Overview

Dataset statistics

Number of variables20
Number of observations1074
Missing cells1046
Missing cells (%)4.9%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory173.2 KiB
Average record size in memory165.1 B

Variable types

Numeric2
Categorical8
Text6
Boolean3
DateTime1

Dataset

Description교육시스템_운영중인 교육과정_마스터에 대한 데이터로 과정코드, 과정명, 과정개요, 교육대상 학습환경 등에 대한 항목들을 제공합니다.
Author소상공인시장진흥공단
URLhttps://www.data.go.kr/data/15093477/fileData.do

Alerts

과정분류코드 has constant value ""Constant
강의형태코드 has constant value ""Constant
실시간 사용 여부 has constant value ""Constant
지역코드 is highly overall correlated with 과정코드 and 8 other fieldsHigh correlation
학습환경 is highly overall correlated with 과정코드 and 4 other fieldsHigh correlation
수료기준 is highly overall correlated with 클래스데스크 and 5 other fieldsHigh correlation
가중치 진도(퍼센트) is highly overall correlated with 클래스데스크 and 3 other fieldsHigh correlation
수료기준점수 is highly overall correlated with 지역코드High correlation
사용여부 is highly overall correlated with 지역코드High correlation
과정구분코드 is highly overall correlated with 클래스데스크 and 5 other fieldsHigh correlation
실시간 오픈 여부 is highly overall correlated with 과정코드 and 4 other fieldsHigh correlation
과정코드 is highly overall correlated with 클래스데스크 and 3 other fieldsHigh correlation
클래스데스크 is highly overall correlated with 과정코드 and 4 other fieldsHigh correlation
사용여부 is highly imbalanced (94.3%)Imbalance
수료기준 is highly imbalanced (64.7%)Imbalance
가중치 진도(퍼센트) is highly imbalanced (90.6%)Imbalance
수료기준점수 is highly imbalanced (83.4%)Imbalance
학습환경 is highly imbalanced (62.4%)Imbalance
과정개요 간단 has 68 (6.3%) missing valuesMissing
학습목표 has 70 (6.5%) missing valuesMissing
교육대상 has 87 (8.1%) missing valuesMissing
썸네일 이미지 설명(웹접근성) has 47 (4.4%) missing valuesMissing
실시간 과정코드 has 368 (34.3%) missing valuesMissing
실시간 사용 여부 has 368 (34.3%) missing valuesMissing
실시간 오픈 여부 has 37 (3.4%) missing valuesMissing
과정코드 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 18:30:10.383471
Analysis finished2023-12-12 18:30:14.077354
Duration3.69 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

과정코드
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct1074
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean691.33333
Minimum3
Maximum1311
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size9.6 KiB
2023-12-13T03:30:14.166276image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum3
5-th percentile56.65
Q1397.25
median721.5
Q31012.75
95-th percentile1244.35
Maximum1311
Range1308
Interquartile range (IQR)615.5

Descriptive statistics

Standard deviation377.47755
Coefficient of variation (CV)0.54601382
Kurtosis-1.0978458
Mean691.33333
Median Absolute Deviation (MAD)299.5
Skewness-0.1829934
Sum742492
Variance142489.3
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T03:30:14.362794image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
21 1
 
0.1%
1059 1
 
0.1%
1084 1
 
0.1%
1085 1
 
0.1%
1178 1
 
0.1%
1183 1
 
0.1%
1184 1
 
0.1%
1192 1
 
0.1%
1041 1
 
0.1%
1043 1
 
0.1%
Other values (1064) 1064
99.1%
ValueCountFrequency (%)
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%
11 1
0.1%
12 1
0.1%
ValueCountFrequency (%)
1311 1
0.1%
1310 1
0.1%
1309 1
0.1%
1308 1
0.1%
1307 1
0.1%
1306 1
0.1%
1305 1
0.1%
1304 1
0.1%
1303 1
0.1%
1302 1
0.1%

과정구분코드
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct29
Distinct (%)2.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size8.5 KiB
SC2201
192 
SC2101
185 
SC2203
94 
SC2504
81 
SC2202
51 
Other values (24)
471 

Length

Max length6
Median length6
Mean length6
Min length6

Unique

Unique2 ?
Unique (%)0.2%

Sample

1st rowSC2302
2nd rowSC2302
3rd rowSC2302
4th rowSC2406
5th rowSC2406

Common Values

ValueCountFrequency (%)
SC2201 192
17.9%
SC2101 185
17.2%
SC2203 94
 
8.8%
SC2504 81
 
7.5%
SC2202 51
 
4.7%
SC2503 51
 
4.7%
SC2102 50
 
4.7%
SC0300 48
 
4.5%
SC2103 42
 
3.9%
SC2204 34
 
3.2%
Other values (19) 246
22.9%

Length

2023-12-13T03:30:14.534630image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
sc2201 192
17.9%
sc2101 185
17.2%
sc2203 94
 
8.8%
sc2504 81
 
7.5%
sc2202 51
 
4.7%
sc2503 51
 
4.7%
sc2102 50
 
4.7%
sc0300 48
 
4.5%
sc2103 42
 
3.9%
sc2204 34
 
3.2%
Other values (19) 246
22.9%

과정분류코드
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size8.5 KiB
CL0000
1074 

Length

Max length6
Median length6
Mean length6
Min length6

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowCL0000
2nd rowCL0000
3rd rowCL0000
4th rowCL0000
5th rowCL0000

Common Values

ValueCountFrequency (%)
CL0000 1074
100.0%

Length

2023-12-13T03:30:14.690638image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T03:30:14.821504image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
cl0000 1074
100.0%

강의형태코드
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size8.5 KiB
DAAA00
1074 

Length

Max length6
Median length6
Mean length6
Min length6

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowDAAA00
2nd rowDAAA00
3rd rowDAAA00
4th rowDAAA00
5th rowDAAA00

Common Values

ValueCountFrequency (%)
DAAA00 1074
100.0%

Length

2023-12-13T03:30:14.934041image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T03:30:15.054865image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
daaa00 1074
100.0%

과정명
Text

Distinct1034
Distinct (%)96.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size8.5 KiB
2023-12-13T03:30:15.457125image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length55
Median length38
Mean length19.653631
Min length2

Characters and Unicode

Total characters21108
Distinct characters709
Distinct categories14 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique994 ?
Unique (%)92.6%

Sample

1st row변화관리 및 전직지원
2nd row폐업 후 진로탐색
3rd row성공적인 취업준비 전략
4th row베트남
5th row미얀마
ValueCountFrequency (%)
2 84
 
1.6%
1 82
 
1.6%
및 52
 
1.0%
성공스토리 50
 
1.0%
위한 45
 
0.9%
노하우 43
 
0.8%
소상공인 40
 
0.8%
전략 39
 
0.8%
창업 38
 
0.7%
온라인 38
 
0.7%
Other values (2535) 4603
90.0%
2023-12-13T03:30:16.065771image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
4069
 
19.3%
이 349
 
1.7%
업 333
 
1.6%
기 300
 
1.4%
하 282
 
1.3%
는 257
 
1.2%
스 253
 
1.2%
인 253
 
1.2%
공 247
 
1.2%
) 239
 
1.1%
Other values (699) 14526
68.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 15104
71.6%
Space Separator 4069
 
19.3%
Decimal Number 639
 
3.0%
Uppercase Letter 334
 
1.6%
Close Punctuation 295
 
1.4%
Open Punctuation 295
 
1.4%
Other Punctuation 221
 
1.0%
Lowercase Letter 83
 
0.4%
Dash Punctuation 54
 
0.3%
Connector Punctuation 9
 
< 0.1%
Other values (4) 5
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 349
 
2.3%
업 333
 
2.2%
기 300
 
2.0%
하 282
 
1.9%
는 257
 
1.7%
스 253
 
1.7%
인 253
 
1.7%
공 247
 
1.6%
로 232
 
1.5%
사 221
 
1.5%
Other values (630) 12377
81.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 47
14.1%
S 46
13.8%
O 34
10.2%
E 34
10.2%
N 29
8.7%
A 25
7.5%
D 18
 
5.4%
P 16
 
4.8%
T 13
 
3.9%
I 11
 
3.3%
Other values (12) 61
18.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 19
22.9%
e 12
14.5%
t 9
10.8%
r 8
9.6%
a 6
 
7.2%
i 5
 
6.0%
g 4
 
4.8%
n 4
 
4.8%
w 2
 
2.4%
s 2
 
2.4%
Other values (8) 12
14.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 204
31.9%
1 203
31.8%
0 81
 
12.7%
4 53
 
8.3%
3 39
 
6.1%
5 15
 
2.3%
8 13
 
2.0%
9 12
 
1.9%
6 10
 
1.6%
7 9
 
1.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 127
57.5%
! 66
29.9%
' 15
 
6.8%
· 5
 
2.3%
& 4
 
1.8%
. 2
 
0.9%
* 1
 
0.5%
@ 1
 
0.5%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 239
81.0%
] 56
 
19.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 239
81.0%
[ 56
 
19.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
4069
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 54
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 9
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 2
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 1
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 1
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 15099
71.5%
Common 5587
 
26.5%
Latin 417
 
2.0%
Han 5
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 349
 
2.3%
업 333
 
2.2%
기 300
 
2.0%
하 282
 
1.9%
는 257
 
1.7%
스 253
 
1.7%
인 253
 
1.7%
공 247
 
1.6%
로 232
 
1.5%
사 221
 
1.5%
Other values (626) 12372
81.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 47
 
11.3%
S 46
 
11.0%
O 34
 
8.2%
E 34
 
8.2%
N 29
 
7.0%
A 25
 
6.0%
o 19
 
4.6%
D 18
 
4.3%
P 16
 
3.8%
T 13
 
3.1%
Other values (30) 136
32.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
4069
72.8%
) 239
 
4.3%
( 239
 
4.3%
2 204
 
3.7%
1 203
 
3.6%
, 127
 
2.3%
0 81
 
1.4%
! 66
 
1.2%
[ 56
 
1.0%
] 56
 
1.0%
Other values (19) 247
 
4.4%
Han
ValueCountFrequency (%)
新 2
40.0%
韓 1
20.0%
酒 1
20.0%
神 1
20.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 15099
71.5%
ASCII 5997
 
28.4%
None 5
 
< 0.1%
CJK 5
 
< 0.1%
Punctuation 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
4069
67.9%
) 239
 
4.0%
( 239
 
4.0%
2 204
 
3.4%
1 203
 
3.4%
, 127
 
2.1%
0 81
 
1.4%
! 66
 
1.1%
[ 56
 
0.9%
] 56
 
0.9%
Other values (56) 657
 
11.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 349
 
2.3%
업 333
 
2.2%
기 300
 
2.0%
하 282
 
1.9%
는 257
 
1.7%
스 253
 
1.7%
인 253
 
1.7%
공 247
 
1.6%
로 232
 
1.5%
사 221
 
1.5%
Other values (626) 12372
81.9%
None
ValueCountFrequency (%)
· 5
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
新 2
40.0%
韓 1
20.0%
酒 1
20.0%
神 1
20.0%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 1
50.0%
’ 1
50.0%

사용여부
Boolean

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
True
1067 
False
 
7
ValueCountFrequency (%)
True 1067
99.3%
False 7
 
0.7%
2023-12-13T03:30:16.225471image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

등록일
Date

Distinct1002
Distinct (%)93.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size8.5 KiB
Minimum2019-01-31 10:40:00
Maximum2021-10-18 09:40:00
2023-12-13T03:30:16.377067image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T03:30:16.576138image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

과정개요 간단
Text

MISSING 

Distinct920
Distinct (%)91.5%
Missing68
Missing (%)6.3%
Memory size8.5 KiB
2023-12-13T03:30:16.992136image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length189
Median length115
Mean length33.888668
Min length5

Characters and Unicode

Total characters34092
Distinct characters727
Distinct categories12 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique875 ?
Unique (%)87.0%

Sample

1st row변화된 환경을 이해하고, 성공적인 구직을 위해 준비해야 할 사항을 알아본다.
2nd row폐업 후 진로탐색, 취업정보 이해를 통해 실제 구직 시 필요한 사항을 파악할 수 있고 개인 신용관리를 통해 본인의 재기 전략을 세울 수 있다.
3rd row폐업 후 진로탐색, 취업정보 이해를 통해 실제 구직 시 필요한 사항을 파악할 수 있고 개인 신용관리를 통해 본인의 재기 전략을 세울 수 있다.
4th row베트남 경제동향 베트남 소비성향과 상권 베트남 진출 시 명심사항 베트남 시장접근과 진출
5th row미얀마 경제의 특징 미얀마 시장 환경 및 특성
ValueCountFrequency (%)
수 158
 
1.9%
있도록 103
 
1.2%
및 102
 
1.2%
노하우 90
 
1.1%
소상공인 85
 
1.0%
2 79
 
1.0%
1 78
 
0.9%
위한 74
 
0.9%
본 69
 
0.8%
과정은 65
 
0.8%
Other values (3126) 7397
89.1%
2023-12-13T03:30:17.664979image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
7370
 
21.6%
이 540
 
1.6%
하 504
 
1.5%
을 502
 
1.5%
업 488
 
1.4%
의 454
 
1.3%
인 426
 
1.2%
는 365
 
1.1%
공 349
 
1.0%
한 345
 
1.0%
Other values (717) 22749
66.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 24558
72.0%
Space Separator 7370
 
21.6%
Other Punctuation 627
 
1.8%
Decimal Number 548
 
1.6%
Uppercase Letter 392
 
1.1%
Open Punctuation 236
 
0.7%
Close Punctuation 236
 
0.7%
Lowercase Letter 81
 
0.2%
Dash Punctuation 35
 
0.1%
Connector Punctuation 6
 
< 0.1%
Other values (2) 3
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 540
 
2.2%
하 504
 
2.1%
을 502
 
2.0%
업 488
 
2.0%
의 454
 
1.8%
인 426
 
1.7%
는 365
 
1.5%
공 349
 
1.4%
한 345
 
1.4%
상 342
 
1.4%
Other values (650) 20243
82.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 65
16.6%
O 54
13.8%
E 51
13.0%
S 48
12.2%
N 29
7.4%
A 25
 
6.4%
D 18
 
4.6%
P 17
 
4.3%
T 15
 
3.8%
I 12
 
3.1%
Other values (11) 58
14.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 18
22.2%
e 10
12.3%
t 9
11.1%
r 8
9.9%
i 6
 
7.4%
a 6
 
7.4%
g 4
 
4.9%
n 4
 
4.9%
k 2
 
2.5%
s 2
 
2.5%
Other values (8) 12
14.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 198
36.1%
1 184
33.6%
0 80
14.6%
4 29
 
5.3%
3 22
 
4.0%
9 9
 
1.6%
8 8
 
1.5%
5 7
 
1.3%
6 6
 
1.1%
7 5
 
0.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 288
45.9%
. 204
32.5%
! 80
 
12.8%
' 25
 
4.0%
· 14
 
2.2%
… 11
 
1.8%
& 3
 
0.5%
* 1
 
0.2%
@ 1
 
0.2%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 206
87.3%
[ 30
 
12.7%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 206
87.3%
] 30
 
12.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
7370
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 35
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 6
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 2
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 24553
72.0%
Common 9061
 
26.6%
Latin 473
 
1.4%
Han 5
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 540
 
2.2%
하 504
 
2.1%
을 502
 
2.0%
업 488
 
2.0%
의 454
 
1.8%
인 426
 
1.7%
는 365
 
1.5%
공 349
 
1.4%
한 345
 
1.4%
상 342
 
1.4%
Other values (646) 20238
82.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 65
13.7%
O 54
11.4%
E 51
 
10.8%
S 48
 
10.1%
N 29
 
6.1%
A 25
 
5.3%
o 18
 
3.8%
D 18
 
3.8%
P 17
 
3.6%
T 15
 
3.2%
Other values (29) 133
28.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
7370
81.3%
, 288
 
3.2%
( 206
 
2.3%
) 206
 
2.3%
. 204
 
2.3%
2 198
 
2.2%
1 184
 
2.0%
! 80
 
0.9%
0 80
 
0.9%
- 35
 
0.4%
Other values (18) 210
 
2.3%
Han
ValueCountFrequency (%)
新 2
40.0%
中 1
20.0%
韓 1
20.0%
酒 1
20.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 24553
72.0%
ASCII 9509
 
27.9%
None 14
 
< 0.1%
Punctuation 11
 
< 0.1%
CJK 5
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
7370
77.5%
, 288
 
3.0%
( 206
 
2.2%
) 206
 
2.2%
. 204
 
2.1%
2 198
 
2.1%
1 184
 
1.9%
! 80
 
0.8%
0 80
 
0.8%
C 65
 
0.7%
Other values (55) 628
 
6.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 540
 
2.2%
하 504
 
2.1%
을 502
 
2.0%
업 488
 
2.0%
의 454
 
1.8%
인 426
 
1.7%
는 365
 
1.5%
공 349
 
1.4%
한 345
 
1.4%
상 342
 
1.4%
Other values (646) 20238
82.4%
None
ValueCountFrequency (%)
· 14
100.0%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
… 11
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
新 2
40.0%
中 1
20.0%
韓 1
20.0%
酒 1
20.0%

학습목표
Text

MISSING 

Distinct865
Distinct (%)86.2%
Missing70
Missing (%)6.5%
Memory size8.5 KiB
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Length

Max length398
Median length191
Mean length34.765936
Min length5

Characters and Unicode

Total characters34905
Distinct characters696
Distinct categories14 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks6 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique791 ?
Unique (%)78.8%

Sample

1st row1. 변화된 환경에 적합한 구직전략을 세우고 효과적으로 실행하여 본인이 바라는 성과를 낼 수 있다. ,2. 구직서류 작성과 면접 기법 등을 배우고 익혀 바라는 취업에 성공할 수 있다.
2nd row기폐업 소상공인의 성공적인 구직을 위한 실전 취업 준비와 개인신용관리를 통해 효과적인 취업 준비를 할 수 있다.
3rd row기폐업 소상공인의 성공적인 구직을 위한 실전 취업 준비와 개인신용관리를 통해 효과적인 취업 준비를 할 수 있다.,
4th row1. 베트남의 경제동향에 대해 알아본다.,2. 베트남의 소비성향과 상권을 파악하여 베트남 시장 진출 시 명심해야할 사항을 알 수 있다.
5th row미얀마 경제의 특징과 상권, 물가 등을 파악할 수 있다.,
ValueCountFrequency (%)
수 347
 
4.0%
이해 199
 
2.3%
및 186
 
2.1%
있습니다 120
 
1.4%
있다 105
 
1.2%
대한 101
 
1.2%
1 80
 
0.9%
대해 75
 
0.9%
이해할 71
 
0.8%
마케팅 62
 
0.7%
Other values (3111) 7332
84.5%
2023-12-13T03:30:19.068536image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
7737
 
22.2%
, 816
 
2.3%
이 658
 
1.9%
의 600
 
1.7%
해 577
 
1.7%
. 569
 
1.6%
을 552
 
1.6%
업 510
 
1.5%
다 447
 
1.3%
수 436
 
1.2%
Other values (686) 22003
63.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 24767
71.0%
Space Separator 7737
 
22.2%
Other Punctuation 1464
 
4.2%
Decimal Number 438
 
1.3%
Uppercase Letter 211
 
0.6%
Other Number 92
 
0.3%
Lowercase Letter 54
 
0.2%
Open Punctuation 53
 
0.2%
Close Punctuation 53
 
0.2%
Dash Punctuation 23
 
0.1%
Other values (4) 13
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 658
 
2.7%
의 600
 
2.4%
해 577
 
2.3%
을 552
 
2.2%
업 510
 
2.1%
다 447
 
1.8%
수 436
 
1.8%
하 415
 
1.7%
에 400
 
1.6%
기 391
 
1.6%
Other values (608) 19781
79.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
D 25
11.8%
S 23
10.9%
A 18
 
8.5%
P 15
 
7.1%
M 15
 
7.1%
O 13
 
6.2%
V 13
 
6.2%
C 12
 
5.7%
E 11
 
5.2%
T 11
 
5.2%
Other values (11) 55
26.1%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 8
14.8%
e 8
14.8%
r 6
11.1%
a 5
9.3%
i 4
7.4%
s 3
 
5.6%
g 3
 
5.6%
l 3
 
5.6%
t 3
 
5.6%
u 2
 
3.7%
Other values (6) 9
16.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 146
33.3%
2 132
30.1%
3 74
16.9%
0 42
 
9.6%
4 24
 
5.5%
6 6
 
1.4%
5 5
 
1.1%
9 4
 
0.9%
8 3
 
0.7%
7 2
 
0.5%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
③ 18
19.6%
① 18
19.6%
② 18
19.6%
④ 17
18.5%
⑤ 15
16.3%
⑥ 2
 
2.2%
⑩ 1
 
1.1%
⑨ 1
 
1.1%
⑧ 1
 
1.1%
⑦ 1
 
1.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 816
55.7%
. 569
38.9%
! 30
 
2.0%
· 28
 
1.9%
' 12
 
0.8%
" 4
 
0.3%
& 3
 
0.2%
* 1
 
0.1%
@ 1
 
0.1%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 2
50.0%
> 1
25.0%
< 1
25.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 38
71.7%
[ 15
 
28.3%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 38
71.7%
] 15
 
28.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
7737
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 23
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 6
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 2
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 24763
70.9%
Common 9873
 
28.3%
Latin 265
 
0.8%
Han 4
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 658
 
2.7%
의 600
 
2.4%
해 577
 
2.3%
을 552
 
2.2%
업 510
 
2.1%
다 447
 
1.8%
수 436
 
1.8%
하 415
 
1.7%
에 400
 
1.6%
기 391
 
1.6%
Other values (605) 19777
79.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
7737
78.4%
, 816
 
8.3%
. 569
 
5.8%
1 146
 
1.5%
2 132
 
1.3%
3 74
 
0.7%
0 42
 
0.4%
( 38
 
0.4%
) 38
 
0.4%
! 30
 
0.3%
Other values (31) 251
 
2.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
D 25
 
9.4%
S 23
 
8.7%
A 18
 
6.8%
P 15
 
5.7%
M 15
 
5.7%
O 13
 
4.9%
V 13
 
4.9%
C 12
 
4.5%
E 11
 
4.2%
T 11
 
4.2%
Other values (27) 109
41.1%
Han
ValueCountFrequency (%)
新 2
50.0%
酒 1
25.0%
韓 1
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 24763
70.9%
ASCII 10016
28.7%
Enclosed Alphanum 92
 
0.3%
None 28
 
0.1%
CJK 4
 
< 0.1%
Punctuation 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
7737
77.2%
, 816
 
8.1%
. 569
 
5.7%
1 146
 
1.5%
2 132
 
1.3%
3 74
 
0.7%
0 42
 
0.4%
( 38
 
0.4%
) 38
 
0.4%
! 30
 
0.3%
Other values (56) 394
 
3.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 658
 
2.7%
의 600
 
2.4%
해 577
 
2.3%
을 552
 
2.2%
업 510
 
2.1%
다 447
 
1.8%
수 436
 
1.8%
하 415
 
1.7%
에 400
 
1.6%
기 391
 
1.6%
Other values (605) 19777
79.9%
None
ValueCountFrequency (%)
· 28
100.0%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
③ 18
19.6%
① 18
19.6%
② 18
19.6%
④ 17
18.5%
⑤ 15
16.3%
⑥ 2
 
2.2%
⑩ 1
 
1.1%
⑨ 1
 
1.1%
⑧ 1
 
1.1%
⑦ 1
 
1.1%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 2
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
新 2
50.0%
酒 1
25.0%
韓 1
25.0%

교육대상
Text

MISSING 

Distinct87
Distinct (%)8.8%
Missing87
Missing (%)8.1%
Memory size8.5 KiB
2023-12-13T03:30:19.328786image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length102
Median length97
Mean length12.97771
Min length2

Characters and Unicode

Total characters12809
Distinct characters245
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique58 ?
Unique (%)5.9%

Sample

1st row폐업 예정 소상공인
2nd row기폐업 소상공인
3rd row기폐업 소상공인
4th row베트남 창업에 관심이 있는 소상공인
5th row미얀마 창업에 관심이 있는 소상공인
ValueCountFrequency (%)
소상공인 928
30.8%
예비창업자 698
23.1%
및 674
22.3%
있는 35
 
1.2%
기폐업 27
 
0.9%
예비 26
 
0.9%
관심이 24
 
0.8%
신사업창업사관학교 24
 
0.8%
14기 23
 
0.8%
또는 19
 
0.6%
Other values (218) 538
17.8%
2023-12-13T03:30:19.740973image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2051
16.0%
인 982
 
7.7%
상 969
 
7.6%
공 964
 
7.5%
소 956
 
7.5%
업 899
 
7.0%
예 776
 
6.1%
창 761
 
5.9%
자 751
 
5.9%
비 745
 
5.8%
Other values (235) 2955
23.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 10158
79.3%
Space Separator 2051
 
16.0%
Other Punctuation 478
 
3.7%
Decimal Number 91
 
0.7%
Close Punctuation 12
 
0.1%
Open Punctuation 12
 
0.1%
Uppercase Letter 6
 
< 0.1%
Other Symbol 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
인 982
9.7%
상 969
9.5%
공 964
9.5%
소 956
9.4%
업 899
8.9%
예 776
7.6%
창 761
7.5%
자 751
7.4%
비 745
7.3%
및 674
6.6%
Other values (215) 1681
16.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 33
36.3%
4 23
25.3%
2 17
18.7%
3 8
 
8.8%
0 8
 
8.8%
9 1
 
1.1%
6 1
 
1.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 2
33.3%
B 1
16.7%
A 1
16.7%
O 1
16.7%
E 1
16.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 451
94.4%
. 24
 
5.0%
" 2
 
0.4%
' 1
 
0.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2051
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 12
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 12
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 10159
79.3%
Common 2644
 
20.6%
Latin 6
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
인 982
9.7%
상 969
9.5%
공 964
9.5%
소 956
9.4%
업 899
8.8%
예 776
7.6%
창 761
7.5%
자 751
7.4%
비 745
7.3%
및 674
6.6%
Other values (216) 1682
16.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
2051
77.6%
, 451
 
17.1%
1 33
 
1.2%
. 24
 
0.9%
4 23
 
0.9%
2 17
 
0.6%
) 12
 
0.5%
( 12
 
0.5%
3 8
 
0.3%
0 8
 
0.3%
Other values (4) 5
 
0.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 2
33.3%
B 1
16.7%
A 1
16.7%
O 1
16.7%
E 1
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 10158
79.3%
ASCII 2650
 
20.7%
None 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2051
77.4%
, 451
 
17.0%
1 33
 
1.2%
. 24
 
0.9%
4 23
 
0.9%
2 17
 
0.6%
) 12
 
0.5%
( 12
 
0.5%
3 8
 
0.3%
0 8
 
0.3%
Other values (9) 11
 
0.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
인 982
9.7%
상 969
9.5%
공 964
9.5%
소 956
9.4%
업 899
8.9%
예 776
7.6%
창 761
7.5%
자 751
7.4%
비 745
7.3%
및 674
6.6%
Other values (215) 1681
16.5%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%

수료기준
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct6
Distinct (%)0.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size8.5 KiB
온라인 100
870 
온라인교육 100
150 
온라인 100 (하단의 클래스 데스크 내용과 동일하게 작성)
 
39
온라인 75, 시험 25
 
13
온라인 수강 100
 
1

Length

Max length33
Median length7
Mean length8.301676
Min length7

Unique

Unique2 ?
Unique (%)0.2%

Sample

1st row온라인교육 100
2nd row온라인교육 100
3rd row온라인교육 100
4th row온라인교육 100
5th row온라인교육 100

Common Values

ValueCountFrequency (%)
온라인 100 870
81.0%
온라인교육 100 150
 
14.0%
온라인 100 (하단의 클래스 데스크 내용과 동일하게 작성) 39
 
3.6%
온라인 75, 시험 25 13
 
1.2%
온라인 수강 100 1
 
0.1%
학습 진도율 100 1
 
0.1%

Length

2023-12-13T03:30:19.912040image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T03:30:20.053830image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
100 1061
44.0%
온라인 923
38.3%
온라인교육 150
 
6.2%
하단의 39
 
1.6%
클래스 39
 
1.6%
데스크 39
 
1.6%
내용과 39
 
1.6%
동일하게 39
 
1.6%
작성 39
 
1.6%
75 13
 
0.5%
Other values (5) 29
 
1.2%

가중치 진도(퍼센트)
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size8.5 KiB
100
1061 
75
 
13

Length

Max length3
Median length3
Mean length2.9878957
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row100
2nd row100
3rd row100
4th row100
5th row100

Common Values

ValueCountFrequency (%)
100 1061
98.8%
75 13
 
1.2%

Length

2023-12-13T03:30:20.186784image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T03:30:20.310142image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
100 1061
98.8%
75 13
 
1.2%

수료기준점수
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct5
Distinct (%)0.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size8.5 KiB
80
1015 
0
 
37
100
 
12
90
 
8
70
 
2

Length

Max length3
Median length2
Mean length1.9767225
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row80
2nd row80
3rd row80
4th row80
5th row80

Common Values

ValueCountFrequency (%)
80 1015
94.5%
0 37
 
3.4%
100 12
 
1.1%
90 8
 
0.7%
70 2
 
0.2%

Length

2023-12-13T03:30:20.441113image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T03:30:20.561751image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
80 1015
94.5%
0 37
 
3.4%
100 12
 
1.1%
90 8
 
0.7%
70 2
 
0.2%

클래스데스크
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct6
Distinct (%)0.6%
Missing1
Missing (%)0.1%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean100132.45
Minimum100000
Maximum110011
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size9.6 KiB
2023-12-13T03:30:20.680915image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum100000
5-th percentile100001
Q1100011
median100011
Q3100011
95-th percentile100011
Maximum110011
Range10011
Interquartile range (IQR)0

Descriptive statistics

Standard deviation1094.5768
Coefficient of variation (CV)0.010931289
Kurtosis77.895151
Mean100132.45
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness8.9296065
Sum1.0744212 × 108
Variance1198098.4
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T03:30:20.837888image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=6)
ValueCountFrequency (%)
100011 897
83.5%
100001 143
 
13.3%
100111 15
 
1.4%
110011 13
 
1.2%
100101 3
 
0.3%
100000 2
 
0.2%
(Missing) 1
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
100000 2
 
0.2%
100001 143
 
13.3%
100011 897
83.5%
100101 3
 
0.3%
100111 15
 
1.4%
110011 13
 
1.2%
ValueCountFrequency (%)
110011 13
 
1.2%
100111 15
 
1.4%
100101 3
 
0.3%
100011 897
83.5%
100001 143
 
13.3%
100000 2
 
0.2%

학습환경
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct3
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size8.5 KiB
PCMOBILETABLET
922 
PCTabletMobile
151 
PCMOBILE
 
1

Length

Max length14
Median length14
Mean length13.994413
Min length8

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.1%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
PCMOBILETABLET 922
85.8%
PCTabletMobile 151
 
14.1%
PCMOBILE 1
 
0.1%

Length

2023-12-13T03:30:20.995066image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T03:30:21.105497image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
pcmobiletablet 922
85.8%
pctabletmobile 151
 
14.1%
pcmobile 1
 
0.1%

썸네일 이미지 설명(웹접근성)
Text

MISSING 

Distinct960
Distinct (%)93.5%
Missing47
Missing (%)4.4%
Memory size8.5 KiB
2023-12-13T03:30:21.548630image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length189
Median length74
Mean length36.816943
Min length2

Characters and Unicode

Total characters37811
Distinct characters812
Distinct categories15 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks7 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique914 ?
Unique (%)89.0%

Sample

1st row폐업 후 변화관리 및 재기전략1
2nd row직업 시장의 이해와 진로방향성 탐색
3rd row성공적인 실전 취업준비
4th row베트남 상권의 이해 1편
5th row미얀마 상권의 이해 1편
ValueCountFrequency (%)
소상공인 291
 
3.6%
대표 243
 
3.0%
언택트 108
 
1.3%
강사 100
 
1.2%
랜선 95
 
1.2%
강의 92
 
1.1%
위한 72
 
0.9%
창업 61
 
0.8%
전략 61
 
0.8%
및 56
 
0.7%
Other values (3509) 6907
85.4%
2023-12-13T03:30:22.177617image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
7122
 
18.8%
인 720
 
1.9%
공 672
 
1.8%
소 616
 
1.6%
이 598
 
1.6%
업 569
 
1.5%
상 538
 
1.4%
사 476
 
1.3%
기 463
 
1.2%
대 459
 
1.2%
Other values (802) 25578
67.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 27823
73.6%
Space Separator 7122
 
18.8%
Decimal Number 893
 
2.4%
Uppercase Letter 596
 
1.6%
Other Punctuation 541
 
1.4%
Close Punctuation 236
 
0.6%
Open Punctuation 235
 
0.6%
Lowercase Letter 227
 
0.6%
Other Symbol 54
 
0.1%
Math Symbol 34
 
0.1%
Other values (5) 50
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
인 720
 
2.6%
공 672
 
2.4%
소 616
 
2.2%
이 598
 
2.1%
업 569
 
2.0%
상 538
 
1.9%
사 476
 
1.7%
기 463
 
1.7%
대 459
 
1.6%
전 444
 
1.6%
Other values (723) 22268
80.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
O 61
 
10.2%
C 49
 
8.2%
E 48
 
8.1%
S 44
 
7.4%
D 44
 
7.4%
A 43
 
7.2%
I 36
 
6.0%
T 32
 
5.4%
M 29
 
4.9%
N 28
 
4.7%
Other values (14) 182
30.5%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 31
13.7%
n 25
11.0%
r 25
11.0%
e 21
9.3%
i 19
8.4%
a 18
7.9%
g 16
7.0%
t 15
 
6.6%
d 11
 
4.8%
s 8
 
3.5%
Other values (10) 38
16.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 236
26.4%
2 232
26.0%
0 225
25.2%
3 77
 
8.6%
4 38
 
4.3%
5 29
 
3.2%
6 18
 
2.0%
8 14
 
1.6%
9 13
 
1.5%
7 11
 
1.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 153
28.3%
, 146
27.0%
! 125
23.1%
' 72
13.3%
" 30
 
5.5%
& 9
 
1.7%
· 4
 
0.7%
* 1
 
0.2%
@ 1
 
0.2%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
| 23
67.6%
~ 9
 
26.5%
< 1
 
2.9%
> 1
 
2.9%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 234
99.2%
] 2
 
0.8%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 233
99.1%
[ 2
 
0.9%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 49
90.7%
★ 5
 
9.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
7122
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 33
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 8
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 5
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 3
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 27865
73.7%
Common 9116
 
24.1%
Latin 823
 
2.2%
Han 7
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
인 720
 
2.6%
공 672
 
2.4%
소 616
 
2.2%
이 598
 
2.1%
업 569
 
2.0%
상 538
 
1.9%
사 476
 
1.7%
기 463
 
1.7%
대 459
 
1.6%
전 444
 
1.6%
Other values (718) 22310
80.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
O 61
 
7.4%
C 49
 
6.0%
E 48
 
5.8%
S 44
 
5.3%
D 44
 
5.3%
A 43
 
5.2%
I 36
 
4.4%
T 32
 
3.9%
o 31
 
3.8%
M 29
 
3.5%
Other values (34) 406
49.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
7122
78.1%
1 236
 
2.6%
) 234
 
2.6%
( 233
 
2.6%
2 232
 
2.5%
0 225
 
2.5%
. 153
 
1.7%
, 146
 
1.6%
! 125
 
1.4%
3 77
 
0.8%
Other values (24) 333
 
3.7%
Han
ValueCountFrequency (%)
多 2
28.6%
通 1
14.3%
大 1
14.3%
神 1
14.3%
韓 1
14.3%
酒 1
14.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 27797
73.5%
ASCII 9922
 
26.2%
None 53
 
0.1%
Compat Jamo 19
 
0.1%
Punctuation 8
 
< 0.1%
CJK 7
 
< 0.1%
Misc Symbols 5
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
7122
71.8%
1 236
 
2.4%
) 234
 
2.4%
( 233
 
2.3%
2 232
 
2.3%
0 225
 
2.3%
. 153
 
1.5%
, 146
 
1.5%
! 125
 
1.3%
3 77
 
0.8%
Other values (64) 1139
 
11.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
인 720
 
2.6%
공 672
 
2.4%
소 616
 
2.2%
이 598
 
2.2%
업 569
 
2.0%
상 538
 
1.9%
사 476
 
1.7%
기 463
 
1.7%
대 459
 
1.7%
전 444
 
1.6%
Other values (712) 22242
80.0%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 49
92.5%
· 4
 
7.5%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅇ 10
52.6%
ㅅ 4
 
21.1%
ㅋ 2
 
10.5%
ㄹ 2
 
10.5%
ㅔ 1
 
5.3%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 5
62.5%
‘ 3
37.5%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
★ 5
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
多 2
28.6%
通 1
14.3%
大 1
14.3%
神 1
14.3%
韓 1
14.3%
酒 1
14.3%

실시간 과정코드
Text

MISSING 

Distinct705
Distinct (%)99.9%
Missing368
Missing (%)34.3%
Memory size8.5 KiB
2023-12-13T03:30:22.528668image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length11
Median length11
Mean length11
Min length11

Characters and Unicode

Total characters7766
Distinct characters13
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique704 ?
Unique (%)99.7%

Sample

1st rowRT-2020-029
2nd rowRT-2020-027
3rd rowRT-2020-022
4th rowRT-2020-046
5th rowRT-2020-031
ValueCountFrequency (%)
rt-2020-093 2
 
0.3%
rt-2021-441 1
 
0.1%
rt-2021-339 1
 
0.1%
rt-2021-340 1
 
0.1%
rt-2021-427 1
 
0.1%
rt-2021-428 1
 
0.1%
rt-2021-434 1
 
0.1%
rt-2021-293 1
 
0.1%
rt-2021-294 1
 
0.1%
rt-2021-295 1
 
0.1%
Other values (695) 695
98.4%
2023-12-13T03:30:23.077193image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2 1661
21.4%
- 1412
18.2%
0 1105
14.2%
1 879
11.3%
R 706
9.1%
T 706
9.1%
4 244
 
3.1%
3 243
 
3.1%
5 241
 
3.1%
6 161
 
2.1%
Other values (3) 408
 
5.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 4942
63.6%
Dash Punctuation 1412
 
18.2%
Uppercase Letter 1412
 
18.2%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 1661
33.6%
0 1105
22.4%
1 879
17.8%
4 244
 
4.9%
3 243
 
4.9%
5 241
 
4.9%
6 161
 
3.3%
9 142
 
2.9%
7 134
 
2.7%
8 132
 
2.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
R 706
50.0%
T 706
50.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1412
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 6354
81.8%
Latin 1412
 
18.2%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
2 1661
26.1%
- 1412
22.2%
0 1105
17.4%
1 879
13.8%
4 244
 
3.8%
3 243
 
3.8%
5 241
 
3.8%
6 161
 
2.5%
9 142
 
2.2%
7 134
 
2.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
R 706
50.0%
T 706
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 7766
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2 1661
21.4%
- 1412
18.2%
0 1105
14.2%
1 879
11.3%
R 706
9.1%
T 706
9.1%
4 244
 
3.1%
3 243
 
3.1%
5 241
 
3.1%
6 161
 
2.1%
Other values (3) 408
 
5.3%

실시간 사용 여부
Boolean

CONSTANT  MISSING 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing368
Missing (%)34.3%
Memory size2.2 KiB
True
706 
(Missing)
368 
ValueCountFrequency (%)
True 706
65.7%
(Missing) 368
34.3%
2023-12-13T03:30:23.253788image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

지역코드
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size8.5 KiB
1
706 
<NA>
368 

Length

Max length4
Median length1
Mean length2.027933
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row<NA>
2nd row<NA>
3rd row<NA>
4th row<NA>
5th row<NA>

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 706
65.7%
<NA> 368
34.3%

Length

2023-12-13T03:30:23.414639image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T03:30:23.553454image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 706
65.7%
na 368
34.3%

실시간 오픈 여부
Boolean

HIGH CORRELATION  MISSING 

Distinct2
Distinct (%)0.2%
Missing37
Missing (%)3.4%
Memory size2.2 KiB
True
665 
False
372 
(Missing)
 
37
ValueCountFrequency (%)
True 665
61.9%
False 372
34.6%
(Missing) 37
 
3.4%
2023-12-13T03:30:23.644332image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Interactions

2023-12-13T03:30:13.098638image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T03:30:12.854663image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T03:30:13.223663image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T03:30:12.997654image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-13T03:30:23.755329image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
과정코드과정구분코드사용여부교육대상수료기준가중치 진도(퍼센트)수료기준점수클래스데스크학습환경실시간 오픈 여부
과정코드1.0000.8220.2640.9190.7160.4350.6580.4380.7740.877
과정구분코드0.8221.0000.3890.9600.8710.9310.7660.9310.7430.823
사용여부0.2640.3891.0000.0000.2630.0000.0000.0000.1180.145
교육대상0.9190.9600.0001.0000.9911.0001.0001.0000.9480.808
수료기준0.7160.8710.2630.9911.0001.0000.5461.0001.0000.840
가중치 진도(퍼센트)0.4350.9310.0001.0001.0001.0000.0000.9980.0080.215
수료기준점수0.6580.7660.0001.0000.5460.0001.0000.0000.1550.257
클래스데스크0.4380.9310.0001.0001.0000.9980.0001.0000.0080.217
학습환경0.7740.7430.1180.9481.0000.0080.1550.0081.0000.336
실시간 오픈 여부0.8770.8230.1450.8080.8400.2150.2570.2170.3361.000
2023-12-13T03:30:23.928690image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
지역코드학습환경수료기준가중치 진도(퍼센트)수료기준점수사용여부과정구분코드실시간 오픈 여부
지역코드1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
학습환경1.0001.0000.9990.0120.1170.1960.5190.538
수료기준1.0000.9991.0000.9980.4090.1890.6100.644
가중치 진도(퍼센트)1.0000.0120.9981.0000.0000.0000.8610.138
수료기준점수1.0000.1170.4090.0001.0000.0000.4860.313
사용여부1.0000.1960.1890.0000.0001.0000.3290.093
과정구분코드1.0000.5190.6100.8610.4860.3291.0000.727
실시간 오픈 여부1.0000.5380.6440.1380.3130.0930.7271.000
2023-12-13T03:30:24.072106image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
과정코드클래스데스크과정구분코드사용여부수료기준가중치 진도(퍼센트)수료기준점수학습환경지역코드실시간 오픈 여부
과정코드1.0000.5300.4600.2010.4810.3330.3300.6521.0000.708
클래스데스크0.5301.0000.8610.0000.9980.9610.0000.0131.0000.139
과정구분코드0.4600.8611.0000.3290.6100.8610.4860.5191.0000.727
사용여부0.2010.0000.3291.0000.1890.0000.0000.1961.0000.093
수료기준0.4810.9980.6100.1891.0000.9980.4090.9991.0000.644
가중치 진도(퍼센트)0.3330.9610.8610.0000.9981.0000.0000.0121.0000.138
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학습환경0.6520.0130.5190.1960.9990.0120.1171.0001.0000.538
지역코드1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
실시간 오픈 여부0.7080.1390.7270.0930.6440.1380.3130.5381.0001.000

Missing values

2023-12-13T03:30:13.424278image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T03:30:13.716633image/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.
2023-12-13T03:30:13.953945image/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

과정코드과정구분코드과정분류코드강의형태코드과정명사용여부등록일과정개요 간단학습목표교육대상수료기준가중치 진도(퍼센트)수료기준점수클래스데스크학습환경썸네일 이미지 설명(웹접근성)실시간 과정코드실시간 사용 여부지역코드실시간 오픈 여부
021SC2302CL0000DAAA00변화관리 및 전직지원Y2019-01-31 11:03변화된 환경을 이해하고, 성공적인 구직을 위해 준비해야 할 사항을 알아본다.1. 변화된 환경에 적합한 구직전략을 세우고 효과적으로 실행하여 본인이 바라는 성과를 낼 수 있다. ,2. 구직서류 작성과 면접 기법 등을 배우고 익혀 바라는 취업에 성공할 수 있다.폐업 예정 소상공인온라인교육 10010080100001PCTabletMobile폐업 후 변화관리 및 재기전략1<NA><NA><NA>N
122SC2302CL0000DAAA00폐업 후 진로탐색Y2019-01-31 11:05폐업 후 진로탐색, 취업정보 이해를 통해 실제 구직 시 필요한 사항을 파악할 수 있고 개인 신용관리를 통해 본인의 재기 전략을 세울 수 있다.기폐업 소상공인의 성공적인 구직을 위한 실전 취업 준비와 개인신용관리를 통해 효과적인 취업 준비를 할 수 있다.기폐업 소상공인온라인교육 10010080100001PCTabletMobile직업 시장의 이해와 진로방향성 탐색<NA><NA><NA>N
223SC2302CL0000DAAA00성공적인 취업준비 전략Y2019-01-31 11:06폐업 후 진로탐색, 취업정보 이해를 통해 실제 구직 시 필요한 사항을 파악할 수 있고 개인 신용관리를 통해 본인의 재기 전략을 세울 수 있다.기폐업 소상공인의 성공적인 구직을 위한 실전 취업 준비와 개인신용관리를 통해 효과적인 취업 준비를 할 수 있다.,기폐업 소상공인온라인교육 10010080100001PCTabletMobile성공적인 실전 취업준비<NA><NA><NA>N
325SC2406CL0000DAAA00베트남Y2019-01-31 11:09베트남 경제동향 베트남 소비성향과 상권 베트남 진출 시 명심사항 베트남 시장접근과 진출1. 베트남의 경제동향에 대해 알아본다.,2. 베트남의 소비성향과 상권을 파악하여 베트남 시장 진출 시 명심해야할 사항을 알 수 있다.베트남 창업에 관심이 있는 소상공인온라인교육 10010080100001PCTabletMobile베트남 상권의 이해 1편<NA><NA><NA>N
426SC2406CL0000DAAA00미얀마Y2019-01-31 11:10미얀마 경제의 특징 미얀마 시장 환경 및 특성미얀마 경제의 특징과 상권, 물가 등을 파악할 수 있다.,미얀마 창업에 관심이 있는 소상공인온라인교육 10010080100001PCTabletMobile미얀마 상권의 이해 1편<NA><NA><NA>N
527SC2406CL0000DAAA00중국Y2019-01-31 11:12중국 온라인 창업 현황 타오바오 창업 절차중국 전자상거래의 흐름을 알고, 온라인 창업을 위한 절차를 알 수 있다.중국 창업에 관심이 있는 소상공인온라인교육 10010080100001PCTabletMobile중국 온라인 창업 1편<NA><NA><NA>N
629SC2207CL0000DAAA00기본이론과정Y2019-01-31 11:16프랜차이즈 CEO, 전문가 등이 함께하는 프랜차이즈분야 전문 교육의 장입니다.1. 가맹계약 체결 전 제공되는 사전정보 제공을 통해 해당 가맹사업 관련 정확한 정보를 파악할 수 있다.,예비창업자온라인교육 10010080100001PCTabletMobile프랜차이즈 관련법규<NA><NA><NA>N
731SC2207CL0000DAAA00성공과정Y2019-01-31 11:19프랜차이즈 CEO, 전문가 등이 함께하는 프랜차이즈분야 전문 교육의 장입니다.가맹본부와 가맹점의 기능과 역할을 이해할 수 있다.,가맹본부 임직원온라인교육 10010080100001PCTabletMobile수퍼바이징 수퍼바이저의 역할<NA><NA><NA>N
833SC2205CL0000DAAA00온라인 상인대학Y2019-01-31 11:21공동마케팅이란 전통시장 공동마케팅의 어려움 공동마케팅 모범 사례 성공적인 공동마케팅 추진 공동마케팅 핵심정의공동 마케팅으로 함께 성장하기소상공인 및 전통시장상인온라인교육 10010080100001PCTabletMobile전통시장 상인을 위한 온라인 상인대학 01강 공동마케팅 김갑용<NA><NA><NA>N
934SC2102CL0000DAAA00기업가 정신Y2019-01-31 11:22본 과정은 창업자자 알아야 할 기업가정신에 대한 이해를 돕기 위해 기업가정신의 의의를 이해하고, 창업자가 갖추어야 할 마인드와 성공한 사업가의 특성을 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다.1. 기업가정신의 의의와 중요성을 이해할 수 있습니다. ,2. 창업자가 갖추어야할 마인드 요소를 파악할 수 있습니다. ,3. 성공한 사업가들의 특성을 알아볼 수 있습니다.소상공인온라인교육 10010080100001PCTabletMobile기업가정신의 의의와 중요성<NA><NA><NA>N
과정코드과정구분코드과정분류코드강의형태코드과정명사용여부등록일과정개요 간단학습목표교육대상수료기준가중치 진도(퍼센트)수료기준점수클래스데스크학습환경썸네일 이미지 설명(웹접근성)실시간 과정코드실시간 사용 여부지역코드실시간 오픈 여부
10641301SC2504CL0000DAAA00고객과 밀당, 헝거(Hunger)마케팅 (2)Y2021-10-18 09:29고객과 밀당, 헝거(Hunger)마케팅 (2)제품(서비스)의 희소성을 높여 고객들의 구매 욕구를 자극시키고, 입소문을 통해 잠재고객을 확산하는 마케팅 기법인 헝거(Hunger) 마케팅을 알아보자,소상공인 및 예비창업자,온라인 10010080100011PCMOBILETABLET소상공인 기심전결고객과 밀당, 헝거(Hunger)마케팅고명환㈜인사이트컨설팅 대표RT-2021-615Y1N
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