Overview

Dataset statistics

Number of variables20
Number of observations661
Missing cells2083
Missing cells (%)15.8%
Duplicate rows10
Duplicate rows (%)1.5%
Total size in memory107.3 KiB
Average record size in memory166.2 B

Variable types

Categorical11
Unsupported2
Numeric3
Text4

Dataset

Description대륙명,국가명,도시명,협정구분,분야,체결연도,결연체결일,결연자,결연장소,협정서명,주요내용,협정서,성명(한글),성명(원어),성별,소속,직위,취임일,이임일,교류현황
Author서울특별시
URLhttps://data.seoul.go.kr/dataList/OA-2485/S/1/datasetView.do

Alerts

협정구분 has constant value ""Constant
Dataset has 10 (1.5%) duplicate rowsDuplicates
대륙명 is highly overall correlated with 국가명 and 7 other fieldsHigh correlation
교류현황 is highly overall correlated with 체결연도 and 10 other fieldsHigh correlation
성별 is highly overall correlated with 체결연도 and 3 other fieldsHigh correlation
도시명 is highly overall correlated with 체결연도 and 10 other fieldsHigh correlation
결연자 is highly overall correlated with 체결연도 and 9 other fieldsHigh correlation
협정서명 is highly overall correlated with 체결연도 and 8 other fieldsHigh correlation
협정서 is highly overall correlated with 체결연도 and 8 other fieldsHigh correlation
이임일 is highly overall correlated with 체결연도 and 8 other fieldsHigh correlation
국가명 is highly overall correlated with 체결연도 and 10 other fieldsHigh correlation
결연장소 is highly overall correlated with 체결연도 and 8 other fieldsHigh correlation
체결연도 is highly overall correlated with 결연체결일 and 9 other fieldsHigh correlation
결연체결일 is highly overall correlated with 체결연도 and 9 other fieldsHigh correlation
취임일 is highly overall correlated with 국가명 and 4 other fieldsHigh correlation
이임일 is highly imbalanced (97.0%)Imbalance
분야 has 661 (100.0%) missing valuesMissing
주요내용 has 661 (100.0%) missing valuesMissing
성명(한글) has 48 (7.3%) missing valuesMissing
성명(원어) has 17 (2.6%) missing valuesMissing
소속 has 58 (8.8%) missing valuesMissing
직위 has 28 (4.2%) missing valuesMissing
취임일 has 610 (92.3%) missing valuesMissing
분야 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported
주요내용 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported

Reproduction

Analysis started2024-05-04 07:17:25.758866
Analysis finished2024-05-04 07:17:34.873535
Duration9.11 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

대륙명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct6
Distinct (%)0.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size5.3 KiB
아시아
446 
유럽
78 
남아메리카
61 
북아메리카
57 
아프리카
 
16

Length

Max length5
Median length3
Mean length3.2723147
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
아시아 446
67.5%
유럽 78
 
11.8%
남아메리카 61
 
9.2%
북아메리카 57
 
8.6%
아프리카 16
 
2.4%
오세아니아 3
 
0.5%

Length

2024-05-04T07:17:35.152161image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-04T07:17:35.587643image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
아시아 446
67.5%
유럽 78
 
11.8%
남아메리카 61
 
9.2%
북아메리카 57
 
8.6%
아프리카 16
 
2.4%
오세아니아 3
 
0.5%

국가명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct24
Distinct (%)3.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size5.3 KiB
중국
109 
몽골
88 
태국
84 
베트남
44 
인도네시아
38 
Other values (19)
298 

Length

Max length7
Median length2
Mean length2.903177
Min length2

Unique

Unique2 ?
Unique (%)0.3%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
중국 109
16.5%
몽골 88
13.3%
태국 84
12.7%
베트남 44
 
6.7%
인도네시아 38
 
5.7%
우즈베키스탄 36
 
5.4%
미국 35
 
5.3%
브라질 31
 
4.7%
카자흐스탄 26
 
3.9%
멕시코 22
 
3.3%
Other values (14) 148
22.4%

Length

2024-05-04T07:17:36.058319image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
중국 109
16.5%
몽골 88
13.3%
태국 84
12.7%
베트남 44
 
6.7%
인도네시아 38
 
5.7%
우즈베키스탄 36
 
5.4%
미국 35
 
5.3%
브라질 31
 
4.7%
카자흐스탄 26
 
3.9%
멕시코 22
 
3.3%
Other values (14) 148
22.4%

도시명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct27
Distinct (%)4.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size5.3 KiB
베이징
98 
울란바토르
88 
방콕
84 
하노이
44 
자카르타
38 
Other values (22)
309 

Length

Max length7
Median length6
Mean length3.3857791
Min length2

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.2%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
베이징 98
14.8%
울란바토르 88
13.3%
방콕 84
12.7%
하노이 44
 
6.7%
자카르타 38
 
5.7%
타슈켄트 36
 
5.4%
상파울루 31
 
4.7%
아스타나 26
 
3.9%
멕시코시티 22
 
3.3%
보고타 19
 
2.9%
Other values (17) 175
26.5%

Length

2024-05-04T07:17:36.476469image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
베이징 98
14.8%
울란바토르 88
13.3%
방콕 84
12.7%
하노이 44
 
6.7%
자카르타 38
 
5.7%
타슈켄트 36
 
5.4%
상파울루 31
 
4.7%
아스타나 26
 
3.9%
멕시코시티 22
 
3.3%
보고타 19
 
2.9%
Other values (17) 175
26.5%

협정구분
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size5.3 KiB
친선도시
661 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
친선도시 661
100.0%

Length

2024-05-04T07:17:36.976203image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-04T07:17:37.468769image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
친선도시 661
100.0%

분야
Unsupported

MISSING  REJECTED  UNSUPPORTED 

Missing661
Missing (%)100.0%
Memory size5.9 KiB

체결연도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct23
Distinct (%)3.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2103.1467
Minimum1212
Maximum9999
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size5.9 KiB
2024-05-04T07:17:37.793712image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1212
5-th percentile1976
Q11992
median1995
Q32006
95-th percentile2010
Maximum9999
Range8787
Interquartile range (IQR)14

Descriptive statistics

Standard deviation928.94067
Coefficient of variation (CV)0.44169085
Kurtosis68.815356
Mean2103.1467
Median Absolute Deviation (MAD)9
Skewness8.3964584
Sum1390180
Variance862930.77
MonotonicityDecreasing
2024-05-04T07:17:38.291005image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=23)
ValueCountFrequency (%)
2006 104
15.7%
1993 98
14.8%
1995 88
13.3%
1996 56
 
8.5%
1984 38
 
5.7%
2010 38
 
5.7%
1977 31
 
4.7%
2004 26
 
3.9%
1992 22
 
3.3%
1982 19
 
2.9%
Other values (13) 141
21.3%
ValueCountFrequency (%)
1212 1
 
0.2%
1968 7
 
1.1%
1971 18
2.7%
1973 6
 
0.9%
1976 5
 
0.8%
1977 31
4.7%
1982 19
2.9%
1984 38
5.7%
1988 13
 
2.0%
1991 18
2.7%
ValueCountFrequency (%)
9999 9
 
1.4%
2023 9
 
1.4%
2012 14
 
2.1%
2010 38
 
5.7%
2007 11
 
1.7%
2006 104
15.7%
2004 26
 
3.9%
2000 14
 
2.1%
1997 16
 
2.4%
1996 56
8.5%

결연체결일
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct29
Distinct (%)4.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean20919476
Minimum19680323
Maximum99990909
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size5.9 KiB
2024-05-04T07:17:38.811173image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum19680323
5-th percentile19760518
Q119911112
median19951006
Q320060313
95-th percentile20100702
Maximum99990909
Range80310586
Interquartile range (IQR)149201

Descriptive statistics

Standard deviation8759280.1
Coefficient of variation (CV)0.41871412
Kurtosis78.213206
Mean20919476
Median Absolute Deviation (MAD)70103
Skewness8.9422769
Sum1.3827774 × 1010
Variance7.6724987 × 1013
MonotonicityNot monotonic
2024-05-04T07:17:39.380329image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=29)
ValueCountFrequency (%)
19931023 98
14.8%
19951006 88
13.3%
20060616 50
 
7.6%
20060313 50
 
7.6%
19840725 38
 
5.7%
20100702 36
 
5.4%
19770420 31
 
4.7%
19960501 28
 
4.2%
19960620 28
 
4.2%
20041106 26
 
3.9%
Other values (19) 188
28.4%
ValueCountFrequency (%)
19680323 7
 
1.1%
19710823 18
2.7%
19731022 6
 
0.9%
19760518 5
 
0.8%
19770420 31
4.7%
19820614 19
2.9%
19840725 38
5.7%
19880903 13
 
2.0%
19910713 22
3.3%
19911108 2
 
0.3%
ValueCountFrequency (%)
99990909 8
 
1.2%
20230926 1
 
0.2%
20230918 8
 
1.2%
20181126 2
 
0.3%
20181105 2
 
0.3%
20100702 36
5.4%
20071020 11
 
1.7%
20060616 50
7.6%
20060515 4
 
0.6%
20060313 50
7.6%

결연자
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct18
Distinct (%)2.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size5.3 KiB
조순
160 
이원종
98 
이명박
88 
오세훈
45 
원세훈
42 
Other values (13)
228 

Length

Max length6
Median length3
Mean length2.785174
Min length2

Unique

Unique2 ?
Unique (%)0.3%

Sample

1st rowPTTEST
2nd rowTEST
3rd rowPTTEST
4th rowPTTEST
5th rowPTTEST

Common Values

ValueCountFrequency (%)
조순 160
24.2%
이원종 98
14.8%
이명박 88
13.3%
오세훈 45
 
6.8%
원세훈 42
 
6.4%
염보현 38
 
5.7%
구자춘 36
 
5.4%
이해원 32
 
4.8%
양택식 24
 
3.6%
이상배 22
 
3.3%
Other values (8) 76
11.5%

Length

2024-05-04T07:17:40.091474image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
조순 160
24.2%
이원종 98
14.8%
이명박 88
13.3%
오세훈 45
 
6.8%
원세훈 42
 
6.4%
염보현 38
 
5.7%
구자춘 36
 
5.4%
이해원 32
 
4.8%
양택식 24
 
3.6%
이상배 22
 
3.3%
Other values (7) 76
11.5%

결연장소
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct22
Distinct (%)3.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size5.3 KiB
<NA>
231 
서울
71 
베이징시
49 
울란바타르
44 
방콕
42 
Other values (17)
224 

Length

Max length6
Median length4
Mean length3.7231467
Min length1

Unique

Unique2 ?
Unique (%)0.3%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 231
34.9%
서울 71
 
10.7%
베이징시 49
 
7.4%
울란바타르 44
 
6.7%
방콕 42
 
6.4%
자카르타시청 38
 
5.7%
서면 38
 
5.7%
서울시청 30
 
4.5%
앙카라시청 18
 
2.7%
카이로 16
 
2.4%
Other values (12) 84
 
12.7%

Length

2024-05-04T07:17:40.619558image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
na 231
34.5%
서울 71
 
10.6%
베이징시 49
 
7.3%
울란바타르 44
 
6.6%
방콕 42
 
6.3%
자카르타시청 38
 
5.7%
서면 38
 
5.7%
서울시청 30
 
4.5%
앙카라시청 18
 
2.7%
카이로 16
 
2.4%
Other values (12) 92
 
13.8%

협정서명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct29
Distinct (%)4.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size5.3 KiB
<NA>
241 
대한민국 서울특별시와 중화인민공화국 베이징시 간 우호도시 체결에 관한 협정
49 
서울특별시와 울란바타르시와의 자매결연 선언문
44 
대한민국 수도 서울과 태일랜드 왕국의 수도 방콕 간 자매결연협정
42 
서울-자카르타 상호 협력 협정문
38 
Other values (24)
247 

Length

Max length41
Median length38
Mean length15.535552
Min length4

Unique

Unique3 ?
Unique (%)0.5%

Sample

1st rowPTTEST
2nd rowTEST
3rd rowPTTEST
4th rowPTTEST
5th rowPTTEST

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 241
36.5%
대한민국 서울특별시와 중화인민공화국 베이징시 간 우호도시 체결에 관한 협정 49
 
7.4%
서울특별시와 울란바타르시와의 자매결연 선언문 44
 
6.7%
대한민국 수도 서울과 태일랜드 왕국의 수도 방콕 간 자매결연협정 42
 
6.4%
서울-자카르타 상호 협력 협정문 38
 
5.7%
자매결연 공동선언문 31
 
4.7%
서울특별시와 하노이시간의 교류협정 22
 
3.3%
공동선언문 19
 
2.9%
대한민국 서울특별시와 우즈베키스탄공화국 타슈켄트시 간 자매도시 협정서 18
 
2.7%
서울시-앙카라시 간의 공동선언문 18
 
2.7%
Other values (19) 139
21.0%

Length

2024-05-04T07:17:41.069632image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
na 241
 
11.0%
서울특별시와 176
 
8.1%
대한민국 126
 
5.8%
간 125
 
5.7%
자매결연 125
 
5.7%
협정 95
 
4.3%
수도 84
 
3.8%
공동선언문 75
 
3.4%
관한 68
 
3.1%
체결에 68
 
3.1%
Other values (50) 1002
45.9%

주요내용
Unsupported

MISSING  REJECTED  UNSUPPORTED 

Missing661
Missing (%)100.0%
Memory size5.9 KiB

협정서
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct26
Distinct (%)3.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size5.3 KiB
<NA>
253 
서울-베이징 자매도시 체결에 관한 협정(한)_1993.10.23.JPG
49 
서울시-울란바토르 자매결연 협정서(1995년10월6일).PDF
44 
서울시-방콕시 자매도시 협정서(2006년6월16일).PDF
42 
서울-자카르타 자매결연 협정서.pdf
38 
Other values (21)
235 

Length

Max length63
Median length41
Mean length16.226929
Min length4

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.2%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 253
38.3%
서울-베이징 자매도시 체결에 관한 협정(한)_1993.10.23.JPG 49
 
7.4%
서울시-울란바토르 자매결연 협정서(1995년10월6일).PDF 44
 
6.7%
서울시-방콕시 자매도시 협정서(2006년6월16일).PDF 42
 
6.4%
서울-자카르타 자매결연 협정서.pdf 38
 
5.7%
서울시-상파울로시 협정서.PDF 31
 
4.7%
서울시-하노이시 자매도시 협정서.PDF 22
 
3.3%
서울시-보고타시 협정서.PDF 19
 
2.9%
서울시-앙카라시 협정서.PDF 18
 
2.7%
서울시-타슈켄트시 협정서.PDF 18
 
2.7%
Other values (16) 127
19.2%

Length

2024-05-04T07:17:41.489214image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
na 253
18.3%
협정서.pdf 251
18.1%
자매도시 113
 
8.2%
자매결연 82
 
5.9%
서울-베이징 49
 
3.5%
체결에 49
 
3.5%
관한 49
 
3.5%
협정(한)_1993.10.23.jpg 49
 
3.5%
서울시-울란바토르 44
 
3.2%
협정서(1995년10월6일).pdf 44
 
3.2%
Other values (33) 401
29.0%

성명(한글)
Text

MISSING 

Distinct378
Distinct (%)61.7%
Missing48
Missing (%)7.3%
Memory size5.3 KiB
2024-05-04T07:17:42.467872image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length28
Median length17
Mean length7.6231648
Min length2

Characters and Unicode

Total characters4673
Distinct characters399
Distinct categories7 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique156 ?
Unique (%)25.4%

Sample

1st row벤자민 바버
2nd row전미경
3rd row한창연
4th row마이클 블룸버그 (Michael Bloomberg)
5th row앤 마리 슬로터
ValueCountFrequency (%)
반 10
 
0.8%
트란 8
 
0.6%
리 8
 
0.6%
선 8
 
0.6%
안 8
 
0.6%
자오 7
 
0.5%
밍 7
 
0.5%
리우 7
 
0.5%
후안 7
 
0.5%
진 6
 
0.5%
Other values (733) 1249
94.3%
2024-05-04T07:17:43.822113image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
717
 
15.3%
리 139
 
3.0%
르 116
 
2.5%
라 106
 
2.3%
이 98
 
2.1%
아 97
 
2.1%
마 95
 
2.0%
바 94
 
2.0%
스 89
 
1.9%
트 85
 
1.8%
Other values (389) 3037
65.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3907
83.6%
Space Separator 717
 
15.3%
Lowercase Letter 38
 
0.8%
Uppercase Letter 7
 
0.1%
Other Punctuation 2
 
< 0.1%
Close Punctuation 1
 
< 0.1%
Open Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
리 139
 
3.6%
르 116
 
3.0%
라 106
 
2.7%
이 98
 
2.5%
아 97
 
2.5%
마 95
 
2.4%
바 94
 
2.4%
스 89
 
2.3%
트 85
 
2.2%
카 72
 
1.8%
Other values (364) 2916
74.6%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 10
26.3%
r 6
15.8%
e 4
 
10.5%
l 3
 
7.9%
i 3
 
7.9%
o 2
 
5.3%
h 2
 
5.3%
n 1
 
2.6%
g 1
 
2.6%
c 1
 
2.6%
Other values (5) 5
13.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 2
28.6%
P 1
14.3%
B 1
14.3%
C 1
14.3%
T 1
14.3%
Z 1
14.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
717
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
？ 2
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3907
83.6%
Common 721
 
15.4%
Latin 45
 
1.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
리 139
 
3.6%
르 116
 
3.0%
라 106
 
2.7%
이 98
 
2.5%
아 97
 
2.5%
마 95
 
2.4%
바 94
 
2.4%
스 89
 
2.3%
트 85
 
2.2%
카 72
 
1.8%
Other values (364) 2916
74.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
a 10
22.2%
r 6
13.3%
e 4
 
8.9%
l 3
 
6.7%
i 3
 
6.7%
o 2
 
4.4%
M 2
 
4.4%
h 2
 
4.4%
n 1
 
2.2%
P 1
 
2.2%
Other values (11) 11
24.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
717
99.4%
？ 2
 
0.3%
) 1
 
0.1%
( 1
 
0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3907
83.6%
ASCII 764
 
16.3%
None 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
717
93.8%
a 10
 
1.3%
r 6
 
0.8%
e 4
 
0.5%
l 3
 
0.4%
i 3
 
0.4%
o 2
 
0.3%
M 2
 
0.3%
h 2
 
0.3%
n 1
 
0.1%
Other values (14) 14
 
1.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
리 139
 
3.6%
르 116
 
3.0%
라 106
 
2.7%
이 98
 
2.5%
아 97
 
2.5%
마 95
 
2.4%
바 94
 
2.4%
스 89
 
2.3%
트 85
 
2.2%
카 72
 
1.8%
Other values (364) 2916
74.6%
None
ValueCountFrequency (%)
？ 2
100.0%

성명(원어)
Text

MISSING 

Distinct400
Distinct (%)62.1%
Missing17
Missing (%)2.6%
Memory size5.3 KiB
2024-05-04T07:17:44.862992image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length45
Median length30
Mean length16.824534
Min length2

Characters and Unicode

Total characters10835
Distinct characters131
Distinct categories10 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique167 ?
Unique (%)25.9%

Sample

1st rowBenjamin Barber
2nd row전미경
3rd rowMichael Bloomberg
4th rowAnn-marie Slaughter
5th rowMichael Bloomberg
ValueCountFrequency (%)
mr 24
 
1.6%
nguyen 12
 
0.8%
wang 11
 
0.7%
van 10
 
0.7%
ming 8
 
0.5%
serikovich 8
 
0.5%
wei 8
 
0.5%
askar 8
 
0.5%
zhao 8
 
0.5%
tran 8
 
0.5%
Other values (804) 1422
93.1%
2024-05-04T07:17:46.420768image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 1200
 
11.1%
1052
 
9.7%
n 697
 
6.4%
i 569
 
5.3%
e 556
 
5.1%
r 532
 
4.9%
o 482
 
4.4%
h 387
 
3.6%
u 375
 
3.5%
s 307
 
2.8%
Other values (121) 4678
43.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 7252
66.9%
Uppercase Letter 2248
 
20.7%
Space Separator 1054
 
9.7%
Other Punctuation 107
 
1.0%
Other Letter 92
 
0.8%
Decimal Number 47
 
0.4%
Dash Punctuation 17
 
0.2%
Open Punctuation 8
 
0.1%
Close Punctuation 8
 
0.1%
Connector Punctuation 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
王 4
 
4.3%
李 4
 
4.3%
子 3
 
3.3%
星 2
 
2.2%
安 2
 
2.2%
順 2
 
2.2%
李 2
 
2.2%
汶 2
 
2.2%
建 2
 
2.2%
田 2
 
2.2%
Other values (43) 67
72.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 1200
16.5%
n 697
 
9.6%
i 569
 
7.8%
e 556
 
7.7%
r 532
 
7.3%
o 482
 
6.6%
h 387
 
5.3%
u 375
 
5.2%
s 307
 
4.2%
t 297
 
4.1%
Other values (17) 1850
25.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 238
 
10.6%
N 174
 
7.7%
M 161
 
7.2%
S 135
 
6.0%
G 128
 
5.7%
I 119
 
5.3%
T 113
 
5.0%
H 110
 
4.9%
B 101
 
4.5%
O 94
 
4.2%
Other values (16) 875
38.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
8 9
19.1%
1 9
19.1%
5 8
17.0%
2 6
12.8%
7 4
8.5%
9 3
 
6.4%
3 3
 
6.4%
4 3
 
6.4%
6 2
 
4.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 51
47.7%
& 14
 
13.1%
? 14
 
13.1%
; 14
 
13.1%
# 7
 
6.5%
, 4
 
3.7%
？ 2
 
1.9%
' 1
 
0.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1052
99.8%
　 2
 
0.2%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 7
87.5%
（ 1
 
12.5%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 5
62.5%
） 3
37.5%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 17
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 9500
87.7%
Common 1243
 
11.5%
Han 78
 
0.7%
Hangul 14
 
0.1%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
a 1200
 
12.6%
n 697
 
7.3%
i 569
 
6.0%
e 556
 
5.9%
r 532
 
5.6%
o 482
 
5.1%
h 387
 
4.1%
u 375
 
3.9%
s 307
 
3.2%
t 297
 
3.1%
Other values (43) 4098
43.1%
Han
ValueCountFrequency (%)
王 4
 
5.1%
李 4
 
5.1%
子 3
 
3.8%
星 2
 
2.6%
安 2
 
2.6%
順 2
 
2.6%
李 2
 
2.6%
汶 2
 
2.6%
建 2
 
2.6%
田 2
 
2.6%
Other values (33) 53
67.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
1052
84.6%
. 51
 
4.1%
- 17
 
1.4%
& 14
 
1.1%
? 14
 
1.1%
; 14
 
1.1%
8 9
 
0.7%
1 9
 
0.7%
5 8
 
0.6%
# 7
 
0.6%
Other values (15) 48
 
3.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
생 2
14.3%
세 2
14.3%
월 2
14.3%
년 2
14.3%
미 1
7.1%
전 1
7.1%
음 1
7.1%
없 1
7.1%
진 1
7.1%
경 1
7.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 10733
99.1%
CJK 73
 
0.7%
Hangul 14
 
0.1%
None 10
 
0.1%
CJK Compat Ideographs 5
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
a 1200
 
11.2%
1052
 
9.8%
n 697
 
6.5%
i 569
 
5.3%
e 556
 
5.2%
r 532
 
5.0%
o 482
 
4.5%
h 387
 
3.6%
u 375
 
3.5%
s 307
 
2.9%
Other values (63) 4576
42.6%
CJK
ValueCountFrequency (%)
王 4
 
5.5%
李 4
 
5.5%
子 3
 
4.1%
星 2
 
2.7%
安 2
 
2.7%
順 2
 
2.7%
汶 2
 
2.7%
建 2
 
2.7%
田 2
 
2.7%
德 2
 
2.7%
Other values (30) 48
65.8%
None
ValueCountFrequency (%)
） 3
30.0%
　 2
20.0%
？ 2
20.0%
ł 2
20.0%
（ 1
 
10.0%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
李 2
40.0%
龍 2
40.0%
禮 1
20.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
생 2
14.3%
세 2
14.3%
월 2
14.3%
년 2
14.3%
미 1
7.1%
전 1
7.1%
음 1
7.1%
없 1
7.1%
진 1
7.1%
경 1
7.1%

성별
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct3
Distinct (%)0.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size5.3 KiB
M
445 
F
179 
<NA>
 
37

Length

Max length4
Median length1
Mean length1.1679274
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
M 445
67.3%
F 179
27.1%
<NA> 37
 
5.6%

Length

2024-05-04T07:17:46.972057image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-04T07:17:47.325409image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
m 445
67.3%
f 179
27.1%
na 37
 
5.6%

소속
Text

MISSING 

Distinct289
Distinct (%)47.9%
Missing58
Missing (%)8.8%
Memory size5.3 KiB
2024-05-04T07:17:47.936238image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length100
Median length72
Mean length30.059701
Min length3

Characters and Unicode

Total characters18126
Distinct characters236
Distinct categories11 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique112 ?
Unique (%)18.6%

Sample

1st row뉴욕시립대
2nd row해외통신원
3rd row뉴욕시 한인회
4th row프린스턴대학
5th row뉴욕시
ValueCountFrequency (%)
of 167
 
7.1%
and 115
 
4.9%
department 81
 
3.4%
beijing 68
 
2.9%
city 48
 
2.0%
committee 45
 
1.9%
division 41
 
1.7%
municipal 39
 
1.7%
office 38
 
1.6%
ministry 37
 
1.6%
Other values (445) 1676
71.2%
2024-05-04T07:17:49.078315image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1852
 
10.2%
n 1508
 
8.3%
i 1414
 
7.8%
e 1287
 
7.1%
t 1283
 
7.1%
o 1214
 
6.7%
a 1194
 
6.6%
r 858
 
4.7%
s 521
 
2.9%
m 480
 
2.6%
Other values (226) 6515
35.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 12881
71.1%
Uppercase Letter 1877
 
10.4%
Space Separator 1853
 
10.2%
Other Letter 1231
 
6.8%
Other Punctuation 210
 
1.2%
Decimal Number 17
 
0.1%
Close Punctuation 15
 
0.1%
Open Punctuation 15
 
0.1%
Dash Punctuation 15
 
0.1%
Initial Punctuation 6
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
시 135
 
11.0%
국 48
 
3.9%
제 38
 
3.1%
이 36
 
2.9%
타 32
 
2.6%
스 32
 
2.6%
바 24
 
1.9%
카 24
 
1.9%
아 24
 
1.9%
력 23
 
1.9%
Other values (159) 815
66.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
n 1508
11.7%
i 1414
11.0%
e 1287
10.0%
t 1283
10.0%
o 1214
9.4%
a 1194
9.3%
r 858
 
6.7%
s 521
 
4.0%
m 480
 
3.7%
c 420
 
3.3%
Other values (15) 2702
21.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 301
16.0%
M 213
11.3%
D 174
9.3%
T 151
8.0%
S 138
 
7.4%
A 123
 
6.6%
B 120
 
6.4%
I 113
 
6.0%
P 97
 
5.2%
E 76
 
4.0%
Other values (15) 371
19.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 131
62.4%
. 41
 
19.5%
' 16
 
7.6%
& 10
 
4.8%
# 4
 
1.9%
/ 4
 
1.9%
; 4
 
1.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
8 8
47.1%
2 8
47.1%
6 1
 
5.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1852
99.9%
　 1
 
0.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 15
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 15
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 15
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
“ 6
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
” 6
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 14758
81.4%
Common 2137
 
11.8%
Hangul 1198
 
6.6%
Han 33
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 135
 
11.3%
국 48
 
4.0%
제 38
 
3.2%
이 36
 
3.0%
타 32
 
2.7%
스 32
 
2.7%
바 24
 
2.0%
카 24
 
2.0%
아 24
 
2.0%
력 23
 
1.9%
Other values (146) 782
65.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
n 1508
 
10.2%
i 1414
 
9.6%
e 1287
 
8.7%
t 1283
 
8.7%
o 1214
 
8.2%
a 1194
 
8.1%
r 858
 
5.8%
s 521
 
3.5%
m 480
 
3.3%
c 420
 
2.8%
Other values (40) 4579
31.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
1852
86.7%
, 131
 
6.1%
. 41
 
1.9%
' 16
 
0.7%
) 15
 
0.7%
( 15
 
0.7%
- 15
 
0.7%
& 10
 
0.5%
8 8
 
0.4%
2 8
 
0.4%
Other values (7) 26
 
1.2%
Han
ValueCountFrequency (%)
務 6
18.2%
外 6
18.2%
課 3
9.1%
東 2
 
6.1%
京 2
 
6.1%
都 2
 
6.1%
知 2
 
6.1%
本 2
 
6.1%
局 2
 
6.1%
部 2
 
6.1%
Other values (3) 4
12.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 16882
93.1%
Hangul 1198
 
6.6%
CJK 33
 
0.2%
Punctuation 12
 
0.1%
None 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1852
 
11.0%
n 1508
 
8.9%
i 1414
 
8.4%
e 1287
 
7.6%
t 1283
 
7.6%
o 1214
 
7.2%
a 1194
 
7.1%
r 858
 
5.1%
s 521
 
3.1%
m 480
 
2.8%
Other values (54) 5271
31.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 135
 
11.3%
국 48
 
4.0%
제 38
 
3.2%
이 36
 
3.0%
타 32
 
2.7%
스 32
 
2.7%
바 24
 
2.0%
카 24
 
2.0%
아 24
 
2.0%
력 23
 
1.9%
Other values (146) 782
65.3%
CJK
ValueCountFrequency (%)
務 6
18.2%
外 6
18.2%
課 3
9.1%
東 2
 
6.1%
京 2
 
6.1%
都 2
 
6.1%
知 2
 
6.1%
本 2
 
6.1%
局 2
 
6.1%
部 2
 
6.1%
Other values (3) 4
12.1%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
“ 6
50.0%
” 6
50.0%
None
ValueCountFrequency (%)
　 1
100.0%

직위
Text

MISSING 

Distinct259
Distinct (%)40.9%
Missing28
Missing (%)4.2%
Memory size5.3 KiB
2024-05-04T07:17:49.758975image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length100
Median length62
Mean length16.526066
Min length2

Characters and Unicode

Total characters10461
Distinct characters160
Distinct categories10 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique98 ?
Unique (%)15.5%

Sample

1st row교수
2nd row해외통신원
3rd row뉴욕시 한인회장
4th row교수
5th row시장
ValueCountFrequency (%)
officer 101
 
6.5%
of 99
 
6.4%
director 83
 
5.3%
시장 54
 
3.5%
deputy 49
 
3.1%
chief 40
 
2.6%
head 40
 
2.6%
the 34
 
2.2%
and 33
 
2.1%
senior 26
 
1.7%
Other values (311) 999
64.1%
2024-05-04T07:17:51.271923image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
e 1015
 
9.7%
998
 
9.5%
i 820
 
7.8%
r 788
 
7.5%
t 680
 
6.5%
n 624
 
6.0%
o 610
 
5.8%
a 561
 
5.4%
f 419
 
4.0%
c 399
 
3.8%
Other values (150) 3547
33.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 7595
72.6%
Uppercase Letter 1102
 
10.5%
Space Separator 998
 
9.5%
Other Letter 643
 
6.1%
Other Punctuation 66
 
0.6%
Close Punctuation 17
 
0.2%
Open Punctuation 17
 
0.2%
Dash Punctuation 11
 
0.1%
Decimal Number 10
 
0.1%
Final Punctuation 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
장 139
21.6%
시 73
 
11.4%
국 29
 
4.5%
당 25
 
3.9%
사 24
 
3.7%
담 23
 
3.6%
부 20
 
3.1%
회 19
 
3.0%
원 16
 
2.5%
관 15
 
2.3%
Other values (85) 260
40.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 1015
13.4%
i 820
10.8%
r 788
10.4%
t 680
9.0%
n 624
8.2%
o 610
8.0%
a 561
 
7.4%
f 419
 
5.5%
c 399
 
5.3%
s 250
 
3.3%
Other values (15) 1429
18.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
D 180
16.3%
C 141
12.8%
S 123
11.2%
O 101
9.2%
E 72
 
6.5%
P 70
 
6.4%
A 58
 
5.3%
M 55
 
5.0%
T 54
 
4.9%
G 40
 
3.6%
Other values (13) 208
18.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 41
62.1%
. 12
 
18.2%
/ 3
 
4.5%
& 3
 
4.5%
? 2
 
3.0%
: 2
 
3.0%
？ 2
 
3.0%
' 1
 
1.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 6
60.0%
2 2
 
20.0%
0 1
 
10.0%
8 1
 
10.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
998
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 17
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 17
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 11
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 8697
83.1%
Common 1121
 
10.7%
Hangul 642
 
6.1%
Han 1
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
장 139
21.7%
시 73
 
11.4%
국 29
 
4.5%
당 25
 
3.9%
사 24
 
3.7%
담 23
 
3.6%
부 20
 
3.1%
회 19
 
3.0%
원 16
 
2.5%
관 15
 
2.3%
Other values (84) 259
40.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 1015
11.7%
i 820
 
9.4%
r 788
 
9.1%
t 680
 
7.8%
n 624
 
7.2%
o 610
 
7.0%
a 561
 
6.5%
f 419
 
4.8%
c 399
 
4.6%
s 250
 
2.9%
Other values (38) 2531
29.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
998
89.0%
, 41
 
3.7%
) 17
 
1.5%
( 17
 
1.5%
. 12
 
1.1%
- 11
 
1.0%
1 6
 
0.5%
/ 3
 
0.3%
& 3
 
0.3%
’ 2
 
0.2%
Other values (7) 11
 
1.0%
Han
ValueCountFrequency (%)
悟 1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 9814
93.8%
Hangul 642
 
6.1%
Punctuation 2
 
< 0.1%
None 2
 
< 0.1%
CJK 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
e 1015
 
10.3%
998
 
10.2%
i 820
 
8.4%
r 788
 
8.0%
t 680
 
6.9%
n 624
 
6.4%
o 610
 
6.2%
a 561
 
5.7%
f 419
 
4.3%
c 399
 
4.1%
Other values (53) 2900
29.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
장 139
21.7%
시 73
 
11.4%
국 29
 
4.5%
당 25
 
3.9%
사 24
 
3.7%
담 23
 
3.6%
부 20
 
3.1%
회 19
 
3.0%
원 16
 
2.5%
관 15
 
2.3%
Other values (84) 259
40.3%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 2
100.0%
None
ValueCountFrequency (%)
？ 2
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
悟 1
100.0%

취임일
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  MISSING 

Distinct30
Distinct (%)58.8%
Missing610
Missing (%)92.3%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean20102929
Minimum19990401
Maximum20171106
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size5.9 KiB
2024-05-04T07:17:52.134328image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum19990401
5-th percentile20010325
Q120080404
median20101011
Q320145254
95-th percentile20170527
Maximum20171106
Range180705
Interquartile range (IQR)64849.5

Descriptive statistics

Standard deviation47163.441
Coefficient of variation (CV)0.0023460979
Kurtosis-0.068503308
Mean20102929
Median Absolute Deviation (MAD)20885
Skewness-0.3646751
Sum1.0252494 × 109
Variance2.2243902 × 109
MonotonicityNot monotonic
2024-05-04T07:17:52.679311image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=30)
ValueCountFrequency (%)
20080404 4
 
0.6%
20061205 4
 
0.6%
20090111 2
 
0.3%
20081215 2
 
0.3%
20101011 2
 
0.3%
20120101 2
 
0.3%
19990401 2
 
0.3%
20101229 2
 
0.3%
20140405 2
 
0.3%
20170527 2
 
0.3%
Other values (20) 27
 
4.1%
(Missing) 610
92.3%
ValueCountFrequency (%)
19990401 2
0.3%
20010325 2
0.3%
20061002 2
0.3%
20061205 4
0.6%
20080126 2
0.3%
20080404 4
0.6%
20080428 2
0.3%
20081215 2
0.3%
20090101 1
 
0.2%
20090111 2
0.3%
ValueCountFrequency (%)
20171106 1
0.2%
20171016 1
0.2%
20170527 2
0.3%
20170123 1
0.2%
20170101 1
0.2%
20161026 1
0.2%
20160907 1
0.2%
20160802 1
0.2%
20160706 2
0.3%
20150102 2
0.3%

이임일
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size5.3 KiB
<NA>
659 
20150102
 
2

Length

Max length8
Median length4
Mean length4.0121029
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> 659
99.7%
20150102 2
 
0.3%

Length

2024-05-04T07:17:53.329453image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-04T07:17:53.756095image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 659
99.7%
20150102 2
 
0.3%

교류현황
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct24
Distinct (%)3.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size5.3 KiB
2012 서울시 방문 서울-중국도시 발전포럼 기조발표자 리창교수 시장면담 2012-11-082011 서울시 방문 싱가포르 육상교통청(LTA) 정보관리 최고책임자 등 방문 2011-10-262009 서울시 방문 싱가포르 LTA아카데미 이사장 등 방문 2009-08-312012 서울시 방문 주한 중국대사 시방 예방 2012-04-262012 서울시 방문 베이징시 조양구 정협 상무위원 면담 2012-09-072012 서울시 방문 주한 중국대사 주최 관저만찬 2012-09-212013 해외도시 방문 서울시 대표단 중국 방문 2013-04-212014 해외도시 방문 서울시 대표단 베이징 방문 2014-04-032008 해외도시 방문 서울시 대표단 베이징 방문 2008-08-082009 해외도시 방문 서울시 대표단 중동 중국 경제순방 2009-04-062007 해외도시 방문 모스크바 베이징 도쿄 방문 2007-08-312008 서울시 방문 북경 도시계획위원회 과장 등 방문 2008-01-252010 서울시 방문 LTA 등 싱가포르 교통관계자 방문 2010-07-262011 서울시 방문 북경시 부시장 등 방문 2011-02-232007 서울시 방문 대련시 교통국 서울시교통시스템 견학 2007-02-022013 서울시 방문 베이징 부시장 면담 (자매결연 20주년기념 베이징주간) 2013-10-312015 해외도시 방문 서울시 대표단 베이징 방문 2015-11-012016 서울시 방문 베이징시 상무부시장 행정2부시장 방문 2016-07-062016 해외도시 방문 행정1부시장 베이징 디자인위크 참석 2016-09-25
98 
2009 해외도시 방문 서울시 대표단 미국 몽골 순방 2009-06-222011 서울시 방문 울란바타르 대중교통국장 등 방문 2011-09-262015 해외도시 방문 서울시 대표단 울란바타르 방문 2015-09-202023 서울시 방문 울란바타르 시장-서울시장 면담 및 명예시민 수여식 2023-05-152023 서울시 방문 울란바타르 시장-서울시장 면담 및 명예시민 수여식 2023-05-15
88 
2007 서울시 방문 방콕주지사 등 대표단 서울시 방문 2007-02-062010 서울시 방문 방콕주지사 세계디자인도시 서밋 참석 2010-02-222010 서울시 방문 방콕주지사 서울수복행사 참석 2010-09-282015 서울시 방문 UNESCAP 사무총장 면담 2015-09-112006 서울시 방문 쑤랏타니 부주지사 등 대표단 서울시 방문 2006-08-012007 서울시 방문 방콕시 비서실장 등 방문 2007-09-102009 서울시 방문 방콕 지하철공사 관계자 방문 2009-03-242015 서울시 방문 UN ESCAP 사무총장 시장면담 2015-09-112013 서울시 방문 태국 방콕대표단 시정견학 2013-07-032016 서울시 방문 방콕 국제과장-서울시 국제교류과 실무협의 2016-02-24
84 
<NA>
46 
2009 서울시 방문 응우엔 테 타오 하노이 인민위원장 등 9명 시장님 예방 2009-07-292007 해외도시 방문 서울시대표단 하노이 방문 2007-12-022005 서울시 방문 하노이 리퀴동 부시장 등 14명 도시계획 관련 부서 방문 2005-05-012010 서울시 방문 서울시 반부패정책 벤치마킹 2010-01-132016 해외도시 방문 한-베 공공행정 우수사례 공유 세미나 개최 2016-06-132023 서울시 방문 서울시 정무부시장 면담 2023-08-28
44 
Other values (19)
301 

Length

Max length1024
Median length500
Mean length345.4236
Min length4

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.2%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2012 서울시 방문 서울-중국도시 발전포럼 기조발표자 리창교수 시장면담 2012-11-082011 서울시 방문 싱가포르 육상교통청(LTA) 정보관리 최고책임자 등 방문 2011-10-262009 서울시 방문 싱가포르 LTA아카데미 이사장 등 방문 2009-08-312012 서울시 방문 주한 중국대사 시방 예방 2012-04-262012 서울시 방문 베이징시 조양구 정협 상무위원 면담 2012-09-072012 서울시 방문 주한 중국대사 주최 관저만찬 2012-09-212013 해외도시 방문 서울시 대표단 중국 방문 2013-04-212014 해외도시 방문 서울시 대표단 베이징 방문 2014-04-032008 해외도시 방문 서울시 대표단 베이징 방문 2008-08-082009 해외도시 방문 서울시 대표단 중동 중국 경제순방 2009-04-062007 해외도시 방문 모스크바 베이징 도쿄 방문 2007-08-312008 서울시 방문 북경 도시계획위원회 과장 등 방문 2008-01-252010 서울시 방문 LTA 등 싱가포르 교통관계자 방문 2010-07-262011 서울시 방문 북경시 부시장 등 방문 2011-02-232007 서울시 방문 대련시 교통국 서울시교통시스템 견학 2007-02-022013 서울시 방문 베이징 부시장 면담 (자매결연 20주년기념 베이징주간) 2013-10-312015 해외도시 방문 서울시 대표단 베이징 방문 2015-11-012016 서울시 방문 베이징시 상무부시장 행정2부시장 방문 2016-07-062016 해외도시 방문 행정1부시장 베이징 디자인위크 참석 2016-09-25 98
14.8%
2009 해외도시 방문 서울시 대표단 미국 몽골 순방 2009-06-222011 서울시 방문 울란바타르 대중교통국장 등 방문 2011-09-262015 해외도시 방문 서울시 대표단 울란바타르 방문 2015-09-202023 서울시 방문 울란바타르 시장-서울시장 면담 및 명예시민 수여식 2023-05-152023 서울시 방문 울란바타르 시장-서울시장 면담 및 명예시민 수여식 2023-05-15 88
13.3%
2007 서울시 방문 방콕주지사 등 대표단 서울시 방문 2007-02-062010 서울시 방문 방콕주지사 세계디자인도시 서밋 참석 2010-02-222010 서울시 방문 방콕주지사 서울수복행사 참석 2010-09-282015 서울시 방문 UNESCAP 사무총장 면담 2015-09-112006 서울시 방문 쑤랏타니 부주지사 등 대표단 서울시 방문 2006-08-012007 서울시 방문 방콕시 비서실장 등 방문 2007-09-102009 서울시 방문 방콕 지하철공사 관계자 방문 2009-03-242015 서울시 방문 UN ESCAP 사무총장 시장면담 2015-09-112013 서울시 방문 태국 방콕대표단 시정견학 2013-07-032016 서울시 방문 방콕 국제과장-서울시 국제교류과 실무협의 2016-02-24 84
12.7%
<NA> 46
 
7.0%
2009 서울시 방문 응우엔 테 타오 하노이 인민위원장 등 9명 시장님 예방 2009-07-292007 해외도시 방문 서울시대표단 하노이 방문 2007-12-022005 서울시 방문 하노이 리퀴동 부시장 등 14명 도시계획 관련 부서 방문 2005-05-012010 서울시 방문 서울시 반부패정책 벤치마킹 2010-01-132016 해외도시 방문 한-베 공공행정 우수사례 공유 세미나 개최 2016-06-132023 서울시 방문 서울시 정무부시장 면담 2023-08-28 44
 
6.7%
2012 서울시 방문 인도네시아 자카르타 대표단 서울시 방문 2012-10-232010 서울시 방문 자카르타시 환경/도시개발담당 국장 등 방문 2010-03-172010 서울시 방문 2010년 ASEM 시장단회의 시장님 공식초청 및 환담 2010-04-152009 서울시 방문 자카르타 시의회 의장 등 방문 2009-07-242010 서울시 방문 자카르타 부시장 등 방문 2010-05-272009 서울시 방문 외국자매도시 청소년 직업교육 훈련 2009-06-122011 서울시 방문 자카르타 투자유치설명회 2011-07-072015 서울시 방문 UPC 사무총장 시장면담 2015-05-132017 서울시 방문 인도네시아 웹툰 작가 시장면담 2017-04-212016 서울시 방문 인도네시아 자카르타 부지사보 시장면담 2016-06-08 38
 
5.7%
2006 서울시 방문 타슈켄트시장 시장면담 2006-03-282010 서울시 방문 자매도시 체결 및 시장면담 2010-07-022005 서울시 방문 우즈베키스탄 환경연구원 환경현장 견학 2005-08-112013 서울시 방문 타슈켄트 건설부서 관계자 우리시 방문 2013-05-08 36
 
5.4%
2009 서울시 방문 상파울로 시장 등 방문 2009-05-192014 서울시 방문 BTG Pactual 관계자 면담 2014-04-102017 서울시 방문 상파울루 시장 방문 2017-04-132017 서울시 방문 브라질 상파울루 시장 시장면담 및 명예시민증 수여 2017-04-132022 서울시 방문 행정1부시장-상파울루 시의원 면담 2023-04-26 31
 
4.7%
2006 서울시 방문 우호협력 강화를 위한시장면담 2006-04-172008 해외도시 방문 서울시 대표단 아시아 순방 2008-07-152018 서울시 방문 카자흐스탄 아스타나시 부시장 서울시 방문 2018-09-19 26
 
3.9%
2011 서울시 방문 멕시코 대사의 시장님 예방 2011-04-132010 해외도시 방문 서울시 대표단 미국 멕시코 방문 2010-11-162010 서울시 방문 멕시코시티 교통책임자 방문 2010-09-012004 서울시 방문 주한 멕시코대사 오찬 간담회 2004-03-182015 해외도시 방문 서울시 전자정부시스템 중남미 진출을 위한 방문 2015-10-22 22
 
3.3%
Other values (14) 148
22.4%

Length

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Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
방문 7859
 
19.1%
서울시 5413
 
13.2%
해외도시 1279
 
3.1%
등 1104
 
2.7%
대표단 1099
 
2.7%
면담 821
 
2.0%
베이징 615
 
1.5%
시장면담 607
 
1.5%
울란바타르 352
 
0.9%
및 328
 
0.8%
Other values (565) 21674
52.7%

Interactions

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Correlations

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대륙명국가명도시명체결연도결연체결일결연자결연장소협정서명협정서성별취임일교류현황
대륙명1.0001.0001.0000.5020.4670.9260.9791.0001.0000.0470.5611.000
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도시명1.0000.9991.0000.9450.9290.9960.9961.0001.0000.4420.9201.000
체결연도0.5020.9960.9451.0000.9830.9260.9810.945NaNNaNNaNNaN
결연체결일0.4670.9020.9290.9831.0000.9170.9740.936NaNNaNNaNNaN
결연자0.9260.9880.9960.9260.9171.0000.9891.0001.0000.2960.7490.996
결연장소0.9790.9920.9960.9810.9740.9891.0001.0001.0000.3900.7871.000
협정서명1.0000.9991.0000.9450.9361.0001.0001.0001.0000.3590.8121.000
협정서1.0001.0001.000NaNNaN1.0001.0001.0001.0000.3590.8121.000
성별0.0470.4370.442NaNNaN0.2960.3900.3590.3591.0000.8720.406
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대륙명교류현황성별도시명결연자협정서명협정서이임일국가명결연장소
대륙명1.0000.9850.0330.9820.6440.9710.9761.0000.9860.877
교류현황0.9851.0000.3481.0000.9621.0001.0001.0000.9970.991
성별0.0330.3481.0000.3450.2670.3010.3011.0000.3410.301
도시명0.9821.0000.3451.0000.9060.9971.0001.0000.9750.938
결연자0.6440.9620.2670.9061.0000.9860.9861.0000.8560.886
협정서명0.9711.0000.3010.9970.9861.0001.000NaN0.9720.991
협정서0.9761.0000.3011.0000.9861.0001.000NaN0.9960.991
이임일1.0001.0001.0001.0001.000NaNNaN1.0001.000NaN
국가명0.9860.9970.3410.9750.8560.9720.9961.0001.0000.889
결연장소0.8770.9910.3010.9380.8860.9910.991NaN0.8891.000
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체결연도결연체결일취임일대륙명국가명도시명결연자결연장소협정서명협정서성별이임일교류현황
체결연도1.0000.918-0.0590.3580.8840.8420.8920.8700.8691.0001.0001.0001.000
결연체결일0.9181.000-0.0680.3360.8310.7900.8790.8540.8561.0001.0001.0001.000
취임일-0.059-0.0681.0000.3300.5730.5930.4780.3750.3700.3700.6161.0000.607
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결연장소0.8700.8540.3750.8770.8890.9380.8861.0000.9910.9910.301NaN0.991
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협정서1.0001.0000.3700.9760.9961.0000.9860.9911.0001.0000.301NaN1.000
성별1.0001.0000.6160.0330.3410.3450.2670.3010.3010.3011.0001.0000.348
이임일1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000NaNNaNNaN1.0001.0001.000
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Missing values

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A simple visualization of nullity by column.
2024-05-04T07:17:33.935790image/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.
2024-05-04T07:17:34.493571image/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

대륙명국가명도시명협정구분분야체결연도결연체결일결연자결연장소협정서명주요내용협정서성명(한글)성명(원어)성별소속직위취임일이임일교류현황
0남아메리카가이아나기타친선도시<NA>999999990909PTTEST<NA>PTTEST<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>
1남아메리카가이아나기타친선도시<NA>999920181126TESTTESTTEST<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>
2남아메리카가이아나기타친선도시<NA>999999990909PTTESTPTTESTPTTEST<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>
3남아메리카가이아나기타친선도시<NA>999999990909PTTESTPTTESTPTTEST<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>
4남아메리카가이아나기타친선도시<NA>999999990909PTTESTPTTESTPTTEST<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>
5남아메리카가이아나기타친선도시<NA>999999990909PTTESTPTTESTPTTEST<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>
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7남아메리카가이아나기타친선도시<NA>999999990909PTTESTPTTESTPTTEST<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>
8남아메리카가이아나기타친선도시<NA>999999990909PTTESTPTTESTPTTEST<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>
9북아메리카미국뉴욕친선도시<NA>202320230918오세훈미국 뉴욕시대한민국 서울특별시와 미합중국 뉴욕시 간 친선도시 체결을 위한 협약서<NA>207. 서울-뉴욕시간 친선도시협정 MOU(국영) ('23. 9).pdf벤자민 바버Benjamin BarberM뉴욕시립대교수<NA><NA>2012 서울시 방문 뉴욕시 한인회 시장면담 2012-10-242012 서울시 방문 맥킨지앤컴퍼니 시장인터뷰 2012-09-202012 서울시 방문 뉴욕시 감사원장(존 리우) 시장 예방 2012-09-032013 서울시 방문 벤자민 바버 교수 면담 2013-03-252013 서울시 방문 블룸버그 재단 관계자 면담 2013-03-282012 서울시 방문 미국의 세계적인 사회학자 벤자민 바버 박사 화상인터뷰 2012-09-252013 서울시 방문 미국 뉴스쿨 총장 면담 2013-04-302012 서울시 방문 UPEACE 총장 시장면담 2012-12-042015 서울시 방문 AIG 부사장 면담 2015-02-262015 서울시 방문 로체스터 시장 대담 2015-11-182015 서울시 방문 베르그루엔 거버넌스 연구소 부회장 면담 2015-04-162009 해외도시 방문 서울시 대표단 미국 몽골 순방 2009-06-222007 해외도시 방문 뉴욕 유럽 방문 2007-05-142015 서울시 방문 미국중재협회 시장면담 2015-09-012016 해외도시 방문 서울시 대표단 북미 순방 2016-09-042014 해외도시 방문 서울시 대표단 미국 순방 2014-09-212017 서울시 방문 열린정부파트너쉽(OGP) CEO 면담 2017-08-242017 서울시 방문 록펠러재단 100RC 대표 대담 2017-02-212017 서울시 방문 A+E Networks 사장 시장면담 2017-10-122016 서울시 방문 휴먼라이츠워치 사무총장 시장면담 2016-04-142016 서울시 방문 AJC 고위급 대표단 시장면담 2016-10-202016 서울시 방문 해외 SIB 전문가 시장면담 2016-11-302016 서울시 방문 해외 SIB 전문가 시장면담 2016-11-302015 서울시 방문 AIG 부사장 시장면담 2015-02-262014 서울시 방문 뉴욕타임즈 부회장 시장면담 2014-09-042014 서울시 방문 FIAC 신규의장단 시장면담 2014-10-022014 서울시 방문 코리아소사이어티 이
대륙명국가명도시명협정구분분야체결연도결연체결일결연자결연장소협정서명주요내용협정서성명(한글)성명(원어)성별소속직위취임일이임일교류현황
651유럽터키앙카라친선도시<NA>197119710823양택식앙카라시청서울시-앙카라시 간의 공동선언문<NA>서울시-앙카라시 협정서.PDF라마잔 카바사칼Ramazan KABASAKALM앙카라시 국제협력과국장<NA><NA>2011 서울시 방문 터키 앙카라시 국제협력국장 방문 2011-10-312008 서울시 방문 터키 앙카라시 대표단 방문 2008-02-192007 해외도시 방문 뉴욕 유럽 방문 2007-05-14
652유럽터키앙카라친선도시<NA>197119710823양택식앙카라시청서울시-앙카라시 간의 공동선언문<NA>서울시-앙카라시 협정서.PDF오메르 코자Omer KOCAM터키 앙카라시전기?가스 및 버스운영기관(EGO) 국장<NA><NA>2011 서울시 방문 터키 앙카라시 국제협력국장 방문 2011-10-312008 서울시 방문 터키 앙카라시 대표단 방문 2008-02-192007 해외도시 방문 뉴욕 유럽 방문 2007-05-14
653아시아대만타이베이친선도시<NA>196819680323김현옥o서울시 타이베이시 간 공동선언문<NA>서울시-타이베이 협정서.PDF커 원 저Wen-je KOM대만 타이페이시시장(mayor)<NA><NA>2008 서울시 방문 타이페이시 버스조합 대표 등 방문 2008-03-252010 서울시 방문 대만교통국 관계자 방문 2010-11-292023 서울시 방문 서울시장-타이베이시장 양자회담 2023-09-25
654아시아대만타이베이친선도시<NA>196819680323김현옥o서울시 타이베이시 간 공동선언문<NA>서울시-타이베이 협정서.PDF헨리 천Henry CHENM타이베이시 비서처 국제사무조국장<NA><NA>2008 서울시 방문 타이페이시 버스조합 대표 등 방문 2008-03-252010 서울시 방문 대만교통국 관계자 방문 2010-11-292023 서울시 방문 서울시장-타이베이시장 양자회담 2023-09-25
655아시아대만타이베이친선도시<NA>196819680323김현옥o서울시 타이베이시 간 공동선언문<NA>서울시-타이베이 협정서.PDF천이쥔Yi-chun CHENF타이베이시 비서처 국제사무조담당<NA><NA>2008 서울시 방문 타이페이시 버스조합 대표 등 방문 2008-03-252010 서울시 방문 대만교통국 관계자 방문 2010-11-292023 서울시 방문 서울시장-타이베이시장 양자회담 2023-09-25
656아시아대만타이베이친선도시<NA>196819680323김현옥o서울시 타이베이시 간 공동선언문<NA>서울시-타이베이 협정서.PDF없음없음M<NA><NA><NA><NA>2008 서울시 방문 타이페이시 버스조합 대표 등 방문 2008-03-252010 서울시 방문 대만교통국 관계자 방문 2010-11-292023 서울시 방문 서울시장-타이베이시장 양자회담 2023-09-25
657아시아대만타이베이친선도시<NA>196819680323김현옥o서울시 타이베이시 간 공동선언문<NA>서울시-타이베이 협정서.PDF제퍼리 첸 팡 리우Jeffrey, Chien-Pang LiuMPublic Transportation OfficeSection Chief<NA><NA>2008 서울시 방문 타이페이시 버스조합 대표 등 방문 2008-03-252010 서울시 방문 대만교통국 관계자 방문 2010-11-292023 서울시 방문 서울시장-타이베이시장 양자회담 2023-09-25
658아시아대만타이베이친선도시<NA>196819680323김현옥o서울시 타이베이시 간 공동선언문<NA>서울시-타이베이 협정서.PDF하오 룽 빈Hau Lung-BinM타이베이시시장<NA><NA>2008 서울시 방문 타이페이시 버스조합 대표 등 방문 2008-03-252010 서울시 방문 대만교통국 관계자 방문 2010-11-292023 서울시 방문 서울시장-타이베이시장 양자회담 2023-09-25
659아시아대만타이베이친선도시<NA>196819680323김현옥o서울시 타이베이시 간 공동선언문<NA>서울시-타이베이 협정서.PDF왕종빈Wang Chong BingM제임스탑투어대표이사<NA><NA>2008 서울시 방문 타이페이시 버스조합 대표 등 방문 2008-03-252010 서울시 방문 대만교통국 관계자 방문 2010-11-292023 서울시 방문 서울시장-타이베이시장 양자회담 2023-09-25
660남아메리카가이아나기타친선도시<NA>121220181126testtesttest<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>

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0남아메리카가이아나기타친선도시999999990909PTTESTPTTESTPTTEST<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>7
1아시아우즈베키스탄타슈켄트친선도시201020100702오세훈서울대한민국 서울특별시와 우즈베키스탄공화국 타슈켄트시 간 자매도시 협정서서울시-타슈켄트시 협정서.PDF투크타예브Tukhtaev AbdukahhorM타슈켄트시시장<NA><NA>2006 서울시 방문 타슈켄트시장 시장면담 2006-03-282010 서울시 방문 자매도시 체결 및 시장면담 2010-07-022005 서울시 방문 우즈베키스탄 환경연구원 환경현장 견학 2005-08-112013 서울시 방문 타슈켄트 건설부서 관계자 우리시 방문 2013-05-082
2아시아우즈베키스탄타슈켄트친선도시201020100702오세훈<NA><NA><NA>투크타예브Tukhtaev AbdukahhorM타슈켄트시시장<NA><NA>2006 서울시 방문 타슈켄트시장 시장면담 2006-03-282010 서울시 방문 자매도시 체결 및 시장면담 2010-07-022005 서울시 방문 우즈베키스탄 환경연구원 환경현장 견학 2005-08-112013 서울시 방문 타슈켄트 건설부서 관계자 우리시 방문 2013-05-082
3아시아중국텐진친선도시200720071020홍길동서울<NA><NA><NA>Huang XingguoM<NA><NA><NA><NA>2009 해외도시 방문 서울시 대표단 중동 중국 경제순방 2009-04-062016 서울시 방문 서울종합방재센터 스터디 투어 추진 2016-06-082
4아시아카자흐스탄아스타나친선도시200420041106이명박아스타나자매결연아스타나_카자흐스탄_자매도시.pdf아스카 세리코비치Mr. Askar SerikovichM<NA><NA><NA><NA>2006 서울시 방문 우호협력 강화를 위한시장면담 2006-04-172008 해외도시 방문 서울시 대표단 아시아 순방 2008-07-152018 서울시 방문 카자흐스탄 아스타나시 부시장 서울시 방문 2018-09-192
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6유럽러시아모스크바친선도시201219910713이해원서울우호협력협정서울시-모스크바시 협정서.PDF레베데브V.V. LebedevM모스크바시 국제협력부국장<NA><NA>2011 서울시 방문 모스크바시 대표단 방문 2011-02-242007 서울시 방문 모스크바시 대표단 방문 2007-05-282007 해외도시 방문 모스크바 베이징 도쿄 방문 2007-08-312011 서울시 방문 모스크바 시장 러시아 기자단 방문 2011-02-212
7유럽터키앙카라친선도시197119710823양택식앙카라시청서울시-앙카라시 간의 공동선언문서울시-앙카라시 협정서.PDF라마잔 카바사칼Ramazan KABASAKALM앙카라시 국제협력과국장<NA><NA>2011 서울시 방문 터키 앙카라시 국제협력국장 방문 2011-10-312008 서울시 방문 터키 앙카라시 대표단 방문 2008-02-192007 해외도시 방문 뉴욕 유럽 방문 2007-05-142
8유럽터키앙카라친선도시197119710823양택식앙카라시청서울시-앙카라시 간의 공동선언문서울시-앙카라시 협정서.PDF마숨 선M. Masum SunMForeign Relations Division, Foreign Relations Department, Greater Ankara MunicipalityDirector<NA><NA>2011 서울시 방문 터키 앙카라시 국제협력국장 방문 2011-10-312008 서울시 방문 터키 앙카라시 대표단 방문 2008-02-192007 해외도시 방문 뉴욕 유럽 방문 2007-05-142
9유럽터키앙카라친선도시197119710823양택식앙카라시청서울시-앙카라시 간의 공동선언문서울시-앙카라시 협정서.PDF마숨 선Masum SunM앙카라시 국제협력과담당<NA><NA>2011 서울시 방문 터키 앙카라시 국제협력국장 방문 2011-10-312008 서울시 방문 터키 앙카라시 대표단 방문 2008-02-192007 해외도시 방문 뉴욕 유럽 방문 2007-05-142