Overview

Dataset statistics

Number of variables7
Number of observations28
Missing cells81
Missing cells (%)41.3%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.7 KiB
Average record size in memory60.7 B

Variable types

Text6
Categorical1

Dataset

Description중소기업의 신규 유망사업기회 발굴을 지원하는 유망아이템지식베이스시스템의 데이터 테이블
Author한국과학기술정보연구원
URLhttps://www.data.go.kr/data/15072198/fileData.do

Alerts

시스템명 has constant value ""Constant
개방목록명 has constant value ""Constant
설명 has constant value ""Constant
DB명 has constant value ""Constant
시스템명 has 27 (96.4%) missing valuesMissing
개방목록명 has 27 (96.4%) missing valuesMissing
설명 has 27 (96.4%) missing valuesMissing
영문 테이블명 has unique valuesUnique
한글 테이블명 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 14:40:54.945317
Analysis finished2023-12-12 14:40:55.666205
Duration0.72 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

시스템명
Text

CONSTANT  MISSING 

Distinct1
Distinct (%)100.0%
Missing27
Missing (%)96.4%
Memory size356.0 B
2023-12-12T23:40:55.775012image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length13
Median length13
Mean length13
Min length13

Characters and Unicode

Total characters13
Distinct characters10
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

Unique1 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row유망아이템지식베이스시스템
ValueCountFrequency (%)
유망아이템지식베이스시스템 1
100.0%
2023-12-12T23:40:56.062116image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
이 2
15.4%
템 2
15.4%
스 2
15.4%
유 1
7.7%
망 1
7.7%
아 1
7.7%
지 1
7.7%
식 1
7.7%
베 1
7.7%
시 1
7.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 13
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 2
15.4%
템 2
15.4%
스 2
15.4%
유 1
7.7%
망 1
7.7%
아 1
7.7%
지 1
7.7%
식 1
7.7%
베 1
7.7%
시 1
7.7%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 13
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 2
15.4%
템 2
15.4%
스 2
15.4%
유 1
7.7%
망 1
7.7%
아 1
7.7%
지 1
7.7%
식 1
7.7%
베 1
7.7%
시 1
7.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 13
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 2
15.4%
템 2
15.4%
스 2
15.4%
유 1
7.7%
망 1
7.7%
아 1
7.7%
지 1
7.7%
식 1
7.7%
베 1
7.7%
시 1
7.7%

개방목록명
Text

CONSTANT  MISSING 

Distinct1
Distinct (%)100.0%
Missing27
Missing (%)96.4%
Memory size356.0 B
2023-12-12T23:40:56.203922image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length20
Median length20
Mean length20
Min length20

Characters and Unicode

Total characters20
Distinct characters15
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row유망아이템지식베이스시스템 데이터테이블
ValueCountFrequency (%)
유망아이템지식베이스시스템 1
50.0%
데이터테이블 1
50.0%
2023-12-12T23:40:56.468437image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
이 4
20.0%
템 2
 
10.0%
스 2
 
10.0%
유 1
 
5.0%
망 1
 
5.0%
아 1
 
5.0%
지 1
 
5.0%
식 1
 
5.0%
베 1
 
5.0%
시 1
 
5.0%
Other values (5) 5
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 19
95.0%
Space Separator 1
 
5.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 4
21.1%
템 2
10.5%
스 2
10.5%
유 1
 
5.3%
망 1
 
5.3%
아 1
 
5.3%
지 1
 
5.3%
식 1
 
5.3%
베 1
 
5.3%
시 1
 
5.3%
Other values (4) 4
21.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 19
95.0%
Common 1
 
5.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 4
21.1%
템 2
10.5%
스 2
10.5%
유 1
 
5.3%
망 1
 
5.3%
아 1
 
5.3%
지 1
 
5.3%
식 1
 
5.3%
베 1
 
5.3%
시 1
 
5.3%
Other values (4) 4
21.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 19
95.0%
ASCII 1
 
5.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 4
21.1%
템 2
10.5%
스 2
10.5%
유 1
 
5.3%
망 1
 
5.3%
아 1
 
5.3%
지 1
 
5.3%
식 1
 
5.3%
베 1
 
5.3%
시 1
 
5.3%
Other values (4) 4
21.1%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

설명
Text

CONSTANT  MISSING 

Distinct1
Distinct (%)100.0%
Missing27
Missing (%)96.4%
Memory size356.0 B
2023-12-12T23:40:56.633593image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length47
Median length47
Mean length47
Min length47

Characters and Unicode

Total characters47
Distinct characters30
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row중소기업의 신규 유망사업기회 발굴을 지원하는 유망아이템지식베이스시스템의 데이터 테이블
ValueCountFrequency (%)
중소기업의 1
12.5%
신규 1
12.5%
유망사업기회 1
12.5%
발굴을 1
12.5%
지원하는 1
12.5%
유망아이템지식베이스시스템의 1
12.5%
데이터 1
12.5%
테이블 1
12.5%
2023-12-12T23:40:56.906446image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
7
 
14.9%
이 4
 
8.5%
지 2
 
4.3%
유 2
 
4.3%
템 2
 
4.3%
스 2
 
4.3%
망 2
 
4.3%
의 2
 
4.3%
업 2
 
4.3%
기 2
 
4.3%
Other values (20) 20
42.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 40
85.1%
Space Separator 7
 
14.9%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 4
 
10.0%
지 2
 
5.0%
유 2
 
5.0%
템 2
 
5.0%
스 2
 
5.0%
망 2
 
5.0%
의 2
 
5.0%
업 2
 
5.0%
기 2
 
5.0%
터 1
 
2.5%
Other values (19) 19
47.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
7
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 40
85.1%
Common 7
 
14.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 4
 
10.0%
지 2
 
5.0%
유 2
 
5.0%
템 2
 
5.0%
스 2
 
5.0%
망 2
 
5.0%
의 2
 
5.0%
업 2
 
5.0%
기 2
 
5.0%
터 1
 
2.5%
Other values (19) 19
47.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
7
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 40
85.1%
ASCII 7
 
14.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
7
100.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 4
 
10.0%
지 2
 
5.0%
유 2
 
5.0%
템 2
 
5.0%
스 2
 
5.0%
망 2
 
5.0%
의 2
 
5.0%
업 2
 
5.0%
기 2
 
5.0%
터 1
 
2.5%
Other values (19) 19
47.5%

DB명
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size356.0 B
alps_data
28 

Length

Max length9
Median length9
Mean length9
Min length9

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
alps_data 28
100.0%

Length

2023-12-12T23:40:57.017202image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T23:40:57.108026image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
alps_data 28
100.0%

영문 테이블명
Text

UNIQUE 

Distinct28
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size356.0 B
2023-12-12T23:40:57.261253image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length21
Median length16
Mean length13.392857
Min length4

Characters and Unicode

Total characters375
Distinct characters37
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique28 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowhotitemterm
2nd rowhotitemmonth
3rd rowhotitem
4th rowcategoryinduyear
5th rowcategoryinduweek
ValueCountFrequency (%)
hotitemterm 1
 
3.6%
hotitemmonth 1
 
3.6%
uitem_market_analysis 1
 
3.6%
uitem_master 1
 
3.6%
uitem_referer_log 1
 
3.6%
uitem_sort 1
 
3.6%
uitem_summary 1
 
3.6%
uitem_technology 1
 
3.6%
uitem_vc 1
 
3.6%
uitem_vc_code_kor 1
 
3.6%
Other values (18) 18
64.3%
2023-12-12T23:40:57.590013image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
t 48
12.8%
e 47
 
12.5%
m 29
 
7.7%
i 25
 
6.7%
r 25
 
6.7%
o 20
 
5.3%
_ 19
 
5.1%
u 16
 
4.3%
a 14
 
3.7%
n 14
 
3.7%
Other values (27) 118
31.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 305
81.3%
Uppercase Letter 49
 
13.1%
Connector Punctuation 19
 
5.1%
Decimal Number 2
 
0.5%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
t 48
15.7%
e 47
15.4%
m 29
9.5%
i 25
8.2%
r 25
8.2%
o 20
 
6.6%
u 16
 
5.2%
a 14
 
4.6%
n 14
 
4.6%
y 13
 
4.3%
Other values (10) 54
17.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 7
14.3%
T 6
12.2%
I 6
12.2%
M 5
10.2%
U 4
8.2%
C 4
8.2%
V 3
6.1%
O 3
6.1%
N 3
6.1%
D 3
6.1%
Other values (5) 5
10.2%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 19
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
6 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 354
94.4%
Common 21
 
5.6%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
t 48
13.6%
e 47
13.3%
m 29
 
8.2%
i 25
 
7.1%
r 25
 
7.1%
o 20
 
5.6%
u 16
 
4.5%
a 14
 
4.0%
n 14
 
4.0%
y 13
 
3.7%
Other values (25) 103
29.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
_ 19
90.5%
6 2
 
9.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 375
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
t 48
12.8%
e 47
 
12.5%
m 29
 
7.7%
i 25
 
6.7%
r 25
 
6.7%
o 20
 
5.3%
_ 19
 
5.1%
u 16
 
4.3%
a 14
 
3.7%
n 14
 
3.7%
Other values (27) 118
31.5%

한글 테이블명
Text

UNIQUE 

Distinct28
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size356.0 B
2023-12-12T23:40:57.775080image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length23
Median length20
Mean length14.642857
Min length7

Characters and Unicode

Total characters410
Distinct characters92
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

Unique28 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row이슈 아이템 월간 통계 누적 정보
2nd row이슈 아이템 월간
3rd row이슈 아이템 기본
4th row이슈 아이템 산업분류별 년간 아이템 분포
5th row이슈 아이템 산업분류별 주간 아이템 분포
ValueCountFrequency (%)
아이템 19
18.3%
이슈 14
 
13.5%
유망아이템 8
 
7.7%
주간 5
 
4.8%
월간 5
 
4.8%
정보 4
 
3.8%
트렌드 4
 
3.8%
벤처캐피탈 3
 
2.9%
투자동향 3
 
2.9%
산업분류별 3
 
2.9%
Other values (30) 36
34.6%
2023-12-12T23:40:58.131783image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
76
18.5%
이 42
 
10.2%
아 28
 
6.8%
템 28
 
6.8%
간 17
 
4.1%
슈 14
 
3.4%
분 12
 
2.9%
유 10
 
2.4%
망 9
 
2.2%
정 7
 
1.7%
Other values (82) 167
40.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 290
70.7%
Space Separator 76
 
18.5%
Lowercase Letter 21
 
5.1%
Uppercase Letter 11
 
2.7%
Open Punctuation 4
 
1.0%
Close Punctuation 4
 
1.0%
Decimal Number 2
 
0.5%
Other Punctuation 1
 
0.2%
Dash Punctuation 1
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 42
 
14.5%
아 28
 
9.7%
템 28
 
9.7%
간 17
 
5.9%
슈 14
 
4.8%
분 12
 
4.1%
유 10
 
3.4%
망 9
 
3.1%
정 7
 
2.4%
류 7
 
2.4%
Other values (55) 116
40.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
s 2
9.5%
o 2
9.5%
h 2
9.5%
g 2
9.5%
n 2
9.5%
e 2
9.5%
t 2
9.5%
u 2
9.5%
i 1
 
4.8%
l 1
 
4.8%
Other values (3) 3
14.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
T 4
36.4%
M 1
 
9.1%
A 1
 
9.1%
S 1
 
9.1%
E 1
 
9.1%
R 1
 
9.1%
I 1
 
9.1%
F 1
 
9.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
76
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 4
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 4
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
6 2
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
〃 1
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 290
70.7%
Common 88
 
21.5%
Latin 32
 
7.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 42
 
14.5%
아 28
 
9.7%
템 28
 
9.7%
간 17
 
5.9%
슈 14
 
4.8%
분 12
 
4.1%
유 10
 
3.4%
망 9
 
3.1%
정 7
 
2.4%
류 7
 
2.4%
Other values (55) 116
40.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
T 4
 
12.5%
s 2
 
6.2%
o 2
 
6.2%
h 2
 
6.2%
g 2
 
6.2%
n 2
 
6.2%
e 2
 
6.2%
t 2
 
6.2%
u 2
 
6.2%
i 1
 
3.1%
Other values (11) 11
34.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
76
86.4%
( 4
 
4.5%
) 4
 
4.5%
6 2
 
2.3%
〃 1
 
1.1%
- 1
 
1.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 290
70.7%
ASCII 119
29.0%
None 1
 
0.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
76
63.9%
( 4
 
3.4%
) 4
 
3.4%
T 4
 
3.4%
s 2
 
1.7%
o 2
 
1.7%
h 2
 
1.7%
g 2
 
1.7%
n 2
 
1.7%
e 2
 
1.7%
Other values (16) 19
 
16.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 42
 
14.5%
아 28
 
9.7%
템 28
 
9.7%
간 17
 
5.9%
슈 14
 
4.8%
분 12
 
4.1%
유 10
 
3.4%
망 9
 
3.1%
정 7
 
2.4%
류 7
 
2.4%
Other values (55) 116
40.0%
None
ValueCountFrequency (%)
〃 1
100.0%

한글 컬럼명
Text

Distinct20
Distinct (%)71.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size356.0 B
2023-12-12T23:40:58.474926image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length926
Median length235
Mean length150.67857
Min length2

Characters and Unicode

Total characters4219
Distinct characters202
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique16 ?
Unique (%)57.1%

Sample

1st row외래키, 년월정보(YYYYMM), 빈도수, 해당기간총문서수
2nd row외래키, 빈도수, 빈도수비율, 만켄달지수, 증감률
3rd row고유키, 아이템명, 산업분류, 6T분류
4th row카테고리명, 빈도수, 분표비율
5th row카테고리명, 빈도수, 분포비율
ValueCountFrequency (%)
빈도수 13
 
3.0%
고유번호 9
 
2.1%
외래키 8
 
1.9%
카테고리명 5
 
1.2%
년월일정보(yyyymmdd 4
 
0.9%
서브내용 3
 
0.7%
메인내용 3
 
0.7%
출저 3
 
0.7%
빈도수비율 3
 
0.7%
분포비율 3
 
0.7%
Other values (365) 376
87.4%
2023-12-12T23:40:59.015512image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
, 402
 
9.5%
402
 
9.5%
기 188
 
4.5%
업 141
 
3.3%
내 113
 
2.7%
국 77
 
1.8%
용 76
 
1.8%
이 75
 
1.8%
해 74
 
1.8%
) 71
 
1.7%
Other values (192) 2600
61.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2856
67.7%
Other Punctuation 402
 
9.5%
Space Separator 402
 
9.5%
Decimal Number 261
 
6.2%
Uppercase Letter 85
 
2.0%
Close Punctuation 71
 
1.7%
Open Punctuation 71
 
1.7%
Connector Punctuation 60
 
1.4%
Lowercase Letter 11
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 188
 
6.6%
업 141
 
4.9%
내 113
 
4.0%
국 77
 
2.7%
용 76
 
2.7%
이 75
 
2.6%
해 74
 
2.6%
외 68
 
2.4%
분 65
 
2.3%
위 61
 
2.1%
Other values (159) 1918
67.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
Y 20
23.5%
M 11
12.9%
D 10
11.8%
R 9
10.6%
L 8
 
9.4%
U 7
 
8.2%
C 5
 
5.9%
I 4
 
4.7%
T 2
 
2.4%
E 2
 
2.4%
Other values (5) 7
 
8.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 70
26.8%
2 68
26.1%
3 64
24.5%
4 23
 
8.8%
5 18
 
6.9%
6 6
 
2.3%
8 4
 
1.5%
7 4
 
1.5%
0 2
 
0.8%
9 2
 
0.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
x 6
54.5%
y 4
36.4%
p 1
 
9.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 402
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
402
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 71
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 71
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 60
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2856
67.7%
Common 1267
30.0%
Latin 96
 
2.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 188
 
6.6%
업 141
 
4.9%
내 113
 
4.0%
국 77
 
2.7%
용 76
 
2.7%
이 75
 
2.6%
해 74
 
2.6%
외 68
 
2.4%
분 65
 
2.3%
위 61
 
2.1%
Other values (159) 1918
67.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
Y 20
20.8%
M 11
11.5%
D 10
10.4%
R 9
9.4%
L 8
 
8.3%
U 7
 
7.3%
x 6
 
6.2%
C 5
 
5.2%
y 4
 
4.2%
I 4
 
4.2%
Other values (8) 12
12.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
, 402
31.7%
402
31.7%
) 71
 
5.6%
( 71
 
5.6%
1 70
 
5.5%
2 68
 
5.4%
3 64
 
5.1%
_ 60
 
4.7%
4 23
 
1.8%
5 18
 
1.4%
Other values (5) 18
 
1.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2856
67.7%
ASCII 1363
32.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
, 402
29.5%
402
29.5%
) 71
 
5.2%
( 71
 
5.2%
1 70
 
5.1%
2 68
 
5.0%
3 64
 
4.7%
_ 60
 
4.4%
4 23
 
1.7%
Y 20
 
1.5%
Other values (23) 112
 
8.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 188
 
6.6%
업 141
 
4.9%
내 113
 
4.0%
국 77
 
2.7%
용 76
 
2.7%
이 75
 
2.6%
해 74
 
2.6%
외 68
 
2.4%
분 65
 
2.3%
위 61
 
2.1%
Other values (159) 1918
67.2%

Correlations

2023-12-12T23:40:59.124925image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
영문 테이블명한글 테이블명한글 컬럼명
영문 테이블명1.0001.0001.000
한글 테이블명1.0001.0001.000
한글 컬럼명1.0001.0001.000

Missing values

2023-12-12T23:40:55.413615image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T23:40:55.516809image/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.
2023-12-12T23:40:55.607574image/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

시스템명개방목록명설명DB명영문 테이블명한글 테이블명한글 컬럼명
0유망아이템지식베이스시스템유망아이템지식베이스시스템 데이터테이블중소기업의 신규 유망사업기회 발굴을 지원하는 유망아이템지식베이스시스템의 데이터 테이블alps_datahotitemterm이슈 아이템 월간 통계 누적 정보외래키, 년월정보(YYYYMM), 빈도수, 해당기간총문서수
1<NA><NA><NA>alps_datahotitemmonth이슈 아이템 월간외래키, 빈도수, 빈도수비율, 만켄달지수, 증감률
2<NA><NA><NA>alps_datahotitem이슈 아이템 기본고유키, 아이템명, 산업분류, 6T분류
3<NA><NA><NA>alps_datacategoryinduyear이슈 아이템 산업분류별 년간 아이템 분포카테고리명, 빈도수, 분표비율
4<NA><NA><NA>alps_datacategoryinduweek이슈 아이템 산업분류별 주간 아이템 분포카테고리명, 빈도수, 분포비율
5<NA><NA><NA>alps_datacategoryindumonth이슈 아이템 산업분류별 월간 아이템 분포카테고리명, 빈도수, 분표비율
6<NA><NA><NA>alps_datacategory6tyear이슈 아이템 6T 분류별 월간 아이템카테고리명, 빈도수, 분포비율
7<NA><NA><NA>alps_datacategory6tmonth이슈 아이템 6T 분류별 주간 아이템카테고리명, 빈도수, 분포비율
8<NA><NA><NA>alps_dataUITEM_HIDDEN유망아이템 서비스 여부아이템고유번호, 서비스여부
9<NA><NA><NA>alps_datauitem_future유망아이템 Future Insights고유번호, 메인내용, 서브내용, 출저, 메인내용, 서브내용, 출저, 메인내용, 서브내용, 출저, (단기)시장성장성, (단기)시장집중도, (단기)매출이익가능성, (단기)위험분산도, (단기)업계의재구축가능성, (단기)특별한사회적상황, (단기)시장혁신성, (단기)기술전망성, (단기)권리안정성, (단기)사업화투자가능성, (단기)기술사업화환경, (단기)산업진입용이성, (단기)시장매력도, (단기)기술적합성, 사업성평가내용, 사업성평가서브내용
시스템명개방목록명설명DB명영문 테이블명한글 테이블명한글 컬럼명
18<NA><NA><NA>alps_dataUITEM_VC_NATION_TEMP벤처캐피탈 투자동향 국가국가
19<NA><NA><NA>alps_dataUITEM_VC_CODE_KOR벤처캐피탈 투자동향 분류분류코드, 대분류코드, 대분류명, 중분류코드, 중분류명, 소분류코드, 소분류명, 소소분류코드, 소소분류명, 사용여부, 기타, 설명
20<NA><NA><NA>alps_dataUITEM_VC벤처캐피탈 투자동향고유번호, 날짜, 총투자금액(백만달러), 밴처캐피탈, CIQID, EXCELCOMID, 투자받은회사, 산업분류(1레벨)명, 산업분류(1레벨)코드, 산업분류(2레벨)명, 산업분류(2레벨)코드, 산업분류(3레벨)명, 산업분류(4레벨)명, 산업분류(4레벨)코드, 산업분류풀코드, 국가
21<NA><NA><NA>alps_datauitem_technology유망아이템 Technology고유번호, 기술우위상위기관머리글, 기술우위상위기관(1)한국, 기술우위상위기관(1)미국, 기술우위상위기관(1)일본, 기술우위상위기관(1)중국, 기술우위상위기관(1)유럽, 기술우위상위기관(2)한국, 기술우위상위기관(2)미국, 기술우위상위기관(2)일본, 기술우위상위기관(2)중국, 기술우위상위기관(2)유럽, 기술우위상위기관(3)한국, 기술우위상위기관(3)미국, 기술우위상위기관(3)일본, 기술우위상위기관(3)중국, 기술우위상위기관(3)유럽, 기술우위상위기관(4)한국, 기술우위상위기관(4)미국, 기술우위상위기관(4)일본, 기술우위상위기관(4)중국, 기술우위상위기관(4)유럽, 기술우위상위기관(5)한국, 기술우위상위기관(5)미국, 기술우위상위기관(5)일본, 기술우위상위기관(5)중국, 기술우위상위기관(5)유럽, 기술우위상위가관내용, 기술우위상위기관서브내용, 기술우위상위기관출저, 최신기술동향이미지1, 최신기술동향이미지1출저, 최신기술동향이미지2, 최신기술동향이미지2출저, 최신기술동향이미지3, 최신기술동향이미지3출저, 제품개발트렌드기술명1, 제품개발트렌드점수1, 제품개발트렌드기술명2, 제품개발트렌드점수2, 제품개발트렌드기술명3, 제품개발트렌드점수3, 제품개발트렌드기술명4, 제품개발트렌드점수4, 제품개발트렌드기술명5, 제품개발트렌드점수5, 제품개발트렌드기술명6, 제품개발트렌드점수6, 제품개발트렌드기술명7, 제품개발트렌드점수7, 제품개발트렌드기술명8, 제품개발트렌드점수8, 제품개발트렌드내용, 제품개발트렌드서브내용, 제품개발트렌드출저
22<NA><NA><NA>alps_datauitem_summary유망아이템 개요고유번호, 소개머리글, 소개이미지, 소개이미지출저, 소개내용, 소개서브내용, 소개출저, 활용분야머리글, 활용분야1, 활용분야2, 활용분야3, 활용분야4, 활용분야5, 활용분야6, 활용분야7, 활용분야8, 활용분야9, 활용분야10, 활용분야이미지, 활용분야이미지출저, 활용분야내용, 활용분야서브내용, 활용분야출저, 구성요소머리글, 구성요소이미지, 구성요소이미지출저, 구성요소내용, 구성요소서브내용, 구성요소출저
23<NA><NA><NA>alps_datauitem_sort유망아이템 정렬순서 〃고유번호, 아이템우선순위
24<NA><NA><NA>alps_datauitem_referer_log유입결로 로그유입URL, 유입Ip, 등록일자
25<NA><NA><NA>alps_datauitem_master유망아이템-MASTER아이템번호, 고유번호, 아이템명, 대표이미지, 산업분류(1), 산업분류(2), 6T분류, 이슈아이템(1), 이슈아이템(2), 이슈아이템(3), 이슈아이템(4), 이슈아이템(5), 등록일자, 등록자, 수정일자, 수정자, 서비스여부, 아이템우선순위, 조회수, 선정연도, 메모, 표준산업분류, 메인노출
26<NA><NA><NA>alps_datauitem_market_analysis유망아이템 시장분석고유번호, 해외시장규모시작년도, 해외시장규모시작시장규모, 해외시장규모종료년도, 해외시장규모종료시장규모, 해외시장성장률(CAGR), 해외시장전망내용, 해외시장전망서브내용, 해외시장전망출저, 해외시장점유율회사명1, 해외시장점유율점유율1, 해외시장점유율회사명2, 해외시장점유율점유율2, 해외시장점유율회사명3, 해외시장점유율점유율3, 해외시장점유율회사명4, 해외시장점유율점유율4, 해외시장점유율회사명5, 해외시장점유율점유율5, 해외시장경쟁현황내용, 해외시장경쟁현황서브내용, 해외시장경쟁현황출저, 국내시장규모시작년도, 국내시장규모시작시장규모, 국내시장규모종료년도, 국내시장규모종료시장규모, 국내시장성장률(CAGR), 국내시장규모내용, 국내시장규모서브내용, 국내시장규모출저, 국내시장점유율회사명1, 국내시장점유율점유율1, 국내시장점유율회사명2, 국내시장점유율점유율2, 국내시장점유율회사명3, 국내시장점유율점유율3, 국내시장점유율회사명4, 국내시장점유율점유율4, 국내시장점유율회사명5, 국내시장점유율점유율5, 국내시장경재현황내용, 국내시장경재현황서브내용, 국내시장경재현황출저, 해당산업분야1(y축), 해당산업분야이익률1(y축), 해당산업분야2(y축), 해당산업분야이익률2(y축), 해당산업기업1(x축), 해당산업기업이익률1(x축), 해당산업기업2(x축), 해당산업기업이익률2(x축), 해당산업기업3(x축), 해당산업기업이익률3(x축), 투자수익성내용, 투자수익성서브내용, 투자수익성출저
27<NA><NA><NA>alps_datauitem_industry유망아이템 산업분석고유번호, 산업생태계아이템명, 산업생태계전방산업, 산업생태계아이템내용, 산업생태계후방산업, 산업생태계내용, 산업생태계서브내용, 산업생태계출저, 공급망1, 주요제품1, 중소기업주요참여영역1, 사용여부1, 공급망2, 주요제품2, 중소기업주요참여영역2, 사용여부2, 공급망3, 주요제품3, 중소기업주요참여영역3, 사용여부3, 공급망4, 주요제품4, 중소기업주요참여영역4, 사용여부4, 공급망5, 주요제품5, 중소기업주요참여영역5, 사용여부5, 유망산업영역내용, 유망산업영역서브내용, 유망산업영역출저, 진입스템1, 진입스템2, 진입스템3, 진입스템4, 진입스템5, 진입스템6, 진입스템7, 진입스템8, 진입스템9, 진입스템10, 환경특성아이템명, 환경특성정치적, 환경특성경제적, 환경특성기술적, 환경특성사회적, 환경특성출저, 성장요인내용, 저해요인내용, 성장요인서브내용, 저해요인서브내용, 성장, 저해출저, 신규기업의사업화가능성, 산업의수명주기, 메트릭스내용, 메트릭스서브내용, 메트릭스출저