Overview

Dataset statistics

Number of variables12
Number of observations69
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory6.6 KiB
Average record size in memory97.9 B

Variable types

Categorical6
Text6

Dataset

Description개인정보 보호법 제32조(개인정보파일의 등록 및 공개)에 따라 전라남도(도청)에서 취급중인 개인정보파일 현황입니다.
Author전라남도
URLhttps://www.data.go.kr/data/15105905/fileData.do

Alerts

개인정보파일을 운용하는 공공기관의 명칭 has constant value ""Constant
개인정보의 처리방법 is highly overall correlated with 개인정보를 통상적 또는 반복적으로 제공하는 경우 제공받는자High correlation
개인정보를 통상적 또는 반복적으로 제공하는 경우 제공받는자 is highly overall correlated with 개인정보의 처리방법 and 1 other fieldsHigh correlation
개인정보파일에서 열람을 제한하거나 거절할 수 있는 개인정보의 범위 및 그 사유 is highly overall correlated with 개인정보를 통상적 또는 반복적으로 제공하는 경우 제공받는자High correlation
개인정보를 통상적 또는 반복적으로 제공하는 경우 제공받는자 is highly imbalanced (83.7%)Imbalance

Reproduction

Analysis started2023-12-12 07:13:42.776980
Analysis finished2023-12-12 07:13:44.143132
Duration1.37 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

개인정보파일을 운용하는 공공기관의 명칭
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size684.0 B
전라남도
69 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
전라남도 69
100.0%

Length

2023-12-12T16:13:44.193697image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T16:13:44.268287image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
전라남도 69
100.0%

개인정보파일의 명칭
Text

Distinct68
Distinct (%)98.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size684.0 B
2023-12-12T16:13:44.426296image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length36
Median length20
Mean length13.101449
Min length4

Characters and Unicode

Total characters904
Distinct characters181
Distinct categories6 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique67 ?
Unique (%)97.1%

Sample

1st row감사자문위원회 위원 현황
2nd row공직자윤리위원회 위원명단
3rd row공직자윤리위원회 정보관리
4th row민관합동감찰 민간전문 감사관 현황
5th row전라남도 도민감사관 현황
ValueCountFrequency (%)
관리 14
 
7.6%
현황 6
 
3.3%
정보관리 5
 
2.7%
및 4
 
2.2%
등록정보 4
 
2.2%
전라남도 3
 
1.6%
자격증 3
 
1.6%
문화재 3
 
1.6%
등록내역 2
 
1.1%
민원 2
 
1.1%
Other values (121) 138
75.0%
2023-12-12T16:13:44.746478image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
115
 
12.7%
리 36
 
4.0%
관 34
 
3.8%
정 29
 
3.2%
보 26
 
2.9%
사 25
 
2.8%
원 21
 
2.3%
자 20
 
2.2%
지 19
 
2.1%
업 17
 
1.9%
Other values (171) 562
62.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 773
85.5%
Space Separator 115
 
12.7%
Close Punctuation 5
 
0.6%
Open Punctuation 5
 
0.6%
Decimal Number 4
 
0.4%
Uppercase Letter 2
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
리 36
 
4.7%
관 34
 
4.4%
정 29
 
3.8%
보 26
 
3.4%
사 25
 
3.2%
원 21
 
2.7%
자 20
 
2.6%
지 19
 
2.5%
업 17
 
2.2%
민 16
 
2.1%
Other values (164) 530
68.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 3
75.0%
0 1
 
25.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 1
50.0%
P 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
115
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 5
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 5
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 773
85.5%
Common 129
 
14.3%
Latin 2
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
리 36
 
4.7%
관 34
 
4.4%
정 29
 
3.8%
보 26
 
3.4%
사 25
 
3.2%
원 21
 
2.7%
자 20
 
2.6%
지 19
 
2.5%
업 17
 
2.2%
민 16
 
2.1%
Other values (164) 530
68.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
115
89.1%
) 5
 
3.9%
( 5
 
3.9%
2 3
 
2.3%
0 1
 
0.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 1
50.0%
P 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 773
85.5%
ASCII 131
 
14.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
115
87.8%
) 5
 
3.8%
( 5
 
3.8%
2 3
 
2.3%
0 1
 
0.8%
C 1
 
0.8%
P 1
 
0.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
리 36
 
4.7%
관 34
 
4.4%
정 29
 
3.8%
보 26
 
3.4%
사 25
 
3.2%
원 21
 
2.7%
자 20
 
2.6%
지 19
 
2.5%
업 17
 
2.2%
민 16
 
2.1%
Other values (164) 530
68.6%

부서명
Categorical

Distinct24
Distinct (%)34.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size684.0 B
감사관실
7 
도민행복소통실
7 
문화자원과
5 
농업정책과
5 
동부지역본부 산림보전과
5 
Other values (19)
40 

Length

Max length12
Median length8
Mean length5.6811594
Min length3

Unique

Unique8 ?
Unique (%)11.6%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
감사관실 7
 
10.1%
도민행복소통실 7
 
10.1%
문화자원과 5
 
7.2%
농업정책과 5
 
7.2%
동부지역본부 산림보전과 5
 
7.2%
식품의약과 4
 
5.8%
법무담당관실 4
 
5.8%
대변인실 4
 
5.8%
도로교통과 3
 
4.3%
세정과 3
 
4.3%
Other values (14) 22
31.9%

Length

2023-12-12T16:13:44.916859image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
감사관실 7
 
9.5%
도민행복소통실 7
 
9.5%
문화자원과 5
 
6.8%
농업정책과 5
 
6.8%
동부지역본부 5
 
6.8%
산림보전과 5
 
6.8%
식품의약과 4
 
5.4%
법무담당관실 4
 
5.4%
대변인실 4
 
5.4%
회계과 3
 
4.1%
Other values (15) 25
33.8%

담당자
Text

Distinct53
Distinct (%)76.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size684.0 B
2023-12-12T16:13:45.243319image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length13
Median length3
Mean length3.115942
Min length2

Characters and Unicode

Total characters215
Distinct characters76
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique39 ?
Unique (%)56.5%

Sample

1st row김희연
2nd row장석규
3rd row장석규
4th row김태관
5th row김세근
ValueCountFrequency (%)
위영초 3
 
4.2%
김세근 3
 
4.2%
이상석 3
 
4.2%
양현 2
 
2.8%
국현채 2
 
2.8%
장석규 2
 
2.8%
강병화 2
 
2.8%
정은재 2
 
2.8%
이정각 2
 
2.8%
이주은 2
 
2.8%
Other values (43) 48
67.6%
2023-12-12T16:13:45.647686image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
김 17
 
7.9%
이 16
 
7.4%
정 8
 
3.7%
은 7
 
3.3%
영 7
 
3.3%
희 6
 
2.8%
석 6
 
2.8%
박 6
 
2.8%
양 5
 
2.3%
강 5
 
2.3%
Other values (66) 132
61.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 211
98.1%
Space Separator 2
 
0.9%
Other Punctuation 2
 
0.9%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
김 17
 
8.1%
이 16
 
7.6%
정 8
 
3.8%
은 7
 
3.3%
영 7
 
3.3%
희 6
 
2.8%
석 6
 
2.8%
박 6
 
2.8%
양 5
 
2.4%
강 5
 
2.4%
Other values (64) 128
60.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 211
98.1%
Common 4
 
1.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 17
 
8.1%
이 16
 
7.6%
정 8
 
3.8%
은 7
 
3.3%
영 7
 
3.3%
희 6
 
2.8%
석 6
 
2.8%
박 6
 
2.8%
양 5
 
2.4%
강 5
 
2.4%
Other values (64) 128
60.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
2
50.0%
, 2
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 211
98.1%
ASCII 4
 
1.9%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 17
 
8.1%
이 16
 
7.6%
정 8
 
3.8%
은 7
 
3.3%
영 7
 
3.3%
희 6
 
2.8%
석 6
 
2.8%
박 6
 
2.8%
양 5
 
2.4%
강 5
 
2.4%
Other values (64) 128
60.7%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
2
50.0%
, 2
50.0%

개인정보파일의 운영 근거
Text

Distinct63
Distinct (%)91.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size684.0 B
2023-12-12T16:13:45.931539image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length64
Median length40
Mean length23.246377
Min length4

Characters and Unicode

Total characters1604
Distinct characters185
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique58 ?
Unique (%)84.1%

Sample

1st row감사자문위원회 운영에 관한 조례
2nd row전라남도 공직자윤리위원회 구성 및 운영에 관한 조례
3rd row공직자윤리법 제9조
4th row개인정보 수집 관련 본인 동의
5th row전라남도 도민감사관 등의 운영에 관한 조례
ValueCountFrequency (%)
및 15
 
4.9%
관한 14
 
4.5%
동의 10
 
3.2%
시행령 9
 
2.9%
전라남도 9
 
2.9%
조례 8
 
2.6%
시행규칙 6
 
1.9%
규칙 4
 
1.3%
제7조 4
 
1.3%
제34조 4
 
1.3%
Other values (179) 226
73.1%
2023-12-12T16:13:46.410424image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
240
 
15.0%
조 87
 
5.4%
제 82
 
5.1%
법 62
 
3.9%
관 43
 
2.7%
의 40
 
2.5%
정 37
 
2.3%
2 27
 
1.7%
행 27
 
1.7%
1 25
 
1.6%
Other values (175) 934
58.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1179
73.5%
Space Separator 240
 
15.0%
Decimal Number 157
 
9.8%
Open Punctuation 9
 
0.6%
Close Punctuation 9
 
0.6%
Math Symbol 5
 
0.3%
Other Punctuation 5
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
조 87
 
7.4%
제 82
 
7.0%
법 62
 
5.3%
관 43
 
3.6%
의 40
 
3.4%
정 37
 
3.1%
행 27
 
2.3%
한 25
 
2.1%
보 25
 
2.1%
에 24
 
2.0%
Other values (158) 727
61.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 27
17.2%
1 25
15.9%
3 25
15.9%
4 25
15.9%
6 12
7.6%
9 12
7.6%
5 11
7.0%
7 10
 
6.4%
8 7
 
4.5%
0 3
 
1.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 2
40.0%
: 2
40.0%
· 1
20.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
240
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 9
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 9
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 5
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1179
73.5%
Common 425
 
26.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
조 87
 
7.4%
제 82
 
7.0%
법 62
 
5.3%
관 43
 
3.6%
의 40
 
3.4%
정 37
 
3.1%
행 27
 
2.3%
한 25
 
2.1%
보 25
 
2.1%
에 24
 
2.0%
Other values (158) 727
61.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
240
56.5%
2 27
 
6.4%
1 25
 
5.9%
3 25
 
5.9%
4 25
 
5.9%
6 12
 
2.8%
9 12
 
2.8%
5 11
 
2.6%
7 10
 
2.4%
( 9
 
2.1%
Other values (7) 29
 
6.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1179
73.5%
ASCII 424
 
26.4%
None 1
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
240
56.6%
2 27
 
6.4%
1 25
 
5.9%
3 25
 
5.9%
4 25
 
5.9%
6 12
 
2.8%
9 12
 
2.8%
5 11
 
2.6%
7 10
 
2.4%
( 9
 
2.1%
Other values (6) 28
 
6.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
조 87
 
7.4%
제 82
 
7.0%
법 62
 
5.3%
관 43
 
3.6%
의 40
 
3.4%
정 37
 
3.1%
행 27
 
2.3%
한 25
 
2.1%
보 25
 
2.1%
에 24
 
2.0%
Other values (158) 727
61.7%
None
ValueCountFrequency (%)
· 1
100.0%

개인정보파일의 운영 목적
Text

Distinct62
Distinct (%)89.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size684.0 B
2023-12-12T16:13:46.780246image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length46
Median length32
Mean length16.101449
Min length6

Characters and Unicode

Total characters1111
Distinct characters202
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique58 ?
Unique (%)84.1%

Sample

1st row위원회 운영 및 관리
2nd row위원회 운영 및 관리
3rd row공직자윤리위원회의 구성과 운영에 관한 사항을 규정
4th row민간전문 감사관 위촉 및 운영
5th row도민감사관 운영 및 관리
ValueCountFrequency (%)
관리 17
 
6.7%
및 12
 
4.7%
운영 6
 
2.4%
처리관리 5
 
2.0%
민원접수 5
 
2.0%
취득사실여부 3
 
1.2%
위한 3
 
1.2%
통한 3
 
1.2%
문화재 3
 
1.2%
확인 3
 
1.2%
Other values (169) 195
76.5%
2023-12-12T16:13:47.352969image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
186
 
16.7%
리 57
 
5.1%
관 46
 
4.1%
자 23
 
2.1%
업 22
 
2.0%
사 22
 
2.0%
정 21
 
1.9%
원 19
 
1.7%
수 18
 
1.6%
인 18
 
1.6%
Other values (192) 679
61.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 898
80.8%
Space Separator 186
 
16.7%
Decimal Number 8
 
0.7%
Close Punctuation 7
 
0.6%
Open Punctuation 7
 
0.6%
Other Punctuation 2
 
0.2%
Uppercase Letter 2
 
0.2%
Math Symbol 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
리 57
 
6.3%
관 46
 
5.1%
자 23
 
2.6%
업 22
 
2.4%
사 22
 
2.4%
정 21
 
2.3%
원 19
 
2.1%
수 18
 
2.0%
인 18
 
2.0%
지 18
 
2.0%
Other values (180) 634
70.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 3
37.5%
2 2
25.0%
3 1
 
12.5%
6 1
 
12.5%
0 1
 
12.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 1
50.0%
C 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
186
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 7
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 7
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 2
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 898
80.8%
Common 211
 
19.0%
Latin 2
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
리 57
 
6.3%
관 46
 
5.1%
자 23
 
2.6%
업 22
 
2.4%
사 22
 
2.4%
정 21
 
2.3%
원 19
 
2.1%
수 18
 
2.0%
인 18
 
2.0%
지 18
 
2.0%
Other values (180) 634
70.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
186
88.2%
) 7
 
3.3%
( 7
 
3.3%
1 3
 
1.4%
2 2
 
0.9%
. 2
 
0.9%
3 1
 
0.5%
6 1
 
0.5%
0 1
 
0.5%
~ 1
 
0.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
P 1
50.0%
C 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 898
80.8%
ASCII 213
 
19.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
186
87.3%
) 7
 
3.3%
( 7
 
3.3%
1 3
 
1.4%
2 2
 
0.9%
. 2
 
0.9%
P 1
 
0.5%
3 1
 
0.5%
6 1
 
0.5%
0 1
 
0.5%
Other values (2) 2
 
0.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
리 57
 
6.3%
관 46
 
5.1%
자 23
 
2.6%
업 22
 
2.4%
사 22
 
2.4%
정 21
 
2.3%
원 19
 
2.1%
수 18
 
2.0%
인 18
 
2.0%
지 18
 
2.0%
Other values (180) 634
70.6%

개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목
Text

Distinct57
Distinct (%)82.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size684.0 B
2023-12-12T16:13:47.562320image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length77
Median length38
Mean length24.884058
Min length2

Characters and Unicode

Total characters1717
Distinct characters42
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique48 ?
Unique (%)69.6%

Sample

1st row이름 생년월일 핸드폰(연락처) E-Mail 직장연락처
2nd row이름:필수 생년월일 핸드폰(연락처) E-Mail
3rd row이름:필수 생년월일 핸드폰(연락처) E-Mail 직장연락처:필수
4th row이름 핸드폰(연락처) 직장주소
5th row이름:필수 생년월일 집주소:필수 핸드폰(연락처) E-Mail
ValueCountFrequency (%)
이름 35
12.1%
핸드폰(연락처 31
 
10.7%
이름:필수 28
 
9.7%
집주소 24
 
8.3%
직장연락처 17
 
5.9%
생년월일 17
 
5.9%
집주소:필수 16
 
5.5%
직장주소 14
 
4.8%
주민등록번호:필수 13
 
4.5%
핸드폰(연락처):필수 12
 
4.2%
Other values (16) 82
28.4%
2023-12-12T16:13:47.937831image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
220
 
12.8%
필 95
 
5.5%
: 95
 
5.5%
수 95
 
5.5%
주 83
 
4.8%
연 80
 
4.7%
처 80
 
4.7%
락 80
 
4.7%
름 63
 
3.7%
이 63
 
3.7%
Other values (32) 763
44.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1226
71.4%
Space Separator 220
 
12.8%
Other Punctuation 95
 
5.5%
Open Punctuation 46
 
2.7%
Close Punctuation 46
 
2.7%
Lowercase Letter 42
 
2.4%
Uppercase Letter 28
 
1.6%
Dash Punctuation 14
 
0.8%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
필 95
 
7.7%
수 95
 
7.7%
주 83
 
6.8%
연 80
 
6.5%
처 80
 
6.5%
락 80
 
6.5%
름 63
 
5.1%
이 63
 
5.1%
소 61
 
5.0%
집 56
 
4.6%
Other values (22) 470
38.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
l 14
33.3%
a 14
33.3%
i 14
33.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 14
50.0%
M 14
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
220
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
: 95
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 46
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 46
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 14
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1226
71.4%
Common 421
 
24.5%
Latin 70
 
4.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
필 95
 
7.7%
수 95
 
7.7%
주 83
 
6.8%
연 80
 
6.5%
처 80
 
6.5%
락 80
 
6.5%
름 63
 
5.1%
이 63
 
5.1%
소 61
 
5.0%
집 56
 
4.6%
Other values (22) 470
38.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
220
52.3%
: 95
22.6%
( 46
 
10.9%
) 46
 
10.9%
- 14
 
3.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
E 14
20.0%
l 14
20.0%
a 14
20.0%
i 14
20.0%
M 14
20.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1226
71.4%
ASCII 491
28.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
220
44.8%
: 95
19.3%
( 46
 
9.4%
) 46
 
9.4%
E 14
 
2.9%
l 14
 
2.9%
a 14
 
2.9%
i 14
 
2.9%
M 14
 
2.9%
- 14
 
2.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
필 95
 
7.7%
수 95
 
7.7%
주 83
 
6.8%
연 80
 
6.5%
처 80
 
6.5%
락 80
 
6.5%
름 63
 
5.1%
이 63
 
5.1%
소 61
 
5.0%
집 56
 
4.6%
Other values (22) 470
38.3%

개인정보파일로 보유하고 있는 개인정보의 정보주체 수
Text

Distinct60
Distinct (%)87.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size684.0 B
2023-12-12T16:13:48.206157image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length7
Median length6
Mean length4.0289855
Min length2

Characters and Unicode

Total characters278
Distinct characters12
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique53 ?
Unique (%)76.8%

Sample

1st row7건
2nd row12건
3rd row12건
4th row27건
5th row141건
ValueCountFrequency (%)
5건 3
 
4.3%
9건 3
 
4.3%
7건 2
 
2.9%
627건 2
 
2.9%
20건 2
 
2.9%
6건 2
 
2.9%
12건 2
 
2.9%
103건 1
 
1.4%
3864건 1
 
1.4%
830건 1
 
1.4%
Other values (50) 50
72.5%
2023-12-12T16:13:48.625692image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
건 69
24.8%
1 26
 
9.4%
3 26
 
9.4%
0 25
 
9.0%
2 24
 
8.6%
5 21
 
7.6%
7 20
 
7.2%
4 19
 
6.8%
9 17
 
6.1%
6 17
 
6.1%
Other values (2) 14
 
5.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 208
74.8%
Other Letter 69
 
24.8%
Other Punctuation 1
 
0.4%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 26
12.5%
3 26
12.5%
0 25
12.0%
2 24
11.5%
5 21
10.1%
7 20
9.6%
4 19
9.1%
9 17
8.2%
6 17
8.2%
8 13
6.2%
Other Letter
ValueCountFrequency (%)
건 69
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 209
75.2%
Hangul 69
 
24.8%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
1 26
12.4%
3 26
12.4%
0 25
12.0%
2 24
11.5%
5 21
10.0%
7 20
9.6%
4 19
9.1%
9 17
8.1%
6 17
8.1%
8 13
6.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
건 69
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 209
75.2%
Hangul 69
 
24.8%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
건 69
100.0%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 26
12.4%
3 26
12.4%
0 25
12.0%
2 24
11.5%
5 21
10.0%
7 20
9.6%
4 19
9.1%
9 17
8.1%
6 17
8.1%
8 13
6.2%

개인정보의 처리방법
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct22
Distinct (%)31.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size684.0 B
업무용 PC
24 
종이문서
12 
<NA>
6 
개인정보처리시스템 (시도행정포털)
5 
업무용 PC 종이문서
3 
Other values (17)
19 

Length

Max length39
Median length36
Mean length11.608696
Min length4

Unique

Unique15 ?
Unique (%)21.7%

Sample

1st row업무용 PC
2nd row업무용 PC
3rd row업무용 PC
4th row업무용 PC
5th row업무용 PC

Common Values

ValueCountFrequency (%)
업무용 PC 24
34.8%
종이문서 12
17.4%
<NA> 6
 
8.7%
개인정보처리시스템 (시도행정포털) 5
 
7.2%
업무용 PC 종이문서 3
 
4.3%
개인정보처리시스템 (시도행정시스템(공유재산관리)) 2
 
2.9%
개인정보처리시스템 (정보통신공사관리시스템) 종이문서 2
 
2.9%
개인정보처리시스템 (시도행정포털시스템) 1
 
1.4%
개인정보처리시스템 (건축행정시스템(세움터)) 1
 
1.4%
개인정보처리시스템 (남도여행길잡이) 1
 
1.4%
Other values (12) 12
17.4%

Length

2023-12-12T16:13:48.781805image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
업무용 27
19.1%
pc 27
19.1%
개인정보처리시스템 23
16.3%
종이문서 17
12.1%
na 6
 
4.3%
시도행정포털 5
 
3.5%
시도행정시스템(공유재산관리 2
 
1.4%
정보통신공사관리시스템 2
 
1.4%
시스템 2
 
1.4%
전라남도일자리통합정보망 1
 
0.7%
Other values (29) 29
20.6%

개인정보의 보유기간
Categorical

Distinct19
Distinct (%)27.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size684.0 B
영구
21 
준영구
9 
10년
8 
5년
6 
3년
5 
Other values (14)
20 

Length

Max length47
Median length38
Mean length8.2898551
Min length2

Unique

Unique9 ?
Unique (%)13.0%

Sample

1st row3년
2nd row준영구
3rd row준영구
4th row기타 (임기내) (2년)
5th row기타 (별도 규정이 있어 해당 규정에서 지정된 기간 있음) (2년)

Common Values

ValueCountFrequency (%)
영구 21
30.4%
준영구 9
13.0%
10년 8
 
11.6%
5년 6
 
8.7%
3년 5
 
7.2%
기타 (별도 규정이 있어 해당 규정에서 지정된 기간 있음) (2년) 3
 
4.3%
기타 (2년) (년) 2
 
2.9%
기타 (회원탈퇴시까지) (년) 2
 
2.9%
기타 (임기내) (2년) 2
 
2.9%
기타 (별도 규정이 있어 해당 규정에서 지정된 기간 있음) (10년) 2
 
2.9%
Other values (9) 9
13.0%

Length

2023-12-12T16:13:48.917439image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
영구 21
 
13.0%
기타 20
 
12.4%
년 13
 
8.1%
10년 10
 
6.2%
준영구 9
 
5.6%
2년 7
 
4.3%
5년 6
 
3.7%
별도 5
 
3.1%
규정이 5
 
3.1%
있어 5
 
3.1%
Other values (32) 60
37.3%

개인정보를 통상적 또는 반복적으로 제공하는 경우 제공받는자
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct4
Distinct (%)5.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size684.0 B
없음
66 
신고인(용역업자)
 
1
정보통신공사협회 정보통신공제조합
 
1
민원신청자
 
1

Length

Max length17
Median length2
Mean length2.3623188
Min length2

Unique

Unique3 ?
Unique (%)4.3%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
없음 66
95.7%
신고인(용역업자) 1
 
1.4%
정보통신공사협회 정보통신공제조합 1
 
1.4%
민원신청자 1
 
1.4%

Length

2023-12-12T16:13:49.054048image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T16:13:49.184532image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
없음 66
94.3%
신고인(용역업자 1
 
1.4%
정보통신공사협회 1
 
1.4%
정보통신공제조합 1
 
1.4%
민원신청자 1
 
1.4%

개인정보파일에서 열람을 제한하거나 거절할 수 있는 개인정보의 범위 및 그 사유
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct29
Distinct (%)42.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size684.0 B
없음
39 
성명 주소 전화번호
 
2
주소생년월일성명
 
2
성명 토지지번 보상액
 
1
주소성명각종 자격면허번호
 
1
Other values (24)
24 

Length

Max length95
Median length2
Mean length9.7536232
Min length2

Unique

Unique26 ?
Unique (%)37.7%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
없음 39
56.5%
성명 주소 전화번호 2
 
2.9%
주소생년월일성명 2
 
2.9%
성명 토지지번 보상액 1
 
1.4%
주소성명각종 자격면허번호 1
 
1.4%
이름 이메일 핸드폰 1
 
1.4%
성명 주민등록번호 주소 전화번호 자격사항 1
 
1.4%
휴대폰 번호주소주민등록번호전화번호이메일 주소성명 1
 
1.4%
사무소 소재지 성명 연락처 단체명칭 1
 
1.4%
성명(대표자)상호 주소전화번호 연락처 1
 
1.4%
Other values (19) 19
27.5%

Length

2023-12-12T16:13:49.309892image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
없음 39
30.7%
성명 8
 
6.3%
주소 5
 
3.9%
휴대폰 5
 
3.9%
전화번호 4
 
3.1%
생년월일 3
 
2.4%
연락처 3
 
2.4%
주민등록번호 3
 
2.4%
핸드폰 2
 
1.6%
주소성명 2
 
1.6%
Other values (49) 53
41.7%

Correlations

2023-12-12T16:13:49.416873image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
개인정보파일의 명칭부서명담당자개인정보파일의 운영 근거개인정보파일의 운영 목적개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목개인정보파일로 보유하고 있는 개인정보의 정보주체 수개인정보의 처리방법개인정보의 보유기간개인정보를 통상적 또는 반복적으로 제공하는 경우 제공받는자개인정보파일에서 열람을 제한하거나 거절할 수 있는 개인정보의 범위 및 그 사유
개인정보파일의 명칭1.0000.0000.9841.0001.0000.9890.9910.0001.0001.0001.000
부서명0.0001.0001.0000.9210.9750.9590.9560.9060.7560.5240.000
담당자0.9841.0001.0000.9900.8870.9700.9770.9790.9450.0000.536
개인정보파일의 운영 근거1.0000.9210.9901.0000.9870.9250.7870.2270.8701.0000.976
개인정보파일의 운영 목적1.0000.9750.8870.9871.0000.9720.9370.0000.9751.0000.396
개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목0.9890.9590.9700.9250.9721.0000.8790.9650.9851.0000.000
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Missing values

2023-12-12T16:13:43.928741image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T16:13:44.078748image/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.

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2전라남도공직자윤리위원회 정보관리감사관실장석규공직자윤리법 제9조공직자윤리위원회의 구성과 운영에 관한 사항을 규정이름:필수 생년월일 핸드폰(연락처) E-Mail 직장연락처:필수12건업무용 PC준영구없음없음
3전라남도민관합동감찰 민간전문 감사관 현황감사관실김태관개인정보 수집 관련 본인 동의민간전문 감사관 위촉 및 운영이름 핸드폰(연락처) 직장주소27건업무용 PC기타 (임기내) (2년)없음없음
4전라남도전라남도 도민감사관 현황감사관실김세근전라남도 도민감사관 등의 운영에 관한 조례도민감사관 운영 및 관리이름:필수 생년월일 집주소:필수 핸드폰(연락처) E-Mail141건업무용 PC기타 (별도 규정이 있어 해당 규정에서 지정된 기간 있음) (2년)없음없음
5전라남도주민감사청구 정보관리감사관실김세근주민감사청구조례시도 주민감사 청구 정보 관리이름:필수9건업무용 PC기타 (2년) (년)없음없음
6전라남도주민감사청구심의회 위원 현황감사관실김세근전라남도 주민감사 청구조례심의회 운영 및 관리이름:필수10건업무용 PC기타 (임기내) (2년)없음없음
7전라남도토지 등의 취득 및 보상을 위한 물건소유자 관리건설도시과이성훈공익사업을 위한 토지 등의 취득 및 보상에 관한 법률 제10조토지수용 재결기타4300건<NA>영구없음성명 토지지번 보상액
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