Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations62
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory2.1 KiB
Average record size in memory34.1 B

Variable types

Categorical1
Text3

Dataset

Description충청남도 지속가능발전목표 2030에 관련된 데이터로, 충청남도 기초생활보장수급자 비율, 사회복지비 비율, 친환경인증 면적 비율 등을 제공합니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/15063377/fileData.do

Alerts

지표명 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 06:14:36.787836
Analysis finished2023-12-12 06:14:37.214872
Duration0.43 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

영역
Categorical

Distinct17
Distinct (%)27.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size628.0 B
11. 지속가능한 도시와 공동체
7 
8. 경제성장과 일자리
6 
3. 건강과 웰빙
5 
2. 친환경 농업과 먹거리
5 
14. 해양자원의 보전
4 
Other values (12)
35 

Length

Max length17
Median length14
Mean length11.854839
Min length6

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1. 빈곤해소
2nd row1. 빈곤해소
3rd row2. 친환경 농업과 먹거리
4th row2. 친환경 농업과 먹거리
5th row2. 친환경 농업과 먹거리

Common Values

ValueCountFrequency (%)
11. 지속가능한 도시와 공동체 7
11.3%
8. 경제성장과 일자리 6
 
9.7%
3. 건강과 웰빙 5
 
8.1%
2. 친환경 농업과 먹거리 5
 
8.1%
14. 해양자원의 보전 4
 
6.5%
5. 성평등 4
 
6.5%
6. 효율적인 물관리 4
 
6.5%
16. 책임 있는 행정제도 4
 
6.5%
12. 책임 있는 생산과 소비 3
 
4.8%
13. 기후변화 대응 3
 
4.8%
Other values (7) 17
27.4%

Length

2023-12-12T15:14:37.292839image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
지속가능한 9
 
4.5%
11 7
 
3.5%
보전 7
 
3.5%
책임 7
 
3.5%
있는 7
 
3.5%
도시와 7
 
3.5%
공동체 7
 
3.5%
경제성장과 6
 
3.0%
일자리 6
 
3.0%
8 6
 
3.0%
Other values (39) 131
65.5%

지표명
Text

UNIQUE 

Distinct62
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size628.0 B
2023-12-12T15:14:37.633553image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length28
Median length19.5
Mean length15.306452
Min length8

Characters and Unicode

Total characters949
Distinct characters190
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

Unique62 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row1-1. 기초생활보장수급자 비율
2nd row1-2. 사회복지비 비율
3rd row2-1. 친환경인증 면적비율
4th row2-2. 화학비료 사용량
5th row2-3. 동물복지 인증농장
ValueCountFrequency (%)
비율 7
 
3.3%
성비 4
 
1.9%
1인당 4
 
1.9%
참여율 3
 
1.4%
만족도 2
 
1.0%
grdp 2
 
1.0%
초과비율 2
 
1.0%
수 2
 
1.0%
사용량 2
 
1.0%
사회적 2
 
1.0%
Other values (177) 180
85.7%
2023-12-12T15:14:38.501787image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
148
 
15.6%
. 62
 
6.5%
- 62
 
6.5%
1 58
 
6.1%
2 27
 
2.8%
비 25
 
2.6%
3 21
 
2.2%
율 19
 
2.0%
4 15
 
1.6%
지 13
 
1.4%
Other values (180) 499
52.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 495
52.2%
Decimal Number 158
 
16.6%
Space Separator 148
 
15.6%
Other Punctuation 63
 
6.6%
Dash Punctuation 62
 
6.5%
Uppercase Letter 17
 
1.8%
Open Punctuation 3
 
0.3%
Close Punctuation 3
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
비 25
 
5.1%
율 19
 
3.8%
지 13
 
2.6%
생 12
 
2.4%
사 11
 
2.2%
자 10
 
2.0%
률 10
 
2.0%
인 9
 
1.8%
도 8
 
1.6%
적 7
 
1.4%
Other values (157) 371
74.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 58
36.7%
2 27
17.1%
3 21
 
13.3%
4 15
 
9.5%
5 11
 
7.0%
6 10
 
6.3%
8 6
 
3.8%
7 5
 
3.2%
9 3
 
1.9%
0 2
 
1.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
D 4
23.5%
R 4
23.5%
P 3
17.6%
G 3
17.6%
B 1
 
5.9%
S 1
 
5.9%
I 1
 
5.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 62
98.4%
& 1
 
1.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
148
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 62
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 495
52.2%
Common 437
46.0%
Latin 17
 
1.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
비 25
 
5.1%
율 19
 
3.8%
지 13
 
2.6%
생 12
 
2.4%
사 11
 
2.2%
자 10
 
2.0%
률 10
 
2.0%
인 9
 
1.8%
도 8
 
1.6%
적 7
 
1.4%
Other values (157) 371
74.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
148
33.9%
. 62
14.2%
- 62
14.2%
1 58
 
13.3%
2 27
 
6.2%
3 21
 
4.8%
4 15
 
3.4%
5 11
 
2.5%
6 10
 
2.3%
8 6
 
1.4%
Other values (6) 17
 
3.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
D 4
23.5%
R 4
23.5%
P 3
17.6%
G 3
17.6%
B 1
 
5.9%
S 1
 
5.9%
I 1
 
5.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 495
52.2%
ASCII 454
47.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
148
32.6%
. 62
13.7%
- 62
13.7%
1 58
 
12.8%
2 27
 
5.9%
3 21
 
4.6%
4 15
 
3.3%
5 11
 
2.4%
6 10
 
2.2%
8 6
 
1.3%
Other values (13) 34
 
7.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
비 25
 
5.1%
율 19
 
3.8%
지 13
 
2.6%
생 12
 
2.4%
사 11
 
2.2%
자 10
 
2.0%
률 10
 
2.0%
인 9
 
1.8%
도 8
 
1.6%
적 7
 
1.4%
Other values (157) 371
74.9%

담당부서
Text

Distinct40
Distinct (%)64.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size628.0 B
2023-12-12T15:14:38.770547image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length8
Median length7
Mean length5.9193548
Min length3

Characters and Unicode

Total characters367
Distinct characters93
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

Unique28 ?
Unique (%)45.2%

Sample

1st row복지보육정책과
2nd row복지보육정책과
3rd row스마트농업과
4th row스마트농업과
5th row축산과
ValueCountFrequency (%)
물관리정책과 5
 
8.1%
일자리노동정책과 4
 
6.5%
복지보육정책과 3
 
4.8%
여성가족정책관 3
 
4.8%
해양정책과 3
 
4.8%
건강증진식품과 3
 
4.8%
경제정책과 3
 
4.8%
탄소중립경제과 2
 
3.2%
스마트농업과 2
 
3.2%
교통정책과 2
 
3.2%
Other values (30) 32
51.6%
2023-12-12T15:14:39.252986image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
과 51
 
13.9%
정 32
 
8.7%
책 31
 
8.4%
관 15
 
4.1%
리 10
 
2.7%
자 10
 
2.7%
경 8
 
2.2%
원 7
 
1.9%
지 7
 
1.9%
육 6
 
1.6%
Other values (83) 190
51.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 367
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
과 51
 
13.9%
정 32
 
8.7%
책 31
 
8.4%
관 15
 
4.1%
리 10
 
2.7%
자 10
 
2.7%
경 8
 
2.2%
원 7
 
1.9%
지 7
 
1.9%
육 6
 
1.6%
Other values (83) 190
51.8%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 367
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
과 51
 
13.9%
정 32
 
8.7%
책 31
 
8.4%
관 15
 
4.1%
리 10
 
2.7%
자 10
 
2.7%
경 8
 
2.2%
원 7
 
1.9%
지 7
 
1.9%
육 6
 
1.6%
Other values (83) 190
51.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 367
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
과 51
 
13.9%
정 32
 
8.7%
책 31
 
8.4%
관 15
 
4.1%
리 10
 
2.7%
자 10
 
2.7%
경 8
 
2.2%
원 7
 
1.9%
지 7
 
1.9%
육 6
 
1.6%
Other values (83) 190
51.8%

담당자
Text

Distinct61
Distinct (%)98.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size628.0 B
2023-12-12T15:14:39.609156image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length8
Median length3
Mean length3.0645161
Min length2

Characters and Unicode

Total characters190
Distinct characters84
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

Unique60 ?
Unique (%)96.8%

Sample

1st row이선미
2nd row최용안
3rd row조호정
4th row최인훈
5th row박윤재
ValueCountFrequency (%)
정보라 2
 
3.2%
이지숙 1
 
1.6%
조혜란 1
 
1.6%
고은별 1
 
1.6%
이도형 1
 
1.6%
이지은 1
 
1.6%
홍민기 1
 
1.6%
김성태 1
 
1.6%
이재용 1
 
1.6%
이창희 1
 
1.6%
Other values (52) 52
82.5%
2023-12-12T15:14:40.087308image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
이 13
 
6.8%
김 11
 
5.8%
은 7
 
3.7%
민 6
 
3.2%
희 5
 
2.6%
정 5
 
2.6%
성 4
 
2.1%
조 4
 
2.1%
최 4
 
2.1%
신 4
 
2.1%
Other values (74) 127
66.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 188
98.9%
Other Punctuation 1
 
0.5%
Space Separator 1
 
0.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 13
 
6.9%
김 11
 
5.9%
은 7
 
3.7%
민 6
 
3.2%
희 5
 
2.7%
정 5
 
2.7%
성 4
 
2.1%
조 4
 
2.1%
최 4
 
2.1%
신 4
 
2.1%
Other values (72) 125
66.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 188
98.9%
Common 2
 
1.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 13
 
6.9%
김 11
 
5.9%
은 7
 
3.7%
민 6
 
3.2%
희 5
 
2.7%
정 5
 
2.7%
성 4
 
2.1%
조 4
 
2.1%
최 4
 
2.1%
신 4
 
2.1%
Other values (72) 125
66.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
, 1
50.0%
1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 188
98.9%
ASCII 2
 
1.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 13
 
6.9%
김 11
 
5.9%
은 7
 
3.7%
민 6
 
3.2%
희 5
 
2.7%
정 5
 
2.7%
성 4
 
2.1%
조 4
 
2.1%
최 4
 
2.1%
신 4
 
2.1%
Other values (72) 125
66.5%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
, 1
50.0%
1
50.0%

Correlations

2023-12-12T15:14:40.190896image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
영역지표명담당부서담당자
영역1.0001.0000.9841.000
지표명1.0001.0001.0001.000
담당부서0.9841.0001.0001.000
담당자1.0001.0001.0001.000

Missing values

2023-12-12T15:14:37.086862image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T15:14:37.181185image/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

영역지표명담당부서담당자
01. 빈곤해소1-1. 기초생활보장수급자 비율복지보육정책과이선미
11. 빈곤해소1-2. 사회복지비 비율복지보육정책과최용안
22. 친환경 농업과 먹거리2-1. 친환경인증 면적비율스마트농업과조호정
32. 친환경 농업과 먹거리2-2. 화학비료 사용량스마트농업과최인훈
42. 친환경 농업과 먹거리2-3. 동물복지 인증농장축산과박윤재
52. 친환경 농업과 먹거리2-4. 1인당 농림어업 GRDP농업정책과서재연
62. 친환경 농업과 먹거리2-5. 주민주도 마을만들기 참여율농촌활력과이은진
73. 건강과 웰빙3-1. 암 사망률건강증진식품과최영미
83. 건강과 웰빙3-2. 치매환자 등록률건강증진식품과이슬기
93. 건강과 웰빙3-3. 자살률건강증진식품과전현경
영역지표명담당부서담당자
5214. 해양자원의 보전14-4. 어업생산액수산자원과최민주
5315. 육지생태계 보전15-1. 자연보호지역 비율탄소중립정책과박마니
5415. 육지생태계 보전15-2. 산림면적 비율산림자원과임강서
5515. 육지생태계 보전15-3. 토양오염 기준치 초과비율물관리정책과천혜연
5616. 책임 있는 행정제도16-1. 원문정보공개율운영지원과임나슬
5716. 책임 있는 행정제도16-2. 기관청렴도 평균감사위원회강성종
5816. 책임 있는 행정제도16-3. 도정참여 효능감대변인실한도희
5916. 책임 있는 행정제도16-4. 예산대비 채무비율예산담당관유혜린
6017. 파트너쉽17-1. 지속가능발전 전략 및 이행계획 수립 시군인구정책과황규리
6117. 파트너쉽17-2. 해외 자치단체 등과 교류투자통상정책관김정식, 김진규