Overview

Dataset statistics

Number of variables63
Number of observations1481
Missing cells43368
Missing cells (%)46.5%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory747.9 KiB
Average record size in memory517.1 B

Variable types

Numeric9
Text7
DateTime23
Categorical23
Unsupported1

Dataset

Description경기주택도시공사 GH주택청약센터의 모집정보로써 공고명, 게시일자, 접수처주소, 접수처전화번호, 접수처 안내사항, 접수처운영시작일자, 접수처운영종료일자, 유의사항 등의 정보를 포함하고 있습니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/15119414/fileData.do

Alerts

기타유의사항 has constant value ""Constant
접수처전화번호 is highly imbalanced (82.9%)Imbalance
유의사항 is highly imbalanced (88.6%)Imbalance
게시시각 is highly imbalanced (58.6%)Imbalance
지도링크URL is highly imbalanced (94.6%)Imbalance
공급정보안내사항 is highly imbalanced (95.5%)Imbalance
대금납부안내사항 is highly imbalanced (94.7%)Imbalance
공고시각 is highly imbalanced (50.3%)Imbalance
접수시작시각 is highly imbalanced (58.0%)Imbalance
접수종료시각 is highly imbalanced (53.3%)Imbalance
계약기간시작시각 is highly imbalanced (69.9%)Imbalance
계약기간종료시각 is highly imbalanced (67.0%)Imbalance
서류대상자발표시각 is highly imbalanced (79.1%)Imbalance
현장접수시작시각 is highly imbalanced (68.6%)Imbalance
현장접수종료시각 is highly imbalanced (73.4%)Imbalance
자격완화금액 is highly imbalanced (66.4%)Imbalance
추첨예정시각 is highly imbalanced (93.6%)Imbalance
결과게시시작시간 is highly imbalanced (89.9%)Imbalance
결과게시종료시간 is highly imbalanced (90.1%)Imbalance
문의처전화번호 is highly imbalanced (98.5%)Imbalance
계약특약내용 is highly imbalanced (81.6%)Imbalance
공급유형순위 is highly imbalanced (75.9%)Imbalance
공고번호 has 603 (40.7%) missing valuesMissing
공고명 has 1069 (72.2%) missing valuesMissing
게시일자 has 1069 (72.2%) missing valuesMissing
정정사유 has 1479 (99.9%) missing valuesMissing
기타사항 has 1425 (96.2%) missing valuesMissing
접수처우편번호 has 1184 (79.9%) missing valuesMissing
접수처주소 has 1184 (79.9%) missing valuesMissing
접수처상세주소 has 1185 (80.0%) missing valuesMissing
접수처안내사항 has 1317 (88.9%) missing valuesMissing
첨부파일일련번호 has 1140 (77.0%) missing valuesMissing
제출서류첨부파일일련번호 has 1432 (96.7%) missing valuesMissing
접수처운영시작일자 has 1115 (75.3%) missing valuesMissing
접수처운영종료일자 has 1115 (75.3%) missing valuesMissing
조회건수 has 1286 (86.8%) missing valuesMissing
사업코드 has 342 (23.1%) missing valuesMissing
모집횟수 has 412 (27.8%) missing valuesMissing
공고일자 has 997 (67.3%) missing valuesMissing
접수시작일자 has 878 (59.3%) missing valuesMissing
접수종료일자 has 878 (59.3%) missing valuesMissing
입주예정년월 has 997 (67.3%) missing valuesMissing
서류접수시작일자 has 1321 (89.2%) missing valuesMissing
서류접수종료일자 has 1202 (81.2%) missing valuesMissing
당첨자발표일자 has 878 (59.3%) missing valuesMissing
계약기간시작일자 has 1246 (84.1%) missing valuesMissing
계약기간종료일자 has 1246 (84.1%) missing valuesMissing
주택관리번호 has 1057 (71.4%) missing valuesMissing
온라인계약시작일자 has 1323 (89.3%) missing valuesMissing
온라인계약종료일자 has 1323 (89.3%) missing valuesMissing
서류대상자발표일자 has 1317 (88.9%) missing valuesMissing
비고내용 has 1453 (98.1%) missing valuesMissing
현장접수시작일자 has 1288 (87.0%) missing valuesMissing
현장접수종료일자 has 1288 (87.0%) missing valuesMissing
자격완화비율 has 1481 (100.0%) missing valuesMissing
추첨예정일자 has 1457 (98.4%) missing valuesMissing
결과게시시작일자 has 1427 (96.4%) missing valuesMissing
결과게시종료일자 has 1427 (96.4%) missing valuesMissing
신청예약금액환불예정일자 has 1457 (98.4%) missing valuesMissing
수정일시 has 70 (4.7%) missing valuesMissing
구분 has unique valuesUnique
자격완화비율 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported

Reproduction

Analysis started2023-12-12 00:54:21.683957
Analysis finished2023-12-12 00:54:23.857562
Duration2.17 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

구분
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct1481
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean760.33964
Minimum1
Maximum1502
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size13.1 KiB
2023-12-12T09:54:23.943363image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile85
Q1392
median762
Q31132
95-th percentile1428
Maximum1502
Range1501
Interquartile range (IQR)740

Descriptive statistics

Standard deviation430.15952
Coefficient of variation (CV)0.56574655
Kurtosis-1.1871555
Mean760.33964
Median Absolute Deviation (MAD)370
Skewness-0.014807194
Sum1126063
Variance185037.22
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-12T09:54:24.119631image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
0.1%
1006 1
 
0.1%
1015 1
 
0.1%
1014 1
 
0.1%
1013 1
 
0.1%
1012 1
 
0.1%
1011 1
 
0.1%
1010 1
 
0.1%
1009 1
 
0.1%
1008 1
 
0.1%
Other values (1471) 1471
99.3%
ValueCountFrequency (%)
1 1
0.1%
2 1
0.1%
3 1
0.1%
4 1
0.1%
5 1
0.1%
7 1
0.1%
8 1
0.1%
9 1
0.1%
10 1
0.1%
11 1
0.1%
ValueCountFrequency (%)
1502 1
0.1%
1501 1
0.1%
1500 1
0.1%
1499 1
0.1%
1498 1
0.1%
1497 1
0.1%
1496 1
0.1%
1495 1
0.1%
1494 1
0.1%
1493 1
0.1%

공고번호
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct427
Distinct (%)48.6%
Missing603
Missing (%)40.7%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean285.83941
Minimum8
Maximum589
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size13.1 KiB
2023-12-12T09:54:24.304142image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum8
5-th percentile28
Q1112.25
median246.5
Q3447
95-th percentile568
Maximum589
Range581
Interquartile range (IQR)334.75

Descriptive statistics

Standard deviation185.46134
Coefficient of variation (CV)0.64883053
Kurtosis-1.4861333
Mean285.83941
Median Absolute Deviation (MAD)169
Skewness0.050750797
Sum250967
Variance34395.907
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T09:54:24.445955image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
183 7
 
0.5%
133 5
 
0.3%
216 5
 
0.3%
215 5
 
0.3%
447 5
 
0.3%
18 5
 
0.3%
32 5
 
0.3%
37 5
 
0.3%
25 5
 
0.3%
54 5
 
0.3%
Other values (417) 826
55.8%
(Missing) 603
40.7%
ValueCountFrequency (%)
8 1
 
0.1%
9 2
 
0.1%
10 2
 
0.1%
14 2
 
0.1%
15 2
 
0.1%
16 2
 
0.1%
17 2
 
0.1%
18 5
0.3%
19 2
 
0.1%
20 2
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
589 2
0.1%
588 2
0.1%
587 2
0.1%
586 2
0.1%
585 2
0.1%
584 2
0.1%
583 2
0.1%
582 1
0.1%
581 2
0.1%
580 2
0.1%

공고명
Text

MISSING 

Distinct288
Distinct (%)69.9%
Missing1069
Missing (%)72.2%
Memory size11.7 KiB
2023-12-12T09:54:24.748624image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length68
Median length52
Mean length30.378641
Min length11

Characters and Unicode

Total characters12516
Distinct characters223
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique247 ?
Unique (%)60.0%

Sample

1st row가평청사복합 경기행복주택 입주자 모집
2nd row다산역A2, 가평청사복합, 파주병원복합 경기행복주택 입주자 및 예비자 입주자격 완화 추가모집 공고
3rd row다산역A2, 오산가장 경기행복주택 입주자 자격완화 및 청년추가 모집공고
4th row파주병원복합 경기행복주택 공가세대 예비입주자 추가 모집 공고
5th row오산가장, 의왕역 경기행복주택 입주자 자격완화 추가모집 공고
ValueCountFrequency (%)
입주자 144
 
6.0%
경기행복주택 136
 
5.6%
공고 130
 
5.4%
추가모집 103
 
4.3%
모집공고 83
 
3.4%
국민임대주택 75
 
3.1%
모집 75
 
3.1%
참아름 74
 
3.1%
예비입주자 74
 
3.1%
안성공도 64
 
2.7%
Other values (348) 1451
60.2%
2023-12-12T09:54:25.202156image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2026
 
16.2%
627
 
5.0%
428
 
3.4%
360
 
2.9%
352
 
2.8%
322
 
2.6%
316
 
2.5%
287
 
2.3%
283
 
2.3%
252
 
2.0%
Other values (213) 7263
58.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 9136
73.0%
Space Separator 2026
 
16.2%
Decimal Number 642
 
5.1%
Open Punctuation 227
 
1.8%
Close Punctuation 227
 
1.8%
Other Punctuation 138
 
1.1%
Uppercase Letter 113
 
0.9%
Other Symbol 4
 
< 0.1%
Dash Punctuation 2
 
< 0.1%
Modifier Symbol 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
627
 
6.9%
428
 
4.7%
360
 
3.9%
352
 
3.9%
322
 
3.5%
316
 
3.5%
287
 
3.1%
283
 
3.1%
252
 
2.8%
226
 
2.5%
Other values (181) 5683
62.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 182
28.3%
1 117
18.2%
9 85
13.2%
5 69
 
10.7%
0 57
 
8.9%
4 41
 
6.4%
3 39
 
6.1%
8 24
 
3.7%
6 18
 
2.8%
7 10
 
1.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 106
76.8%
. 21
 
15.2%
· 7
 
5.1%
/ 2
 
1.4%
: 1
 
0.7%
? 1
 
0.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 50
44.2%
B 20
 
17.7%
X 13
 
11.5%
I 13
 
11.5%
C 12
 
10.6%
K 5
 
4.4%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 157
69.2%
[ 50
 
22.0%
20
 
8.8%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 157
69.2%
] 50
 
22.0%
20
 
8.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2026
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
4
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
˙ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 9136
73.0%
Common 3267
 
26.1%
Latin 113
 
0.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
627
 
6.9%
428
 
4.7%
360
 
3.9%
352
 
3.9%
322
 
3.5%
316
 
3.5%
287
 
3.1%
283
 
3.1%
252
 
2.8%
226
 
2.5%
Other values (181) 5683
62.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
2026
62.0%
2 182
 
5.6%
( 157
 
4.8%
) 157
 
4.8%
1 117
 
3.6%
, 106
 
3.2%
9 85
 
2.6%
5 69
 
2.1%
0 57
 
1.7%
] 50
 
1.5%
Other values (16) 261
 
8.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 50
44.2%
B 20
 
17.7%
X 13
 
11.5%
I 13
 
11.5%
C 12
 
10.6%
K 5
 
4.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 9136
73.0%
ASCII 3328
 
26.6%
None 47
 
0.4%
CJK Compat 4
 
< 0.1%
Modifier Letters 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2026
60.9%
2 182
 
5.5%
( 157
 
4.7%
) 157
 
4.7%
1 117
 
3.5%
, 106
 
3.2%
9 85
 
2.6%
5 69
 
2.1%
0 57
 
1.7%
] 50
 
1.5%
Other values (17) 322
 
9.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
627
 
6.9%
428
 
4.7%
360
 
3.9%
352
 
3.9%
322
 
3.5%
316
 
3.5%
287
 
3.1%
283
 
3.1%
252
 
2.8%
226
 
2.5%
Other values (181) 5683
62.2%
None
ValueCountFrequency (%)
20
42.6%
20
42.6%
· 7
 
14.9%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
4
100.0%
Modifier Letters
ValueCountFrequency (%)
˙ 1
100.0%

게시일자
Date

MISSING 

Distinct258
Distinct (%)62.6%
Missing1069
Missing (%)72.2%
Memory size11.7 KiB
Minimum2007-10-29 00:00:00
Maximum2023-08-02 00:00:00
2023-12-12T09:54:25.374429image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:54:25.572183image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

정정사유
Text

MISSING 

Distinct2
Distinct (%)100.0%
Missing1479
Missing (%)99.9%
Memory size11.7 KiB
2023-12-12T09:54:25.796259image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length212
Median length137
Mean length137
Min length62

Characters and Unicode

Total characters274
Distinct characters109
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique2 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row수원광교, 화성진안1,2, 수원영통 경기행복주택 입주자격 완화 상시모집을 정정공고하고 모집절차를 재개합니다.
2nd row* 「공공주택 특별법 시행규칙」제13조 제2항 신설에 따른 입주자격 변경(4p) - 「국민기초생활보장법 시행령」제2조 제2항 제5호부터 제7호까지의 규정에 해당하는 경우 그 구성원은 해당 세대의 구성원이 아닌 것으로 본다.* 입주자격별 최대거주기간(4p, 19p), 재청약기준(19p) 변경- 공공주택특별법 시행규칙 별표5 개정(2022.02.28)에 따른 변경사항 반영
ValueCountFrequency (%)
입주자격 2
 
4.2%
따른 2
 
4.2%
2
 
4.2%
제2항 2
 
4.2%
수원광교 1
 
2.1%
입주자격별 1
 
2.1%
구성원은 1
 
2.1%
해당 1
 
2.1%
세대의 1
 
2.1%
구성원이 1
 
2.1%
Other values (34) 34
70.8%
2023-12-12T09:54:26.560329image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
53
 
19.3%
2 9
 
3.3%
7
 
2.6%
6
 
2.2%
5
 
1.8%
, 5
 
1.8%
5
 
1.8%
( 4
 
1.5%
4
 
1.5%
) 4
 
1.5%
Other values (99) 172
62.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 168
61.3%
Space Separator 53
 
19.3%
Decimal Number 24
 
8.8%
Other Punctuation 11
 
4.0%
Open Punctuation 6
 
2.2%
Close Punctuation 6
 
2.2%
Lowercase Letter 4
 
1.5%
Dash Punctuation 2
 
0.7%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
7
 
4.2%
6
 
3.6%
5
 
3.0%
5
 
3.0%
4
 
2.4%
4
 
2.4%
4
 
2.4%
4
 
2.4%
4
 
2.4%
4
 
2.4%
Other values (80) 121
72.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 9
37.5%
1 4
16.7%
4 2
 
8.3%
5 2
 
8.3%
0 2
 
8.3%
9 2
 
8.3%
8 1
 
4.2%
7 1
 
4.2%
3 1
 
4.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 5
45.5%
. 4
36.4%
* 2
 
18.2%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 4
66.7%
2
33.3%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 4
66.7%
2
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
53
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
p 4
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 168
61.3%
Common 102
37.2%
Latin 4
 
1.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
7
 
4.2%
6
 
3.6%
5
 
3.0%
5
 
3.0%
4
 
2.4%
4
 
2.4%
4
 
2.4%
4
 
2.4%
4
 
2.4%
4
 
2.4%
Other values (80) 121
72.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
53
52.0%
2 9
 
8.8%
, 5
 
4.9%
( 4
 
3.9%
) 4
 
3.9%
1 4
 
3.9%
. 4
 
3.9%
4 2
 
2.0%
2
 
2.0%
5 2
 
2.0%
Other values (8) 13
 
12.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
p 4
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 168
61.3%
ASCII 102
37.2%
None 4
 
1.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
53
52.0%
2 9
 
8.8%
, 5
 
4.9%
( 4
 
3.9%
) 4
 
3.9%
p 4
 
3.9%
1 4
 
3.9%
. 4
 
3.9%
4 2
 
2.0%
5 2
 
2.0%
Other values (7) 11
 
10.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
7
 
4.2%
6
 
3.6%
5
 
3.0%
5
 
3.0%
4
 
2.4%
4
 
2.4%
4
 
2.4%
4
 
2.4%
4
 
2.4%
4
 
2.4%
Other values (80) 121
72.0%
None
ValueCountFrequency (%)
2
50.0%
2
50.0%

기타사항
Text

MISSING 

Distinct29
Distinct (%)51.8%
Missing1425
Missing (%)96.2%
Memory size11.7 KiB
2023-12-12T09:54:26.929353image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length306
Median length215
Mean length87.625
Min length7

Characters and Unicode

Total characters4907
Distinct characters262
Distinct categories13 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique20 ?
Unique (%)35.7%

Sample

1st row기타 사항은 공고문을 확인해 주시기 바랍니다.
2nd row전산상 화면에 표시되는 모집대상 등 입주자 모집에 대한 내용이 모집공고문과 다를수 있으니 반드시 공모문을 확인하시기 바랍니다.
3rd row기타 사항은 공고문을 확인해 주시기 바랍니다.
4th row<당첨자 발표(9월 16일 16시 이후)> 현재 청약센터 홈페이지 내 당첨조회에서는 확인이 불가하오니 아래 위치에서 확인하시기 바랍니다. * 경기주택도시공사 홈페이지(https://www.gh.or.kr/index.do)> 분양안내 > 분양공고> 기타
5th row입주자 모집 공고문 참고 바랍니다.
ValueCountFrequency (%)
바랍니다 49
 
5.2%
반드시 25
 
2.6%
모집 20
 
2.1%
공고문을 18
 
1.9%
주시기 18
 
1.9%
18
 
1.9%
모집공고는 16
 
1.7%
사항은 14
 
1.5%
확인하시기 14
 
1.5%
확인해 13
 
1.4%
Other values (257) 741
78.3%
2023-12-12T09:54:27.395638image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
922
 
18.8%
138
 
2.8%
131
 
2.7%
. 107
 
2.2%
105
 
2.1%
95
 
1.9%
95
 
1.9%
, 94
 
1.9%
84
 
1.7%
82
 
1.7%
Other values (252) 3054
62.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3187
64.9%
Space Separator 922
 
18.8%
Decimal Number 292
 
6.0%
Other Punctuation 236
 
4.8%
Other Number 84
 
1.7%
Uppercase Letter 37
 
0.8%
Lowercase Letter 36
 
0.7%
Close Punctuation 29
 
0.6%
Open Punctuation 29
 
0.6%
Other Symbol 27
 
0.6%
Other values (3) 28
 
0.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
138
 
4.3%
131
 
4.1%
105
 
3.3%
95
 
3.0%
95
 
3.0%
84
 
2.6%
82
 
2.6%
82
 
2.6%
67
 
2.1%
62
 
1.9%
Other values (194) 2246
70.5%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
w 6
16.7%
r 4
11.1%
o 4
11.1%
t 4
11.1%
h 3
8.3%
k 2
 
5.6%
p 2
 
5.6%
g 2
 
5.6%
i 2
 
5.6%
d 2
 
5.6%
Other values (5) 5
13.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 79
27.1%
0 60
20.5%
1 54
18.5%
5 24
 
8.2%
3 22
 
7.5%
7 16
 
5.5%
8 12
 
4.1%
6 9
 
3.1%
9 8
 
2.7%
4 8
 
2.7%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
11
13.1%
10
11.9%
9
10.7%
9
10.7%
9
10.7%
9
10.7%
9
10.7%
9
10.7%
9
10.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 107
45.3%
, 94
39.8%
15
 
6.4%
/ 7
 
3.0%
: 6
 
2.5%
* 4
 
1.7%
' 2
 
0.8%
; 1
 
0.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 10
27.0%
B 9
24.3%
X 9
24.3%
I 9
24.3%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
> 5
55.6%
~ 2
 
22.2%
< 2
 
22.2%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 26
89.7%
] 3
 
10.3%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 26
89.7%
[ 3
 
10.3%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
19
70.4%
8
29.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
922
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 18
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3187
64.9%
Common 1647
33.6%
Latin 73
 
1.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
138
 
4.3%
131
 
4.1%
105
 
3.3%
95
 
3.0%
95
 
3.0%
84
 
2.6%
82
 
2.6%
82
 
2.6%
67
 
2.1%
62
 
1.9%
Other values (194) 2246
70.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
922
56.0%
. 107
 
6.5%
, 94
 
5.7%
2 79
 
4.8%
0 60
 
3.6%
1 54
 
3.3%
) 26
 
1.6%
( 26
 
1.6%
5 24
 
1.5%
3 22
 
1.3%
Other values (29) 233
 
14.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 10
13.7%
B 9
12.3%
X 9
12.3%
I 9
12.3%
w 6
8.2%
r 4
 
5.5%
o 4
 
5.5%
t 4
 
5.5%
h 3
 
4.1%
k 2
 
2.7%
Other values (9) 13
17.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3187
64.9%
ASCII 1594
32.5%
Enclosed Alphanum 84
 
1.7%
Geometric Shapes 27
 
0.6%
Punctuation 15
 
0.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
922
57.8%
. 107
 
6.7%
, 94
 
5.9%
2 79
 
5.0%
0 60
 
3.8%
1 54
 
3.4%
) 26
 
1.6%
( 26
 
1.6%
5 24
 
1.5%
3 22
 
1.4%
Other values (36) 180
 
11.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
138
 
4.3%
131
 
4.1%
105
 
3.3%
95
 
3.0%
95
 
3.0%
84
 
2.6%
82
 
2.6%
82
 
2.6%
67
 
2.1%
62
 
1.9%
Other values (194) 2246
70.5%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
19
70.4%
8
29.6%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
15
100.0%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
11
13.1%
10
11.9%
9
10.7%
9
10.7%
9
10.7%
9
10.7%
9
10.7%
9
10.7%
9
10.7%

접수처우편번호
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct44
Distinct (%)14.8%
Missing1184
Missing (%)79.9%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean15493.047
Minimum6775
Maximum18504
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size13.1 KiB
2023-12-12T09:54:27.544442image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum6775
5-th percentile12248
Q112934
median16491
Q317550
95-th percentile18110
Maximum18504
Range11729
Interquartile range (IQR)4616

Descriptive statistics

Standard deviation2344.6063
Coefficient of variation (CV)0.15133281
Kurtosis-0.26797383
Mean15493.047
Median Absolute Deviation (MAD)1059
Skewness-0.78131266
Sum4601435
Variance5497178.7
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T09:54:27.744759image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=44)
ValueCountFrequency (%)
17550 62
 
4.2%
16491 39
 
2.6%
12285 19
 
1.3%
16508 17
 
1.1%
12249 16
 
1.1%
16556 14
 
0.9%
12248 13
 
0.9%
16500 12
 
0.8%
18110 11
 
0.7%
12934 10
 
0.7%
Other values (34) 84
 
5.7%
(Missing) 1184
79.9%
ValueCountFrequency (%)
6775 2
 
0.1%
10560 1
 
0.1%
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0.1%
10922 3
 
0.2%
12248 13
0.9%
12249 16
1.1%
12252 1
 
0.1%
12254 1
 
0.1%
12258 2
 
0.1%
12262 3
 
0.2%
ValueCountFrequency (%)
18504 9
 
0.6%
18385 1
 
0.1%
18110 11
 
0.7%
18103 4
 
0.3%
17963 4
 
0.3%
17560 2
 
0.1%
17550 62
4.2%
16686 1
 
0.1%
16556 14
 
0.9%
16509 5
 
0.3%

접수처주소
Text

MISSING 

Distinct73
Distinct (%)24.6%
Missing1184
Missing (%)79.9%
Memory size11.7 KiB
2023-12-12T09:54:28.061354image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length61
Median length57
Mean length27.885522
Min length13

Characters and Unicode

Total characters8282
Distinct characters197
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique30 ?
Unique (%)10.1%

Sample

1st row경기도 수원시 영통구 이의동 262-1
2nd row경기도 남양주시 다산동 3072-3번지
3rd row경기도 수원시 영통구 이의동 262-1
4th row경기도 파주시 금촌동 799-4
5th row경기도 화성시 반월동 959 반월자이에뜨
ValueCountFrequency (%)
경기도 293
 
17.0%
수원시 95
 
5.5%
안성시 64
 
3.7%
공도읍 64
 
3.7%
만정리 64
 
3.7%
경기도시공사참아름 64
 
3.7%
783-2 63
 
3.7%
남양주시 58
 
3.4%
다산동 51
 
3.0%
벽산그랜드코아 40
 
2.3%
Other values (182) 864
50.2%
2023-12-12T09:54:28.486269image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1425
 
17.2%
423
 
5.1%
399
 
4.8%
399
 
4.8%
369
 
4.5%
2 279
 
3.4%
233
 
2.8%
1 224
 
2.7%
- 191
 
2.3%
168
 
2.0%
Other values (187) 4172
50.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 5373
64.9%
Space Separator 1425
 
17.2%
Decimal Number 1241
 
15.0%
Dash Punctuation 191
 
2.3%
Uppercase Letter 29
 
0.4%
Other Punctuation 14
 
0.2%
Lowercase Letter 7
 
0.1%
Close Punctuation 1
 
< 0.1%
Open Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
423
 
7.9%
399
 
7.4%
399
 
7.4%
369
 
6.9%
233
 
4.3%
168
 
3.1%
167
 
3.1%
152
 
2.8%
127
 
2.4%
122
 
2.3%
Other values (161) 2814
52.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 279
22.5%
1 224
18.0%
6 136
11.0%
5 128
10.3%
7 122
9.8%
3 112
9.0%
8 105
 
8.5%
0 77
 
6.2%
4 38
 
3.1%
9 20
 
1.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 6
20.7%
I 5
17.2%
C 4
13.8%
A 4
13.8%
X 4
13.8%
K 3
10.3%
H 1
 
3.4%
G 1
 
3.4%
S 1
 
3.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 13
92.9%
: 1
 
7.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1425
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 191
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 7
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 5373
64.9%
Common 2873
34.7%
Latin 36
 
0.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
423
 
7.9%
399
 
7.4%
399
 
7.4%
369
 
6.9%
233
 
4.3%
168
 
3.1%
167
 
3.1%
152
 
2.8%
127
 
2.4%
122
 
2.3%
Other values (161) 2814
52.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
1425
49.6%
2 279
 
9.7%
1 224
 
7.8%
- 191
 
6.6%
6 136
 
4.7%
5 128
 
4.5%
7 122
 
4.2%
3 112
 
3.9%
8 105
 
3.7%
0 77
 
2.7%
Other values (6) 74
 
2.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 7
19.4%
B 6
16.7%
I 5
13.9%
C 4
11.1%
A 4
11.1%
X 4
11.1%
K 3
8.3%
H 1
 
2.8%
G 1
 
2.8%
S 1
 
2.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 5373
64.9%
ASCII 2909
35.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1425
49.0%
2 279
 
9.6%
1 224
 
7.7%
- 191
 
6.6%
6 136
 
4.7%
5 128
 
4.4%
7 122
 
4.2%
3 112
 
3.9%
8 105
 
3.6%
0 77
 
2.6%
Other values (16) 110
 
3.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
423
 
7.9%
399
 
7.4%
399
 
7.4%
369
 
6.9%
233
 
4.3%
168
 
3.1%
167
 
3.1%
152
 
2.8%
127
 
2.4%
122
 
2.3%
Other values (161) 2814
52.4%

접수처상세주소
Text

MISSING 

Distinct110
Distinct (%)37.2%
Missing1185
Missing (%)80.0%
Memory size11.7 KiB
2023-12-12T09:54:28.749311image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length44
Median length31
Mean length13.902027
Min length1

Characters and Unicode

Total characters4115
Distinct characters173
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique71 ?
Unique (%)24.0%

Sample

1st row홍보관경기도형 행복주택 공급담당자 앞
2nd row다산주택홍보관 1층
3rd row경기행복주택 광교홍보관
4th row파주병원복합 경기행복주택
5th row반월자이에뜨 상가 1층 임대관리센터(화성시 동탄지성로 394)
ValueCountFrequency (%)
안성공도 61
 
7.6%
참아름아파트 60
 
7.4%
경기행복주택 59
 
7.3%
5층 39
 
4.8%
2단지 36
 
4.5%
502-1 36
 
4.5%
5단지 27
 
3.3%
벽산그랜드코아 24
 
3.0%
1층 24
 
3.0%
임대센터 22
 
2.7%
Other values (131) 418
51.9%
2023-12-12T09:54:29.171640image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
516
 
12.5%
170
 
4.1%
5 121
 
2.9%
110
 
2.7%
2 102
 
2.5%
102
 
2.5%
1 101
 
2.5%
96
 
2.3%
94
 
2.3%
94
 
2.3%
Other values (163) 2609
63.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3012
73.2%
Space Separator 516
 
12.5%
Decimal Number 488
 
11.9%
Dash Punctuation 45
 
1.1%
Uppercase Letter 25
 
0.6%
Open Punctuation 10
 
0.2%
Close Punctuation 10
 
0.2%
Other Punctuation 7
 
0.2%
Lowercase Letter 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
170
 
5.6%
110
 
3.7%
102
 
3.4%
96
 
3.2%
94
 
3.1%
94
 
3.1%
93
 
3.1%
93
 
3.1%
82
 
2.7%
82
 
2.7%
Other values (135) 1996
66.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
5 121
24.8%
2 102
20.9%
1 101
20.7%
0 84
17.2%
6 28
 
5.7%
4 22
 
4.5%
3 21
 
4.3%
7 7
 
1.4%
9 1
 
0.2%
8 1
 
0.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 10
40.0%
K 3
 
12.0%
B 3
 
12.0%
H 2
 
8.0%
C 2
 
8.0%
G 2
 
8.0%
S 1
 
4.0%
I 1
 
4.0%
D 1
 
4.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 5
71.4%
: 1
 
14.3%
/ 1
 
14.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 1
50.0%
c 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
516
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 45
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 10
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 10
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3012
73.2%
Common 1076
 
26.1%
Latin 27
 
0.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
170
 
5.6%
110
 
3.7%
102
 
3.4%
96
 
3.2%
94
 
3.1%
94
 
3.1%
93
 
3.1%
93
 
3.1%
82
 
2.7%
82
 
2.7%
Other values (135) 1996
66.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
516
48.0%
5 121
 
11.2%
2 102
 
9.5%
1 101
 
9.4%
0 84
 
7.8%
- 45
 
4.2%
6 28
 
2.6%
4 22
 
2.0%
3 21
 
2.0%
( 10
 
0.9%
Other values (7) 26
 
2.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 10
37.0%
K 3
 
11.1%
B 3
 
11.1%
H 2
 
7.4%
C 2
 
7.4%
G 2
 
7.4%
S 1
 
3.7%
I 1
 
3.7%
D 1
 
3.7%
e 1
 
3.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3012
73.2%
ASCII 1103
 
26.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
516
46.8%
5 121
 
11.0%
2 102
 
9.2%
1 101
 
9.2%
0 84
 
7.6%
- 45
 
4.1%
6 28
 
2.5%
4 22
 
2.0%
3 21
 
1.9%
( 10
 
0.9%
Other values (18) 53
 
4.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
170
 
5.6%
110
 
3.7%
102
 
3.4%
96
 
3.2%
94
 
3.1%
94
 
3.1%
93
 
3.1%
93
 
3.1%
82
 
2.7%
82
 
2.7%
Other values (135) 1996
66.3%

접수처전화번호
Categorical

IMBALANCE 

Distinct48
Distinct (%)3.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
<NA>
1330 
031-216-7840
 
34
031-378-1040
 
11
031-225-7848
 
10
1533-4963
 
8
Other values (43)
 
88

Length

Max length64
Median length4
Mean length5.0459149
Min length4

Unique

Unique22 ?
Unique (%)1.5%

Sample

1st row031-214-8461 ~ 8462, 031-214-8467 ~ 8468
2nd row[4월 26일 이전 : 031-554-1733], [5월2일 이후 : 031-214-8463~65]
3rd row031-216-7840~3
4th row02-589-4988
5th row오산 : 031-234-8511, 의왕 : 031-8039-6116

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 1330
89.8%
031-216-7840 34
 
2.3%
031-378-1040 11
 
0.7%
031-225-7848 10
 
0.7%
1533-4963 8
 
0.5%
1833-2875 7
 
0.5%
031-273-9850 5
 
0.3%
031-510-7100 4
 
0.3%
031-515-0887 4
 
0.3%
031-554-1633 4
 
0.3%
Other values (38) 64
 
4.3%

Length

2023-12-12T09:54:29.352571image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
na 1330
85.9%
031-216-7840 34
 
2.2%
20
 
1.3%
031-378-1040 11
 
0.7%
031-225-7848 10
 
0.6%
1533-4963 8
 
0.5%
1833-2875 7
 
0.5%
031-273-9850 5
 
0.3%
031-554-1733 5
 
0.3%
031-8039-6116 4
 
0.3%
Other values (59) 115
 
7.4%

접수처안내사항
Text

MISSING 

Distinct106
Distinct (%)64.6%
Missing1317
Missing (%)88.9%
Memory size11.7 KiB
2023-12-12T09:54:29.648176image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length480
Median length302
Mean length158.73171
Min length20

Characters and Unicode

Total characters26032
Distinct characters376
Distinct categories12 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks9 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique85 ?
Unique (%)51.8%

Sample

1st row온라인 청약신청접수기간은 9/5(수) 오전 10시부터 9/14(금) 오후 5시까지입니다.기타 사항은 공고문을 확인해 주시기 바랍니다.
2nd row현장 선착순 계약 모집중인 잔여주택(해지분 포함), 전화상담후 방문하시기 바랍니다. + 파주병원 : 26A(대학생), 26A(청년), 35A,B(청년), 35A,B(고령자 예비자)- 현장접수(계약)처 및 전화번호는 아래와 같이 변경되오니 유의하시기 바랍니다. + [5월 02일 이후] 경기도 수원시 영통구 이의동 262-1 수원광교 홍보관, 전화 031-214-8463~65 - 우편으로 서류를 제출하는 경우 주소는 기간에 관계없이 아래
3rd row우편으로 자격심사 서류를 제출하는 경우 주소는 기간에 관계없이 아래주소로 발송하여야 합니다. - 경기도 수원시 권선구 권중로 46 경기도시공사 4층 행복주택총괄부(공급담당자) [우편번호:16556]
4th row접수자는 경기행복주택 1층 도착 후 전화연락 바랍니다. (02-589-4988)
5th row본 공고문에 따른 선착순 동호지정 계약은 종료되었으며 미임대세대에 대해서는 별도로 입주자모집을 추진할 예정이오니 착오없으시기 바랍니다.
ValueCountFrequency (%)
386
 
8.0%
바랍니다 114
 
2.4%
경기행복주택 62
 
1.3%
공고문을 56
 
1.2%
경기도 52
 
1.1%
사항은 51
 
1.1%
자세한 47
 
1.0%
동호지정 44
 
0.9%
인터넷 43
 
0.9%
수원시 42
 
0.9%
Other values (1106) 3944
81.5%
2023-12-12T09:54:30.143358image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
5266
 
20.2%
. 824
 
3.2%
1 722
 
2.8%
0 662
 
2.5%
2 506
 
1.9%
) 498
 
1.9%
( 474
 
1.8%
: 387
 
1.5%
386
 
1.5%
356
 
1.4%
Other values (366) 15951
61.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 14149
54.4%
Space Separator 5266
 
20.2%
Decimal Number 3112
 
12.0%
Other Punctuation 1689
 
6.5%
Close Punctuation 558
 
2.1%
Open Punctuation 535
 
2.1%
Dash Punctuation 242
 
0.9%
Math Symbol 229
 
0.9%
Lowercase Letter 146
 
0.6%
Uppercase Letter 79
 
0.3%
Other values (2) 27
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
386
 
2.7%
356
 
2.5%
340
 
2.4%
316
 
2.2%
298
 
2.1%
275
 
1.9%
269
 
1.9%
260
 
1.8%
237
 
1.7%
225
 
1.6%
Other values (290) 11187
79.1%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 17
11.6%
t 16
11.0%
r 13
 
8.9%
p 12
 
8.2%
h 12
 
8.2%
w 12
 
8.2%
m 8
 
5.5%
e 8
 
5.5%
c 8
 
5.5%
k 6
 
4.1%
Other values (12) 34
23.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 22
27.8%
B 21
26.6%
X 11
13.9%
I 10
12.7%
C 6
 
7.6%
D 2
 
2.5%
F 2
 
2.5%
G 1
 
1.3%
H 1
 
1.3%
E 1
 
1.3%
Other values (2) 2
 
2.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 824
48.8%
: 387
22.9%
, 122
 
7.2%
* 103
 
6.1%
' 91
 
5.4%
73
 
4.3%
/ 55
 
3.3%
? 18
 
1.1%
8
 
0.5%
% 4
 
0.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 722
23.2%
0 662
21.3%
2 506
16.3%
6 239
 
7.7%
3 226
 
7.3%
7 197
 
6.3%
5 193
 
6.2%
4 145
 
4.7%
8 134
 
4.3%
9 88
 
2.8%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 119
52.0%
= 81
35.4%
12
 
5.2%
> 6
 
2.6%
+ 4
 
1.7%
< 4
 
1.7%
3
 
1.3%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
10
43.5%
5
21.7%
4
 
17.4%
2
 
8.7%
1
 
4.3%
1
 
4.3%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 498
89.2%
] 60
 
10.8%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 474
88.6%
[ 61
 
11.4%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
2
50.0%
2
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
5266
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 242
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 14149
54.4%
Common 11658
44.8%
Latin 225
 
0.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
386
 
2.7%
356
 
2.5%
340
 
2.4%
316
 
2.2%
298
 
2.1%
275
 
1.9%
269
 
1.9%
260
 
1.8%
237
 
1.7%
225
 
1.6%
Other values (290) 11187
79.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
5266
45.2%
. 824
 
7.1%
1 722
 
6.2%
0 662
 
5.7%
2 506
 
4.3%
) 498
 
4.3%
( 474
 
4.1%
: 387
 
3.3%
- 242
 
2.1%
6 239
 
2.1%
Other values (32) 1838
 
15.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 22
 
9.8%
B 21
 
9.3%
o 17
 
7.6%
t 16
 
7.1%
r 13
 
5.8%
p 12
 
5.3%
h 12
 
5.3%
w 12
 
5.3%
X 11
 
4.9%
I 10
 
4.4%
Other values (24) 79
35.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 14149
54.4%
ASCII 11756
45.2%
Punctuation 81
 
0.3%
Geometric Shapes 17
 
0.1%
Arrows 15
 
0.1%
Misc Symbols 5
 
< 0.1%
None 4
 
< 0.1%
Enclosed Alphanum 4
 
< 0.1%
CJK Compat 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
5266
44.8%
. 824
 
7.0%
1 722
 
6.1%
0 662
 
5.6%
2 506
 
4.3%
) 498
 
4.2%
( 474
 
4.0%
: 387
 
3.3%
- 242
 
2.1%
6 239
 
2.0%
Other values (53) 1936
 
16.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
386
 
2.7%
356
 
2.5%
340
 
2.4%
316
 
2.2%
298
 
2.1%
275
 
1.9%
269
 
1.9%
260
 
1.8%
237
 
1.7%
225
 
1.6%
Other values (290) 11187
79.1%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
73
90.1%
8
 
9.9%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
12
80.0%
3
 
20.0%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
10
58.8%
5
29.4%
2
 
11.8%
None
ValueCountFrequency (%)
· 4
100.0%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
4
80.0%
1
 
20.0%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
2
50.0%
2
50.0%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

첨부파일일련번호
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct341
Distinct (%)100.0%
Missing1140
Missing (%)77.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean838121.87
Minimum306
Maximum1236059
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size13.1 KiB
2023-12-12T09:54:30.312883image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum306
5-th percentile5611
Q1227231
median1213764
Q31219738
95-th percentile1229718
Maximum1236059
Range1235753
Interquartile range (IQR)992507

Descriptive statistics

Standard deviation523374
Coefficient of variation (CV)0.6244605
Kurtosis-1.4819959
Mean838121.87
Median Absolute Deviation (MAD)11980
Skewness-0.67658344
Sum2.8579956 × 108
Variance2.7392034 × 1011
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T09:54:30.520043image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1224604 1
 
0.1%
1219666 1
 
0.1%
1219661 1
 
0.1%
1219387 1
 
0.1%
1219386 1
 
0.1%
1219384 1
 
0.1%
1213763 1
 
0.1%
1213256 1
 
0.1%
1213197 1
 
0.1%
1210722 1
 
0.1%
Other values (331) 331
 
22.3%
(Missing) 1140
77.0%
ValueCountFrequency (%)
306 1
0.1%
307 1
0.1%
394 1
0.1%
409 1
0.1%
411 1
0.1%
412 1
0.1%
541 1
0.1%
968 1
0.1%
1177 1
0.1%
1178 1
0.1%
ValueCountFrequency (%)
1236059 1
0.1%
1236058 1
0.1%
1235903 1
0.1%
1232471 1
0.1%
1232354 1
0.1%
1231829 1
0.1%
1231778 1
0.1%
1231329 1
0.1%
1231055 1
0.1%
1231048 1
0.1%

제출서류첨부파일일련번호
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct49
Distinct (%)100.0%
Missing1432
Missing (%)96.7%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean608229.88
Minimum435
Maximum1232377
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size13.1 KiB
2023-12-12T09:54:30.705893image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum435
5-th percentile438.4
Q110698
median324125
Q31215691
95-th percentile1231810
Maximum1232377
Range1231942
Interquartile range (IQR)1204993

Descriptive statistics

Standard deviation584897.5
Coefficient of variation (CV)0.96163888
Kurtosis-2.026405
Mean608229.88
Median Absolute Deviation (MAD)323689
Skewness0.08088665
Sum29803264
Variance3.4210508 × 1011
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T09:54:30.918499image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=49)
ValueCountFrequency (%)
1213756 1
 
0.1%
249918 1
 
0.1%
1201108 1
 
0.1%
1212889 1
 
0.1%
1212916 1
 
0.1%
1226822 1
 
0.1%
1227644 1
 
0.1%
1232377 1
 
0.1%
1199159 1
 
0.1%
1212913 1
 
0.1%
Other values (39) 39
 
2.6%
(Missing) 1432
96.7%
ValueCountFrequency (%)
435 1
0.1%
436 1
0.1%
438 1
0.1%
439 1
0.1%
1512 1
0.1%
1513 1
0.1%
1514 1
0.1%
4311 1
0.1%
4930 1
0.1%
5608 1
0.1%
ValueCountFrequency (%)
1232377 1
0.1%
1232356 1
0.1%
1231830 1
0.1%
1231780 1
0.1%
1230812 1
0.1%
1227644 1
0.1%
1227642 1
0.1%
1226822 1
0.1%
1226820 1
0.1%
1224605 1
0.1%
Distinct171
Distinct (%)46.7%
Missing1115
Missing (%)75.3%
Memory size11.7 KiB
Minimum2007-10-29 00:00:00
Maximum2023-07-28 00:00:00
2023-12-12T09:54:31.091004image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:54:31.318243image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
Distinct163
Distinct (%)44.5%
Missing1115
Missing (%)75.3%
Memory size11.7 KiB
Minimum2007-10-29 00:00:00
Maximum2023-12-31 00:00:00
2023-12-12T09:54:31.534434image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:54:31.731990image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

유의사항
Categorical

IMBALANCE 

Distinct30
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
<NA>
1391 
*공고내용을 반드시 숙지하신 후 신청자격 등 작성내용을 해당서류로 사전에 본인이 직접 확인하시고 작성 및 신청하시기 바랍니다.*청약 및 계약 신청자가 신청(작성)한 내용의 누락, 착오, 허위 신청(작성)으로 인해 당첨 또는 계약 취소(해제) 등의 불이익이 있을 수 있으며 이로 인한 모든 책임은 신청자 본인에게 있음을 유념하시어 정확한 신청(작성)을 위한 주의를 당부 드립니다.
 
29
*공고내용을 반드시 숙지하신 후 신청자격, 소득 등 입력사항에 대해서는 사전에 본인이 직접 해당서류 등을 확인하시고 신청하시기 바랍니다.*인터넷 청약은 신청자가 신청(입력)한 내용을 근거로 당첨여부가 결정되므로 누락 등 착오입력에 따른 당첨 탈락, 청약시 입력한 내용과 제출서류 내용이 다르거나 허위 신청(입력)으로 인한 당첨 취소 등의 불이익이 있을 수 있으며 이로 인한 모든 책임은 신청자 본인에게 있음을 유념하시어 정확한 신청(입력)을 위한 주의를 당부 드립니다.
 
15
*공고내용을 반드시 숙지하신 후 신청자격, 소득 등 입력사항에 대해서는 가급적 사전에 본인이 직접 해당서류등을 확인하시고 신청하시기 바랍니다.*인터넷 청약은 신청자가 신청(입력)한 내용을 근거로 당첨여부가 결정되므로 누락 등 착오입력에 따른 당첨 탈락, 청약시 입력한 내용과 제출서류 내용이 다르거나 허위 신청(입력)으로 인한 당첨 취소 등의 불이익이 있을 수 있으며 이로 인한 모든 책임은 신청자 본인에게 있음을 유념하시어 정확한 신청(입력)을 위한 주의를 당부 드립니다.
 
5
공고문에 의함
 
5
Other values (25)
 
36

Length

Max length334
Median length4
Mean length15.99865
Min length4

Unique

Unique18 ?
Unique (%)1.2%

Sample

1st row*공고내용을 반드시 숙지하신 후 신청자격, 소득 등 입력사항에 대해서는 가급적 사전에 본인이 직접 해당서류등을 확인하시고 신청하시기 바랍니다.*인터넷 청약은 신청자가 신청(입력)한 내용을 근거로 당첨여부가 결정되므로 누락 등 착오입력에 따른 당첨 탈락, 청약시 입력한 내용과 제출서류 내용이 다르거나 허위 신청(입력)으로 인한 당첨 취소 등의 불이익이 있을 수 있으며 이로 인한 모든 책임은 신청자 본인에게 있음을 유념하시어 정확한 신청(입력)을 위한 주의를 당부 드립니다.
2nd row1차(최초) 온라인 청약신청 접수기간은 4/15(월) 오전 10시부터 4/16(화) 오후 5시까지입니다. 기타 사항은 공고문을 확인해 주시기 바랍니다.
3rd row*공고내용을 반드시 숙지하신 후 신청자격, 인적사항 등 입력사항에 대해서는 가급적 사전에 본인이 직접 해당서류 등을 확인하시고 신청하시기 바랍니다.*인터넷 청약은 신청자가 신청(입력)한 내용을 근거로 당첨여부가 결정되므로 누락 등 착오입력에 따른 당첨 탈락, 청약시 입력한 내용과 제출서류 내용이 다르거나 허위 신청(입력)으로 인한 당첨 취소 등의 불이익이 있을 수 있으며 이로 인한 모든 책임은 신청자 본인에게 있음을 유념하시어 정확한 신청(입력)을 위한 주의를 당부 드립니다.
4th row<NA>
5th row*공고내용을 반드시 숙지하신 후 신청자격 등 작성내용을 해당서류로 사전에 본인이 직접 확인하시고 작성 및 신청하시기 바랍니다. *청약 및 계약 신청자가 신청(작성)한 내용의 누락, 착오, 허위 신청(작성)으로 인해 당첨 또는 계약 취소(해제) 등의 불이익이 있을 수 있으며 이로 인한 모든 책임은 신청자 본인에게 있음을 유념하시어 정확한 신청(작성)을 위한 주의를 당부 드립니다.

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 1391
93.9%
*공고내용을 반드시 숙지하신 후 신청자격 등 작성내용을 해당서류로 사전에 본인이 직접 확인하시고 작성 및 신청하시기 바랍니다.*청약 및 계약 신청자가 신청(작성)한 내용의 누락, 착오, 허위 신청(작성)으로 인해 당첨 또는 계약 취소(해제) 등의 불이익이 있을 수 있으며 이로 인한 모든 책임은 신청자 본인에게 있음을 유념하시어 정확한 신청(작성)을 위한 주의를 당부 드립니다. 29
 
2.0%
*공고내용을 반드시 숙지하신 후 신청자격, 소득 등 입력사항에 대해서는 사전에 본인이 직접 해당서류 등을 확인하시고 신청하시기 바랍니다.*인터넷 청약은 신청자가 신청(입력)한 내용을 근거로 당첨여부가 결정되므로 누락 등 착오입력에 따른 당첨 탈락, 청약시 입력한 내용과 제출서류 내용이 다르거나 허위 신청(입력)으로 인한 당첨 취소 등의 불이익이 있을 수 있으며 이로 인한 모든 책임은 신청자 본인에게 있음을 유념하시어 정확한 신청(입력)을 위한 주의를 당부 드립니다. 15
 
1.0%
*공고내용을 반드시 숙지하신 후 신청자격, 소득 등 입력사항에 대해서는 가급적 사전에 본인이 직접 해당서류등을 확인하시고 신청하시기 바랍니다.*인터넷 청약은 신청자가 신청(입력)한 내용을 근거로 당첨여부가 결정되므로 누락 등 착오입력에 따른 당첨 탈락, 청약시 입력한 내용과 제출서류 내용이 다르거나 허위 신청(입력)으로 인한 당첨 취소 등의 불이익이 있을 수 있으며 이로 인한 모든 책임은 신청자 본인에게 있음을 유념하시어 정확한 신청(입력)을 위한 주의를 당부 드립니다. 5
 
0.3%
공고문에 의함 5
 
0.3%
*공고내용을 반드시 숙지하신 후 신청자격, 인적사항 등 입력사항에 대해서는 가급적 사전에 본인이 직접 해당서류 등을 확인하시고 신청하시기 바랍니다.*인터넷 청약은 신청자가 신청(입력)한 내용을 근거로 당첨여부가 결정되므로 누락 등 착오입력에 따른 당첨 탈락, 청약시 입력한 내용과 제출서류 내용이 다르거나 허위 신청(입력)으로 인한 당첨 취소 등의 불이익이 있을 수 있으며 이로 인한 모든 책임은 신청자 본인에게 있음을 유념하시어 정확한 신청(입력)을 위한 주의를 당부 드립니다. 3
 
0.2%
*공고내용을 반드시 숙지하신 후 신청자격 등 작성내용을 해당서류로 사전에 본인이 직접 확인하시고 작성 및 신청하시기 바랍니다. *청약 및 계약 신청자가 신청(작성)한 내용의 누락, 착오, 허위 신청(작성)으로 인해 당첨 또는 계약 취소(해제) 등의 불이익이 있을 수 있으며 이로 인한 모든 책임은 신청자 본인에게 있음을 유념하시어 정확한 신청(작성)을 위한 주의를 당부 드립니다. 3
 
0.2%
※ 청약 신청접수는 인터넷 신청이 불가능하고, 지정된 일자에 남양주시 관내 행정복지센터에서 현장접수만 가능합니다.※ 신청접수는 순위에 관계없이 신청 기간 내에 접수하시면 됩니다. 신청기간 이후 신청을 불가합니다. 3
 
0.2%
이번 국민임대 청약접수는 인터넷접수(인터넷 홈페이지(http://apply.gh.or.kr)만 가능하며, 현장접수는 불가하오니 참고하시기 바랍니다. (인터넷 청약신청 시 인증서가 필요하오니 반드시 접수일 이전에 미리 준비하시기 바랍니다.) 3
 
0.2%
※청약접수는 인터넷접수(http://apply.gh.or.kr)만 가능하며, 현장접수는 인터넷 신청이 어려운 중증장애인 및 고령자(만 65세 이상)에 한하여 진행합니다.(신분증 및 장애인 복지카드 지참 필수, 중증장애인 또는 고령자에 해당하지 않는 자는 홍보관 방문시 현장접수 거부될 수 있음)※인터넷 청약신청 및 현장접수 시 신청자 본인의 인증서(공동/금융인증서 또는 네이버/카카오 인증서)가 필요하오니 반드시 접수일 이전에 미리 준비하시기 바랍니다.※이 외 청약접수에 대한 자세한 유의사항은 모집 공고문을 필히 확인하여 주시기 바랍니다. 2
 
0.1%
Other values (20) 22
 
1.5%

Length

2023-12-12T09:54:31.911824image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
na 1391
25.7%
91
 
1.7%
당첨 89
 
1.6%
인한 89
 
1.6%
78
 
1.4%
반드시 75
 
1.4%
계약 69
 
1.3%
신청하시기 67
 
1.2%
65
 
1.2%
63
 
1.2%
Other values (331) 3338
61.6%

게시시각
Categorical

IMBALANCE 

Distinct16
Distinct (%)1.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
<NA>
1070 
00:00
118 
09:00
 
91
10:00
 
58
17:00
 
50
Other values (11)
 
94

Length

Max length5
Median length4
Mean length4.2775152
Min length4

Unique

Unique2 ?
Unique (%)0.1%

Sample

1st row15:00
2nd row15:00
3rd row14:00
4th row14:00
5th row18:00

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 1070
72.2%
00:00 118
 
8.0%
09:00 91
 
6.1%
10:00 58
 
3.9%
17:00 50
 
3.4%
14:00 24
 
1.6%
16:00 20
 
1.4%
18:00 18
 
1.2%
15:00 13
 
0.9%
20:00 5
 
0.3%
Other values (6) 14
 
0.9%

Length

2023-12-12T09:54:32.062119image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
na 1070
72.2%
00:00 118
 
8.0%
09:00 91
 
6.1%
10:00 58
 
3.9%
17:00 50
 
3.4%
14:00 24
 
1.6%
16:00 20
 
1.4%
18:00 18
 
1.2%
15:00 13
 
0.9%
20:00 5
 
0.3%
Other values (6) 14
 
0.9%

지도링크URL
Categorical

IMBALANCE 

Distinct16
Distinct (%)1.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
<NA>
1449 
http://naver.me/xDbl1PTK
 
13
http://kko.to/fBdg9VrDp
 
6
http://naver.me/FA6WqO1x
 
1
http://naver.me/GcdTfJLI
 
1
Other values (11)
 
11

Length

Max length113
Median length4
Mean length4.4773801
Min length4

Unique

Unique13 ?
Unique (%)0.9%

Sample

1st row<NA>
2nd row<NA>
3rd rowhttp://naver.me/xDbl1PTK
4th rowhttp://naver.me/FA6WqO1x
5th row<NA>

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 1449
97.8%
http://naver.me/xDbl1PTK 13
 
0.9%
http://kko.to/fBdg9VrDp 6
 
0.4%
http://naver.me/FA6WqO1x 1
 
0.1%
http://naver.me/GcdTfJLI 1
 
0.1%
http://naver.me/xasNgZmI 1
 
0.1%
naver.me/5fENisdk 1
 
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http://naver.me/GhvWMv1o 1
 
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http://naver.me/GLY6Cn87 1
 
0.1%
http://naver.me/FveNJJns 1
 
0.1%
Other values (6) 6
 
0.4%

Length

2023-12-12T09:54:32.189170image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
na 1449
97.8%
http://naver.me/xdbl1ptk 13
 
0.9%
http://kko.to/fbdg9vrdp 6
 
0.4%
http://naver.me/fa6wqo1x 1
 
0.1%
http://naver.me/gcdtfjli 1
 
0.1%
http://naver.me/xasngzmi 1
 
0.1%
naver.me/5fenisdk 1
 
0.1%
http://naver.me/ghvwmv1o 1
 
0.1%
http://naver.me/gly6cn87 1
 
0.1%
http://naver.me/fvenjjns 1
 
0.1%
Other values (6) 6
 
0.4%

조회건수
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct195
Distinct (%)100.0%
Missing1286
Missing (%)86.8%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean20148.928
Minimum92
Maximum337870
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size13.1 KiB
2023-12-12T09:54:32.323360image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum92
5-th percentile317.1
Q13505.5
median12453
Q326049
95-th percentile60544
Maximum337870
Range337778
Interquartile range (IQR)22543.5

Descriptive statistics

Standard deviation33279.677
Coefficient of variation (CV)1.6516847
Kurtosis51.291161
Mean20148.928
Median Absolute Deviation (MAD)10253
Skewness6.1892111
Sum3929041
Variance1.1075369 × 109
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T09:54:32.478451image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
14683 1
 
0.1%
17604 1
 
0.1%
131 1
 
0.1%
315 1
 
0.1%
22029 1
 
0.1%
13957 1
 
0.1%
10360 1
 
0.1%
46201 1
 
0.1%
16736 1
 
0.1%
893 1
 
0.1%
Other values (185) 185
 
12.5%
(Missing) 1286
86.8%
ValueCountFrequency (%)
92 1
0.1%
96 1
0.1%
131 1
0.1%
146 1
0.1%
187 1
0.1%
189 1
0.1%
211 1
0.1%
222 1
0.1%
275 1
0.1%
315 1
0.1%
ValueCountFrequency (%)
337870 1
0.1%
237440 1
0.1%
102522 1
0.1%
82377 1
0.1%
75014 1
0.1%
74735 1
0.1%
72135 1
0.1%
63378 1
0.1%
62984 1
0.1%
61566 1
0.1%

사업코드
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct84
Distinct (%)7.4%
Missing342
Missing (%)23.1%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2028971.7
Minimum0
Maximum9999903
Zeros2
Zeros (%)0.1%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size13.1 KiB
2023-12-12T09:54:32.660413image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile221101
Q12002056
median2016011
Q32017012
95-th percentile2022001
Maximum9999903
Range9999903
Interquartile range (IQR)14956

Descriptive statistics

Standard deviation1183941.1
Coefficient of variation (CV)0.58351782
Kurtosis35.466298
Mean2028971.7
Median Absolute Deviation (MAD)3903
Skewness5.4335971
Sum2.3109987 × 109
Variance1.4017166 × 1012
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T09:54:32.860902image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
2002051 96
 
6.5%
2022001 82
 
5.5%
2002056 66
 
4.5%
2017011 37
 
2.5%
2017004 34
 
2.3%
2015023 29
 
2.0%
2017012 27
 
1.8%
2003201 26
 
1.8%
2017013 24
 
1.6%
2016033 24
 
1.6%
Other values (74) 694
46.9%
(Missing) 342
23.1%
ValueCountFrequency (%)
0 2
 
0.1%
19031 9
0.6%
19032 8
0.5%
201106 2
 
0.1%
201121 1
 
0.1%
201701 2
 
0.1%
211029 19
1.3%
211109 2
 
0.1%
221029 12
0.8%
221109 2
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
9999903 2
 
0.1%
9999902 2
 
0.1%
9999901 2
 
0.1%
9999022 7
0.5%
9999009 1
 
0.1%
9999004 3
 
0.2%
9999002 2
 
0.1%
9999001 2
 
0.1%
4017006 4
 
0.3%
2207291 11
0.7%

모집횟수
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct48
Distinct (%)4.5%
Missing412
Missing (%)27.8%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean7.1328344
Minimum1
Maximum48
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size13.1 KiB
2023-12-12T09:54:33.008465image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q12
median4
Q39
95-th percentile27.6
Maximum48
Range47
Interquartile range (IQR)7

Descriptive statistics

Standard deviation8.5481199
Coefficient of variation (CV)1.1984184
Kurtosis6.5500487
Mean7.1328344
Median Absolute Deviation (MAD)3
Skewness2.4857429
Sum7625
Variance73.070353
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T09:54:33.128394image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=48)
ValueCountFrequency (%)
1 194
13.1%
3 148
 
10.0%
2 145
 
9.8%
4 84
 
5.7%
5 80
 
5.4%
6 62
 
4.2%
7 45
 
3.0%
9 41
 
2.8%
8 40
 
2.7%
10 32
 
2.2%
Other values (38) 198
13.4%
(Missing) 412
27.8%
ValueCountFrequency (%)
1 194
13.1%
2 145
9.8%
3 148
10.0%
4 84
5.7%
5 80
5.4%
6 62
 
4.2%
7 45
 
3.0%
8 40
 
2.7%
9 41
 
2.8%
10 32
 
2.2%
ValueCountFrequency (%)
48 2
0.1%
47 2
0.1%
46 2
0.1%
45 2
0.1%
44 2
0.1%
43 2
0.1%
42 2
0.1%
41 2
0.1%
40 2
0.1%
39 2
0.1%

공고일자
Date

MISSING 

Distinct208
Distinct (%)43.0%
Missing997
Missing (%)67.3%
Memory size11.7 KiB
Minimum2007-10-29 00:00:00
Maximum2023-08-02 00:00:00
2023-12-12T09:54:33.252820image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:54:33.404120image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

접수시작일자
Date

MISSING 

Distinct289
Distinct (%)47.9%
Missing878
Missing (%)59.3%
Memory size11.7 KiB
Minimum2007-11-08 00:00:00
Maximum2023-08-16 00:00:00
2023-12-12T09:54:33.530852image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:54:33.679261image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

접수종료일자
Date

MISSING 

Distinct288
Distinct (%)47.8%
Missing878
Missing (%)59.3%
Memory size11.7 KiB
Minimum2007-11-13 00:00:00
Maximum2023-12-31 00:00:00
2023-12-12T09:54:34.121895image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:54:34.467383image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

입주예정년월
Date

MISSING 

Distinct102
Distinct (%)21.1%
Missing997
Missing (%)67.3%
Memory size11.7 KiB
Minimum2008-06-01 00:00:00
Maximum2024-06-01 00:00:00
2023-12-12T09:54:34.772328image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:54:35.040871image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
Distinct71
Distinct (%)44.4%
Missing1321
Missing (%)89.2%
Memory size11.7 KiB
Minimum2018-10-01 00:00:00
Maximum2023-08-30 00:00:00
2023-12-12T09:54:35.221118image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:54:35.413014image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
Distinct134
Distinct (%)48.0%
Missing1202
Missing (%)81.2%
Memory size11.7 KiB
Minimum2018-10-04 00:00:00
Maximum2023-09-08 00:00:00
2023-12-12T09:54:35.648865image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:54:35.823434image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

당첨자발표일자
Date

MISSING 

Distinct300
Distinct (%)49.8%
Missing878
Missing (%)59.3%
Memory size11.7 KiB
Minimum2007-11-28 00:00:00
Maximum2222-02-22 00:00:00
2023-12-12T09:54:36.018869image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:54:36.193225image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
Distinct104
Distinct (%)44.3%
Missing1246
Missing (%)84.1%
Memory size11.7 KiB
Minimum2011-09-20 00:00:00
Maximum2023-11-22 00:00:00
2023-12-12T09:54:36.419404image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:54:36.630494image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
Distinct103
Distinct (%)43.8%
Missing1246
Missing (%)84.1%
Memory size11.7 KiB
Minimum2011-09-22 00:00:00
Maximum2023-11-24 00:00:00
2023-12-12T09:54:36.835030image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:54:37.049037image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

주택관리번호
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct122
Distinct (%)28.8%
Missing1057
Missing (%)71.4%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1.7243276 × 109
Minimum0
Maximum4.4444444 × 109
Zeros2
Zeros (%)0.1%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size13.1 KiB
2023-12-12T09:54:37.251896image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile1
Q12.0170011 × 109
median2.0190005 × 109
Q32.0200014 × 109
95-th percentile2.2222222 × 109
Maximum4.4444444 × 109
Range4.4444444 × 109
Interquartile range (IQR)3000244

Descriptive statistics

Standard deviation8.3393236 × 108
Coefficient of variation (CV)0.48362757
Kurtosis1.4040982
Mean1.7243276 × 109
Median Absolute Deviation (MAD)1998807
Skewness-0.90151046
Sum7.311149 × 1011
Variance6.9544318 × 1017
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T09:54:37.423764image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 66
 
4.5%
2020000770 19
 
1.3%
2019000847 16
 
1.1%
2222222222 15
 
1.0%
2020000769 14
 
0.9%
2018001285 13
 
0.9%
1111111111 13
 
0.9%
2018000981 12
 
0.8%
2019000845 12
 
0.8%
2018001286 12
 
0.8%
Other values (112) 232
 
15.7%
(Missing) 1057
71.4%
ValueCountFrequency (%)
0 2
 
0.1%
1 66
4.5%
999999999 1
 
0.1%
1111111111 13
 
0.9%
1234123456 1
 
0.1%
2008000895 2
 
0.1%
2013001324 2
 
0.1%
2014000068 1
 
0.1%
2014000839 1
 
0.1%
2014000991 1
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
4444444444 4
 
0.3%
3333333333 10
0.7%
2222222222 15
1.0%
2023980065 2
 
0.1%
2023980064 1
 
0.1%
2023980063 2
 
0.1%
2023980059 2
 
0.1%
2023980058 1
 
0.1%
2023980037 1
 
0.1%
2023980003 1
 
0.1%
Distinct64
Distinct (%)40.5%
Missing1323
Missing (%)89.3%
Memory size11.7 KiB
Minimum2018-11-05 00:00:00
Maximum2023-11-22 00:00:00
2023-12-12T09:54:37.614421image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:54:37.833457image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
Distinct62
Distinct (%)39.2%
Missing1323
Missing (%)89.3%
Memory size11.7 KiB
Minimum2018-11-05 00:00:00
Maximum2023-11-24 00:00:00
2023-12-12T09:54:38.028401image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:54:38.212645image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
Distinct75
Distinct (%)45.7%
Missing1317
Missing (%)88.9%
Memory size11.7 KiB
Minimum2010-10-05 00:00:00
Maximum2023-07-04 00:00:00
2023-12-12T09:54:38.374172image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:54:38.581905image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

공급정보안내사항
Categorical

IMBALANCE 

Distinct4
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
<NA>
1467 
기타 사항은 공고문을 확인해 주시기 바랍니다.
 
9
세부사항은 반드시 모집공고문을 확인하시기 바랍니다.
 
3
입주자 모집 공고문을 참고하시기 바랍니다.
 
2

Length

Max length29
Median length4
Mean length4.2099932
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 1467
99.1%
기타 사항은 공고문을 확인해 주시기 바랍니다. 9
 
0.6%
세부사항은 반드시 모집공고문을 확인하시기 바랍니다. 3
 
0.2%
입주자 모집 공고문을 참고하시기 바랍니다. 2
 
0.1%

Length

2023-12-12T09:54:38.789353image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T09:54:38.975979image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 1467
94.9%
바랍니다 14
 
0.9%
공고문을 11
 
0.7%
기타 9
 
0.6%
사항은 9
 
0.6%
확인해 9
 
0.6%
주시기 9
 
0.6%
세부사항은 3
 
0.2%
반드시 3
 
0.2%
모집공고문을 3
 
0.2%
Other values (4) 9
 
0.6%

대금납부안내사항
Categorical

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
<NA>
1472 
기타 사항은 공고문을 확인해 주시기 바랍니다.
 
9

Length

Max length26
Median length4
Mean length4.1336935
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 1472
99.4%
기타 사항은 공고문을 확인해 주시기 바랍니다. 9
 
0.6%

Length

2023-12-12T09:54:39.175110image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T09:54:39.329004image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 1472
96.5%
기타 9
 
0.6%
사항은 9
 
0.6%
공고문을 9
 
0.6%
확인해 9
 
0.6%
주시기 9
 
0.6%
바랍니다 9
 
0.6%

비고내용
Text

MISSING 

Distinct15
Distinct (%)53.6%
Missing1453
Missing (%)98.1%
Memory size11.7 KiB
2023-12-12T09:54:39.614822image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length79
Median length31.5
Mean length29.535714
Min length3

Characters and Unicode

Total characters827
Distinct characters101
Distinct categories7 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique10 ?
Unique (%)35.7%

Sample

1st row본 회차는 온라인청약센터 생기기 전 공고로 관리일원화 차원에서 해당 공고문 내용으로 1회차를 작성하였으며, 실제 온라인으로 게시는 되지않았음
2nd row본 회차는 온라인청약센터 생기기 전 공고로 관리일원화 차원에서 해당 공고문 내용으로 1회차를 작성하였으며, 실제 온라인으로 게시는 되지않았음
3rd row공고문에 의함
4th row선착순
5th row전세형
ValueCountFrequency (%)
7
 
3.8%
공고문 7
 
3.8%
되지않았음 7
 
3.8%
게시는 7
 
3.8%
온라인으로 7
 
3.8%
실제 7
 
3.8%
회차는 7
 
3.8%
1회차를 7
 
3.8%
내용으로 7
 
3.8%
작성하였으며 7
 
3.8%
Other values (41) 116
62.4%
2023-12-12T09:54:40.054310image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
167
 
20.2%
22
 
2.7%
22
 
2.7%
22
 
2.7%
21
 
2.5%
21
 
2.5%
18
 
2.2%
15
 
1.8%
15
 
1.8%
14
 
1.7%
Other values (91) 490
59.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 616
74.5%
Space Separator 167
 
20.2%
Decimal Number 25
 
3.0%
Other Punctuation 9
 
1.1%
Uppercase Letter 4
 
0.5%
Close Punctuation 3
 
0.4%
Open Punctuation 3
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
22
 
3.6%
22
 
3.6%
22
 
3.6%
21
 
3.4%
21
 
3.4%
18
 
2.9%
15
 
2.4%
15
 
2.4%
14
 
2.3%
14
 
2.3%
Other values (78) 432
70.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 10
40.0%
2 6
24.0%
3 3
 
12.0%
6 2
 
8.0%
0 2
 
8.0%
5 1
 
4.0%
4 1
 
4.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 2
50.0%
A 2
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
167
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 9
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 616
74.5%
Common 207
 
25.0%
Latin 4
 
0.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
22
 
3.6%
22
 
3.6%
22
 
3.6%
21
 
3.4%
21
 
3.4%
18
 
2.9%
15
 
2.4%
15
 
2.4%
14
 
2.3%
14
 
2.3%
Other values (78) 432
70.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
167
80.7%
1 10
 
4.8%
, 9
 
4.3%
2 6
 
2.9%
) 3
 
1.4%
( 3
 
1.4%
3 3
 
1.4%
6 2
 
1.0%
0 2
 
1.0%
5 1
 
0.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 2
50.0%
A 2
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 616
74.5%
ASCII 211
 
25.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
167
79.1%
1 10
 
4.7%
, 9
 
4.3%
2 6
 
2.8%
) 3
 
1.4%
( 3
 
1.4%
3 3
 
1.4%
6 2
 
0.9%
B 2
 
0.9%
A 2
 
0.9%
Other values (3) 4
 
1.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
22
 
3.6%
22
 
3.6%
22
 
3.6%
21
 
3.4%
21
 
3.4%
18
 
2.9%
15
 
2.4%
15
 
2.4%
14
 
2.3%
14
 
2.3%
Other values (78) 432
70.1%

공고시각
Categorical

IMBALANCE 

Distinct14
Distinct (%)0.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
<NA>
1002 
00:00
107 
10:00
 
80
09:00
 
80
17:00
 
66
Other values (9)
146 

Length

Max length5
Median length4
Mean length4.3234301
Min length4

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.1%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 1002
67.7%
00:00 107
 
7.2%
10:00 80
 
5.4%
09:00 80
 
5.4%
17:00 66
 
4.5%
15:00 39
 
2.6%
14:00 37
 
2.5%
18:00 27
 
1.8%
16:00 23
 
1.6%
20:00 7
 
0.5%
Other values (4) 13
 
0.9%

Length

2023-12-12T09:54:40.194759image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
na 1002
67.7%
00:00 107
 
7.2%
10:00 80
 
5.4%
09:00 80
 
5.4%
17:00 66
 
4.5%
15:00 39
 
2.6%
14:00 37
 
2.5%
18:00 27
 
1.8%
16:00 23
 
1.6%
20:00 7
 
0.5%
Other values (4) 13
 
0.9%

접수시작시각
Categorical

IMBALANCE 

Distinct10
Distinct (%)0.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
<NA>
878 
10:00
474 
09:00
96 
09:30
 
18
00:00
 
5
Other values (5)
 
10

Length

Max length5
Median length4
Mean length4.4071573
Min length4

Unique

Unique3 ?
Unique (%)0.2%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 878
59.3%
10:00 474
32.0%
09:00 96
 
6.5%
09:30 18
 
1.2%
00:00 5
 
0.3%
16:00 5
 
0.3%
14:00 2
 
0.1%
13:00 1
 
0.1%
17:10 1
 
0.1%
11:00 1
 
0.1%

Length

2023-12-12T09:54:40.337211image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T09:54:40.494980image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 878
59.3%
10:00 474
32.0%
09:00 96
 
6.5%
09:30 18
 
1.2%
00:00 5
 
0.3%
16:00 5
 
0.3%
14:00 2
 
0.1%
13:00 1
 
0.1%
17:10 1
 
0.1%
11:00 1
 
0.1%

접수종료시각
Categorical

IMBALANCE 

Distinct13
Distinct (%)0.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
<NA>
878 
17:00
319 
18:00
147 
16:00
 
83
15:00
 
36
Other values (8)
 
18

Length

Max length5
Median length4
Mean length4.4071573
Min length4

Unique

Unique4 ?
Unique (%)0.3%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 878
59.3%
17:00 319
 
21.5%
18:00 147
 
9.9%
16:00 83
 
5.6%
15:00 36
 
2.4%
10:00 7
 
0.5%
14:00 3
 
0.2%
23:00 2
 
0.1%
03:00 2
 
0.1%
11:00 1
 
0.1%
Other values (3) 3
 
0.2%

Length

2023-12-12T09:54:40.664462image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
na 878
59.3%
17:00 319
 
21.5%
18:00 147
 
9.9%
16:00 83
 
5.6%
15:00 36
 
2.4%
10:00 7
 
0.5%
14:00 3
 
0.2%
23:00 2
 
0.1%
03:00 2
 
0.1%
11:00 1
 
0.1%
Other values (3) 3
 
0.2%

계약기간시작시각
Categorical

IMBALANCE 

Distinct4
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
<NA>
1278 
10:00
198 
09:00
 
4
00:00
 
1

Length

Max length5
Median length4
Mean length4.1370695
Min length4

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.1%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 1278
86.3%
10:00 198
 
13.4%
09:00 4
 
0.3%
00:00 1
 
0.1%

Length

2023-12-12T09:54:41.184827image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T09:54:41.322224image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 1278
86.3%
10:00 198
 
13.4%
09:00 4
 
0.3%
00:00 1
 
0.1%

계약기간종료시각
Categorical

IMBALANCE 

Distinct4
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
<NA>
1279 
17:00
179 
18:00
 
14
16:00
 
9

Length

Max length5
Median length4
Mean length4.1363943
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 1279
86.4%
17:00 179
 
12.1%
18:00 14
 
0.9%
16:00 9
 
0.6%

Length

2023-12-12T09:54:41.493163image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T09:54:41.663904image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 1279
86.4%
17:00 179
 
12.1%
18:00 14
 
0.9%
16:00 9
 
0.6%

서류대상자발표시각
Categorical

IMBALANCE 

Distinct11
Distinct (%)0.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
<NA>
1317 
16:00
 
93
17:00
 
32
10:00
 
12
14:00
 
11
Other values (6)
 
16

Length

Max length5
Median length4
Mean length4.110736
Min length4

Unique

Unique3 ?
Unique (%)0.2%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 1317
88.9%
16:00 93
 
6.3%
17:00 32
 
2.2%
10:00 12
 
0.8%
14:00 11
 
0.7%
18:00 8
 
0.5%
12:00 3
 
0.2%
00:00 2
 
0.1%
15:00 1
 
0.1%
09:00 1
 
0.1%

Length

2023-12-12T09:54:41.783811image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
na 1317
88.9%
16:00 93
 
6.3%
17:00 32
 
2.2%
10:00 12
 
0.8%
14:00 11
 
0.7%
18:00 8
 
0.5%
12:00 3
 
0.2%
00:00 2
 
0.1%
15:00 1
 
0.1%
09:00 1
 
0.1%
Distinct11
Distinct (%)0.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
<NA>
1002 
14:00
127 
17:00
104 
16:00
104 
18:00
 
83
Other values (6)
 
61

Length

Max length5
Median length4
Mean length4.3234301
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 1002
67.7%
14:00 127
 
8.6%
17:00 104
 
7.0%
16:00 104
 
7.0%
18:00 83
 
5.6%
15:00 17
 
1.1%
10:00 15
 
1.0%
09:00 12
 
0.8%
00:00 10
 
0.7%
19:00 4
 
0.3%

Length

2023-12-12T09:54:41.910107image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
na 1002
67.7%
14:00 127
 
8.6%
17:00 104
 
7.0%
16:00 104
 
7.0%
18:00 83
 
5.6%
15:00 17
 
1.1%
10:00 15
 
1.0%
09:00 12
 
0.8%
00:00 10
 
0.7%
19:00 4
 
0.3%
Distinct82
Distinct (%)42.5%
Missing1288
Missing (%)87.0%
Memory size11.7 KiB
Minimum2017-01-12 00:00:00
Maximum2023-08-01 00:00:00
2023-12-12T09:54:42.039702image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:54:42.174895image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
Distinct80
Distinct (%)41.5%
Missing1288
Missing (%)87.0%
Memory size11.7 KiB
Minimum2017-01-22 00:00:00
Maximum2023-08-03 00:00:00
2023-12-12T09:54:42.307463image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:54:42.452950image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

현장접수시작시각
Categorical

IMBALANCE 

Distinct4
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
<NA>
1288 
10:00
175 
09:00
 
9
11:00
 
9

Length

Max length5
Median length4
Mean length4.1303174
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 1288
87.0%
10:00 175
 
11.8%
09:00 9
 
0.6%
11:00 9
 
0.6%

Length

2023-12-12T09:54:42.613611image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T09:54:42.728066image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 1288
87.0%
10:00 175
 
11.8%
09:00 9
 
0.6%
11:00 9
 
0.6%

현장접수종료시각
Categorical

IMBALANCE 

Distinct6
Distinct (%)0.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
<NA>
1288 
17:00
156 
16:00
 
21
15:00
 
11
18:00
 
4

Length

Max length5
Median length4
Mean length4.1303174
Min length4

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.1%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 1288
87.0%
17:00 156
 
10.5%
16:00 21
 
1.4%
15:00 11
 
0.7%
18:00 4
 
0.3%
14:00 1
 
0.1%

Length

2023-12-12T09:54:42.879845image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T09:54:43.005054image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 1288
87.0%
17:00 156
 
10.5%
16:00 21
 
1.4%
15:00 11
 
0.7%
18:00 4
 
0.3%
14:00 1
 
0.1%

자격완화비율
Unsupported

MISSING  REJECTED  UNSUPPORTED 

Missing1481
Missing (%)100.0%
Memory size13.1 KiB

자격완화금액
Categorical

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
<NA>
1389 
1000000
 
92

Length

Max length7
Median length4
Mean length4.1863606
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 1389
93.8%
1000000 92
 
6.2%

Length

2023-12-12T09:54:43.152006image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T09:54:43.264324image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 1389
93.8%
1000000 92
 
6.2%

추첨예정일자
Date

MISSING 

Distinct20
Distinct (%)83.3%
Missing1457
Missing (%)98.4%
Memory size11.7 KiB
Minimum2020-11-24 00:00:00
Maximum2023-08-16 00:00:00
2023-12-12T09:54:43.350590image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:54:43.447602image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=20)

추첨예정시각
Categorical

IMBALANCE 

Distinct4
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
<NA>
1457 
16:00
 
22
17:30
 
1
9:15
 
1

Length

Max length5
Median length4
Mean length4.01553
Min length4

Unique

Unique2 ?
Unique (%)0.1%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 1457
98.4%
16:00 22
 
1.5%
17:30 1
 
0.1%
9:15 1
 
0.1%

Length

2023-12-12T09:54:43.589751image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T09:54:43.702842image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 1457
98.4%
16:00 22
 
1.5%
17:30 1
 
0.1%
9:15 1
 
0.1%
Distinct34
Distinct (%)63.0%
Missing1427
Missing (%)96.4%
Memory size11.7 KiB
Minimum2020-06-26 00:00:00
Maximum2023-08-16 00:00:00
2023-12-12T09:54:43.806031image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:54:43.926287image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=34)

결과게시시작시간
Categorical

IMBALANCE 

Distinct6
Distinct (%)0.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
<NA>
1427 
18:00
 
45
10:00
 
4
17:00
 
3
:
 
1

Length

Max length5
Median length4
Mean length4.033761
Min length1

Unique

Unique2 ?
Unique (%)0.1%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 1427
96.4%
18:00 45
 
3.0%
10:00 4
 
0.3%
17:00 3
 
0.2%
: 1
 
0.1%
17:45 1
 
0.1%

Length

2023-12-12T09:54:44.065955image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T09:54:44.200760image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 1427
96.4%
18:00 45
 
3.0%
10:00 4
 
0.3%
17:00 3
 
0.2%
1
 
0.1%
17:45 1
 
0.1%
Distinct33
Distinct (%)61.1%
Missing1427
Missing (%)96.4%
Memory size11.7 KiB
Minimum2020-07-25 00:00:00
Maximum2023-10-05 00:00:00
2023-12-12T09:54:44.317100image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:54:44.455036image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=33)

결과게시종료시간
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Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

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Histogram with fixed size bins (bins=20)

문의처전화번호
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계약특약내용
Categorical

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1339 
5. 계약특수조건 제1조(임대차계약의 갱신) ① “임대인”은 행복주택의 입주자격(무주택세대구성원, 공급대상별 자격기준, 자산보유기준, 소득기준 등)을 유지하고 있는 “임차인”과 2년 단위로 임대차계약을 갱신할 수 있다. 이 경우 “임차인”은 “임대인”이 정한 임대보증금 및 월 임대료 등의 임대조건을 수락하고 임대차계약기간 종료일 3개월 전까지 “임대인”에게 임대차계약 갱신의사를 통보하여야 한다. 단, 갱신 가능 여부 및 갱신 기간 등은 공공주택 특별법 및 관련 법령에 따른 “임차인”의 자격 요건, 거주 요건, 거주 기간 등에 따라 “임대인”이 결정한다.② “임대인”은 “임차인”이 행복주택에 거주하던 중 입주자격 중 소득기준 등을 초과한 경우, 거주 가능 여부, 거주 기간, 임대보증금 및 월 임대료 등은 국토교통부 고시(행복주택의 표준임대보증금 및 표준임대료 등에 관한 기준) 등 공공주택 특별법 및 관련 법령에 따라 “임대인”이 결정한다.제2조(임대조건의 변경) ① 4. 계약조건 제1조 제1항의 임대보증금 및 월 임대료(이하 ‘임대조건’)는 국토교통부 고시(행복주택의 표준임대보증금 및 표준임대료 등에 관한 기준)에 근거하여 본 계약체결일 기준으로 산정된 것이며, 추후 입주자 자격 검증결과 임대조건에 변동사항이 발생하는 경우 “임차인”은 변동된 임대조건을 “임대인”으로부터 통보받는 날로부터 10일 이내에 변동된 임대조건을 반영한 수정계약을 체결하여야 한다.②“임차인”이 본조 제1항의 의무를 위반하는 경우 계약은 자동으로 해제되며, “임차인”은 이로 인하여 “임대인”에게 발생한 손해를 배상하여야 한다.제3조(임대차계약기간) ① 계약조건 제1조제1항의 임대차계약기간의 개시일은 입주일(임대주택의 열쇠교부일)을 말한다. 다만, 입주지정기간종료일까지 입주하지 않은 경우에는 그 종료일 다음날을 입주일로 본다.② 임대차계약기간 종료일은 입주지정기간종료일 다음월 1일부터 2년이 되는 월의 말일로 하며, 갱신계약의 경우 임대차계약기간 종료일로 한다.③ 행복주택의 “임차인”은 공공주택 특별법 및 관련 법령, 주택공급에 관한
 
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5. 계약특수조건 제1조(임대차계약의 갱신) ① “임대인”은 행복주택의 입주자격(무주택세대구성원, 공급대상별 자격기준, 자산보유기준, 소득기준 등)을 유지하고 있는 “임차인”과 2년 단위로 임대차계약을 갱신할 수 있다. 이 경우 “임차인”은 “임대인”이 정한 임대보증금 및 월 임대료 등의 임대조건을 수락하고 임대차계약기간 종료일 2개월 전까지 “임대인”에게 임대차계약 갱신의사를 통보하여야 한다. 단, 갱신 가능 여부 및 갱신 기간 등은 공공주택 특별법 및 관련 법령에 따른 “임차인”의 자격 요건, 거주 요건, 거주 기간 등에 따라 “임대인”이 결정한다.② “임대인”은 “임차인”이 행복주택에 거주하던 중 입주자격 중 소득기준 등을 초과한 경우, 거주 가능 여부, 거주 기간, 임대보증금 및 월 임대료 등은 국토교통부 고시(행복주택의 표준임대보증금 및 표준임대료 등에 관한 기준) 등 공공주택 특별법 및 관련 법령에 따라 “임대인”이 결정한다.제2조(임대차계약기간) ① 계약조건 제1조제1항의 임대차계약기간의 개시일은 입주일(임대주택의 열쇠교부일)을 말한다. 다만, 입주지정기간종료일까지 입주하지 않은 경우에는 그 종료일 다음날을 입주일로 본다.② 임대차계약기간 종료일은 입주지정기간종료일 다음월 1일부터 2년이 되는 월의 말일로 하며, 갱신계약의 경우 임대차계약기간 종료일로 한다.③ 행복주택의 “임차인”은 공공주택 특별법 및 관련 법령, 주택공급에 관한 규칙 등 관계 법령에서 정한 기간까지만 거주할 수 있으며, 입주자격별 거주기간은 다음 각호와 같다.1. 신혼부부·한부모가족, 창업지원주택·지역전략산업지원주택의 입주자 또는 「공공주택 특별법 시행규칙」별표6의3에 따른 장기근속자 : 자녀(태아를 포함한다)수를 기준으로 아래에서 정하는 기간1) 자녀가 없는 경우 : 6년2) 자녀가 있는 경우 : 10년2. 청년 : 6년 3. 대학생 : 6년 4. 주거급여수급자 : 20년 5. 고령자 : 20년6. 산업단지 근로자 : 6년. 다만, 예비입주자가 없거나 재공급을 통한 신규 입주희망자가 없는 경우에는 2년씩 연장할 수 있다
 
40
5. 계약특수조건 제1조(임대차계약의 재계약) ① "임대인"은 임대차 기간 만료 전에 공공주택 특별법, 관련 법령, “임대인”의 내부 규정, 내부 지침 등(이하 ‘관련 규정 등’이라 한다)에 따른 입주자격(무주택세대구성원, 자산보유기준, 소득기준 등)을 확인하여 재계약을 체결할 수 있다. 이 경우 입주자격 등 재계약 요건, 임대보증금 및 임대료 할증 등의 기준, 재계약 횟수 제한 등은 ‘관련 규정 등’에 따른다. ② “임차인”이 입주 후 입주자격이 변동하는 경우, 거주 가능 여부, 거주 자격 요건, 임대보증금 및 임대료 할증 등의 기준은 ‘관련 규정 등’에 따른다.③ 최초임대기간은 2년으로 하며, 최초 임대차 기간 경과 시 재계약은 2년 단위로 하되 「공공주택특별법」제54조제1항에 따라 9회를 초과할 수 없다.④ 본 계약에 따른 주택은 「도시 및 주거환경정비법」 제55조에 따라 공급된 소형주택을 무주택자(세대주 및 세대원 전원이 무주택자)에게 임대하는 것으로 분양전환하지 않는다.제2조(임대차계약기간) ① 계약조건 제1조제1항의 임대차 계약기간 개시일은 입주일(공공임대주택의 열쇠교부일)을 말한다. 다만, 입주지정기간 종료일까지 입주하지 않은 경우에는 그 종료일 다음날을 입주일로 본다.② 임대차계약기간 종료일은 입주지정기간종료일 다음월 1일부터 2년이 되는 월의 말일로 하며, 갱신계약의 경우 임대차계약기간 종료일로 한다.제3조(사용료 등의 징수) ① "임대인"은 전기, 수도(공동으로 사용하는 전기, 수도 포함) 또는 가스 등의 사용료를 징수권자를 대행하여 징수할 수 있다.② "임대인"은 인양기 등의 사용료를 당해시설 사용자에게 따로 부과할 수 있다.제4조(관리비와 사용료의 계산) 계약조건 제4조제1항에 따라 "임차인"은 관리비와 사용료를 다음 각 호에 따라 납부하여야 한다.1. 관리비와 사용료는 월단위로 산정한다. 다만, 임대차계약기간이 월의 초일부터 시작되지 아니하거나 월의 말일에 종료되지 아니하는 경우에는 그임대차 계약 기간이 시작 또는 종료되는 월의 관리비와 사용료는 일단위로 산정한다.2. 입주 당월
 
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5. 계약특수조건 제1조(임대차계약의 갱신) ① “임대인”은 행복주택의 입주자격(무주택세대구성원, 공급대상별 자격기준, 자산보유기준, 소득기준 등)을 유지하고 있는 “임차인”과 2년 단위로 임대차계약을 갱신할 수 있다. 이 경우 “임차인”은 “임대인”이 정한 임대보증금 및 월 임대료 등의 임대조건을 수락하고 임대차계약기간 종료일 2개월 전까지 “임대인”에게 임대차계약 갱신의사를 통보하여야 한다. 단, 갱신 가능 여부 및 갱신 기간 등은 공공주택 특별법 및 관련 법령에 따른 “임차인”의 자격 요건, 거주 요건, 거주 기간 등에 따라 “임대인”이 결정한다.② “임대인”은 “임차인”이 행복주택에 거주하던 중 입주자격 중 소득기준 등을 초과한 경우, 거주 가능 여부, 거주 기간, 임대보증금 및 월 임대료 등은 국토교통부 고시(행복주택의 표준임대보증금 및 표준임대료 등에 관한 기준) 등 공공주택 특별법 및 관련 법령에 따라 “임대인”이 결정한다.제2조(임대조건의 변경) ① 4. 계약조건 제1조 제1항의 임대보증금 및 월 임대료(이하 ‘임대조건’)는 국토교통부 고시(행복주택의 표준임대보증금 및 표준임대료 등에 관한 기준)에 근거하여 본 계약체결일 기준으로 산정된 것이며, 추후 입주자 자격 검증결과 임대조건에 변동사항이 발생하는 경우 “임차인”은 변동된 임대조건을 “임대인”으로부터 통보받는 날로부터 10일 이내에 변동된 임대조건을 반영한 수정계약을 체결하여야 한다.②“임차인”이 본조 제1항의 의무를 위반하는 경우 계약은 자동으로 해제되며, “임차인”은 이로 인하여 “임대인”에게 발생한 손해를 배상하여야 한다.제3조(임대차계약기간) ① 계약조건 제1조제1항의 임대차계약기간의 개시일은 입주일(임대주택의 열쇠교부일)을 말한다. 다만, 입주지정기간종료일까지 입주하지 않은 경우에는 그 종료일 다음날을 입주일로 본다.② 임대차계약기간 종료일은 입주지정기간종료일 다음월 1일부터 2년이 되는 월의 말일로 하며, 갱신계약의 경우 임대차계약기간 종료일로 한다.③ 행복주택의 “임차인”은 공공주택 특별법 및 관련 법령, 주택공급에 관한
 
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Other values (7)
 
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5. 계약특수조건 제1조(임대차계약의 갱신) ① “임대인”은 행복주택의 입주자격(무주택세대구성원, 공급대상별 자격기준, 자산보유기준, 소득기준 등)을 유지하고 있는 “임차인”과 2년 단위로 임대차계약을 갱신할 수 있다. 이 경우 “임차인”은 “임대인”이 정한 임대보증금 및 월 임대료 등의 임대조건을 수락하고 임대차계약기간 종료일 3개월 전까지 “임대인”에게 임대차계약 갱신의사를 통보하여야 한다. 단, 갱신 가능 여부 및 갱신 기간 등은 공공주택 특별법 및 관련 법령에 따른 “임차인”의 자격 요건, 거주 요건, 거주 기간 등에 따라 “임대인”이 결정한다.② “임대인”은 “임차인”이 행복주택에 거주하던 중 입주자격 중 소득기준 등을 초과한 경우, 거주 가능 여부, 거주 기간, 임대보증금 및 월 임대료 등은 국토교통부 고시(행복주택의 표준임대보증금 및 표준임대료 등에 관한 기준) 등 공공주택 특별법 및 관련 법령에 따라 “임대인”이 결정한다.제2조(임대조건의 변경) ① 4. 계약조건 제1조 제1항의 임대보증금 및 월 임대료(이하 ‘임대조건’)는 국토교통부 고시(행복주택의 표준임대보증금 및 표준임대료 등에 관한 기준)에 근거하여 본 계약체결일 기준으로 산정된 것이며, 추후 입주자 자격 검증결과 임대조건에 변동사항이 발생하는 경우 “임차인”은 변동된 임대조건을 “임대인”으로부터 통보받는 날로부터 10일 이내에 변동된 임대조건을 반영한 수정계약을 체결하여야 한다.②“임차인”이 본조 제1항의 의무를 위반하는 경우 계약은 자동으로 해제되며, “임차인”은 이로 인하여 “임대인”에게 발생한 손해를 배상하여야 한다.제3조(임대차계약기간) ① 계약조건 제1조제1항의 임대차계약기간의 개시일은 입주일(임대주택의 열쇠교부일)을 말한다. 다만, 입주지정기간종료일까지 입주하지 않은 경우에는 그 종료일 다음날을 입주일로 본다.② 임대차계약기간 종료일은 입주지정기간종료일 다음월 1일부터 2년이 되는 월의 말일로 하며, 갱신계약의 경우 임대차계약기간 종료일로 한다.③ 행복주택의 “임차인”은 공공주택 특별법 및 관련 법령, 주택공급에 관한 69
 
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5. 계약특수조건 제1조(임대차계약의 갱신) ① “임대인”은 행복주택의 입주자격(무주택세대구성원, 공급대상별 자격기준, 자산보유기준, 소득기준 등)을 유지하고 있는 “임차인”과 2년 단위로 임대차계약을 갱신할 수 있다. 이 경우 “임차인”은 “임대인”이 정한 임대보증금 및 월 임대료 등의 임대조건을 수락하고 임대차계약기간 종료일 2개월 전까지 “임대인”에게 임대차계약 갱신의사를 통보하여야 한다. 단, 갱신 가능 여부 및 갱신 기간 등은 공공주택 특별법 및 관련 법령에 따른 “임차인”의 자격 요건, 거주 요건, 거주 기간 등에 따라 “임대인”이 결정한다.② “임대인”은 “임차인”이 행복주택에 거주하던 중 입주자격 중 소득기준 등을 초과한 경우, 거주 가능 여부, 거주 기간, 임대보증금 및 월 임대료 등은 국토교통부 고시(행복주택의 표준임대보증금 및 표준임대료 등에 관한 기준) 등 공공주택 특별법 및 관련 법령에 따라 “임대인”이 결정한다.제2조(임대차계약기간) ① 계약조건 제1조제1항의 임대차계약기간의 개시일은 입주일(임대주택의 열쇠교부일)을 말한다. 다만, 입주지정기간종료일까지 입주하지 않은 경우에는 그 종료일 다음날을 입주일로 본다.② 임대차계약기간 종료일은 입주지정기간종료일 다음월 1일부터 2년이 되는 월의 말일로 하며, 갱신계약의 경우 임대차계약기간 종료일로 한다.③ 행복주택의 “임차인”은 공공주택 특별법 및 관련 법령, 주택공급에 관한 규칙 등 관계 법령에서 정한 기간까지만 거주할 수 있으며, 입주자격별 거주기간은 다음 각호와 같다.1. 신혼부부·한부모가족, 창업지원주택·지역전략산업지원주택의 입주자 또는 「공공주택 특별법 시행규칙」별표6의3에 따른 장기근속자 : 자녀(태아를 포함한다)수를 기준으로 아래에서 정하는 기간1) 자녀가 없는 경우 : 6년2) 자녀가 있는 경우 : 10년2. 청년 : 6년 3. 대학생 : 6년 4. 주거급여수급자 : 20년 5. 고령자 : 20년6. 산업단지 근로자 : 6년. 다만, 예비입주자가 없거나 재공급을 통한 신규 입주희망자가 없는 경우에는 2년씩 연장할 수 있다 40
 
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5. 계약특수조건 제1조(임대차계약의 재계약) ① "임대인"은 임대차 기간 만료 전에 공공주택 특별법, 관련 법령, “임대인”의 내부 규정, 내부 지침 등(이하 ‘관련 규정 등’이라 한다)에 따른 입주자격(무주택세대구성원, 자산보유기준, 소득기준 등)을 확인하여 재계약을 체결할 수 있다. 이 경우 입주자격 등 재계약 요건, 임대보증금 및 임대료 할증 등의 기준, 재계약 횟수 제한 등은 ‘관련 규정 등’에 따른다. ② “임차인”이 입주 후 입주자격이 변동하는 경우, 거주 가능 여부, 거주 자격 요건, 임대보증금 및 임대료 할증 등의 기준은 ‘관련 규정 등’에 따른다.③ 최초임대기간은 2년으로 하며, 최초 임대차 기간 경과 시 재계약은 2년 단위로 하되 「공공주택특별법」제54조제1항에 따라 9회를 초과할 수 없다.④ 본 계약에 따른 주택은 「도시 및 주거환경정비법」 제55조에 따라 공급된 소형주택을 무주택자(세대주 및 세대원 전원이 무주택자)에게 임대하는 것으로 분양전환하지 않는다.제2조(임대차계약기간) ① 계약조건 제1조제1항의 임대차 계약기간 개시일은 입주일(공공임대주택의 열쇠교부일)을 말한다. 다만, 입주지정기간 종료일까지 입주하지 않은 경우에는 그 종료일 다음날을 입주일로 본다.② 임대차계약기간 종료일은 입주지정기간종료일 다음월 1일부터 2년이 되는 월의 말일로 하며, 갱신계약의 경우 임대차계약기간 종료일로 한다.제3조(사용료 등의 징수) ① "임대인"은 전기, 수도(공동으로 사용하는 전기, 수도 포함) 또는 가스 등의 사용료를 징수권자를 대행하여 징수할 수 있다.② "임대인"은 인양기 등의 사용료를 당해시설 사용자에게 따로 부과할 수 있다.제4조(관리비와 사용료의 계산) 계약조건 제4조제1항에 따라 "임차인"은 관리비와 사용료를 다음 각 호에 따라 납부하여야 한다.1. 관리비와 사용료는 월단위로 산정한다. 다만, 임대차계약기간이 월의 초일부터 시작되지 아니하거나 월의 말일에 종료되지 아니하는 경우에는 그임대차 계약 기간이 시작 또는 종료되는 월의 관리비와 사용료는 일단위로 산정한다.2. 입주 당월 11
 
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5. 계약특수조건 제1조(임대차계약의 갱신) ① “임대인”은 행복주택의 입주자격(무주택세대구성원, 공급대상별 자격기준, 자산보유기준, 소득기준 등)을 유지하고 있는 “임차인”과 2년 단위로 임대차계약을 갱신할 수 있다. 이 경우 “임차인”은 “임대인”이 정한 임대보증금 및 월 임대료 등의 임대조건을 수락하고 임대차계약기간 종료일 2개월 전까지 “임대인”에게 임대차계약 갱신의사를 통보하여야 한다. 단, 갱신 가능 여부 및 갱신 기간 등은 공공주택 특별법 및 관련 법령에 따른 “임차인”의 자격 요건, 거주 요건, 거주 기간 등에 따라 “임대인”이 결정한다.② “임대인”은 “임차인”이 행복주택에 거주하던 중 입주자격 중 소득기준 등을 초과한 경우, 거주 가능 여부, 거주 기간, 임대보증금 및 월 임대료 등은 국토교통부 고시(행복주택의 표준임대보증금 및 표준임대료 등에 관한 기준) 등 공공주택 특별법 및 관련 법령에 따라 “임대인”이 결정한다.제2조(임대조건의 변경) ① 4. 계약조건 제1조 제1항의 임대보증금 및 월 임대료(이하 ‘임대조건’)는 국토교통부 고시(행복주택의 표준임대보증금 및 표준임대료 등에 관한 기준)에 근거하여 본 계약체결일 기준으로 산정된 것이며, 추후 입주자 자격 검증결과 임대조건에 변동사항이 발생하는 경우 “임차인”은 변동된 임대조건을 “임대인”으로부터 통보받는 날로부터 10일 이내에 변동된 임대조건을 반영한 수정계약을 체결하여야 한다.②“임차인”이 본조 제1항의 의무를 위반하는 경우 계약은 자동으로 해제되며, “임차인”은 이로 인하여 “임대인”에게 발생한 손해를 배상하여야 한다.제3조(임대차계약기간) ① 계약조건 제1조제1항의 임대차계약기간의 개시일은 입주일(임대주택의 열쇠교부일)을 말한다. 다만, 입주지정기간종료일까지 입주하지 않은 경우에는 그 종료일 다음날을 입주일로 본다.② 임대차계약기간 종료일은 입주지정기간종료일 다음월 1일부터 2년이 되는 월의 말일로 하며, 갱신계약의 경우 임대차계약기간 종료일로 한다.③ 행복주택의 “임차인”은 공공주택 특별법 및 관련 법령, 주택공급에 관한 7
 
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5. 계약특수조건 제1조(임대차계약의 재계약 등) ① "임대인"은 임대차 기간 만료 전에 공공주택 특별법, 관련 법령, “임대인”의 내부 규정, 내부 지침 등(이하 ‘관련 규정 등’이라 한다)에 따른 입주자격(무주택세대구성원, 자산보유기준, 소득기준 등)을 확인하여 재계약을 체결할 수 있다. 이 경우 입주자격 등 재계약 요건, 임대보증금 및 임대료 할증 등의 기준, 재계약 횟수 제한 등은 ‘관련 규정 등’에 따른다. ② “임차인”이 입주 후 입주자격이 변동하는 경우, 거주 가능 여부, 거주 자격 요건, 임대보증금 및 임대료 할증 등의 기준은 ‘관련 규정 등’에 따른다.③ 최초임대기간은 2년으로 하며, 최초 임대차 기간 경과 시 재계약은 2년 단위로 하되 「공공주택특별법 시행령」제54조제1항에 따라 9회를 초과할 수 없다.④ 본 계약에 따른 주택은 「도시 및 주거환경정비법」 제55조에 따라 공급된 소형주택을 무주택자(세대주 및 세대원 전원이 무주택자)에게 임대하는 것으로 분양전환하지 않는다.제2조(임대차계약기간) ① 계약조건 제1조제1항의 임대차 계약기간 개시일은 입주일(공공임대주택의 열쇠교부일)을 말한다. 다만, 입주지정기간 종료일까지 입주하지 않은 경우에는 그 종료일 다음날을 입주일로 본다.② 임대차계약기간 종료일은 입주지정기간종료일 다음월 1일부터 2년이 되는 월의 말일로 하며, 갱신계약의 경우 임대차계약기간 종료일로 한다.③ 계약조건 제2조에 규정된 입주일은 변동될 수 있으며, "임차인"은 이러한 변동으로 인한 입주지정기간 및 임대차계약기간의 개시일, 종료일 등의 변경에 대하여 이의를 제기할 수 없다.제3조(사용료 등의 징수) ① "임대인"은 전기, 수도(공동으로 사용하는 전기, 수도 포함) 또는 가스 등의 사용료를 징수권자를 대행하여 징수할 수 있다.② "임대인"은 인양기 등의 사용료를 당해시설 사용자에게 따로 부과할 수 있다.제4조(관리비와 사용료의 계산) 계약조건 제4조제1항에 따라 "임차인"은 관리비와 사용료를 다음 각 호에 따라 납부하여야 한다.1. 관리비와 사용료는 월단위로 산정한다. 6
 
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<p style="margin-left: 39.1pt;">&ldquo;임차인&rdquo;은 다음과 같은 유의사항을 이해하였으며 본 계약의 일부로서 효력이 있음을 인정한다.</p><p style="margin-left: 39.1pt;">① 제출한 서류가 허위, 위조 또는 정부의 전산자료 등에 의하여 사실과 다르게 판명되는 경우에는 신청 및 당첨이 취소되거나 계약이 해제 또는 해지되며, 장기전세주택 입주자격자가 아닌 자가 신청하여 당첨 후 계약해지 시에는 위약금이 부과됩니다.</p><p style="margin-left: 39.1pt;">② 임차인은 계약상의 의무에 위반하여 &ldquo;임대목적물&rdquo;을 파손, 멸실, 개축, 증축, 변경, 보래의 용도가 아닌 용도로 사용 등을 할 수 없습니다.</p><p style="margin-left: 39.1pt;">③ 입주 시 관리운영에 필요한 자금을 미리 확보하기 위하여 일정금액의 관리비예치금을 입주 시 1회 부과하며, 퇴거할 때 되돌려 드립니다.</p><p style="margin-left: 39.1pt;">④ 입주 시 잔금 및 관리비선수금의 납부, 이삿짐 도착, 입주자가 계약자 본인임을 확인한 후 열쇠를 불출하며, 입주지정기간 종료일 이후에 입주하는 경우에는 거주여부에 관계없이 입주지정기간 종료일 익일부터 임대료 관리비 및 잔금연체료가 부과됩니다.</p><p style="margin-left: 39.1pt;">⑤ 실 입주일이 입주예정일보다 앞당겨질 경우, 미도래 잔금은 입주 전에 함께 납부하여야 합니다.</p><p style="margin-left: 39.1pt;">⑥ 예비당첨자가 기입주자의 해약으로 인한 공가세대 등을 계약하게 되는 경우에는 도배, 장판 등 내부시설물이 최초 입주시의 상태와 다를 수 있습니다.</p><p style="margin-left: 39.1pt;">⑦ 이 주택에 설치된 발코니는 샤시 설치에 따라 내,외부의 온도 및 습도차이로 결로현상이 발생될 수 있으므로 입주자께서 환기 등의 예방조치를 취하여야 합니다.</p><p style=" 2
 
0.1%
5. 계약특수조건제1조 (임대차계약의 갱신) ① "임대인"은 「공공주택 특별법」등 관련 법령의 입주자격(무주택세대구성원, 자산보유기준, 소득기준, 단독세대주의 주택규모제한요건 등)을 유지하고 있는 "임차인"과 2년 단위로 임대차계약을 갱신할 수 있다. 이 경우 "임차인"은 "임대인"이 정한 임대보증금 및 월 임대료 등의 임대조건을 수락하고 임대차계약기간 종료일 1개월 전까지 "임대인"에게 임대차계약 갱신의사를 통보하여야 한다. 단, 갱신 가능 여부 및 갱신 기간 등은 공공주택 특별법 및 관련 법령에 따른 “임차인”의 자격 요건, 거주 요건, 거주 기간 등에 따라 “임대인”이 결정한다.② "임대인"은 "임차인"이 영구임대주택에 거주하는 중 입주자격 중 소득 또는 자산 등을 초과한 경우, 「영구임대주택의 표준임대보증금 및 표준임대료 산정기준」에 명기된 할증비율을 적용하여 산정한 임대보증금 및 월 임대료로 임대차계약을 갱신할 수 있다. 다만, 갱신되지 않는 "임차인"은 임대차계약기간 종료일부터 3개월 이내에 퇴거하여야 한다.③ 제1항에 따라 갱신계약할 경우 「영구임대주택의 표준임대보증금 및 표준임대료 산정기준」에 따라 정해지는 자격별로 임대보증금과 임대료를 차등 부과한다.제2조 (임대차계약기간) ① 계약조건 제1조제1항의 임대차계약기간의 개시일은 입주일(공공임대주택의 열쇠교부일)을 말한다. 다만, 입주지정기간종료일까지 입주하지 않은 경우에는 그 종료일 다음날을 입주일로 본다.② 임대차계약기간 종료일은 입주지정기간종료일 다음월 1일부터 2년이 되는 월의 말일로 하며, 갱신계약의 경우 임대차계약기간 종료일로 한다.제3조 (월 임대료와 임대보증금의 상호전환) "임대인"과 "임차인"은 「공공주택 특별법」등 관련 법령 (“국민임대주택의 표준임대보증금 및 표준임대료”)에서 정한 바에 따라 임대료와 임대보증금을 상호전환할 수 있다. 이 경우 전환방법과 대상금액 및 전환이율 등은 "임대인"이 따로 정한다.(전환신청 가능일은 입주지정기간, 갱신계약기간 등을 고려하여 “임대인”이 지정하는 기간에 가능)제4조 (사용료 등의 2
 
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제1조 (임대차계약의 갱신) ① "임대인"은 「공공주택 특별법」등 관련 법령의 입주자격(무주택세대구성원, 자산보유기준, 소득기준, 단독세대주의 주택규모제한요건 등)을 유지하고 있는 "임차인"과 2년 단위로 임대차계약을 갱신할 수 있다. 이 경우 "임차인"은 "임대인"이 정한 임대보증금 및 월 임대료 등의 임대조건을 수락하고 임대차계약기간 종료일 1개월 전까지 "임대인"에게 임대차계약 갱신의사를 통보하여야 한다. 단, 갱신 가능 여부 및 갱신 기간 등은 공공주택 특별법 및 관련 법령에 따른 “임차인”의 자격 요건, 거주 요건, 거주 기간 등에 따라 “임대인”이 결정한다.② "임대인"은 "임차인"이 영구임대주택에 거주하는 중 입주자격 중 소득 또는 자산 등을 초과한 경우, 「영구임대주택의 표준임대보증금 및 표준임대료 산정기준」에 명기된 할증비율을 적용하여 산정한 임대보증금 및 월 임대료로 임대차계약을 갱신할 수 있다. 다만, 갱신되지 않는 "임차인"은 임대차계약기간 종료일부터 3개월 이내에 퇴거하여야 한다.③ 제1항에 따라 갱신계약할 경우 「영구임대주택의 표준임대보증금 및 표준임대료 산정기준」에 따라 정해지는 자격별로 임대보증금과 임대료를 차등 부과한다.제2조 (임대차계약기간) ① 계약조건 제1조제1항의 임대차계약기간의 개시일은 입주일(공공임대주택의 열쇠교부일)을 말한다. 다만, 입주지정기간종료일까지 입주하지 않은 경우에는 그 종료일 다음날을 입주일로 본다.② 임대차계약기간 종료일은 입주지정기간종료일 다음월 1일부터 2년이 되는 월의 말일로 하며, 갱신계약의 경우 임대차계약기간 종료일로 한다.제3조 (월 임대료와 임대보증금의 상호전환) "임대인"과 "임차인"은 「공공주택 특별법」등 관련 법령 (“국민임대주택의 표준임대보증금 및 표준임대료”)에서 정한 바에 따라 임대료와 임대보증금을 상호전환할 수 있다. 이 경우 전환방법과 대상금액 및 전환이율 등은 "임대인"이 따로 정한다.(전환신청 가능일은 입주지정기간, 갱신계약기간 등을 고려하여 “임대인”이 지정하는 기간에 가능)제4조 (사용료 등의 징수) ① "임대 2
 
0.1%
전세형 1
 
0.1%
Other values (2) 2
 
0.1%

Length

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Histogram of lengths of the category
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4.2%
1091
 
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경우 660
 
2.1%
거주 510
 
1.6%
특별법 411
 
1.3%
임대차계약기간 410
 
1.3%
기간 394
 
1.2%
“임차인”은 385
 
1.2%
관련 383
 
1.2%
374
 
1.2%
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81.1%

공급유형순위
Categorical

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Length

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Length

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Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

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na 1362
92.0%
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2.4%
2 35
 
2.4%
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Distinct (%)60.2%
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2023-12-12T09:54:46.191392image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

수정일시
Date

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2023-12-12T09:54:46.690232image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

기타유의사항
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
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Missing (%)0.0%
Memory size11.7 KiB
공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일/수정일과 다를 수 있음
1481 

Length

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Median length43
Mean length43
Min length43

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일/수정일과 다를 수 있음
2nd row공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일/수정일과 다를 수 있음
3rd row공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일/수정일과 다를 수 있음
4th row공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일/수정일과 다를 수 있음
5th row공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일/수정일과 다를 수 있음

Common Values

ValueCountFrequency (%)
공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일/수정일과 다를 수 있음 1481
100.0%

Length

2023-12-12T09:54:46.937306image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T09:54:47.116601image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
데이터 2962
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다를 1481
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1481
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있음 1481
9.1%

Sample

구분공고번호공고명게시일자정정사유기타사항접수처우편번호접수처주소접수처상세주소접수처전화번호접수처안내사항첨부파일일련번호제출서류첨부파일일련번호접수처운영시작일자접수처운영종료일자유의사항게시시각지도링크URL조회건수사업코드모집횟수공고일자접수시작일자접수종료일자입주예정년월서류접수시작일자서류접수종료일자당첨자발표일자계약기간시작일자계약기간종료일자주택관리번호온라인계약시작일자온라인계약종료일자서류대상자발표일자공급정보안내사항대금납부안내사항비고내용공고시각접수시작시각접수종료시각계약기간시작시각계약기간종료시각서류대상자발표시각당첨자발표시각현장접수시작일자현장접수종료일자현장접수시작시각현장접수종료시각자격완화비율자격완화금액추첨예정일자추첨예정시각결과게시시작일자결과게시시작시간결과게시종료일자결과게시종료시간신청예약금액환불예정일자문의처전화번호계약특약내용공급유형순위등록일시수정일시기타유의사항
0114가평청사복합 경기행복주택 입주자 모집2018-08-30<NA>기타 사항은 공고문을 확인해 주시기 바랍니다.16509경기도 수원시 영통구 이의동 262-1홍보관경기도형 행복주택 공급담당자 앞031-214-8461 ~ 8462, 031-214-8467 ~ 8468온라인 청약신청접수기간은 9/5(수) 오전 10시부터 9/14(금) 오후 5시까지입니다.기타 사항은 공고문을 확인해 주시기 바랍니다.3944352018-09-052018-10-04*공고내용을 반드시 숙지하신 후 신청자격, 소득 등 입력사항에 대해서는 가급적 사전에 본인이 직접 해당서류등을 확인하시고 신청하시기 바랍니다.*인터넷 청약은 신청자가 신청(입력)한 내용을 근거로 당첨여부가 결정되므로 누락 등 착오입력에 따른 당첨 탈락, 청약시 입력한 내용과 제출서류 내용이 다르거나 허위 신청(입력)으로 인한 당첨 취소 등의 불이익이 있을 수 있으며 이로 인한 모든 책임은 신청자 본인에게 있음을 유념하시어 정확한 신청(입력)을 위한 주의를 당부 드립니다.15:00<NA>701<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2018-08-22 17:222023-06-02 10:34공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일/수정일과 다를 수 있음
1224다산역A2, 가평청사복합, 파주병원복합 경기행복주택 입주자 및 예비자 입주자격 완화 추가모집 공고2019-04-08<NA>전산상 화면에 표시되는 모집대상 등 입주자 모집에 대한 내용이 모집공고문과 다를수 있으니 반드시 공모문을 확인하시기 바랍니다.12284경기도 남양주시 다산동 3072-3번지다산주택홍보관 1층[4월 26일 이전 : 031-554-1733], [5월2일 이후 : 031-214-8463~65]현장 선착순 계약 모집중인 잔여주택(해지분 포함), 전화상담후 방문하시기 바랍니다. + 파주병원 : 26A(대학생), 26A(청년), 35A,B(청년), 35A,B(고령자 예비자)- 현장접수(계약)처 및 전화번호는 아래와 같이 변경되오니 유의하시기 바랍니다. + [5월 02일 이후] 경기도 수원시 영통구 이의동 262-1 수원광교 홍보관, 전화 031-214-8463~65 - 우편으로 서류를 제출하는 경우 주소는 기간에 관계없이 아래429943112019-04-082019-12-311차(최초) 온라인 청약신청 접수기간은 4/15(월) 오전 10시부터 4/16(화) 오후 5시까지입니다. 기타 사항은 공고문을 확인해 주시기 바랍니다.15:00<NA>318<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2019-03-28 14:402023-06-02 10:29공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일/수정일과 다를 수 있음
2331다산역A2, 오산가장 경기행복주택 입주자 자격완화 및 청년추가 모집공고2019-07-09<NA>기타 사항은 공고문을 확인해 주시기 바랍니다.16508경기도 수원시 영통구 이의동 262-1경기행복주택 광교홍보관031-216-7840~3우편으로 자격심사 서류를 제출하는 경우 주소는 기간에 관계없이 아래주소로 발송하여야 합니다. - 경기도 수원시 권선구 권중로 46 경기도시공사 4층 행복주택총괄부(공급담당자) [우편번호:16556]590359042019-05-232019-12-31*공고내용을 반드시 숙지하신 후 신청자격, 인적사항 등 입력사항에 대해서는 가급적 사전에 본인이 직접 해당서류 등을 확인하시고 신청하시기 바랍니다.*인터넷 청약은 신청자가 신청(입력)한 내용을 근거로 당첨여부가 결정되므로 누락 등 착오입력에 따른 당첨 탈락, 청약시 입력한 내용과 제출서류 내용이 다르거나 허위 신청(입력)으로 인한 당첨 취소 등의 불이익이 있을 수 있으며 이로 인한 모든 책임은 신청자 본인에게 있음을 유념하시어 정확한 신청(입력)을 위한 주의를 당부 드립니다.14:00http://naver.me/xDbl1PTK10452<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2019-07-09 13:462019-12-05 11:18공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일/수정일과 다를 수 있음
3438파주병원복합 경기행복주택 공가세대 예비입주자 추가 모집 공고2019-10-31<NA><NA>10922경기도 파주시 금촌동 799-4파주병원복합 경기행복주택02-589-4988접수자는 경기행복주택 1층 도착 후 전화연락 바랍니다. (02-589-4988)11211<NA>2019-11-072019-12-27<NA>14:00http://naver.me/FA6WqO1x5014<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2019-10-31 10:002019-10-31 10:00공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일/수정일과 다를 수 있음
4550오산가장, 의왕역 경기행복주택 입주자 자격완화 추가모집 공고2019-12-10<NA><NA>18385경기도 화성시 반월동 959 반월자이에뜨반월자이에뜨 상가 1층 임대관리센터(화성시 동탄지성로 394)오산 : 031-234-8511, 의왕 : 031-8039-6116본 공고문에 따른 선착순 동호지정 계약은 종료되었으며 미임대세대에 대해서는 별도로 입주자모집을 추진할 예정이오니 착오없으시기 바랍니다.16823<NA>2020-04-292020-12-31*공고내용을 반드시 숙지하신 후 신청자격 등 작성내용을 해당서류로 사전에 본인이 직접 확인하시고 작성 및 신청하시기 바랍니다. *청약 및 계약 신청자가 신청(작성)한 내용의 누락, 착오, 허위 신청(작성)으로 인해 당첨 또는 계약 취소(해제) 등의 불이익이 있을 수 있으며 이로 인한 모든 책임은 신청자 본인에게 있음을 유념하시어 정확한 신청(작성)을 위한 주의를 당부 드립니다.18:00<NA>12906<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2020-01-16 9:022020-12-30 14:11공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일/수정일과 다를 수 있음
5773성남판교 경기행복주택 선착순 계약자 전자계약 전환용(20.4.24공고, 6월 선착순 계약)2020-09-15<NA><NA>16556경기도 수원시 권선구 권선동경기도시공사<NA><NA>88699<NA>2020-09-152020-09-25<NA>19:00<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2020-09-15 19:582021-03-10 15:20공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일/수정일과 다를 수 있음
68154따복하우스 입주자 모집(수원광교, 안양관양, 화성진안1,2)2016-12-29<NA><NA>16556경기도 수원시 권선구 권선동 12461<NA><NA>1198059<NA>2016-12-292016-12-29<NA>00:00<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2022-03-14 8:342023-02-15 16:33공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일/수정일과 다를 수 있음
79156(재공고)「의왕역, 안산스마트허브 경기행복주택」 단지 내 일반형 임대상가 임차인 모집2021-11-30<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>11983311198332<NA><NA><NA>09:00<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2022-03-16 13:112022-03-16 13:22공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일/수정일과 다를 수 있음
810159(재공고)「의왕역, 안산스마트허브 경기행복주택」 단지 내 일반형 임대상가 임차인 모집2021-11-23<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>1198683<NA><NA><NA><NA>09:00<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2022-03-17 10:242022-03-17 10:24공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일/수정일과 다를 수 있음
911161(선착순 수의계약) 「양평공흥 행복주택 단지 내 일반형 임대상가」 임차인 모집2020-12-18<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>1198711<NA><NA><NA><NA>09:00<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2022-03-17 11:192022-03-17 11:19공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일/수정일과 다를 수 있음
구분공고번호공고명게시일자정정사유기타사항접수처우편번호접수처주소접수처상세주소접수처전화번호접수처안내사항첨부파일일련번호제출서류첨부파일일련번호접수처운영시작일자접수처운영종료일자유의사항게시시각지도링크URL조회건수사업코드모집횟수공고일자접수시작일자접수종료일자입주예정년월서류접수시작일자서류접수종료일자당첨자발표일자계약기간시작일자계약기간종료일자주택관리번호온라인계약시작일자온라인계약종료일자서류대상자발표일자공급정보안내사항대금납부안내사항비고내용공고시각접수시작시각접수종료시각계약기간시작시각계약기간종료시각서류대상자발표시각당첨자발표시각현장접수시작일자현장접수종료일자현장접수시작시각현장접수종료시각자격완화비율자격완화금액추첨예정일자추첨예정시각결과게시시작일자결과게시시작시간결과게시종료일자결과게시종료시간신청예약금액환불예정일자문의처전화번호계약특약내용공급유형순위등록일시수정일시기타유의사항
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