Overview

Dataset statistics

Number of variables12
Number of observations51
Missing cells289
Missing cells (%)47.2%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory5.0 KiB
Average record size in memory100.6 B

Variable types

Unsupported1
Text5
Numeric1
DateTime1
Categorical4

Dataset

Description개인정보보호 관리체계(PIMS) 인증기준 세부점검항목 (1. 개인정보 관리과정, 2. 생명주기 및 권리보장, 3. 개인정보 보호대책)
Author한국인터넷진흥원
URLhttps://www.data.go.kr/data/15106177/fileData.do

Alerts

Unnamed: 2 is highly overall correlated with Unnamed: 7 and 3 other fieldsHigh correlation
Unnamed: 7 is highly overall correlated with Unnamed: 2High correlation
Unnamed: 8 is highly overall correlated with Unnamed: 2High correlation
Unnamed: 9 is highly overall correlated with Unnamed: 2High correlation
Unnamed: 10 is highly overall correlated with Unnamed: 2High correlation
Unnamed: 10 is highly imbalanced (66.3%)Imbalance
Unnamed: 0 has 51 (100.0%) missing valuesMissing
개인정보보호 관리과정 has 46 (90.2%) missing valuesMissing
Unnamed: 2 has 43 (84.3%) missing valuesMissing
Unnamed: 3 has 43 (84.3%) missing valuesMissing
Unnamed: 4 has 35 (68.6%) missing valuesMissing
Unnamed: 5 has 35 (68.6%) missing valuesMissing
Unnamed: 6 has 34 (66.7%) missing valuesMissing
Unnamed: 11 has 2 (3.9%) missing valuesMissing
Unnamed: 0 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported

Reproduction

Analysis started2024-04-17 09:08:02.870415
Analysis finished2024-04-17 09:08:03.802018
Duration0.93 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

Unnamed: 0
Unsupported

MISSING  REJECTED  UNSUPPORTED 

Missing51
Missing (%)100.0%
Memory size591.0 B

개인정보보호 관리과정
Text

MISSING 

Distinct5
Distinct (%)100.0%
Missing46
Missing (%)90.2%
Memory size540.0 B
2024-04-17T18:08:03.862649image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length10
Mean length9.2
Min length4

Characters and Unicode

Total characters46
Distinct characters31
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique5 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row인증기준
2nd row1. 관리체계 수립
3rd row2. 실행 및 운영
4th row3. 검토 및 모니터링
5th row4. 교정 및 개선
ValueCountFrequency (%)
및 3
18.8%
인증기준 1
 
6.2%
1 1
 
6.2%
관리체계 1
 
6.2%
수립 1
 
6.2%
2 1
 
6.2%
실행 1
 
6.2%
운영 1
 
6.2%
3 1
 
6.2%
검토 1
 
6.2%
Other values (4) 4
25.0%
2024-04-17T18:08:04.346729image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
11
23.9%
. 4
 
8.7%
및 3
 
6.5%
니 1
 
2.2%
영 1
 
2.2%
3 1
 
2.2%
검 1
 
2.2%
토 1
 
2.2%
모 1
 
2.2%
인 1
 
2.2%
Other values (21) 21
45.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 27
58.7%
Space Separator 11
23.9%
Other Punctuation 4
 
8.7%
Decimal Number 4
 
8.7%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
및 3
 
11.1%
니 1
 
3.7%
영 1
 
3.7%
검 1
 
3.7%
토 1
 
3.7%
모 1
 
3.7%
인 1
 
3.7%
터 1
 
3.7%
운 1
 
3.7%
교 1
 
3.7%
Other values (15) 15
55.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
3 1
25.0%
4 1
25.0%
2 1
25.0%
1 1
25.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
11
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 27
58.7%
Common 19
41.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
및 3
 
11.1%
니 1
 
3.7%
영 1
 
3.7%
검 1
 
3.7%
토 1
 
3.7%
모 1
 
3.7%
인 1
 
3.7%
터 1
 
3.7%
운 1
 
3.7%
교 1
 
3.7%
Other values (15) 15
55.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
11
57.9%
. 4
 
21.1%
3 1
 
5.3%
4 1
 
5.3%
2 1
 
5.3%
1 1
 
5.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 27
58.7%
ASCII 19
41.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
11
57.9%
. 4
 
21.1%
3 1
 
5.3%
4 1
 
5.3%
2 1
 
5.3%
1 1
 
5.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
및 3
 
11.1%
니 1
 
3.7%
영 1
 
3.7%
검 1
 
3.7%
토 1
 
3.7%
모 1
 
3.7%
인 1
 
3.7%
터 1
 
3.7%
운 1
 
3.7%
교 1
 
3.7%
Other values (15) 15
55.6%

Unnamed: 2
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  MISSING 

Distinct8
Distinct (%)100.0%
Missing43
Missing (%)84.3%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2.4125
Minimum1.1
Maximum4.2
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size591.0 B
2024-04-17T18:08:04.438464image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1.1
5-th percentile1.135
Q11.275
median2.15
Q33.35
95-th percentile4.165
Maximum4.2
Range3.1
Interquartile range (IQR)2.075

Descriptive statistics

Standard deviation1.2586132
Coefficient of variation (CV)0.52170495
Kurtosis-1.4550478
Mean2.4125
Median Absolute Deviation (MAD)0.95
Skewness0.51409037
Sum19.3
Variance1.5841071
MonotonicityStrictly increasing
2024-04-17T18:08:04.526425image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=8)
ValueCountFrequency (%)
1.1 1
 
2.0%
1.2 1
 
2.0%
1.3 1
 
2.0%
2.1 1
 
2.0%
2.2 1
 
2.0%
3.1 1
 
2.0%
4.1 1
 
2.0%
4.2 1
 
2.0%
(Missing) 43
84.3%
ValueCountFrequency (%)
1.1 1
2.0%
1.2 1
2.0%
1.3 1
2.0%
2.1 1
2.0%
2.2 1
2.0%
3.1 1
2.0%
4.1 1
2.0%
4.2 1
2.0%
ValueCountFrequency (%)
4.2 1
2.0%
4.1 1
2.0%
3.1 1
2.0%
2.2 1
2.0%
2.1 1
2.0%
1.3 1
2.0%
1.2 1
2.0%
1.1 1
2.0%

Unnamed: 3
Text

MISSING 

Distinct8
Distinct (%)100.0%
Missing43
Missing (%)84.3%
Memory size540.0 B
2024-04-17T18:08:04.653138image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length13
Median length10
Mean length7.5
Min length2

Characters and Unicode

Total characters60
Distinct characters35
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique8 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row정책 및 범위
2nd row경영진의 책임
3rd row조직
4th row개인정보 식별
5th row위험관리
ValueCountFrequency (%)
및 3
15.0%
개인정보 2
 
10.0%
정책 1
 
5.0%
검토 1
 
5.0%
공유 1
 
5.0%
내부 1
 
5.0%
활동 1
 
5.0%
개선 1
 
5.0%
교정 1
 
5.0%
위험관리 1
 
5.0%
Other values (7) 7
35.0%
2024-04-17T18:08:04.888739image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
12
20.0%
정 4
 
6.7%
개 3
 
5.0%
및 3
 
5.0%
보 3
 
5.0%
위 2
 
3.3%
책 2
 
3.3%
교 2
 
3.3%
의 2
 
3.3%
인 2
 
3.3%
Other values (25) 25
41.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 48
80.0%
Space Separator 12
 
20.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
정 4
 
8.3%
개 3
 
6.2%
및 3
 
6.2%
보 3
 
6.2%
위 2
 
4.2%
책 2
 
4.2%
교 2
 
4.2%
의 2
 
4.2%
인 2
 
4.2%
검 1
 
2.1%
Other values (24) 24
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
12
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 48
80.0%
Common 12
 
20.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
정 4
 
8.3%
개 3
 
6.2%
및 3
 
6.2%
보 3
 
6.2%
위 2
 
4.2%
책 2
 
4.2%
교 2
 
4.2%
의 2
 
4.2%
인 2
 
4.2%
검 1
 
2.1%
Other values (24) 24
50.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
12
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 48
80.0%
ASCII 12
 
20.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
12
100.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
정 4
 
8.3%
개 3
 
6.2%
및 3
 
6.2%
보 3
 
6.2%
위 2
 
4.2%
책 2
 
4.2%
교 2
 
4.2%
의 2
 
4.2%
인 2
 
4.2%
검 1
 
2.1%
Other values (24) 24
50.0%

Unnamed: 4
Date

MISSING 

Distinct16
Distinct (%)100.0%
Missing35
Missing (%)68.6%
Memory size540.0 B
Minimum2001-01-01 00:00:00
Maximum2003-02-02 00:00:00
2024-04-17T18:08:04.983745image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-17T18:08:05.066019image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=16)

Unnamed: 5
Text

MISSING 

Distinct16
Distinct (%)100.0%
Missing35
Missing (%)68.6%
Memory size540.0 B
2024-04-17T18:08:05.214572image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length18
Median length11.5
Mean length9.5
Min length4

Characters and Unicode

Total characters152
Distinct characters66
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique16 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row정책의 수립
2nd row정책의 유지관리
3rd row범위설정
4th row경영진의 참여
5th row개인정보보호(관리)책임자의 지정
ValueCountFrequency (%)
및 5
 
11.6%
수립 3
 
7.0%
내부 2
 
4.7%
개인정보 2
 
4.7%
정책의 2
 
4.7%
개인정보보호 1
 
2.3%
감사 1
 
2.3%
개선 1
 
2.3%
준수검토 1
 
2.3%
계획 1
 
2.3%
Other values (24) 24
55.8%
2024-04-17T18:08:05.484761image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
28
 
18.4%
정 8
 
5.3%
보 7
 
4.6%
의 5
 
3.3%
및 5
 
3.3%
개 5
 
3.3%
책 5
 
3.3%
수 4
 
2.6%
인 4
 
2.6%
위 3
 
2.0%
Other values (56) 78
51.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 122
80.3%
Space Separator 28
 
18.4%
Close Punctuation 1
 
0.7%
Open Punctuation 1
 
0.7%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
정 8
 
6.6%
보 7
 
5.7%
의 5
 
4.1%
및 5
 
4.1%
개 5
 
4.1%
책 5
 
4.1%
수 4
 
3.3%
인 4
 
3.3%
위 3
 
2.5%
호 3
 
2.5%
Other values (53) 73
59.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
28
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 122
80.3%
Common 30
 
19.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
정 8
 
6.6%
보 7
 
5.7%
의 5
 
4.1%
및 5
 
4.1%
개 5
 
4.1%
책 5
 
4.1%
수 4
 
3.3%
인 4
 
3.3%
위 3
 
2.5%
호 3
 
2.5%
Other values (53) 73
59.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
28
93.3%
) 1
 
3.3%
( 1
 
3.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 122
80.3%
ASCII 30
 
19.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
28
93.3%
) 1
 
3.3%
( 1
 
3.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
정 8
 
6.6%
보 7
 
5.7%
의 5
 
4.1%
및 5
 
4.1%
개 5
 
4.1%
책 5
 
4.1%
수 4
 
3.3%
인 4
 
3.3%
위 3
 
2.5%
호 3
 
2.5%
Other values (53) 73
59.8%

Unnamed: 6
Text

MISSING 

Distinct17
Distinct (%)100.0%
Missing34
Missing (%)66.7%
Memory size540.0 B
2024-04-17T18:08:05.732268image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length122
Median length84
Mean length83.294118
Min length4

Characters and Unicode

Total characters1416
Distinct characters173
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique17 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row상세내용
2nd row개인정보보호정책과 시행문서를 수립하여 조직의 개인정보보호 방침과 방향을 명확하게 제시하여야 한다. 또한, 개인정보보호(관리)책임자 등 경영진의 승인을 받고 임직원 및 관련자에게 공표하여야 한다.
3rd row개인정보보호정책 및 시행문서는 관련 법∙규제를 준수하고, 상위 정책과 일관성을 유지하여야 한다. 또한, 정기적으로 검토하여 필요한 경우 제･개정 및 이력관리하고 운영기록을 생성∙유지하여야 한다.
4th row조직에 미치는 영향을 고려하여 중요한 업무, 서비스, 조직, 자산 등을 포함하는 개인정보보호 관리체계 범위를 설정하여야 한다.
5th row개인정보보호 관리체계 수립 및 운영 등 조직이 수행하는 개인정보보호 활동 전반에 경영진의 참여가 이루어질 수 있도록 보고 및 의사결정 체계를 수립하여야 한다.
ValueCountFrequency (%)
한다 23
 
7.3%
및 14
 
4.5%
개인정보보호 11
 
3.5%
개인정보 6
 
1.9%
또한 6
 
1.9%
관련 5
 
1.6%
관리체계 4
 
1.3%
조직의 4
 
1.3%
수 4
 
1.3%
경영진의 3
 
1.0%
Other values (196) 233
74.4%
2024-04-17T18:08:06.086279image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
300
 
21.2%
하 56
 
4.0%
보 48
 
3.4%
정 41
 
2.9%
여 39
 
2.8%
한 37
 
2.6%
을 33
 
2.3%
인 28
 
2.0%
개 26
 
1.8%
야 25
 
1.8%
Other values (163) 783
55.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1064
75.1%
Space Separator 300
 
21.2%
Other Punctuation 35
 
2.5%
Open Punctuation 6
 
0.4%
Close Punctuation 6
 
0.4%
Math Symbol 3
 
0.2%
Decimal Number 2
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
하 56
 
5.3%
보 48
 
4.5%
정 41
 
3.9%
여 39
 
3.7%
한 37
 
3.5%
을 33
 
3.1%
인 28
 
2.6%
개 26
 
2.4%
야 25
 
2.3%
다 23
 
2.2%
Other values (154) 708
66.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 23
65.7%
, 10
28.6%
‧ 1
 
2.9%
･ 1
 
2.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
300
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 6
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 6
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
∙ 3
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1064
75.1%
Common 352
 
24.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
하 56
 
5.3%
보 48
 
4.5%
정 41
 
3.9%
여 39
 
3.7%
한 37
 
3.5%
을 33
 
3.1%
인 28
 
2.6%
개 26
 
2.4%
야 25
 
2.3%
다 23
 
2.2%
Other values (154) 708
66.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
300
85.2%
. 23
 
6.5%
, 10
 
2.8%
( 6
 
1.7%
) 6
 
1.7%
∙ 3
 
0.9%
1 2
 
0.6%
‧ 1
 
0.3%
･ 1
 
0.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1064
75.1%
ASCII 347
 
24.5%
Math Operators 3
 
0.2%
Punctuation 1
 
0.1%
None 1
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
300
86.5%
. 23
 
6.6%
, 10
 
2.9%
( 6
 
1.7%
) 6
 
1.7%
1 2
 
0.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
하 56
 
5.3%
보 48
 
4.5%
정 41
 
3.9%
여 39
 
3.7%
한 37
 
3.5%
을 33
 
3.1%
인 28
 
2.6%
개 26
 
2.4%
야 25
 
2.3%
다 23
 
2.2%
Other values (154) 708
66.5%
Math Operators
ValueCountFrequency (%)
∙ 3
100.0%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‧ 1
100.0%
None
ValueCountFrequency (%)
･ 1
100.0%

Unnamed: 7
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct4
Distinct (%)7.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size540.0 B
<NA>
33 
○
16 
적용 유형
 
1
유형4
 
1

Length

Max length5
Median length4
Mean length3.0588235
Min length1

Unique

Unique2 ?
Unique (%)3.9%

Sample

1st row<NA>
2nd row적용 유형
3rd row유형4
4th row○
5th row<NA>

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 33
64.7%
○ 16
31.4%
적용 유형 1
 
2.0%
유형4 1
 
2.0%

Length

2024-04-17T18:08:06.208347image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-17T18:08:06.302183image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 33
63.5%
○ 16
30.8%
적용 1
 
1.9%
유형 1
 
1.9%
유형4 1
 
1.9%

Unnamed: 8
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct3
Distinct (%)5.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size540.0 B
<NA>
34 
○
16 
유형3
 
1

Length

Max length4
Median length4
Mean length3.0392157
Min length1

Unique

Unique1 ?
Unique (%)2.0%

Sample

1st row<NA>
2nd row<NA>
3rd row유형3
4th row○
5th row<NA>

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 34
66.7%
○ 16
31.4%
유형3 1
 
2.0%

Length

2024-04-17T18:08:06.392281image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-17T18:08:06.476608image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 34
66.7%
○ 16
31.4%
유형3 1
 
2.0%

Unnamed: 9
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct3
Distinct (%)5.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size540.0 B
<NA>
35 
○
15 
유형2
 
1

Length

Max length4
Median length4
Mean length3.0980392
Min length1

Unique

Unique1 ?
Unique (%)2.0%

Sample

1st row<NA>
2nd row<NA>
3rd row유형2
4th row○
5th row<NA>

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 35
68.6%
○ 15
29.4%
유형2 1
 
2.0%

Length

2024-04-17T18:08:06.564091image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-17T18:08:06.648921image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 35
68.6%
○ 15
29.4%
유형2 1
 
2.0%

Unnamed: 10
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct3
Distinct (%)5.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size540.0 B
<NA>
46 
○
 
4
유형1
 
1

Length

Max length4
Median length4
Mean length3.745098
Min length1

Unique

Unique1 ?
Unique (%)2.0%

Sample

1st row<NA>
2nd row<NA>
3rd row유형1
4th row○
5th row<NA>

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 46
90.2%
○ 4
 
7.8%
유형1 1
 
2.0%

Length

2024-04-17T18:08:06.741691image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-17T18:08:06.818231image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 46
90.2%
○ 4
 
7.8%
유형1 1
 
2.0%

Unnamed: 11
Text

MISSING 

Distinct49
Distinct (%)100.0%
Missing2
Missing (%)3.9%
Memory size540.0 B
2024-04-17T18:08:07.045482image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length327
Median length81
Mean length74.408163
Min length6

Characters and Unicode

Total characters3646
Distinct characters249
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique49 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row세부점검항목
2nd row조직이 수행하는 모든 개인정보보호 활동의 근거를 포함하는 최상위 수준의 개인정보보호정책을 마련하였는가?
3rd row개인정보보호정책의 시행을 위하여 필요한 세부적인 방법, 절차, 주기 등을 규정한 개인정보보호 지침, 절차, 매뉴얼 등을 수립하고 있는가?
4th row개인정보의 기술적, 관리적 및 물리적 보호조치 등의 세부 사항이 포함된 내부관리계획을 수립하고 있는가?
5th row개인정보보호정책 및 시행문서(지침, 절차 등)는 조직이 제공하고 있는 사업 등에 관련된 개인정보 보호 관련 법적 요구사항(법률, 시행령, 시행규칙, 하위 고시, 가이드)을 반영하고 있는가?
ValueCountFrequency (%)
있는가 44
 
5.3%
개인정보 37
 
4.5%
및 30
 
3.6%
개인정보보호 23
 
2.8%
23
 
2.8%
관련 13
 
1.6%
등 11
 
1.3%
개인정보보호정책 9
 
1.1%
있는 9
 
1.1%
수 9
 
1.1%
Other values (425) 617
74.8%
2024-04-17T18:08:07.419154image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
757
 
20.8%
보 164
 
4.5%
정 131
 
3.6%
인 100
 
2.7%
개 94
 
2.6%
하 92
 
2.5%
고 79
 
2.2%
는 74
 
2.0%
, 65
 
1.8%
호 63
 
1.7%
Other values (239) 2027
55.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2682
73.6%
Space Separator 757
 
20.8%
Other Punctuation 115
 
3.2%
Dash Punctuation 22
 
0.6%
Control 22
 
0.6%
Close Punctuation 14
 
0.4%
Math Symbol 14
 
0.4%
Open Punctuation 14
 
0.4%
Decimal Number 3
 
0.1%
Uppercase Letter 3
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
보 164
 
6.1%
정 131
 
4.9%
인 100
 
3.7%
개 94
 
3.5%
하 92
 
3.4%
고 79
 
2.9%
는 74
 
2.8%
호 63
 
2.3%
가 58
 
2.2%
을 58
 
2.2%
Other values (225) 1769
66.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 65
56.5%
? 48
41.7%
･ 1
 
0.9%
: 1
 
0.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
O 1
33.3%
P 1
33.3%
C 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
757
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 22
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
22
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 14
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
∙ 14
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 14
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2682
73.6%
Common 961
 
26.4%
Latin 3
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
보 164
 
6.1%
정 131
 
4.9%
인 100
 
3.7%
개 94
 
3.5%
하 92
 
3.4%
고 79
 
2.9%
는 74
 
2.8%
호 63
 
2.3%
가 58
 
2.2%
을 58
 
2.2%
Other values (225) 1769
66.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
757
78.8%
, 65
 
6.8%
? 48
 
5.0%
- 22
 
2.3%
22
 
2.3%
) 14
 
1.5%
∙ 14
 
1.5%
( 14
 
1.5%
1 3
 
0.3%
･ 1
 
0.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
O 1
33.3%
P 1
33.3%
C 1
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2682
73.6%
ASCII 949
 
26.0%
Math Operators 14
 
0.4%
None 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
757
79.8%
, 65
 
6.8%
? 48
 
5.1%
- 22
 
2.3%
22
 
2.3%
) 14
 
1.5%
( 14
 
1.5%
1 3
 
0.3%
O 1
 
0.1%
P 1
 
0.1%
Other values (2) 2
 
0.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
보 164
 
6.1%
정 131
 
4.9%
인 100
 
3.7%
개 94
 
3.5%
하 92
 
3.4%
고 79
 
2.9%
는 74
 
2.8%
호 63
 
2.3%
가 58
 
2.2%
을 58
 
2.2%
Other values (225) 1769
66.0%
Math Operators
ValueCountFrequency (%)
∙ 14
100.0%
None
ValueCountFrequency (%)
･ 1
100.0%

Interactions

2024-04-17T18:08:03.323450image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-04-17T18:08:07.505831image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
개인정보보호 관리과정Unnamed: 2Unnamed: 3Unnamed: 4Unnamed: 5Unnamed: 6Unnamed: 7Unnamed: 8Unnamed: 9Unnamed: 10Unnamed: 11
개인정보보호 관리과정1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000NaNNaNNaN1.000
Unnamed: 21.0001.0001.0001.0001.0001.000NaNNaNNaNNaN1.000
Unnamed: 31.0001.0001.0001.0001.0001.000NaNNaNNaNNaN1.000
Unnamed: 41.0001.0001.0001.0001.0001.000NaNNaNNaNNaN1.000
Unnamed: 51.0001.0001.0001.0001.0001.000NaNNaNNaNNaN1.000
Unnamed: 61.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000NaNNaNNaN1.000
Unnamed: 71.000NaNNaNNaNNaN1.0001.0000.6050.5970.0001.000
Unnamed: 8NaNNaNNaNNaNNaNNaN0.6051.0000.5970.000NaN
Unnamed: 9NaNNaNNaNNaNNaNNaN0.5970.5971.0000.000NaN
Unnamed: 10NaNNaNNaNNaNNaNNaN0.0000.0000.0001.000NaN
Unnamed: 111.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000NaNNaNNaN1.000
2024-04-17T18:08:07.616909image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Unnamed: 10Unnamed: 7Unnamed: 8Unnamed: 9
Unnamed: 101.0000.0000.0000.000
Unnamed: 70.0001.0000.4100.402
Unnamed: 80.0000.4101.0000.402
Unnamed: 90.0000.4020.4021.000
2024-04-17T18:08:07.695353image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Unnamed: 2Unnamed: 7Unnamed: 8Unnamed: 9Unnamed: 10
Unnamed: 21.0001.0001.0001.0001.000
Unnamed: 71.0001.0000.4100.4020.000
Unnamed: 81.0000.4101.0000.4020.000
Unnamed: 91.0000.4020.4021.0000.000
Unnamed: 101.0000.0000.0000.0001.000

Missing values

2024-04-17T18:08:03.419057image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-04-17T18:08:03.561222image/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.
2024-04-17T18:08:03.698947image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

Unnamed: 0개인정보보호 관리과정Unnamed: 2Unnamed: 3Unnamed: 4Unnamed: 5Unnamed: 6Unnamed: 7Unnamed: 8Unnamed: 9Unnamed: 10Unnamed: 11
0<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>
1<NA>인증기준<NA><NA><NA><NA>상세내용적용 유형<NA><NA><NA>세부점검항목
2<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>유형4유형3유형2유형1<NA>
3<NA>1. 관리체계 수립1.1정책 및 범위1.1.1정책의 수립개인정보보호정책과 시행문서를 수립하여 조직의 개인정보보호 방침과 방향을 명확하게 제시하여야 한다. 또한, 개인정보보호(관리)책임자 등 경영진의 승인을 받고 임직원 및 관련자에게 공표하여야 한다.○○○○조직이 수행하는 모든 개인정보보호 활동의 근거를 포함하는 최상위 수준의 개인정보보호정책을 마련하였는가?
4<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>개인정보보호정책의 시행을 위하여 필요한 세부적인 방법, 절차, 주기 등을 규정한 개인정보보호 지침, 절차, 매뉴얼 등을 수립하고 있는가?
5<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>개인정보의 기술적, 관리적 및 물리적 보호조치 등의 세부 사항이 포함된 내부관리계획을 수립하고 있는가?
6<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>개인정보보호정책 및 시행문서(지침, 절차 등)는 조직이 제공하고 있는 사업 등에 관련된 개인정보 보호 관련 법적 요구사항(법률, 시행령, 시행규칙, 하위 고시, 가이드)을 반영하고 있는가?
7<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>개인정보보호정책 및 시행문서의 제∙개정 시 이해 관계자의 검토를 받고 있는가?
8<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>개인정보보호정책 제∙개정 시 최고경영자의 승인을 받고 있는가?
9<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>개인정보보호정책 및 시행문서의 제∙개정 시 그 내용을 관련 임직원에게 공표하고 있는가?
Unnamed: 0개인정보보호 관리과정Unnamed: 2Unnamed: 3Unnamed: 4Unnamed: 5Unnamed: 6Unnamed: 7Unnamed: 8Unnamed: 9Unnamed: 10Unnamed: 11
41<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>개인정보보호대책의 우선순위을 고려하여 일정, 담당부서 및 담당자, 예산 등의 항목을 포함한 개인정보보호대책 이행계획을 수립하고, 개인정보 보호책임자 등 경영진에 보고하고 있는가?
42<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>이행계획에 따라 개인정보보호대책을 구현하고 그 이행결과를 개인정보 보호책임자 등 경영진에게 보고하고 있는가?
43<NA>3. 검토 및 모니터링3.1개인정보 보호체계의 검토3.1.1법적요구사항 준수검토조직이 준수해야 할 개인정보보호 관련 법적 요구 사항을 지속적으로 파악하여 최신성을 유지하고 준수여부를 지속적으로 검토하여야 한다.○○○<NA>조직이 준수해야 하는 개인정보보호 관련 법적 요구사항을 파악하여 최신성을 유지하고 있는가?
44<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>법적 요구사항의 준수여부를 연 1회 이상 주기적으로 검토하고 있는가?
45<NA><NA><NA><NA>3.1.2내부 감사개인정보보호 관리체계가 효과적으로 운영되고 있는지를 점검하기 위해 연 1회 이상 내부감사 계획을 수립하고 수행하여야 한다. 내부감사를 통해 발견된 문제점을 보완하여 경영진에게 보고하여야 한다.○○○<NA>법적 요구사항 및 수립된 정책에 따라 개인정보보호 관리체계의 효과적 운영을 점검하기 위한 감사기준, 범위, 주기, 감사인력 자격요건 등 내부감사 계획 등을 수립∙보고하고 있는가?
46<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>내부감사 계획에 따라 연 1회 이상 내부감사를 수행하고 있는가?
47<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>내부감사에서 발견된 지적사항에 대해 보완조치 여부를 확인하여 개인정보 보호책임자 등 경영진에 보고하고 있는가?
48<NA>4. 교정 및 개선4.1교정 및 개선 활동4.1.1개인정보보호 개선 활동주기적 또는 상시적으로 수행해야 하는 개인정보보호 활동을 문서화하여 그 운영현황을 지속적으로 점검‧개선하는 등의 관리를 하여야 한다.○○○<NA>개인정보보호 관리체계 운영을 위해 주기적 또는 상시적으로 수행해야 하는 개인정보보호 활동을 문서화하고 있는가?
49<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>개인정보보호 운영현황을 주기적으로 검토하고 발견된 문제점에 대하여 개선하고 있는가?
50<NA><NA>4.2내부 공유 및 교육4.2.1내부 공유 및 교육개인정보 관리계획을 운영 또는 이행할 부서 및 담당자를 파악하여 관련 내용을 공유하고 교육하여야 한다.○○○○구현된 개인정보보호대책의 운영 및 시행부서 담당자를 대상으로 관련내용을 공유하고 교육을 수행하고 있는가?