Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations27
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.2 KiB
Average record size in memory44.7 B

Variable types

Categorical2
Text3

Dataset

Description서민금융진흥원에서 제공하는 민간사업 수행기관(창업/신용회복/사회적기업 분야 등)에 대한 정보(지역, 기관명, 주소, 전화번호 등) 현황
Author서민금융진흥원
URLhttps://www.data.go.kr/data/15040747/fileData.do

Reproduction

Analysis started2024-03-14 23:10:33.452352
Analysis finished2024-03-14 23:10:34.219719
Duration0.77 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

구분
Categorical

Distinct4
Distinct (%)14.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size344.0 B
창업분야
11 
사회적기업분야
11 
생활안정분야
4 
신용회복분야
 
1

Length

Max length7
Median length6
Mean length5.5925926
Min length4

Unique

Unique1 ?
Unique (%)3.7%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
창업분야 11
40.7%
사회적기업분야 11
40.7%
생활안정분야 4
 
14.8%
신용회복분야 1
 
3.7%

Length

2024-03-15T08:10:34.362190image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-15T08:10:34.559681image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
창업분야 11
40.7%
사회적기업분야 11
40.7%
생활안정분야 4
 
14.8%
신용회복분야 1
 
3.7%

지역
Categorical

Distinct8
Distinct (%)29.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size344.0 B
서울특별시
18 
부산광역시
3 
대전광역시
 
1
경상북도
 
1
경기도
 
1
Other values (3)
3 

Length

Max length7
Median length5
Mean length4.8888889
Min length3

Unique

Unique6 ?
Unique (%)22.2%

Sample

1st row서울특별시
2nd row대전광역시
3rd row서울특별시
4th row경상북도
5th row경기도

Common Values

ValueCountFrequency (%)
서울특별시 18
66.7%
부산광역시 3
 
11.1%
대전광역시 1
 
3.7%
경상북도 1
 
3.7%
경기도 1
 
3.7%
인천광역시 1
 
3.7%
제주특별자치도 1
 
3.7%
강원도 1
 
3.7%

Length

2024-03-15T08:10:34.779059image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-15T08:10:35.337962image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 18
66.7%
부산광역시 3
 
11.1%
대전광역시 1
 
3.7%
경상북도 1
 
3.7%
경기도 1
 
3.7%
인천광역시 1
 
3.7%
제주특별자치도 1
 
3.7%
강원도 1
 
3.7%

수행기관
Text

Distinct23
Distinct (%)85.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size344.0 B
2024-03-15T08:10:36.145602image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length9
Mean length8.2592593
Min length5

Characters and Unicode

Total characters223
Distinct characters90
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique19 ?
Unique (%)70.4%

Sample

1st row사회연대은행
2nd row소상공인시장진흥공단
3rd row신나는조합
4th row한국법무보호복지공단
5th row해피월드복지재단
ValueCountFrequency (%)
신나는조합 2
 
6.9%
재단법인 2
 
6.9%
밴드 2
 
6.9%
부산사회적경제네트워크 2
 
6.9%
나눔과기쁨 2
 
6.9%
신나는조합(사회적기업 1
 
3.4%
사회연대은행 1
 
3.4%
민생경제정책연구소 1
 
3.4%
강원도사회적경제지원센터 1
 
3.4%
제주사회적경제네트워크 1
 
3.4%
Other values (14) 14
48.3%
2024-03-15T08:10:37.502652image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
사 15
 
6.7%
회 13
 
5.8%
는 7
 
3.1%
단 7
 
3.1%
제 6
 
2.7%
나 6
 
2.7%
재 6
 
2.7%
신 5
 
2.2%
지 5
 
2.2%
경 5
 
2.2%
Other values (80) 148
66.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 215
96.4%
Open Punctuation 3
 
1.3%
Close Punctuation 3
 
1.3%
Space Separator 2
 
0.9%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
사 15
 
7.0%
회 13
 
6.0%
는 7
 
3.3%
단 7
 
3.3%
제 6
 
2.8%
나 6
 
2.8%
재 6
 
2.8%
신 5
 
2.3%
지 5
 
2.3%
경 5
 
2.3%
Other values (77) 140
65.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 215
96.4%
Common 8
 
3.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
사 15
 
7.0%
회 13
 
6.0%
는 7
 
3.3%
단 7
 
3.3%
제 6
 
2.8%
나 6
 
2.8%
재 6
 
2.8%
신 5
 
2.3%
지 5
 
2.3%
경 5
 
2.3%
Other values (77) 140
65.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
( 3
37.5%
) 3
37.5%
2
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 215
96.4%
ASCII 8
 
3.6%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
사 15
 
7.0%
회 13
 
6.0%
는 7
 
3.3%
단 7
 
3.3%
제 6
 
2.8%
나 6
 
2.8%
재 6
 
2.8%
신 5
 
2.3%
지 5
 
2.3%
경 5
 
2.3%
Other values (77) 140
65.1%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
( 3
37.5%
) 3
37.5%
2
25.0%

주소
Text

Distinct23
Distinct (%)85.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size344.0 B
2024-03-15T08:10:38.719479image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length39
Median length34
Mean length29.666667
Min length21

Characters and Unicode

Total characters801
Distinct characters142
Distinct categories8 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique19 ?
Unique (%)70.4%

Sample

1st row서울특별시 중구 수표로 7 인성빌딩 7층
2nd row대전광역시 중구 보문로 246 대림빌딩 2~3층
3rd row서울시 서대문구 충정로2가 157 사조산업빌딩 본관 202호
4th row경상북도 김천시 혁신1로 86(율곡동804) 3층 취업지원부
5th row경기도 고양시 일산동구 산두로 261번길 40, 2층
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 10
 
6.1%
중구 5
 
3.0%
서대문구 5
 
3.0%
마포구 4
 
2.4%
서울시 4
 
2.4%
본관 3
 
1.8%
경기도 3
 
1.8%
2층 3
 
1.8%
4층 3
 
1.8%
202호 3
 
1.8%
Other values (99) 121
73.8%
2024-03-15T08:10:40.264523image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
137
 
17.1%
2 34
 
4.2%
로 27
 
3.4%
0 27
 
3.4%
시 26
 
3.2%
6 25
 
3.1%
구 22
 
2.7%
1 21
 
2.6%
서 19
 
2.4%
호 18
 
2.2%
Other values (132) 445
55.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 475
59.3%
Decimal Number 161
 
20.1%
Space Separator 137
 
17.1%
Other Punctuation 15
 
1.9%
Close Punctuation 5
 
0.6%
Open Punctuation 5
 
0.6%
Math Symbol 2
 
0.2%
Dash Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
로 27
 
5.7%
시 26
 
5.5%
구 22
 
4.6%
서 19
 
4.0%
호 18
 
3.8%
울 14
 
2.9%
대 12
 
2.5%
특 12
 
2.5%
별 12
 
2.5%
동 11
 
2.3%
Other values (116) 302
63.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 34
21.1%
0 27
16.8%
6 25
15.5%
1 21
13.0%
4 14
8.7%
7 12
 
7.5%
3 9
 
5.6%
9 7
 
4.3%
8 7
 
4.3%
5 5
 
3.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
137
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 15
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 5
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 5
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 2
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 475
59.3%
Common 326
40.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 27
 
5.7%
시 26
 
5.5%
구 22
 
4.6%
서 19
 
4.0%
호 18
 
3.8%
울 14
 
2.9%
대 12
 
2.5%
특 12
 
2.5%
별 12
 
2.5%
동 11
 
2.3%
Other values (116) 302
63.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
137
42.0%
2 34
 
10.4%
0 27
 
8.3%
6 25
 
7.7%
1 21
 
6.4%
, 15
 
4.6%
4 14
 
4.3%
7 12
 
3.7%
3 9
 
2.8%
9 7
 
2.1%
Other values (6) 25
 
7.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 475
59.3%
ASCII 326
40.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
137
42.0%
2 34
 
10.4%
0 27
 
8.3%
6 25
 
7.7%
1 21
 
6.4%
, 15
 
4.6%
4 14
 
4.3%
7 12
 
3.7%
3 9
 
2.8%
9 7
 
2.1%
Other values (6) 25
 
7.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 27
 
5.7%
시 26
 
5.5%
구 22
 
4.6%
서 19
 
4.0%
호 18
 
3.8%
울 14
 
2.9%
대 12
 
2.5%
특 12
 
2.5%
별 12
 
2.5%
동 11
 
2.3%
Other values (116) 302
63.6%

전화번호
Text

Distinct23
Distinct (%)85.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size344.0 B
2024-03-15T08:10:41.019130image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length13
Median length12
Mean length12.037037
Min length11

Characters and Unicode

Total characters325
Distinct characters11
Distinct categories2 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique19 ?
Unique (%)70.4%

Sample

1st row02-2280-3350
2nd row042-363-7238
3rd row02-365-0332
4th row054-911-9244
5th row031-915-8817
ValueCountFrequency (%)
02-365-0332 2
 
7.4%
070-5099-1673 2
 
7.4%
051-803-8388 2
 
7.4%
070-4895-1230 2
 
7.4%
02-2135-1730 1
 
3.7%
02-2280-3350 1
 
3.7%
02-734-6508 1
 
3.7%
033-749-3951 1
 
3.7%
064-724-0165 1
 
3.7%
070-7176-0299 1
 
3.7%
Other values (13) 13
48.1%
2024-03-15T08:10:42.200662image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 59
18.2%
- 54
16.6%
3 39
12.0%
2 33
10.2%
7 26
8.0%
5 24
7.4%
8 23
 
7.1%
1 21
 
6.5%
4 17
 
5.2%
6 15
 
4.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 271
83.4%
Dash Punctuation 54
 
16.6%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 59
21.8%
3 39
14.4%
2 33
12.2%
7 26
9.6%
5 24
8.9%
8 23
 
8.5%
1 21
 
7.7%
4 17
 
6.3%
6 15
 
5.5%
9 14
 
5.2%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 54
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 325
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 59
18.2%
- 54
16.6%
3 39
12.0%
2 33
10.2%
7 26
8.0%
5 24
7.4%
8 23
 
7.1%
1 21
 
6.5%
4 17
 
5.2%
6 15
 
4.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 325
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 59
18.2%
- 54
16.6%
3 39
12.0%
2 33
10.2%
7 26
8.0%
5 24
7.4%
8 23
 
7.1%
1 21
 
6.5%
4 17
 
5.2%
6 15
 
4.6%

Correlations

2024-03-15T08:10:42.506591image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분지역수행기관주소전화번호
구분1.0000.0000.0000.0000.000
지역0.0001.0001.0001.0001.000
수행기관0.0001.0001.0001.0001.000
주소0.0001.0001.0001.0001.000
전화번호0.0001.0001.0001.0001.000
2024-03-15T08:10:42.825917image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분지역
구분1.0000.000
지역0.0001.000
2024-03-15T08:10:43.049418image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분지역
구분1.0000.000
지역0.0001.000

Missing values

2024-03-15T08:10:33.891224image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-03-15T08:10:34.150697image/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

구분지역수행기관주소전화번호
0창업분야서울특별시사회연대은행서울특별시 중구 수표로 7 인성빌딩 7층02-2280-3350
1창업분야대전광역시소상공인시장진흥공단대전광역시 중구 보문로 246 대림빌딩 2~3층042-363-7238
2창업분야서울특별시신나는조합서울시 서대문구 충정로2가 157 사조산업빌딩 본관 202호02-365-0332
3창업분야경상북도한국법무보호복지공단경상북도 김천시 혁신1로 86(율곡동804) 3층 취업지원부054-911-9244
4창업분야경기도해피월드복지재단경기도 고양시 일산동구 산두로 261번길 40, 2층031-915-8817
5창업분야서울특별시나눔과기쁨경기도 광명시 덕안로 104번길 17, 902호(광명역엠클러스터)070-4895-1230
6창업분야서울특별시함께일하는사람들서울특별시 송파구 양산로 12 세신훼미리타운 302호02-3402-1226
7창업분야부산광역시부산복지개발원부산광역시 부산진구 중앙대로 993 시청역롯데골드로즈 606호051-868-5866
8창업분야서울특별시서울가톨릭사회복지회서울시 중구 명동길 80번지 가톨릭회관 4층 424호02-727-2253
9창업분야인천광역시함께하는인천사람들인천시 남구 석정로 229 제물포스마트타운 601호, 602호032-873-3800
구분지역수행기관주소전화번호
17사회적기업분야서울특별시재단법인 밴드서대문구 수색로 27, 가좌역소셜벤처허브센터 106호070-5099-1673
18사회적기업분야서울특별시한국사회혁신금융주식회사서울특별시 성동구 성수일로 12길 20, 606~607호(성동안심상가)070-7176-0299
19사회적기업분야제주특별자치도제주사회적경제네트워크제주특별자치도 제주시 중앙로 165, 고용복지플러스센터 1층064-724-0165
20사회적기업분야부산광역시부산사회적경제네트워크부산광역시 동구 고관로 164, 606호051-803-8388
21사회적기업분야강원도강원도사회적경제지원센터강원특별자치도 원주시 만대로 168, 효성빌딩 4층033-749-3951
22신용회복분야서울특별시신용회복위원회서울특별시 중구 세종대로 124 프레스센터 6, 7층02-750-1144
23생활안정분야서울특별시나눔과기쁨경기도 광명시 덕안로 104번길 17, 902호(광명역엠클러스터)070-4895-1230
24생활안정분야서울특별시신나는조합서울시 서대문구 충정로2가 157 사조산업빌딩 본관 202호02-365-0332
25생활안정분야부산광역시부산사회적경제네트워크부산광역시 동구 고관로 164, 606호051-803-8388
26생활안정분야서울특별시재단법인 밴드서대문구 수색로 27, 가좌역소셜벤처허브센터 106호070-5099-1673