Overview

Dataset statistics

Number of variables8
Number of observations61
Missing cells25
Missing cells (%)5.1%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory4.2 KiB
Average record size in memory70.2 B

Variable types

Numeric4
Text3
Categorical1

Dataset

Description중소기업유통센터 부서정보에 대한 데이터이며, 부서키, 부서명, 상급부서키, 부서연락처, 부서팩스, 부서장키, 부서업무, 부서구분 항목을 제공합니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/15118226/fileData.do

Alerts

부서키 is highly overall correlated with 상급부서키 and 1 other fieldsHigh correlation
상급부서키 is highly overall correlated with 부서키 and 2 other fieldsHigh correlation
부서구분 is highly overall correlated with 상급부서키High correlation
부서팩스 is highly overall correlated with 부서키 and 1 other fieldsHigh correlation
부서연락처 has 1 (1.6%) missing valuesMissing
부서장키 has 1 (1.6%) missing valuesMissing
부서업무 has 23 (37.7%) missing valuesMissing
부서키 has unique valuesUnique
부서명 has unique valuesUnique
부서키 has 1 (1.6%) zerosZeros
상급부서키 has 2 (3.3%) zerosZeros
부서장키 has 1 (1.6%) zerosZeros
부서구분 has 41 (67.2%) zerosZeros

Reproduction

Analysis started2023-12-12 21:59:07.083439
Analysis finished2023-12-12 21:59:09.238719
Duration2.16 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

부서키
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE  ZEROS 

Distinct61
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean7270.9836
Minimum0
Maximum10093
Zeros1
Zeros (%)1.6%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size681.0 B
2023-12-13T06:59:09.310599image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile6
Q196
median10044
Q310078
95-th percentile10090
Maximum10093
Range10093
Interquartile range (IQR)9982

Descriptive statistics

Standard deviation4527.6142
Coefficient of variation (CV)0.62269624
Kurtosis-1.0092548
Mean7270.9836
Median Absolute Deviation (MAD)37
Skewness-1.0122925
Sum443530
Variance20499290
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-13T06:59:09.454468image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
0 1
 
1.6%
10079 1
 
1.6%
10056 1
 
1.6%
10057 1
 
1.6%
10058 1
 
1.6%
10062 1
 
1.6%
10063 1
 
1.6%
10064 1
 
1.6%
10065 1
 
1.6%
10066 1
 
1.6%
Other values (51) 51
83.6%
ValueCountFrequency (%)
0 1
1.6%
1 1
1.6%
3 1
1.6%
6 1
1.6%
11 1
1.6%
12 1
1.6%
13 1
1.6%
30 1
1.6%
31 1
1.6%
56 1
1.6%
ValueCountFrequency (%)
10093 1
1.6%
10092 1
1.6%
10091 1
1.6%
10090 1
1.6%
10089 1
1.6%
10088 1
1.6%
10087 1
1.6%
10086 1
1.6%
10085 1
1.6%
10084 1
1.6%

부서명
Text

UNIQUE 

Distinct61
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size620.0 B
2023-12-13T06:59:09.666074image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length16
Median length9
Mean length6.2131148
Min length2

Characters and Unicode

Total characters379
Distinct characters116
Distinct categories3 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique61 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row중소기업유통센터
2nd row대표이사
3rd row기획관리본부
4th row기획조정실
5th row기획조정팀
ValueCountFrequency (%)
중소기업유통센터 1
 
1.6%
공공구매판로본부 1
 
1.6%
제도관리팀 1
 
1.6%
심사운영팀 1
 
1.6%
온라인판로지원팀 1
 
1.6%
홍보팀 1
 
1.6%
esg성과전략팀 1
 
1.6%
안전운영지원실 1
 
1.6%
업무지원팀 1
 
1.6%
시설관리팀 1
 
1.6%
Other values (51) 51
83.6%
2023-12-13T06:59:10.100732image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
팀 37
 
9.8%
지 16
 
4.2%
원 12
 
3.2%
기 11
 
2.9%
실 11
 
2.9%
업 9
 
2.4%
영 9
 
2.4%
인 9
 
2.4%
정 8
 
2.1%
사 8
 
2.1%
Other values (106) 249
65.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 367
96.8%
Uppercase Letter 7
 
1.8%
Decimal Number 5
 
1.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
팀 37
 
10.1%
지 16
 
4.4%
원 12
 
3.3%
기 11
 
3.0%
실 11
 
3.0%
업 9
 
2.5%
영 9
 
2.5%
인 9
 
2.5%
정 8
 
2.2%
사 8
 
2.2%
Other values (98) 237
64.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
F 2
28.6%
T 2
28.6%
E 1
14.3%
S 1
14.3%
G 1
14.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 2
40.0%
2 2
40.0%
3 1
20.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 367
96.8%
Latin 7
 
1.8%
Common 5
 
1.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
팀 37
 
10.1%
지 16
 
4.4%
원 12
 
3.3%
기 11
 
3.0%
실 11
 
3.0%
업 9
 
2.5%
영 9
 
2.5%
인 9
 
2.5%
정 8
 
2.2%
사 8
 
2.2%
Other values (98) 237
64.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
F 2
28.6%
T 2
28.6%
E 1
14.3%
S 1
14.3%
G 1
14.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
1 2
40.0%
2 2
40.0%
3 1
20.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 367
96.8%
ASCII 12
 
3.2%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
팀 37
 
10.1%
지 16
 
4.4%
원 12
 
3.3%
기 11
 
3.0%
실 11
 
3.0%
업 9
 
2.5%
영 9
 
2.5%
인 9
 
2.5%
정 8
 
2.2%
사 8
 
2.2%
Other values (98) 237
64.6%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 2
16.7%
F 2
16.7%
T 2
16.7%
2 2
16.7%
3 1
8.3%
E 1
8.3%
S 1
8.3%
G 1
8.3%

상급부서키
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  ZEROS 

Distinct21
Distinct (%)34.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean5128.7705
Minimum0
Maximum10086
Zeros2
Zeros (%)3.3%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size681.0 B
2023-12-13T06:59:10.232172image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile1
Q16
median10029
Q310054
95-th percentile10086
Maximum10086
Range10086
Interquartile range (IQR)10048

Descriptive statistics

Standard deviation5051.3847
Coefficient of variation (CV)0.98491144
Kurtosis-2.0675915
Mean5128.7705
Median Absolute Deviation (MAD)57
Skewness-0.033703139
Sum312855
Variance25516488
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T06:59:10.371292image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=21)
ValueCountFrequency (%)
1 8
 
13.1%
3 4
 
6.6%
10086 4
 
6.6%
92 4
 
6.6%
10029 4
 
6.6%
10031 3
 
4.9%
6 3
 
4.9%
10082 3
 
4.9%
10078 3
 
4.9%
10074 3
 
4.9%
Other values (11) 22
36.1%
ValueCountFrequency (%)
0 2
 
3.3%
1 8
13.1%
3 4
6.6%
6 3
 
4.9%
30 1
 
1.6%
31 1
 
1.6%
56 2
 
3.3%
92 4
6.6%
93 3
 
4.9%
115 2
 
3.3%
ValueCountFrequency (%)
10086 4
6.6%
10082 3
4.9%
10078 3
4.9%
10074 3
4.9%
10064 2
3.3%
10054 2
3.3%
10053 2
3.3%
10040 2
3.3%
10031 3
4.9%
10030 3
4.9%

부서연락처
Text

MISSING 

Distinct59
Distinct (%)98.3%
Missing1
Missing (%)1.6%
Memory size620.0 B
2023-12-13T06:59:10.600372image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length12
Mean length11.816667
Min length1

Characters and Unicode

Total characters709
Distinct characters12
Distinct categories3 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique58 ?
Unique (%)96.7%

Sample

1st row02-6678-9091
2nd row02-6678-9093
3rd row02-6678-9100
4th row02-6678-9130
5th row02-6678-9210
ValueCountFrequency (%)
02-6678-9094 2
 
3.4%
02-6678-9710 1
 
1.7%
02-6678-9310 1
 
1.7%
02-6678-9663 1
 
1.7%
02-6678-9810 1
 
1.7%
02-6678-9150 1
 
1.7%
02-6678-9260 1
 
1.7%
02-6678-9590 1
 
1.7%
02-6678-9220 1
 
1.7%
02-6678-9560 1
 
1.7%
Other values (48) 48
81.4%
2023-12-13T06:59:10.998008image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
6 130
18.3%
0 119
16.8%
- 118
16.6%
2 76
10.7%
7 65
9.2%
8 65
9.2%
9 63
8.9%
3 19
 
2.7%
1 19
 
2.7%
5 18
 
2.5%
Other values (2) 17
 
2.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 590
83.2%
Dash Punctuation 118
 
16.6%
Space Separator 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
6 130
22.0%
0 119
20.2%
2 76
12.9%
7 65
11.0%
8 65
11.0%
9 63
10.7%
3 19
 
3.2%
1 19
 
3.2%
5 18
 
3.1%
4 16
 
2.7%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 118
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
　 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 709
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
6 130
18.3%
0 119
16.8%
- 118
16.6%
2 76
10.7%
7 65
9.2%
8 65
9.2%
9 63
8.9%
3 19
 
2.7%
1 19
 
2.7%
5 18
 
2.5%
Other values (2) 17
 
2.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 708
99.9%
None 1
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
6 130
18.4%
0 119
16.8%
- 118
16.7%
2 76
10.7%
7 65
9.2%
8 65
9.2%
9 63
8.9%
3 19
 
2.7%
1 19
 
2.7%
5 18
 
2.5%
None
ValueCountFrequency (%)
　 1
100.0%

부서팩스
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct21
Distinct (%)34.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size620.0 B
02-6678-9491
5 
02-6678-9601
5 
02-6678-9101
4 
02-6678-9301
4 
02-6678-9391
4 
Other values (16)
39 

Length

Max length12
Median length12
Mean length11.557377
Min length1

Unique

Unique5 ?
Unique (%)8.2%

Sample

1st row<NA>
2nd row02-6678-9090
3rd row02-6678-9099
4th row02-6678-9101
5th row02-6678-9101

Common Values

ValueCountFrequency (%)
02-6678-9491 5
 
8.2%
02-6678-9601 5
 
8.2%
02-6678-9101 4
 
6.6%
02-6678-9301 4
 
6.6%
02-6678-9391 4
 
6.6%
02-6678-9501 4
 
6.6%
02-6678-9801 4
 
6.6%
042-712-5608 4
 
6.6%
02-6678-9979 3
 
4.9%
02-6678-9691 3
 
4.9%
Other values (11) 21
34.4%

Length

2023-12-13T06:59:11.139895image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
02-6678-9491 5
 
8.3%
02-6678-9601 5
 
8.3%
02-6678-9101 4
 
6.7%
02-6678-9301 4
 
6.7%
02-6678-9391 4
 
6.7%
02-6678-9501 4
 
6.7%
02-6678-9801 4
 
6.7%
042-712-5608 4
 
6.7%
02-6678-9201 3
 
5.0%
02-6678-9591 3
 
5.0%
Other values (10) 20
33.3%

부서장키
Real number (ℝ)

MISSING  ZEROS 

Distinct60
Distinct (%)100.0%
Missing1
Missing (%)1.6%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean445.65
Minimum0
Maximum896
Zeros1
Zeros (%)1.6%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size681.0 B
2023-12-13T06:59:11.260132image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile23.3
Q1112.5
median479.5
Q3700.75
95-th percentile871.05
Maximum896
Range896
Interquartile range (IQR)588.25

Descriptive statistics

Standard deviation307.94237
Coefficient of variation (CV)0.690996
Kurtosis-1.5215868
Mean445.65
Median Absolute Deviation (MAD)280.5
Skewness-0.066694798
Sum26739
Variance94828.503
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T06:59:11.377986image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
1.6%
299 1
 
1.6%
90 1
 
1.6%
695 1
 
1.6%
468 1
 
1.6%
846 1
 
1.6%
42 1
 
1.6%
92 1
 
1.6%
891 1
 
1.6%
679 1
 
1.6%
Other values (50) 50
82.0%
ValueCountFrequency (%)
0 1
1.6%
1 1
1.6%
10 1
1.6%
24 1
1.6%
30 1
1.6%
42 1
1.6%
57 1
1.6%
58 1
1.6%
60 1
1.6%
70 1
1.6%
ValueCountFrequency (%)
896 1
1.6%
893 1
1.6%
891 1
1.6%
870 1
1.6%
868 1
1.6%
861 1
1.6%
848 1
1.6%
847 1
1.6%
846 1
1.6%
844 1
1.6%

부서업무
Text

MISSING 

Distinct38
Distinct (%)100.0%
Missing23
Missing (%)37.7%
Memory size620.0 B
2023-12-13T06:59:11.625152image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length408
Median length189.5
Mean length188.63158
Min length102

Characters and Unicode

Total characters7168
Distinct characters305
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique38 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row1. 기획ㆍ조정에 관한 업무╊2. 조직 및 정원 관리에 관한 업무╊3. 출자회사 관리에 관한 업무╊4. 경영공시 및 윤리경영에 관한 업무╊5. 제규정 관리에 관한 업무╊6. 이사회 등 의결기구 운영에 관한 업무╊7. 기관 홈페이지 콘텐츠 관리&#8231;운영에 관한 업무╊8. 기타 대표이사가 별도 지시하는 업무
2nd row1. 직원의 인사, 교육 및 복무관리에 관한 업무╊2. 직원의 보수 및 복리후생에 관한 업무╊3. 직원 포상 및 징계에 관한 업무╊4. 임원의 인사 및 보수 운영에 관한 업무╊5. 노무관리에 관한 업무╊6. 파견사원 채용 및 관리에 관한 업무╊7. 기타 대표이사가 별도 지시하는 업무
3rd row1. 경리, 회계, 결산 및 세무에 관한 업무╊2. 장단기 자금계획 수립&#8228;조달 및 관리운영에 관한 업무╊3. 상품권 관리에 관한 업무╊4. 판매장 정산(준비금, 환전 및 현금 출납 등) 관리에 관한 업무╊5. 리스크예방위원회 운영 관리에 관한 업무╊6. 월별&#8228;분기별&#8228;연도별 손익 분석에 관한 업무╊7. 기타 대표이사가 별도 지시하는 업무
4th row1. 내부감사 및 일상감사 실시에 관한 업무╊2. 감사 기획 및 실시에 관한 업무╊3. 반부패 및 청렴에 관한 업무╊4. 민원 접수 및 처리에 관한 업무╊5. 감사 관련 시스템 관리에 관한 업무╊6. 감사원 및 주무부처 등 대외 감사 수감 대응에 관한 업무
5th row1. 정보화 관리 기획 및 운영에 관한 업무╊2. 중장기 정보화 운영 전략 수립에 관한 업무╊3. 정보시스템 개발 및 운영에 관한 업무╊4. 정보보안 및 개인정보보호에 관한 업무╊5. 그룹웨어 관리에 관한 업무╊6. 기타 대표이사가 별도 지시하는 업무
ValueCountFrequency (%)
관한 210
 
12.1%
및 129
 
7.5%
관련 46
 
2.7%
관리에 45
 
2.6%
운영에 40
 
2.3%
업무 39
 
2.3%
1 38
 
2.2%
업무╊3 38
 
2.2%
업무╊2 38
 
2.2%
기타 38
 
2.2%
Other values (411) 1070
61.8%
2023-12-13T06:59:12.060206image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1693
23.6%
관 355
 
5.0%
업 325
 
4.5%
무 268
 
3.7%
. 253
 
3.5%
╊ 215
 
3.0%
에 211
 
2.9%
한 211
 
2.9%
및 129
 
1.8%
사 122
 
1.7%
Other values (295) 3386
47.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 4524
63.1%
Space Separator 1693
 
23.6%
Other Punctuation 356
 
5.0%
Decimal Number 340
 
4.7%
Other Symbol 215
 
3.0%
Uppercase Letter 28
 
0.4%
Close Punctuation 5
 
0.1%
Open Punctuation 5
 
0.1%
Dash Punctuation 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
관 355
 
7.8%
업 325
 
7.2%
무 268
 
5.9%
에 211
 
4.7%
한 211
 
4.7%
및 129
 
2.9%
사 122
 
2.7%
기 107
 
2.4%
지 101
 
2.2%
영 81
 
1.8%
Other values (259) 2614
57.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 5
17.9%
S 4
14.3%
A 3
10.7%
C 2
 
7.1%
O 2
 
7.1%
K 2
 
7.1%
V 2
 
7.1%
T 2
 
7.1%
L 1
 
3.6%
D 1
 
3.6%
Other values (4) 4
14.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 69
20.3%
1 56
16.5%
3 48
14.1%
5 38
11.2%
8 38
11.2%
4 38
11.2%
6 26
 
7.6%
7 21
 
6.2%
9 5
 
1.5%
0 1
 
0.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 253
71.1%
, 32
 
9.0%
& 19
 
5.3%
# 19
 
5.3%
; 19
 
5.3%
· 12
 
3.4%
/ 2
 
0.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1693
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
╊ 215
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 5
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 5
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4524
63.1%
Common 2616
36.5%
Latin 28
 
0.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
관 355
 
7.8%
업 325
 
7.2%
무 268
 
5.9%
에 211
 
4.7%
한 211
 
4.7%
및 129
 
2.9%
사 122
 
2.7%
기 107
 
2.4%
지 101
 
2.2%
영 81
 
1.8%
Other values (259) 2614
57.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
1693
64.7%
. 253
 
9.7%
╊ 215
 
8.2%
2 69
 
2.6%
1 56
 
2.1%
3 48
 
1.8%
5 38
 
1.5%
8 38
 
1.5%
4 38
 
1.5%
, 32
 
1.2%
Other values (12) 136
 
5.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
P 5
17.9%
S 4
14.3%
A 3
10.7%
C 2
 
7.1%
O 2
 
7.1%
K 2
 
7.1%
V 2
 
7.1%
T 2
 
7.1%
L 1
 
3.6%
D 1
 
3.6%
Other values (4) 4
14.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4521
63.1%
ASCII 2417
33.7%
Box Drawing 215
 
3.0%
None 12
 
0.2%
Compat Jamo 3
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1693
70.0%
. 253
 
10.5%
2 69
 
2.9%
1 56
 
2.3%
3 48
 
2.0%
5 38
 
1.6%
8 38
 
1.6%
4 38
 
1.6%
, 32
 
1.3%
6 26
 
1.1%
Other values (24) 126
 
5.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
관 355
 
7.9%
업 325
 
7.2%
무 268
 
5.9%
에 211
 
4.7%
한 211
 
4.7%
및 129
 
2.9%
사 122
 
2.7%
기 107
 
2.4%
지 101
 
2.2%
영 81
 
1.8%
Other values (258) 2611
57.8%
Box Drawing
ValueCountFrequency (%)
╊ 215
100.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 12
100.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 3
100.0%

부서구분
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  ZEROS 

Distinct7
Distinct (%)11.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean0.72131148
Minimum0
Maximum7
Zeros41
Zeros (%)67.2%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size681.0 B
2023-12-13T06:59:12.183806image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q10
median0
Q31
95-th percentile4
Maximum7
Range7
Interquartile range (IQR)1

Descriptive statistics

Standard deviation1.4620892
Coefficient of variation (CV)2.0269873
Kurtosis8.1642699
Mean0.72131148
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness2.7872392
Sum44
Variance2.1377049
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T06:59:12.265984image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=7)
ValueCountFrequency (%)
0 41
67.2%
1 10
 
16.4%
2 6
 
9.8%
7 1
 
1.6%
4 1
 
1.6%
5 1
 
1.6%
6 1
 
1.6%
ValueCountFrequency (%)
0 41
67.2%
1 10
 
16.4%
2 6
 
9.8%
4 1
 
1.6%
5 1
 
1.6%
6 1
 
1.6%
7 1
 
1.6%
ValueCountFrequency (%)
7 1
 
1.6%
6 1
 
1.6%
5 1
 
1.6%
4 1
 
1.6%
2 6
 
9.8%
1 10
 
16.4%
0 41
67.2%

Interactions

2023-12-13T06:59:08.530372image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T06:59:07.512581image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T06:59:07.877367image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T06:59:08.196400image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T06:59:08.606017image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T06:59:07.596780image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T06:59:07.960616image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T06:59:08.298979image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T06:59:08.694642image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T06:59:07.691182image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T06:59:08.041239image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T06:59:08.383669image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T06:59:08.777189image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T06:59:07.782524image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T06:59:08.117987image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T06:59:08.451391image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-13T06:59:12.594695image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
부서키부서명상급부서키부서연락처부서팩스부서장키부서업무부서구분
부서키1.0001.0000.7960.0000.9410.6361.0000.400
부서명1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
상급부서키0.7961.0001.0001.0000.9570.5731.0000.367
부서연락처0.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
부서팩스0.9411.0000.9571.0001.0000.6691.0000.796
부서장키0.6361.0000.5731.0000.6691.0001.0000.610
부서업무1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
부서구분0.4001.0000.3671.0000.7960.6101.0001.000
2023-12-13T06:59:12.690732image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
부서키상급부서키부서장키부서구분부서팩스
부서키1.0000.5830.480-0.4070.677
상급부서키0.5831.0000.156-0.5890.699
부서장키0.4800.1561.000-0.0680.234
부서구분-0.407-0.589-0.0681.0000.449
부서팩스0.6770.6990.2340.4491.000

Missing values

2023-12-13T06:59:08.925017image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T06:59:09.072997image/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.
2023-12-13T06:59:09.174631image/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

부서키부서명상급부서키부서연락처부서팩스부서장키부서업무부서구분
00중소기업유통센터0<NA><NA><NA><NA>7
11대표이사002-6678-909102-6678-90901<NA>4
23기획관리본부102-6678-909302-6678-9099742<NA>2
36기획조정실302-6678-910002-6678-910110<NA>1
411기획조정팀602-6678-913002-6678-9101701. 기획ㆍ조정에 관한 업무╊2. 조직 및 정원 관리에 관한 업무╊3. 출자회사 관리에 관한 업무╊4. 경영공시 및 윤리경영에 관한 업무╊5. 제규정 관리에 관한 업무╊6. 이사회 등 의결기구 운영에 관한 업무╊7. 기관 홈페이지 콘텐츠 관리&#8231;운영에 관한 업무╊8. 기타 대표이사가 별도 지시하는 업무0
512인사교육팀11502-6678-921002-6678-9201301. 직원의 인사, 교육 및 복무관리에 관한 업무╊2. 직원의 보수 및 복리후생에 관한 업무╊3. 직원 포상 및 징계에 관한 업무╊4. 임원의 인사 및 보수 운영에 관한 업무╊5. 노무관리에 관한 업무╊6. 파견사원 채용 및 관리에 관한 업무╊7. 기타 대표이사가 별도 지시하는 업무0
613재무회계팀11502-6678-923002-6678-92015961. 경리, 회계, 결산 및 세무에 관한 업무╊2. 장단기 자금계획 수립&#8228;조달 및 관리운영에 관한 업무╊3. 상품권 관리에 관한 업무╊4. 판매장 정산(준비금, 환전 및 현금 출납 등) 관리에 관한 업무╊5. 리스크예방위원회 운영 관리에 관한 업무╊6. 월별&#8228;분기별&#8228;연도별 손익 분석에 관한 업무╊7. 기타 대표이사가 별도 지시하는 업무0
730감사102-6678-906802-6678-9979406<NA>5
831감사실3002-6678-906302-6678-9979209<NA>1
956정보관리실302-6678-940002-6678-9401185<NA>2
부서키부서명상급부서키부서연락처부서팩스부서장키부서업무부서구분
5110084영업1팀1008202-6678-951002-6678-95016311. 목동판매장 1층, 2층 운영 및 단기행사에 관한 업무╊2. 판매장 활용 지원업무 및 시책관련 대응에 관한 업무╊3. 우수 중소기업 상품개발에 관한 업무╊4. 시장조사 및 대책수립에 관한 업무╊5. 매장 매입&#8228;매출관리, 정산 및 계산서 발행 등에 관한 업무╊6. 온·오프라인 연계 판매에 관한 업무╊7. 재정지원사업 지원 등에 관한 업무╊8. 기타 대표이사가 별도 지시하는 업무0
5210085영업2팀1008202-6678-954002-6678-95016301. 목동판매장 3층, 4층 운영 및 단기행사에 관한 업무╊2. 목동판매장 정책매장 관리 및 운영에 관한 업무╊3. 판매장 활용 지원업무 및 시책관련 대응에 관한 업무╊4. 우수 중소기업 상품개발에 관한 업무╊5. 시장조사 및 대책수립에 관한 업무╊6. 매장 매입&#8228;매출관리, 정산 및 계산서 발행 등에 관한 업무╊7. 온·오프라인 연계 판매에 관한 업무╊8. 재정지원사업 지원 등에 관한 업무╊9. 기타 대표이사가 별도 지시하는 업무0
5310086온라인사업단9202-6678-960002-6678-9601844<NA>1
5410087홈쇼핑1팀1008602-6678-961002-6678-96014701. 온라인사업단 관련 사업 기획 및 운영에 관한 업무╊2. 홈쇼핑 사업 관련 신규 사업 개발 및 운영에 관한 업무╊3. 홈쇼핑 관련 영업지원 및 시책 대응에 관한 업무╊4. 홈쇼핑 관련 상품 개발 및 협력사 관리에 관한 업무╊5. 선급금 지원 및 회수에 관한 업무╊6. 홈쇼핑 관련 리스크 관리에 관한 업무╊7. 홈쇼핑 판매대금, 채권·채무 등 정산에 관한 업무╊8. 재정지원사업 지원 등에 관한 업무╊9. 기타 대표이사가 별도 지시하는 업무0
5510088홈쇼핑2팀1008602-6678-962002-6678-96018611. 홈쇼핑 사업 관련 신규 사업 개발 및 운영에 관한 업무╊2. 홈쇼핑 관련 영업지원 및 시책 대응에 관한 업무╊3. 홈쇼핑 관련 상품 개발 및 협력사 관리에 관한 업무╊4. 선급금 지원 및 회수에 관한 업무╊5. 홈쇼핑 관련 리스크 관리에 관한 업무╊6. 홈쇼핑 판매대금, 채권·채무 등 정산에 관한 업무╊7. 재정지원사업 지원 등에 관한 업무╊8. 기타 대표이사가 별도 지시하는 업무0
5610089홈쇼핑3팀1008602-6678-963002-6678-96014631. 홈쇼핑 사업 관련 신규 사업 개발 및 운영에 관한 업무╊2. 홈쇼핑 관련 영업지원 및 시책 대응에 관한 업무╊3. 홈쇼핑 관련 상품 개발 및 협력사 관리에 관한 업무╊4. 선급금 지원 및 회수에 관한 업무╊5. 홈쇼핑 관련 리스크 관리에 관한 업무╊6. 홈쇼핑 판매대금, 채권·채무 등 정산에 관한 업무╊7. 홈쇼핑 판로교육 관련 사업 기획 및 운영에 관한 업무╊8. 재정지원사업 지원 등에 관한 업무╊9. 기타 대표이사가 별도 지시하는 업무0
5710090동반성장몰팀1008602-6678-982002-6678-96016141. 동반성장몰 고객사 발굴 및 관리에 관한 업무╊2. 동반성장몰 관련 정책 개발 및 개선 등에 관한 업무╊3. 신규 온라인몰 구축에 관한 업무╊4. 동반성장몰 등 온라인몰 운영 및 관리에 관한 업무╊5. 재정지원사업 연계 동반성장몰 운영에 관한 업무╊6. 재정지원사업 지원 등에 관한 업무╊7. 기타 대표이사가 별도 지시하는 업무0
5810091소비촉진총괄기획단1002902-6678-988002-6678-94918961. 대규모 소비촉진 행사 기획 등 총괄에 관한 업무╊2. 유관기관과의 협업을 통한 소비촉진 행사 운영에 관한 업무╊3. 기타 대표이사가 별도 지시하는 사항 및 위 업무에 관련된 업무1
5910092신성장혁신전략수립TF정책개선반102-6678-986502-6678-893<NA>0
6010093신성장혁신전략수립TF자립강화반102-6678-961502-6678-718<NA>0