.5%
Punctuation 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2214
86.9%
1 48
 
1.9%
0 45
 
1.8%
5 38
 
1.5%
2 38
 
1.5%
3 34
 
1.3%
( 26
 
1.0%
) 26
 
1.0%
4 22
 
0.9%
9 19
 
0.7%
Other values (5) 37
 
1.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
하 279
 
3.4%
에 246
 
3.0%
의 213
 
2.6%
이 204
 
2.5%
상 201
 
2.4%
다 190
 
2.3%
공 180
 
2.2%
무 175
 
2.1%
니 171
 
2.1%
을 163
 
2.0%
Other values (253) 6289
75.7%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 1
50.0%
’ 1
50.0%

Interactions

2023-12-12T08:47:04.066751image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T08:47:03.458274image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T08:47:03.767973image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T08:47:04.164036image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T08:47:03.583092image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T08:47:03.859502image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T08:47:04.241490image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T08:47:03.672722image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T08:47:03.951241image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T08:47:05.965465image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
기안문대분류코드기안문중분류코드기안문소분류코드기안문항목문구설명
기안문대분류코드1.0000.3330.3220.000
기안문중분류코드0.3331.0000.1160.000
기안문소분류코드0.3220.1161.0000.000
기안문항목문구설명0.0000.0000.0001.000
2023-12-12T08:47:06.059806image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
기안문대분류코드기안문중분류코드기안문소분류코드
기안문대분류코드1.000-0.280-0.285
기안문중분류코드-0.2801.0000.113
기안문소분류코드-0.2850.1131.000

Missing values

2023-12-12T08:47:04.345641image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T08:47:04.451600image/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

기안문대분류코드기안문중분류코드기안문소분류코드기안문항목문구설명
0212귀 기관에 무궁한 발전을 기원합니다
1421삼가 고인의 명복을 빕니다
2422따라서 아래 순직유족급여 결정자에 대한 이체 대상액을 연금회계에서 재해보상특별회계로 이체하여 줄 것을 요청하오니 조치하여 주시기 바랍니다
3731공무원 재해보상법시행령 제32조 제4항 및 제5항에 의거하여 붙임과 같이 공무상재요양승인을 통보합니다
4732귀 기관의 무궁한 발전을 기원합니다
5142참고로 이건 회신자료는 공무상 재해여부 판단목적 이외의 다른 용도로는 사용하지 않을 것임을 약속드립니다
6811참고로 이건 회신자료는 공무상 재해여부 판단 목적 이외의 다른 용도로는 사용하지 않을 것임을 알려드립니다
7113공무원연금법 제59조 제1항 및 동법시행령 제55조 규정과 관련하여 비공상장해급여 신청자에 대한 장해등급 심의결과를 다음과 같이 통보합니다
8171공무원연금법 제59조 제60조 규정과 관련하여 비공무상장해급여 수급자의 장해등급조정 신청에 대한 장해등급 심의결과를 다음과 같이 통보합니다
9312귀하의 공무상요양승인사항 중 일부를 붙임과 같이 정정하여 통보합니다
기안문대분류코드기안문중분류코드기안문소분류코드기안문항목문구설명
146521공무원 재해보상법시행령 제29조에 의거하여 붙임과 같이 추가상병(기간연장)승인을 통보합니다
147522공무원 재해보상법시행령 제3조 및 제82조에 의거하여 붙임과 같이 공무수행사망(비공무원)승인을 통보합니다
148156아울러 동 심의결과에 따라 가결 건은 해당 청구인(신청인) 및 소속 연금취급기관에 송부하고자 합니다
149123귀하의 공무상요양승인사항 중 일부를 다음과 같이 정정하고자 합니다
150211참고로 경위조사서 송부 이후에도 자료 보완이 필요할 경우 공단의 추가 보완요청이 발생할 수 있음을 알려드립니다
151212먼저 귀하의 주택이 재해를 입은데 대하여 위로의 뜻을 표하며 조속히 복구되기를 기원합니다
152342귀하께서 청구하신 재난부조금의 서류를 검토한 결과 공무원재해보상법 제42조 및 동법 시행령 제53조에 수급대상에 해당되지 않아 부지급결정 되었음을 알려드립니다
153241위 회신내용에 이의가 있는 경우에는 공무원재해보상법 제51조에 의하여 급여에 관한 결정 등 처분이 있는 날로부터 180일 그 사실을 안 날로부터 90일 이내에 우리공단을 경유하여 공무원연금급여재심위원회에 심사청구하거나 행정소송법 제20조에 의거 행정소송을 제기할 수 있음을 알려드립니다
154541아울러 귀 기관에서 제공받은 개인정보는 이용 목적 외 타 용도로 사용하지 않음을 알려드립니다
155542아울러 귀하께 제공받은 개인정보는 이용 목적 외 타 용도로 사용하지 않음을 알려드립니다

Duplicate rows

Most frequently occurring

기안문대분류코드기안문중분류코드기안문소분류코드기안문항목문구설명# duplicates
0311귀하의 가정에 항상 행복과 행운이 가득하시길 기원합니다2
1411귀 기관의 무궁한 발전을 기원합니다2
2511귀 원의 무궁한 발전을 기원합니다2