Overview

Dataset statistics

Number of variables11
Number of observations7365
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory661.8 KiB
Average record size in memory92.0 B

Variable types

Numeric4
Categorical3
Text2
DateTime2

Dataset

Description충청북도 자치연수원에서 시행중인 공무원 집합교육 설문의 과정기수명, 기수ID, 설문시작 및 종료일, 문항 수, 질문 및 답변내용 등에 대한 데이터를 제공합니다.
Author충청북도
URLhttps://www.data.go.kr/data/15063243/fileData.do

Alerts

설문번호 is highly overall correlated with 문항수High correlation
문항수 is highly overall correlated with 설문번호 and 3 other fieldsHigh correlation
질문번호 is highly overall correlated with 질문내용 and 1 other fieldsHigh correlation
설문지제목 is highly overall correlated with 문항수 and 1 other fieldsHigh correlation
질문내용 is highly overall correlated with 문항수 and 3 other fieldsHigh correlation
답변내용 is highly overall correlated with 문항수 and 2 other fieldsHigh correlation
설문지제목 is highly imbalanced (56.2%)Imbalance

Reproduction

Analysis started2023-12-12 12:46:20.545605
Analysis finished2023-12-12 12:46:24.415585
Duration3.87 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

설문번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct257
Distinct (%)3.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean3685.8178
Minimum1713
Maximum5325
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size64.9 KiB
2023-12-12T21:46:24.484346image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1713
5-th percentile1978
Q12843
median3784
Q34573
95-th percentile5139
Maximum5325
Range3612
Interquartile range (IQR)1730

Descriptive statistics

Standard deviation1013.1683
Coefficient of variation (CV)0.2748829
Kurtosis-1.1454082
Mean3685.8178
Median Absolute Deviation (MAD)886
Skewness-0.21911315
Sum27146048
Variance1026510
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T21:46:24.631046image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
5034 53
 
0.7%
5030 46
 
0.6%
5188 45
 
0.6%
4889 44
 
0.6%
5139 43
 
0.6%
5087 43
 
0.6%
5085 43
 
0.6%
5186 43
 
0.6%
5182 43
 
0.6%
4944 42
 
0.6%
Other values (247) 6920
94.0%
ValueCountFrequency (%)
1713 25
0.3%
1801 21
0.3%
1802 26
0.4%
1803 29
0.4%
1858 31
0.4%
1862 24
0.3%
1877 36
0.5%
1878 27
0.4%
1879 35
0.5%
1880 29
0.4%
ValueCountFrequency (%)
5325 10
 
0.1%
5324 28
0.4%
5189 31
0.4%
5188 45
0.6%
5187 34
0.5%
5186 43
0.6%
5184 35
0.5%
5182 43
0.6%
5142 26
0.4%
5141 35
0.5%

설문지제목
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct24
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size57.7 KiB
자치연수원 설문(비대면-화상교육)
3978 
2022년 비대면(화상) 교육과정 설문
1945 
2022년 대면 교육과정 설문(현장학습 불포함)
644 
2022년 대면 교육과정 설문(현장학습 포함)
 
266
2022년 대면 교육과정 설문
 
157
Other values (19)
 
375

Length

Max length40
Median length18
Mean length20.622675
Min length15

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row(공통) 학습평가 응시완료에 따른 불편사항 조사
2nd row(공통) 학습평가 응시완료에 따른 불편사항 조사
3rd row(공통) 학습평가 응시완료에 따른 불편사항 조사
4th row(공통) 학습평가 응시완료에 따른 불편사항 조사
5th row(공통) 학습평가 응시완료에 따른 불편사항 조사

Common Values

ValueCountFrequency (%)
자치연수원 설문(비대면-화상교육) 3978
54.0%
2022년 비대면(화상) 교육과정 설문 1945
26.4%
2022년 대면 교육과정 설문(현장학습 불포함) 644
 
8.7%
2022년 대면 교육과정 설문(현장학습 포함) 266
 
3.6%
2022년 대면 교육과정 설문 157
 
2.1%
(신규일반직) LMS 회원가입 유형 및 학습평가 이용 기자재(통신) 파악 37
 
0.5%
2022년 중견간부양성과정 3단계 설문 31
 
0.4%
자치연수원 설문(중견간부양성과정 4단계_비대면 화상교육) 31
 
0.4%
(진천군) 2021년 온라인 역량강화교육 참여 만족도 31
 
0.4%
2022년 중견간부양성과정 2단계 설문 29
 
0.4%
Other values (14) 216
 
2.9%

Length

2023-12-12T21:46:24.761676image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
자치연수원 4095
17.9%
설문(비대면-화상교육 3978
17.4%
2022년 3120
13.6%
교육과정 3012
13.2%
설문 2220
9.7%
비대면(화상 1945
8.5%
대면 1067
 
4.7%
설문(현장학습 910
 
4.0%
불포함 644
 
2.8%
포함 266
 
1.2%
Other values (46) 1643
7.2%

과정기수명
Text

Distinct110
Distinct (%)1.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size57.7 KiB
2023-12-12T21:46:25.011325image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length40
Median length21
Mean length13.03408
Min length4

Characters and Unicode

Total characters95996
Distinct characters250
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

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row(화상)신규일반직
2nd row(화상)신규일반직
3rd row(화상)신규일반직
4th row(화상)신규일반직
5th row(화상)신규일반직
ValueCountFrequency (%)
화상)신규일반직 655
 
4.0%
이해 455
 
2.8%
역량개발 444
 
2.7%
마음가꾸기 375
 
2.3%
몸과 375
 
2.3%
화상)건강한 290
 
1.8%
삶의 269
 
1.7%
균형찾기 269
 
1.7%
독서의 236
 
1.5%
만남 236
 
1.5%
Other values (188) 12660
77.8%
2023-12-12T21:46:25.427484image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
8899
 
9.3%
화 6645
 
6.9%
상 6438
 
6.7%
( 6153
 
6.4%
) 6153
 
6.4%
기 2235
 
2.3%
과 1520
 
1.6%
의 1304
 
1.4%
직 1228
 
1.3%
역 1197
 
1.2%
Other values (240) 54224
56.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 72203
75.2%
Space Separator 8899
 
9.3%
Open Punctuation 6153
 
6.4%
Close Punctuation 6153
 
6.4%
Decimal Number 1879
 
2.0%
Other Punctuation 436
 
0.5%
Uppercase Letter 273
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
화 6645
 
9.2%
상 6438
 
8.9%
기 2235
 
3.1%
과 1520
 
2.1%
의 1304
 
1.8%
직 1228
 
1.7%
역 1197
 
1.7%
일 1193
 
1.7%
무 1181
 
1.6%
이 1109
 
1.5%
Other values (220) 48153
66.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 405
21.6%
8 316
16.8%
0 285
15.2%
9 261
13.9%
7 166
8.8%
2 152
 
8.1%
6 149
 
7.9%
4 145
 
7.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
I 59
21.6%
C 59
21.6%
T 59
21.6%
B 32
11.7%
O 32
11.7%
J 32
11.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
· 377
86.5%
: 32
 
7.3%
% 27
 
6.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
8899
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 6153
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 6153
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 72203
75.2%
Common 23520
 
24.5%
Latin 273
 
0.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
화 6645
 
9.2%
상 6438
 
8.9%
기 2235
 
3.1%
과 1520
 
2.1%
의 1304
 
1.8%
직 1228
 
1.7%
역 1197
 
1.7%
일 1193
 
1.7%
무 1181
 
1.6%
이 1109
 
1.5%
Other values (220) 48153
66.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
8899
37.8%
( 6153
26.2%
) 6153
26.2%
1 405
 
1.7%
· 377
 
1.6%
8 316
 
1.3%
0 285
 
1.2%
9 261
 
1.1%
7 166
 
0.7%
2 152
 
0.6%
Other values (4) 353
 
1.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
I 59
21.6%
C 59
21.6%
T 59
21.6%
B 32
11.7%
O 32
11.7%
J 32
11.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 72203
75.2%
ASCII 23416
 
24.4%
None 377
 
0.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
8899
38.0%
( 6153
26.3%
) 6153
26.3%
1 405
 
1.7%
8 316
 
1.3%
0 285
 
1.2%
9 261
 
1.1%
7 166
 
0.7%
2 152
 
0.6%
6 149
 
0.6%
Other values (9) 477
 
2.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
화 6645
 
9.2%
상 6438
 
8.9%
기 2235
 
3.1%
과 1520
 
2.1%
의 1304
 
1.8%
직 1228
 
1.7%
역 1197
 
1.7%
일 1193
 
1.7%
무 1181
 
1.6%
이 1109
 
1.5%
Other values (220) 48153
66.7%
None
ValueCountFrequency (%)
· 377
100.0%

과정기수ID
Text

Distinct226
Distinct (%)3.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size57.7 KiB
2023-12-12T21:46:25.704235image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length17
Median length17
Mean length17
Min length17

Characters and Unicode

Total characters125205
Distinct characters12
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNL000001553700033
2nd rowNL000001553700033
3rd rowNL000001553700034
4th rowNL000001553700034
5th rowNL000001553700035
ValueCountFrequency (%)
nl000001544500001 143
 
1.9%
nl000002567700001 88
 
1.2%
nl000001553700037 58
 
0.8%
nl000001553700031 51
 
0.7%
nl000001553700030 51
 
0.7%
nl000001553700032 50
 
0.7%
nl000001553700036 47
 
0.6%
nl000001553700029 47
 
0.6%
nl000001553700034 47
 
0.6%
nl000001555100004 46
 
0.6%
Other values (216) 6737
91.5%
2023-12-12T21:46:26.123947image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 66735
53.3%
5 14668
 
11.7%
1 10234
 
8.2%
N 7365
 
5.9%
L 7365
 
5.9%
6 3756
 
3.0%
2 3696
 
3.0%
3 2938
 
2.3%
4 2738
 
2.2%
7 2697
 
2.2%
Other values (2) 3013
 
2.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 110475
88.2%
Uppercase Letter 14730
 
11.8%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 66735
60.4%
5 14668
 
13.3%
1 10234
 
9.3%
6 3756
 
3.4%
2 3696
 
3.3%
3 2938
 
2.7%
4 2738
 
2.5%
7 2697
 
2.4%
9 1935
 
1.8%
8 1078
 
1.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
N 7365
50.0%
L 7365
50.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 110475
88.2%
Latin 14730
 
11.8%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 66735
60.4%
5 14668
 
13.3%
1 10234
 
9.3%
6 3756
 
3.4%
2 3696
 
3.3%
3 2938
 
2.7%
4 2738
 
2.5%
7 2697
 
2.4%
9 1935
 
1.8%
8 1078
 
1.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
N 7365
50.0%
L 7365
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 125205
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 66735
53.3%
5 14668
 
11.7%
1 10234
 
8.2%
N 7365
 
5.9%
L 7365
 
5.9%
6 3756
 
3.0%
2 3696
 
3.0%
3 2938
 
2.3%
4 2738
 
2.2%
7 2697
 
2.2%
Other values (2) 3013
 
2.4%

설문시작일
Date

Distinct146
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size57.7 KiB
Minimum2021-02-09 00:00:00
Maximum2022-08-03 00:00:00
2023-12-12T21:46:26.330307image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:46:26.470207image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

설문종료일
Date

Distinct144
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size57.7 KiB
Minimum2021-02-09 00:00:00
Maximum2022-08-31 00:00:00
2023-12-12T21:46:26.616792image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:46:26.766832image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

문항수
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct9
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean12.455397
Minimum1
Maximum15
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size64.9 KiB
2023-12-12T21:46:26.904790image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile12
Q112
median12
Q313
95-th percentile15
Maximum15
Range14
Interquartile range (IQR)1

Descriptive statistics

Standard deviation1.4839627
Coefficient of variation (CV)0.11914214
Kurtosis18.495022
Mean12.455397
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness-3.2225294
Sum91734
Variance2.2021453
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T21:46:27.037081image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=9)
ValueCountFrequency (%)
12 4095
55.6%
13 2033
27.6%
14 644
 
8.7%
15 423
 
5.7%
5 68
 
0.9%
6 61
 
0.8%
2 21
 
0.3%
3 18
 
0.2%
1 2
 
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
1 2
 
< 0.1%
2 21
 
0.3%
3 18
 
0.2%
5 68
 
0.9%
6 61
 
0.8%
12 4095
55.6%
13 2033
27.6%
14 644
 
8.7%
15 423
 
5.7%
ValueCountFrequency (%)
15 423
 
5.7%
14 644
 
8.7%
13 2033
27.6%
12 4095
55.6%
6 61
 
0.8%
5 68
 
0.9%
3 18
 
0.2%
2 21
 
0.3%
1 2
 
< 0.1%

질문번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct15
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean8.6665309
Minimum1
Maximum28
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size64.9 KiB
2023-12-12T21:46:27.168671image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q13
median6
Q314
95-th percentile24
Maximum28
Range27
Interquartile range (IQR)11

Descriptive statistics

Standard deviation7.364538
Coefficient of variation (CV)0.8497677
Kurtosis0.080999538
Mean8.6665309
Median Absolute Deviation (MAD)3
Skewness1.140696
Sum63829
Variance54.23642
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T21:46:27.278192image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=15)
ValueCountFrequency (%)
2 840
11.4%
4 763
10.4%
8 708
9.6%
5 701
9.5%
14 701
9.5%
6 679
9.2%
7 619
8.4%
1 517
7.0%
23 515
7.0%
3 513
7.0%
Other values (5) 809
11.0%
ValueCountFrequency (%)
1 517
7.0%
2 840
11.4%
3 513
7.0%
4 763
10.4%
5 701
9.5%
6 679
9.2%
7 619
8.4%
8 708
9.6%
14 701
9.5%
18 316
 
4.3%
ValueCountFrequency (%)
28 122
 
1.7%
26 99
 
1.3%
24 192
 
2.6%
23 515
7.0%
19 80
 
1.1%
18 316
4.3%
14 701
9.5%
8 708
9.6%
7 619
8.4%
6 679
9.2%

질문내용
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct49
Distinct (%)0.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size57.7 KiB
이 강사의 강의에 만족하나요? 강사평가에 반영되므로 신중하게 평가해주세요.
557 
연령
 
482
직군
 
444
교과목 편성
 
424
본 교육과정을 이수함으로써 직무 수행과 자기 계발에 어느 정도 도움이 될 것으로 생각하십니까?
 
422
Other values (44)
5036 

Length

Max length86
Median length73
Mean length14.392125
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row(필수사항) 평가 응시에 불편했던 점 또는 기타 의견이 있으실까요?
2nd row(필수사항) 평가 응시에 불편했던 점 또는 기타 의견이 있으실까요?
3rd row(필수사항) 평가 응시에 불편했던 점 또는 기타 의견이 있으실까요?
4th row(필수사항) 평가 응시에 불편했던 점 또는 기타 의견이 있으실까요?
5th row(필수사항) 평가 응시에 불편했던 점 또는 기타 의견이 있으실까요?

Common Values

ValueCountFrequency (%)
이 강사의 강의에 만족하나요? 강사평가에 반영되므로 신중하게 평가해주세요. 557
 
7.6%
연령 482
 
6.5%
직군 444
 
6.0%
교과목 편성 424
 
5.8%
본 교육과정을 이수함으로써 직무 수행과 자기 계발에 어느 정도 도움이 될 것으로 생각하십니까? 422
 
5.7%
교육기간 411
 
5.6%
직급 406
 
5.5%
교육인원 367
 
5.0%
이번 강사의 강의에 만족도는?(강사섭외 등 평가에 반영) 361
 
4.9%
귀하의 연령은? 319
 
4.3%
Other values (39) 3172
43.1%

Length

2023-12-12T21:46:27.453814image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
귀하의 1270
 
5.0%
강의에 943
 
3.7%
만족도는 927
 
3.7%
강사의 918
 
3.6%
교과목 708
 
2.8%
직무 701
 
2.8%
평가해주세요 557
 
2.2%
이 557
 
2.2%
신중하게 557
 
2.2%
만족하나요 557
 
2.2%
Other values (180) 17594
69.6%

답변내용
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct50
Distinct (%)0.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size57.7 KiB
만족
1280 
보통
968 
매우만족
728 
비교적 만족
532 
미흡
 
296
Other values (45)
3561 

Length

Max length67
Median length2
Mean length3.3558724
Min length1

Unique

Unique4 ?
Unique (%)0.1%

Sample

1st row없다.
2nd row있다.(주관식 질문 2란에 기재해 주세요.)
3rd row없다.
4th row있다.(주관식 질문 2란에 기재해 주세요.)
5th row없다.

Common Values

ValueCountFrequency (%)
만족 1280
17.4%
보통 968
 
13.1%
매우만족 728
 
9.9%
비교적 만족 532
 
7.2%
미흡 296
 
4.0%
여 228
 
3.1%
남 228
 
3.1%
40~49세 227
 
3.1%
시군 227
 
3.1%
기술 225
 
3.1%
Other values (40) 2426
32.9%

Length

2023-12-12T21:46:27.613624image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
만족 1812
20.0%
보통 968
 
10.7%
매우만족 728
 
8.0%
비교적 532
 
5.9%
미흡 413
 
4.6%
이하 360
 
4.0%
이상 298
 
3.3%
남 228
 
2.5%
여 228
 
2.5%
40~49세 227
 
2.5%
Other values (109) 3272
36.1%

응답수
Real number (ℝ)

Distinct272
Distinct (%)3.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean25.088391
Minimum1
Maximum3855
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size64.9 KiB
2023-12-12T21:46:27.743332image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q13
median9
Q317
95-th percentile68
Maximum3855
Range3854
Interquartile range (IQR)14

Descriptive statistics

Standard deviation117.31405
Coefficient of variation (CV)4.6760291
Kurtosis421.76284
Mean25.088391
Median Absolute Deviation (MAD)7
Skewness17.569193
Sum184776
Variance13762.586
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T21:46:27.915900image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 996
 
13.5%
2 542
 
7.4%
3 433
 
5.9%
4 373
 
5.1%
6 315
 
4.3%
5 305
 
4.1%
11 301
 
4.1%
8 299
 
4.1%
7 290
 
3.9%
9 262
 
3.6%
Other values (262) 3249
44.1%
ValueCountFrequency (%)
1 996
13.5%
2 542
7.4%
3 433
5.9%
4 373
 
5.1%
5 305
 
4.1%
6 315
 
4.3%
7 290
 
3.9%
8 299
 
4.1%
9 262
 
3.6%
10 259
 
3.5%
ValueCountFrequency (%)
3855 1
< 0.1%
3697 1
< 0.1%
3127 1
< 0.1%
2001 1
< 0.1%
1891 1
< 0.1%
1653 1
< 0.1%
1605 1
< 0.1%
1598 1
< 0.1%
1594 1
< 0.1%
1551 1
< 0.1%

Interactions

2023-12-12T21:46:23.658416image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:46:21.807102image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:46:22.394322image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:46:22.880817image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:46:23.765728image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:46:21.943642image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:46:22.528860image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:46:23.011062image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:46:23.889846image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:46:22.102896image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:46:22.641136image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:46:23.419418image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:46:24.016668image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:46:22.251136image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:46:22.742218image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:46:23.527166image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T21:46:28.024177image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
설문번호설문지제목문항수질문번호질문내용답변내용응답수
설문번호1.0000.8220.7460.3710.7240.3230.060
설문지제목0.8221.0001.0000.4620.9700.9230.483
문항수0.7461.0001.0000.5520.9960.9310.201
질문번호0.3710.4620.5521.0000.9960.8400.122
질문내용0.7240.9700.9960.9961.0000.9760.509
답변내용0.3230.9230.9310.8400.9761.0000.000
응답수0.0600.4830.2010.1220.5090.0001.000
2023-12-12T21:46:28.131543image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
답변내용질문내용설문지제목
답변내용1.0000.5630.475
질문내용0.5631.0000.649
설문지제목0.4750.6491.000
2023-12-12T21:46:28.222973image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
설문번호문항수질문번호응답수설문지제목질문내용답변내용
설문번호1.0000.8350.1050.0420.4770.3390.108
문항수0.8351.0000.172-0.0130.9990.9120.701
질문번호0.1050.1721.0000.0360.2170.9060.525
응답수0.042-0.0130.0361.0000.1910.2170.000
설문지제목0.4770.9990.2170.1911.0000.6490.475
질문내용0.3390.9120.9060.2170.6491.0000.563
답변내용0.1080.7010.5250.0000.4750.5631.000

Missing values

2023-12-12T21:46:24.205370image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T21:46:24.351281image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.

Sample

설문번호설문지제목과정기수명과정기수ID설문시작일설문종료일문항수질문번호질문내용답변내용응답수
04112(공통) 학습평가 응시완료에 따른 불편사항 조사(화상)신규일반직NL0000015537000332022-02-242022-02-2421(필수사항) 평가 응시에 불편했던 점 또는 기타 의견이 있으실까요?없다.58
14112(공통) 학습평가 응시완료에 따른 불편사항 조사(화상)신규일반직NL0000015537000332022-02-242022-02-2421(필수사항) 평가 응시에 불편했던 점 또는 기타 의견이 있으실까요?있다.(주관식 질문 2란에 기재해 주세요.)4
24283(공통) 학습평가 응시완료에 따른 불편사항 조사(화상)신규일반직NL0000015537000342022-03-242022-03-2421(필수사항) 평가 응시에 불편했던 점 또는 기타 의견이 있으실까요?없다.42
34283(공통) 학습평가 응시완료에 따른 불편사항 조사(화상)신규일반직NL0000015537000342022-03-242022-03-2421(필수사항) 평가 응시에 불편했던 점 또는 기타 의견이 있으실까요?있다.(주관식 질문 2란에 기재해 주세요.)1
44519(공통) 학습평가 응시완료에 따른 불편사항 조사(화상)신규일반직NL0000015537000352022-04-212022-04-2121(필수사항) 평가 응시에 불편했던 점 또는 기타 의견이 있으실까요?없다.48
54709(공통) 학습평가 응시완료에 따른 불편사항 조사(화상)신규일반직NL0000015537000362022-05-192022-05-1921(필수사항) 평가 응시에 불편했던 점 또는 기타 의견이 있으실까요?없다.58
64709(공통) 학습평가 응시완료에 따른 불편사항 조사(화상)신규일반직NL0000015537000362022-05-192022-05-1921(필수사항) 평가 응시에 불편했던 점 또는 기타 의견이 있으실까요?있다.(주관식 질문 2란에 기재해 주세요.)1
74979(공통) 학습평가 응시완료에 따른 불편사항 조사신규일반직NL0000015537000372022-06-232022-06-2321(필수사항) 평가 응시에 불편했던 점 또는 기타 의견이 있으실까요?없다.37
83897(신규일반직) LMS 회원가입 유형 및 학습평가 이용 기자재(통신) 파악(화상)신규일반직NL0000015537000322021-11-302021-12-0251LMS 회원가입유형(공무원, 일반인)공무원(업무망, GPKI로 인증하여 가입한 경우)109
93897(신규일반직) LMS 회원가입 유형 및 학습평가 이용 기자재(통신) 파악(화상)신규일반직NL0000015537000322021-11-302021-12-0251LMS 회원가입유형(공무원, 일반인)일반인(외부망, SMS로 인증하여 가입한 경우) / 교육 수료 후 사무실(업무망)에서 GPKI로그인을 해야 함70
설문번호설문지제목과정기수명과정기수ID설문시작일설문종료일문항수질문번호질문내용답변내용응답수
73555325충청북도 정보보안 교육 설문2022년 충청북도 정보보안 교육NL0000027929000022022-08-012022-08-3162정보보안 교육시간은 적절했는가?보통1
73565325충청북도 정보보안 교육 설문2022년 충청북도 정보보안 교육NL0000027929000022022-08-012022-08-3163정보보안 교육 내용은 만족하십니까?매우만족11
73575325충청북도 정보보안 교육 설문2022년 충청북도 정보보안 교육NL0000027929000022022-08-012022-08-3163정보보안 교육 내용은 만족하십니까?만족8
73585325충청북도 정보보안 교육 설문2022년 충청북도 정보보안 교육NL0000027929000022022-08-012022-08-3164정보보안 교육과정에 만족하십니까?매우만족11
73595325충청북도 정보보안 교육 설문2022년 충청북도 정보보안 교육NL0000027929000022022-08-012022-08-3164정보보안 교육과정에 만족하십니까?만족7
73605325충청북도 정보보안 교육 설문2022년 충청북도 정보보안 교육NL0000027929000022022-08-012022-08-3164정보보안 교육과정에 만족하십니까?보통1
73612776학습평가 사전안내 희망 조사(화상)신규일반직NL0000015537000262021-06-212021-06-2111학습평가 사전 안내 시간이 필요할까요?필요하다(80%이상 필요 시, 화요일 정규교육시간 종료 후 바로 진행 / 약 10~20분 정도)45
73622776학습평가 사전안내 희망 조사(화상)신규일반직NL0000015537000262021-06-212021-06-2111학습평가 사전 안내 시간이 필요할까요?필요없다(전체 동의 시, 유의사항으로 대체)20
73633935학습평가 응시완료에 따른 불편사항 조사(화상)신규일반직NL0000015537000322021-12-092021-12-0921(필수사항) 평가 응시에 불편했던 점 또는 기타 의견이 있으실까요?없다.47
73643935학습평가 응시완료에 따른 불편사항 조사(화상)신규일반직NL0000015537000322021-12-092021-12-0921(필수사항) 평가 응시에 불편했던 점 또는 기타 의견이 있으실까요?있다.(주관식 질문 2란에 기재해 주세요.)8