Overview

Dataset statistics

Number of variables10
Number of observations2382
Missing cells6
Missing cells (%)< 0.1%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory188.5 KiB
Average record size in memory81.1 B

Variable types

Numeric1
Categorical4
Text2
DateTime3

Dataset

Description* 정부부처, 지자체, 공공기관의 중소기업 길잡이로써 유용한 교육·세미나·전시회 등 유용한 정보를 제공하여 중소기업, 소상공인의 경쟁력 제고 향상 * 23.8.30일 기준입니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/3035678/fileData.do

Alerts

행사유형 is highly overall correlated with 분야 및 행사유형High correlation
분야 및 행사유형 is highly overall correlated with 분야 and 1 other fieldsHigh correlation
분야 is highly overall correlated with 분야 및 행사유형High correlation
번호 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 10:21:33.125581
Analysis finished2023-12-12 10:21:34.916364
Duration1.79 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

번호
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct2382
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1191.5
Minimum1
Maximum2382
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size21.1 KiB
2023-12-12T19:21:35.349655image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile120.05
Q1596.25
median1191.5
Q31786.75
95-th percentile2262.95
Maximum2382
Range2381
Interquartile range (IQR)1190.5

Descriptive statistics

Standard deviation687.76849
Coefficient of variation (CV)0.57722912
Kurtosis-1.2
Mean1191.5
Median Absolute Deviation (MAD)595.5
Skewness0
Sum2838153
Variance473025.5
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-12T19:21:35.544281image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
< 0.1%
1584 1
 
< 0.1%
1586 1
 
< 0.1%
1587 1
 
< 0.1%
1588 1
 
< 0.1%
1589 1
 
< 0.1%
1590 1
 
< 0.1%
1591 1
 
< 0.1%
1592 1
 
< 0.1%
1593 1
 
< 0.1%
Other values (2372) 2372
99.6%
ValueCountFrequency (%)
1 1
< 0.1%
2 1
< 0.1%
3 1
< 0.1%
4 1
< 0.1%
5 1
< 0.1%
6 1
< 0.1%
7 1
< 0.1%
8 1
< 0.1%
9 1
< 0.1%
10 1
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
2382 1
< 0.1%
2381 1
< 0.1%
2380 1
< 0.1%
2379 1
< 0.1%
2378 1
< 0.1%
2377 1
< 0.1%
2376 1
< 0.1%
2375 1
< 0.1%
2374 1
< 0.1%
2373 1
< 0.1%

분야
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct8
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size18.7 KiB
경영
995 
인력
497 
수출
452 
창업
268 
기술
 
81
Other values (3)
 
89

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row인력
2nd row창업
3rd row인력
4th row경영
5th row인력

Common Values

ValueCountFrequency (%)
경영 995
41.8%
인력 497
20.9%
수출 452
19.0%
창업 268
 
11.3%
기술 81
 
3.4%
금융 51
 
2.1%
내수 28
 
1.2%
기타 10
 
0.4%

Length

2023-12-12T19:21:35.694496image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T19:21:35.839134image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
경영 995
41.8%
인력 497
20.9%
수출 452
19.0%
창업 268
 
11.3%
기술 81
 
3.4%
금융 51
 
2.1%
내수 28
 
1.2%
기타 10
 
0.4%

행사유형
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct7
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size18.7 KiB
교육
1470 
세미나/포럼
395 
사업설명회
300 
기타
153 
수출상담회
 
26
Other values (2)
 
38

Length

Max length6
Median length2
Mean length3.1213266
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row교육
2nd row세미나/포럼
3rd row교육
4th row교육
5th row교육

Common Values

ValueCountFrequency (%)
교육 1470
61.7%
세미나/포럼 395
 
16.6%
사업설명회 300
 
12.6%
기타 153
 
6.4%
수출상담회 26
 
1.1%
전시/박람회 25
 
1.0%
워크샵 13
 
0.5%

Length

2023-12-12T19:21:36.028378image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T19:21:36.204018image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
교육 1470
61.7%
세미나/포럼 395
 
16.6%
사업설명회 300
 
12.6%
기타 153
 
6.4%
수출상담회 26
 
1.1%
전시/박람회 25
 
1.0%
워크샵 13
 
0.5%

분야 및 행사유형
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct45
Distinct (%)1.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size18.7 KiB
경영>교육
499 
인력>교육
475 
수출>교육
265 
경영>세미나/포럼
216 
경영>사업설명회
197 
Other values (40)
730 

Length

Max length9
Median length5
Mean length6.1213266
Min length5

Unique

Unique6 ?
Unique (%)0.3%

Sample

1st row인력>교육
2nd row창업>세미나/포럼
3rd row인력>교육
4th row경영>교육
5th row인력>교육

Common Values

ValueCountFrequency (%)
경영>교육 499
20.9%
인력>교육 475
19.9%
수출>교육 265
11.1%
경영>세미나/포럼 216
9.1%
경영>사업설명회 197
 
8.3%
창업>교육 193
 
8.1%
수출>세미나/포럼 88
 
3.7%
경영>기타 65
 
2.7%
수출>사업설명회 55
 
2.3%
창업>세미나/포럼 39
 
1.6%
Other values (35) 290
12.2%

Length

2023-12-12T19:21:36.398693image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
경영>교육 499
20.9%
인력>교육 475
19.9%
수출>교육 265
11.1%
경영>세미나/포럼 216
9.1%
경영>사업설명회 197
 
8.3%
창업>교육 193
 
8.1%
수출>세미나/포럼 88
 
3.7%
경영>기타 65
 
2.7%
수출>사업설명회 55
 
2.3%
창업>세미나/포럼 39
 
1.6%
Other values (35) 290
12.2%

지역
Categorical

Distinct18
Distinct (%)0.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size18.7 KiB
서울특별시
663 
경기도
353 
<NA>
220 
인천광역시
136 
경상남도
134 
Other values (13)
876 

Length

Max length7
Median length5
Mean length4.5293871
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
서울특별시 663
27.8%
경기도 353
14.8%
<NA> 220
 
9.2%
인천광역시 136
 
5.7%
경상남도 134
 
5.6%
부산광역시 114
 
4.8%
대구광역시 110
 
4.6%
대전광역시 80
 
3.4%
강원특별자치도 75
 
3.1%
경상북도 72
 
3.0%
Other values (8) 425
17.8%

Length

2023-12-12T19:21:36.608667image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 663
27.8%
경기도 353
14.8%
na 220
 
9.2%
인천광역시 136
 
5.7%
경상남도 134
 
5.6%
부산광역시 114
 
4.8%
대구광역시 110
 
4.6%
대전광역시 80
 
3.4%
강원특별자치도 75
 
3.1%
경상북도 72
 
3.0%
Other values (8) 425
17.8%

제목
Text

Distinct2369
Distinct (%)99.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size18.7 KiB
2023-12-12T19:21:37.024207image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length79
Median length61
Mean length37.389169
Min length17

Characters and Unicode

Total characters89061
Distinct characters649
Distinct categories13 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks6 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique2356 ?
Unique (%)98.9%

Sample

1st row[전국] 2023년 2차 SW테스트 전문가 양성과정 교육 안내(원자력생태계 퇴직자ㆍ재직자 역량강화 지원사업)
2nd row[경기] 2023년 3차 스타트업 기업가치 성장을 위한 전략적 투자ㆍM&A 네트워킹 개최 안내
3rd row[전국] 2023년 2차 정보보안 테스트 개념과 보안시스템 교육 안내(원자력생태계 퇴직자ㆍ재직자 역량강화 지원사업)
4th row[전국] 2023년 사회적경제기업 해외진출 역량강화 교육 개최 안내(대한무역투자진흥공사(KOTRA) 공공 협력)
5th row[전국] MICE 미디어 테크니션 양성과정 교육 안내
ValueCountFrequency (%)
안내 2254
 
11.3%
전국 986
 
4.9%
2023년 965
 
4.8%
개최 830
 
4.1%
교육 796
 
4.0%
2022년 523
 
2.6%
모집 376
 
1.9%
경기 264
 
1.3%
및 262
 
1.3%
설명회 227
 
1.1%
Other values (3932) 12536
62.6%
2023-12-12T19:21:37.605301image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
17649
 
19.8%
2 3821
 
4.3%
안 2426
 
2.7%
[ 2378
 
2.7%
] 2378
 
2.7%
내 2360
 
2.6%
전 1626
 
1.8%
년 1554
 
1.7%
0 1549
 
1.7%
기 1444
 
1.6%
Other values (639) 51876
58.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 54374
61.1%
Space Separator 17649
 
19.8%
Decimal Number 7208
 
8.1%
Uppercase Letter 2908
 
3.3%
Open Punctuation 2844
 
3.2%
Close Punctuation 2844
 
3.2%
Lowercase Letter 1015
 
1.1%
Dash Punctuation 135
 
0.2%
Other Punctuation 66
 
0.1%
Math Symbol 14
 
< 0.1%
Other values (3) 4
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
안 2426
 
4.5%
내 2360
 
4.3%
전 1626
 
3.0%
년 1554
 
2.9%
기 1444
 
2.7%
업 1409
 
2.6%
교 1367
 
2.5%
육 1359
 
2.5%
국 1102
 
2.0%
개 920
 
1.7%
Other values (560) 38807
71.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 397
13.7%
T 328
11.3%
I 289
9.9%
S 225
 
7.7%
C 217
 
7.5%
E 198
 
6.8%
F 191
 
6.6%
P 157
 
5.4%
O 115
 
4.0%
G 104
 
3.6%
Other values (16) 687
23.6%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 119
11.7%
o 100
 
9.9%
n 96
 
9.5%
a 92
 
9.1%
t 85
 
8.4%
i 78
 
7.7%
r 60
 
5.9%
c 41
 
4.0%
s 40
 
3.9%
l 36
 
3.5%
Other values (16) 268
26.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 3821
53.0%
0 1549
21.5%
3 1137
 
15.8%
1 309
 
4.3%
4 108
 
1.5%
5 74
 
1.0%
7 69
 
1.0%
6 48
 
0.7%
8 47
 
0.7%
9 46
 
0.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
& 33
50.0%
: 17
25.8%
! 7
 
10.6%
, 6
 
9.1%
/ 2
 
3.0%
. 1
 
1.5%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
[ 2378
83.6%
( 466
 
16.4%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
] 2378
83.6%
) 466
 
16.4%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 8
57.1%
~ 6
42.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
17649
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 135
100.0%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
Ⅳ 2
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 1
100.0%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
② 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 54368
61.0%
Common 30762
34.5%
Latin 3925
 
4.4%
Han 6
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
안 2426
 
4.5%
내 2360
 
4.3%
전 1626
 
3.0%
년 1554
 
2.9%
기 1444
 
2.7%
업 1409
 
2.6%
교 1367
 
2.5%
육 1359
 
2.5%
국 1102
 
2.0%
개 920
 
1.7%
Other values (556) 38801
71.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 397
 
10.1%
T 328
 
8.4%
I 289
 
7.4%
S 225
 
5.7%
C 217
 
5.5%
E 198
 
5.0%
F 191
 
4.9%
P 157
 
4.0%
e 119
 
3.0%
O 115
 
2.9%
Other values (43) 1689
43.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
17649
57.4%
2 3821
 
12.4%
[ 2378
 
7.7%
] 2378
 
7.7%
0 1549
 
5.0%
3 1137
 
3.7%
( 466
 
1.5%
) 466
 
1.5%
1 309
 
1.0%
- 135
 
0.4%
Other values (16) 474
 
1.5%
Han
ValueCountFrequency (%)
對 3
50.0%
美 1
 
16.7%
飛 1
 
16.7%
新 1
 
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 53950
60.6%
ASCII 34684
38.9%
Compat Jamo 418
 
0.5%
CJK 6
 
< 0.1%
Number Forms 2
 
< 0.1%
Enclosed Alphanum 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
17649
50.9%
2 3821
 
11.0%
[ 2378
 
6.9%
] 2378
 
6.9%
0 1549
 
4.5%
3 1137
 
3.3%
( 466
 
1.3%
) 466
 
1.3%
A 397
 
1.1%
T 328
 
0.9%
Other values (67) 4115
 
11.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
안 2426
 
4.5%
내 2360
 
4.4%
전 1626
 
3.0%
년 1554
 
2.9%
기 1444
 
2.7%
업 1409
 
2.6%
교 1367
 
2.5%
육 1359
 
2.5%
국 1102
 
2.0%
개 920
 
1.7%
Other values (555) 38383
71.1%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 418
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
對 3
50.0%
美 1
 
16.7%
飛 1
 
16.7%
新 1
 
16.7%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
Ⅳ 2
100.0%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
② 1
100.0%

출처
Text

Distinct550
Distinct (%)23.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size18.7 KiB
2023-12-12T19:21:37.885216image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length34
Median length22
Mean length8.5109152
Min length2

Characters and Unicode

Total characters20273
Distinct characters312
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique233 ?
Unique (%)9.8%

Sample

1st row한국원자력산업협회
2nd row경기스타트업플랫폼
3rd row한국원자력산업협회
4th row한국사회적기업진흥원
5th row한국MICE협회
ValueCountFrequency (%)
한국무역협회 189
 
7.3%
대한상공회의소 116
 
4.5%
인천상공회의소 63
 
2.4%
부산정보산업진흥원 37
 
1.4%
경남테크노파크 32
 
1.2%
사회적협동조합 30
 
1.2%
경기중소기업종합정보시스템 28
 
1.1%
한국디자인진흥원 27
 
1.0%
벤처기업협회 25
 
1.0%
서울상공회의소 25
 
1.0%
Other values (582) 2015
77.9%
2023-12-12T19:21:38.305248image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
회 888
 
4.4%
원 809
 
4.0%
한 720
 
3.6%
업 658
 
3.2%
국 604
 
3.0%
기 581
 
2.9%
소 578
 
2.9%
흥 547
 
2.7%
진 543
 
2.7%
산 523
 
2.6%
Other values (302) 13822
68.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 19624
96.8%
Uppercase Letter 314
 
1.5%
Space Separator 205
 
1.0%
Lowercase Letter 71
 
0.4%
Decimal Number 46
 
0.2%
Dash Punctuation 10
 
< 0.1%
Other Punctuation 1
 
< 0.1%
Open Punctuation 1
 
< 0.1%
Close Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
회 888
 
4.5%
원 809
 
4.1%
한 720
 
3.7%
업 658
 
3.4%
국 604
 
3.1%
기 581
 
3.0%
소 578
 
2.9%
흥 547
 
2.8%
진 543
 
2.8%
산 523
 
2.7%
Other values (266) 13173
67.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
T 72
22.9%
A 72
22.9%
F 55
17.5%
K 22
 
7.0%
R 16
 
5.1%
O 15
 
4.8%
C 13
 
4.1%
S 12
 
3.8%
E 8
 
2.5%
D 7
 
2.2%
Other values (7) 22
 
7.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
t 19
26.8%
a 12
16.9%
r 10
14.1%
p 9
12.7%
u 7
 
9.9%
e 5
 
7.0%
l 4
 
5.6%
o 2
 
2.8%
s 2
 
2.8%
k 1
 
1.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 21
45.7%
4 19
41.3%
3 5
 
10.9%
0 1
 
2.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
205
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 10
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
[ 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
] 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 19624
96.8%
Latin 385
 
1.9%
Common 264
 
1.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
회 888
 
4.5%
원 809
 
4.1%
한 720
 
3.7%
업 658
 
3.4%
국 604
 
3.1%
기 581
 
3.0%
소 578
 
2.9%
흥 547
 
2.8%
진 543
 
2.8%
산 523
 
2.7%
Other values (266) 13173
67.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
T 72
18.7%
A 72
18.7%
F 55
14.3%
K 22
 
5.7%
t 19
 
4.9%
R 16
 
4.2%
O 15
 
3.9%
C 13
 
3.4%
a 12
 
3.1%
S 12
 
3.1%
Other values (17) 77
20.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
205
77.7%
2 21
 
8.0%
4 19
 
7.2%
- 10
 
3.8%
3 5
 
1.9%
, 1
 
0.4%
[ 1
 
0.4%
] 1
 
0.4%
0 1
 
0.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 19616
96.8%
ASCII 649
 
3.2%
Compat Jamo 8
 
< 0.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
회 888
 
4.5%
원 809
 
4.1%
한 720
 
3.7%
업 658
 
3.4%
국 604
 
3.1%
기 581
 
3.0%
소 578
 
2.9%
흥 547
 
2.8%
진 543
 
2.8%
산 523
 
2.7%
Other values (265) 13165
67.1%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
205
31.6%
T 72
 
11.1%
A 72
 
11.1%
F 55
 
8.5%
K 22
 
3.4%
2 21
 
3.2%
t 19
 
2.9%
4 19
 
2.9%
R 16
 
2.5%
O 15
 
2.3%
Other values (26) 133
20.5%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 8
100.0%

행사시작일
Date

Distinct320
Distinct (%)13.5%
Missing3
Missing (%)0.1%
Memory size18.7 KiB
Minimum2022-01-01 00:00:00
Maximum2023-11-23 00:00:00
2023-12-12T19:21:38.472197image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T19:21:38.688367image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

행사종료일
Date

Distinct356
Distinct (%)15.0%
Missing3
Missing (%)0.1%
Memory size18.7 KiB
Minimum2022-08-07 00:00:00
Maximum2024-02-19 00:00:00
2023-12-12T19:21:38.871678image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T19:21:39.041733image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

등록일
Date

Distinct248
Distinct (%)10.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size18.7 KiB
Minimum2022-08-01 00:00:00
Maximum2023-07-31 00:00:00
2023-12-12T19:21:39.263084image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T19:21:39.471228image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

Interactions

2023-12-12T19:21:34.333060image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T19:21:39.620327image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호분야행사유형분야 및 행사유형지역
번호1.0000.1780.2200.3170.047
분야0.1781.0000.3901.0000.218
행사유형0.2200.3901.0001.0000.198
분야 및 행사유형0.3171.0001.0001.0000.336
지역0.0470.2180.1980.3361.000
2023-12-12T19:21:39.751181image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
행사유형분야 및 행사유형분야지역
행사유형1.0000.9920.2210.090
분야 및 행사유형0.9921.0000.9920.096
분야0.2210.9921.0000.092
지역0.0900.0960.0921.000
2023-12-12T19:21:39.885972image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호분야행사유형분야 및 행사유형지역
번호1.0000.0850.1130.1120.018
분야0.0851.0000.2210.9920.092
행사유형0.1130.2211.0000.9920.090
분야 및 행사유형0.1120.9920.9921.0000.096
지역0.0180.0920.0900.0961.000

Missing values

2023-12-12T19:21:34.499988image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T19:21:34.688933image/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.
2023-12-12T19:21:34.843042image/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

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번호분야행사유형분야 및 행사유형지역제목출처행사시작일행사종료일등록일
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