Overview

Dataset statistics

Number of variables2
Number of observations112
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.9 KiB
Average record size in memory17.2 B

Variable types

Categorical1
Text1

Dataset

Description학점은행제 학점인정 학점원인 자격의 분야등록에 대한 데이터로 자격 분야명, 자격 중분류 명칭 등의 항목을 제공합니다.
Author국가평생교육진흥원
URLhttps://www.data.go.kr/data/15089443/fileData.do

Reproduction

Analysis started2023-12-12 08:49:55.292719
Analysis finished2023-12-12 08:49:55.488027
Duration0.2 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

분야명
Categorical

Distinct20
Distinct (%)17.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
기계
13 
환경/안전관리
11 
전기/전자
9 
정보/통신
8 
금속/재료
8 
Other values (15)
63 

Length

Max length11
Median length10
Mean length5.6607143
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row환경/안전관리
2nd row전기/전자
3rd row섬유
4th row섬유
5th row공통/기초사무

Common Values

ValueCountFrequency (%)
기계 13
11.6%
환경/안전관리 11
 
9.8%
전기/전자 9
 
8.0%
정보/통신 8
 
7.1%
금속/재료 8
 
7.1%
경영/회계/사무 7
 
6.2%
인쇄·출판/디자인 6
 
5.4%
건설 6
 
5.4%
농림/해양·수산/광업 6
 
5.4%
공통/기초사무 6
 
5.4%
Other values (10) 32
28.6%

Length

2023-12-12T17:49:55.552744image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
기계 13
11.6%
환경/안전관리 11
 
9.8%
전기/전자 9
 
8.0%
정보/통신 8
 
7.1%
금속/재료 8
 
7.1%
경영/회계/사무 7
 
6.2%
인쇄·출판/디자인 6
 
5.4%
건설 6
 
5.4%
농림/해양·수산/광업 6
 
5.4%
공통/기초사무 6
 
5.4%
Other values (10) 32
28.6%

중분류명칭
Text

Distinct111
Distinct (%)99.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-12T17:49:55.797570image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length17
Median length13
Mean length4.5178571
Min length2

Characters and Unicode

Total characters506
Distinct characters161
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique110 ?
Unique (%)98.2%

Sample

1st row위생
2nd row광학
3rd row섬유제조
4th row섬유가공
5th row사무영어
ValueCountFrequency (%)
및 7
 
5.5%
광학 2
 
1.6%
정비 2
 
1.6%
전기기기 1
 
0.8%
식품제조 1
 
0.8%
식품 1
 
0.8%
정보처리 1
 
0.8%
컴퓨터전문응용 1
 
0.8%
컴퓨터운용 1
 
0.8%
통신설비 1
 
0.8%
Other values (110) 110
85.9%
2023-12-12T17:49:56.187003image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
· 26
 
5.1%
비 19
 
3.8%
기 18
 
3.6%
16
 
3.2%
공 14
 
2.8%
조 11
 
2.2%
경 11
 
2.2%
자 10
 
2.0%
가 9
 
1.8%
계 9
 
1.8%
Other values (151) 363
71.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 461
91.1%
Other Punctuation 29
 
5.7%
Space Separator 16
 
3.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
비 19
 
4.1%
기 18
 
3.9%
공 14
 
3.0%
조 11
 
2.4%
경 11
 
2.4%
자 10
 
2.2%
가 9
 
2.0%
계 9
 
2.0%
장 9
 
2.0%
리 9
 
2.0%
Other values (148) 342
74.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
· 26
89.7%
/ 3
 
10.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
16
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 461
91.1%
Common 45
 
8.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
비 19
 
4.1%
기 18
 
3.9%
공 14
 
3.0%
조 11
 
2.4%
경 11
 
2.4%
자 10
 
2.2%
가 9
 
2.0%
계 9
 
2.0%
장 9
 
2.0%
리 9
 
2.0%
Other values (148) 342
74.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
· 26
57.8%
16
35.6%
/ 3
 
6.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 461
91.1%
None 26
 
5.1%
ASCII 19
 
3.8%

Most frequent character per block

None
ValueCountFrequency (%)
· 26
100.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
비 19
 
4.1%
기 18
 
3.9%
공 14
 
3.0%
조 11
 
2.4%
경 11
 
2.4%
자 10
 
2.2%
가 9
 
2.0%
계 9
 
2.0%
장 9
 
2.0%
리 9
 
2.0%
Other values (148) 342
74.2%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
16
84.2%
/ 3
 
15.8%

Missing values

2023-12-12T17:49:55.403471image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T17:49:55.463874image/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

분야명중분류명칭
0환경/안전관리위생
1전기/전자광학
2섬유섬유제조
3섬유섬유가공
4공통/기초사무사무영어
5경영/회계/사무경영지원
6경영/회계/사무회계
7경영/회계/사무안내·고객서비스
8경영/회계/사무비서·사무보조
9경영/회계/사무주택관리 및 경비
분야명중분류명칭
102농림/해양·수산/광업동·식물관리
103공통/기초사무외국어
104공통/기초사무한글/한자
105공통/기초사무기초사무
106공통/기초사무특수분야
107목재/가구/공예기타
108금융/보험금융
109전기/전자의공
110공통/기초사무수리능력
111인쇄·출판/디자인서비스·경험디자인