Overview

Dataset statistics

Number of variables3
Number of observations324
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory8.0 KiB
Average record size in memory25.4 B

Variable types

Text2
Numeric1

Dataset

Description한국국제교류재단이 해외에서의 한국에 관한 교육, 연구 및 학술문화활동 증진을 위해 수행하는 한국연구자료지원의 수혜기관 정보를 제공합니다.
Author한국국제교류재단
URLhttps://www.data.go.kr/data/3073113/fileData.do

Alerts

수혜기관명 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-03-14 09:32:50.505298
Analysis finished2024-03-14 09:32:51.543902
Duration1.04 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

국가
Text

Distinct80
Distinct (%)24.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.7 KiB
2024-03-14T18:32:52.373512image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length7
Median length6
Mean length2.9938272
Min length2

Characters and Unicode

Total characters970
Distinct characters109
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique36 ?
Unique (%)11.1%

Sample

1st row뉴질랜드
2nd row러시아
3rd row러시아
4th row미국
5th row미국
ValueCountFrequency (%)
중국 44
 
13.6%
미국 39
 
12.0%
베트남 29
 
9.0%
러시아 17
 
5.2%
일본 16
 
4.9%
태국 10
 
3.1%
캐나다 10
 
3.1%
독일 8
 
2.5%
불가리아 7
 
2.2%
영국 7
 
2.2%
Other values (70) 137
42.3%
2024-03-14T18:32:53.769598image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
국 100
 
10.3%
아 67
 
6.9%
중 44
 
4.5%
트 42
 
4.3%
미 41
 
4.2%
스 39
 
4.0%
베 34
 
3.5%
남 29
 
3.0%
일 28
 
2.9%
리 28
 
2.9%
Other values (99) 518
53.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 970
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
국 100
 
10.3%
아 67
 
6.9%
중 44
 
4.5%
트 42
 
4.3%
미 41
 
4.2%
스 39
 
4.0%
베 34
 
3.5%
남 29
 
3.0%
일 28
 
2.9%
리 28
 
2.9%
Other values (99) 518
53.4%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 970
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
국 100
 
10.3%
아 67
 
6.9%
중 44
 
4.5%
트 42
 
4.3%
미 41
 
4.2%
스 39
 
4.0%
베 34
 
3.5%
남 29
 
3.0%
일 28
 
2.9%
리 28
 
2.9%
Other values (99) 518
53.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 970
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
국 100
 
10.3%
아 67
 
6.9%
중 44
 
4.5%
트 42
 
4.3%
미 41
 
4.2%
스 39
 
4.0%
베 34
 
3.5%
남 29
 
3.0%
일 28
 
2.9%
리 28
 
2.9%
Other values (99) 518
53.4%

수혜기관명
Text

UNIQUE 

Distinct324
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.7 KiB
2024-03-14T18:32:54.836658image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length69
Median length39
Mean length15.799383
Min length5

Characters and Unicode

Total characters5119
Distinct characters435
Distinct categories9 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique324 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row뉴질랜드 오클랜드대학교 도서관
2nd row러시아 첼랴빈스크국립대 유라시아 동양학부 도서관
3rd row러시아 카잔 연방 대학 국제관계, 역사 & 동방학 대학
4th row미국 노스캐롤라이나 주립대, 데이비스 도서관
5th row미국 메트로폴리탄 박물관,
ValueCountFrequency (%)
도서관 57
 
5.6%
중국 40
 
3.9%
미국 36
 
3.5%
베트남 20
 
1.9%
한국어학과 16
 
1.6%
일본 15
 
1.5%
러시아 15
 
1.5%
대학교 12
 
1.2%
캐나다 10
 
1.0%
한국어과 9
 
0.9%
Other values (607) 797
77.6%
2024-03-14T18:32:56.457237image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
725
 
14.2%
대 305
 
6.0%
국 251
 
4.9%
학 195
 
3.8%
아 126
 
2.5%
어 97
 
1.9%
도 97
 
1.9%
관 85
 
1.7%
서 82
 
1.6%
스 78
 
1.5%
Other values (425) 3078
60.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3922
76.6%
Space Separator 725
 
14.2%
Lowercase Letter 284
 
5.5%
Uppercase Letter 113
 
2.2%
Open Punctuation 26
 
0.5%
Close Punctuation 26
 
0.5%
Other Punctuation 17
 
0.3%
Dash Punctuation 4
 
0.1%
Decimal Number 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
대 305
 
7.8%
국 251
 
6.4%
학 195
 
5.0%
아 126
 
3.2%
어 97
 
2.5%
도 97
 
2.5%
관 85
 
2.2%
서 82
 
2.1%
스 78
 
2.0%
한 74
 
1.9%
Other values (368) 2532
64.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
U 13
 
11.5%
S 13
 
11.5%
A 11
 
9.7%
C 8
 
7.1%
M 7
 
6.2%
E 6
 
5.3%
L 6
 
5.3%
I 6
 
5.3%
R 5
 
4.4%
T 5
 
4.4%
Other values (15) 33
29.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 32
11.3%
i 32
11.3%
a 29
10.2%
r 29
10.2%
n 23
 
8.1%
t 20
 
7.0%
s 17
 
6.0%
o 16
 
5.6%
y 15
 
5.3%
u 11
 
3.9%
Other values (12) 60
21.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 13
76.5%
? 2
 
11.8%
. 1
 
5.9%
& 1
 
5.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
8 1
50.0%
1 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
725
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 26
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 26
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3895
76.1%
Common 800
 
15.6%
Latin 397
 
7.8%
Han 27
 
0.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 305
 
7.8%
국 251
 
6.4%
학 195
 
5.0%
아 126
 
3.2%
어 97
 
2.5%
도 97
 
2.5%
관 85
 
2.2%
서 82
 
2.1%
스 78
 
2.0%
한 74
 
1.9%
Other values (348) 2505
64.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 32
 
8.1%
i 32
 
8.1%
a 29
 
7.3%
r 29
 
7.3%
n 23
 
5.8%
t 20
 
5.0%
s 17
 
4.3%
o 16
 
4.0%
y 15
 
3.8%
U 13
 
3.3%
Other values (37) 171
43.1%
Han
ValueCountFrequency (%)
學 3
 
11.1%
術 2
 
7.4%
大 2
 
7.4%
書 2
 
7.4%
圖 2
 
7.4%
館 2
 
7.4%
港 1
 
3.7%
所 1
 
3.7%
究 1
 
3.7%
美 1
 
3.7%
Other values (10) 10
37.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
725
90.6%
( 26
 
3.2%
) 26
 
3.2%
, 13
 
1.6%
- 4
 
0.5%
? 2
 
0.2%
. 1
 
0.1%
8 1
 
0.1%
& 1
 
0.1%
1 1
 
0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3895
76.1%
ASCII 1197
 
23.4%
CJK 27
 
0.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
725
60.6%
e 32
 
2.7%
i 32
 
2.7%
a 29
 
2.4%
r 29
 
2.4%
( 26
 
2.2%
) 26
 
2.2%
n 23
 
1.9%
t 20
 
1.7%
s 17
 
1.4%
Other values (47) 238
 
19.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 305
 
7.8%
국 251
 
6.4%
학 195
 
5.0%
아 126
 
3.2%
어 97
 
2.5%
도 97
 
2.5%
관 85
 
2.2%
서 82
 
2.1%
스 78
 
2.0%
한 74
 
1.9%
Other values (348) 2505
64.3%
CJK
ValueCountFrequency (%)
學 3
 
11.1%
術 2
 
7.4%
大 2
 
7.4%
書 2
 
7.4%
圖 2
 
7.4%
館 2
 
7.4%
港 1
 
3.7%
所 1
 
3.7%
究 1
 
3.7%
美 1
 
3.7%
Other values (10) 10
37.0%

최근지원연도
Real number (ℝ)

Distinct6
Distinct (%)1.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2019.5586
Minimum2017
Maximum2022
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size3.0 KiB
2024-03-14T18:32:56.827667image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2017
5-th percentile2017
Q12018
median2020
Q32021
95-th percentile2022
Maximum2022
Range5
Interquartile range (IQR)3

Descriptive statistics

Standard deviation1.674694
Coefficient of variation (CV)0.00082923762
Kurtosis-1.3082818
Mean2019.5586
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness-0.10856424
Sum654337
Variance2.8046
MonotonicityIncreasing
2024-03-14T18:32:57.182262image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=6)
ValueCountFrequency (%)
2021 81
25.0%
2018 59
18.2%
2017 48
14.8%
2019 48
14.8%
2020 45
13.9%
2022 43
13.3%
ValueCountFrequency (%)
2017 48
14.8%
2018 59
18.2%
2019 48
14.8%
2020 45
13.9%
2021 81
25.0%
2022 43
13.3%
ValueCountFrequency (%)
2022 43
13.3%
2021 81
25.0%
2020 45
13.9%
2019 48
14.8%
2018 59
18.2%
2017 48
14.8%

Interactions

2024-03-14T18:32:50.876362image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-03-14T18:32:57.414336image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
국가최근지원연도
국가1.0000.454
최근지원연도0.4541.000

Missing values

2024-03-14T18:32:51.198431image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-03-14T18:32:51.440956image/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

국가수혜기관명최근지원연도
0뉴질랜드뉴질랜드 오클랜드대학교 도서관2017
1러시아러시아 첼랴빈스크국립대 유라시아 동양학부 도서관2017
2러시아러시아 카잔 연방 대학 국제관계, 역사 & 동방학 대학2017
3미국미국 노스캐롤라이나 주립대, 데이비스 도서관2017
4미국미국 메트로폴리탄 박물관,2017
5미국미국 미시시피대2017
6미국미국 샌디에고 캘리포니아대2017
7미국미국 수본도서관(秀本圖書館)2017
8미국미국 예일대2017
9미국미국 오하이오 주립대2017
국가수혜기관명최근지원연도
314중국중국 북경대 조선(한국)언어문화학과2022
315중국중국 서주공정대 외국어학부 한국어학과 도서관2022
316중국중국 위남사범대 한국어학과2022
317중국중국 호남사범대학교2022
318중국중국 화중사범대 외국어대학 조선언어문학과2022
319중국청도빈해대학교2022
320태국태국 마하사라캄대 인문사회대학 동양어학부 한국어과2022
321폴란드폴란드 아담미츠키에비츠 대학교2022
322프랑스프랑스 콜레주드프랑스 한국학도서관2022
323홍콩홍콩교육대학교 (香港?育大學)2022