Overview

Dataset statistics

Number of variables3
Number of observations623
Missing cells2
Missing cells (%)0.1%
Duplicate rows1
Duplicate rows (%)0.2%
Total size in memory14.7 KiB
Average record size in memory24.2 B

Variable types

Text3

Dataset

Description충청남도 홈페이지의 콘텐츠별 담당자 자료로써 메뉴별 담당자 데이터 입니다.
Author충청남도
URLhttps://alldam.chungnam.go.kr/index.chungnam?menuCd=DOM_000000201001001001&st=&cds=&orgCd=&apiType=&isOpen=Y&pageIndex=377&beforeMenuCd=DOM_000000201001001000&publicdatapk=15063378

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Dataset has 1 (0.2%) duplicate rowsDuplicates

Reproduction

Analysis started2024-04-21 19:48:49.746635
Analysis finished2024-04-21 19:48:50.988594
Duration1.24 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

메뉴명
Text

Distinct599
Distinct (%)96.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size5.0 KiB
2024-04-22T04:48:51.972987image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length43
Median length30
Mean length9.0160514
Min length1

Characters and Unicode

Total characters5617
Distinct characters424
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique580 ?
Unique (%)93.1%

Sample

1st row도정신문구독신청
2nd row도정모니터란
3rd row도정모니터제보하기
4th row도정모니터단공지사항
5th row업무별 담당자 안내
ValueCountFrequency (%)
및 30
 
2.7%
현황 18
 
1.6%
사업 15
 
1.4%
운영 11
 
1.0%
충청남도 10
 
0.9%
신청내역 10
 
0.9%
결과 9
 
0.8%
빛낸 7
 
0.6%
api 7
 
0.6%
open 7
 
0.6%
Other values (815) 986
88.8%
2024-04-22T04:48:53.570172image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
488
 
8.7%
공 103
 
1.8%
사 103
 
1.8%
업 101
 
1.8%
정 100
 
1.8%
지 89
 
1.6%
도 87
 
1.5%
원 79
 
1.4%
0 79
 
1.4%
시 71
 
1.3%
Other values (414) 4317
76.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 4543
80.9%
Space Separator 488
 
8.7%
Decimal Number 256
 
4.6%
Other Punctuation 90
 
1.6%
Uppercase Letter 78
 
1.4%
Lowercase Letter 70
 
1.2%
Open Punctuation 39
 
0.7%
Close Punctuation 39
 
0.7%
Math Symbol 13
 
0.2%
Dash Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
공 103
 
2.3%
사 103
 
2.3%
업 101
 
2.2%
정 100
 
2.2%
지 89
 
2.0%
도 87
 
1.9%
원 79
 
1.7%
시 71
 
1.6%
보 69
 
1.5%
청 63
 
1.4%
Other values (369) 3678
81.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 17
21.8%
A 12
15.4%
I 9
11.5%
E 7
9.0%
N 7
9.0%
O 7
9.0%
Q 4
 
5.1%
C 4
 
5.1%
D 3
 
3.8%
R 3
 
3.8%
Other values (4) 5
 
6.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 79
30.9%
2 55
21.5%
1 54
21.1%
3 22
 
8.6%
4 11
 
4.3%
5 10
 
3.9%
9 8
 
3.1%
6 8
 
3.1%
8 5
 
2.0%
7 4
 
1.6%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
d 18
25.7%
m 13
18.6%
o 11
15.7%
i 9
12.9%
t 9
12.9%
a 4
 
5.7%
p 4
 
5.7%
l 1
 
1.4%
e 1
 
1.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 32
35.6%
& 14
15.6%
; 13
14.4%
/ 12
 
13.3%
? 8
 
8.9%
· 7
 
7.8%
, 4
 
4.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
488
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 39
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 39
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 13
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4543
80.9%
Common 926
 
16.5%
Latin 148
 
2.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
공 103
 
2.3%
사 103
 
2.3%
업 101
 
2.2%
정 100
 
2.2%
지 89
 
2.0%
도 87
 
1.9%
원 79
 
1.7%
시 71
 
1.6%
보 69
 
1.5%
청 63
 
1.4%
Other values (369) 3678
81.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
d 18
12.2%
P 17
11.5%
m 13
 
8.8%
A 12
 
8.1%
o 11
 
7.4%
i 9
 
6.1%
t 9
 
6.1%
I 9
 
6.1%
E 7
 
4.7%
N 7
 
4.7%
Other values (13) 36
24.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
488
52.7%
0 79
 
8.5%
2 55
 
5.9%
1 54
 
5.8%
( 39
 
4.2%
) 39
 
4.2%
. 32
 
3.5%
3 22
 
2.4%
& 14
 
1.5%
~ 13
 
1.4%
Other values (12) 91
 
9.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4542
80.9%
ASCII 1067
 
19.0%
None 7
 
0.1%
Compat Jamo 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
488
45.7%
0 79
 
7.4%
2 55
 
5.2%
1 54
 
5.1%
( 39
 
3.7%
) 39
 
3.7%
. 32
 
3.0%
3 22
 
2.1%
d 18
 
1.7%
P 17
 
1.6%
Other values (34) 224
21.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
공 103
 
2.3%
사 103
 
2.3%
업 101
 
2.2%
정 100
 
2.2%
지 89
 
2.0%
도 87
 
1.9%
원 79
 
1.7%
시 71
 
1.6%
보 69
 
1.5%
청 63
 
1.4%
Other values (368) 3677
81.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 7
100.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 1
100.0%

부서명
Text

Distinct53
Distinct (%)8.5%
Missing1
Missing (%)0.2%
Memory size5.0 KiB
2024-04-22T04:48:54.301454image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length21
Median length20
Mean length15.445338
Min length8

Characters and Unicode

Total characters9607
Distinct characters122
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

Unique8 ?
Unique (%)1.3%

Sample

1st row충청남도 공보관
2nd row충청남도 기후환경국 기후환경정책과
3rd row충청남도 기후환경국 기후환경정책과
4th row충청남도 기후환경국 기후환경정책과
5th row충청남도 자치행정국 자치행정과
ValueCountFrequency (%)
충청남도 622
34.4%
자치행정국 137
 
7.6%
기획조정실 116
 
6.4%
경제실 95
 
5.3%
정책기획관 84
 
4.7%
공보관 57
 
3.2%
자치행정과 44
 
2.4%
운영지원과 41
 
2.3%
인사과 37
 
2.0%
저출산보건복지실 35
 
1.9%
Other values (60) 538
29.8%
2024-04-22T04:48:55.287509image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1184
 
12.3%
도 657
 
6.8%
청 639
 
6.7%
충 628
 
6.5%
남 628
 
6.5%
정 495
 
5.2%
과 423
 
4.4%
국 309
 
3.2%
기 270
 
2.8%
실 248
 
2.6%
Other values (112) 4126
42.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 8423
87.7%
Space Separator 1184
 
12.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
도 657
 
7.8%
청 639
 
7.6%
충 628
 
7.5%
남 628
 
7.5%
정 495
 
5.9%
과 423
 
5.0%
국 309
 
3.7%
기 270
 
3.2%
실 248
 
2.9%
관 243
 
2.9%
Other values (111) 3883
46.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1184
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 8423
87.7%
Common 1184
 
12.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 657
 
7.8%
청 639
 
7.6%
충 628
 
7.5%
남 628
 
7.5%
정 495
 
5.9%
과 423
 
5.0%
국 309
 
3.7%
기 270
 
3.2%
실 248
 
2.9%
관 243
 
2.9%
Other values (111) 3883
46.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
1184
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 8423
87.7%
ASCII 1184
 
12.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1184
100.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 657
 
7.8%
청 639
 
7.6%
충 628
 
7.5%
남 628
 
7.5%
정 495
 
5.9%
과 423
 
5.0%
국 309
 
3.7%
기 270
 
3.2%
실 248
 
2.9%
관 243
 
2.9%
Other values (111) 3883
46.1%

성명
Text

Distinct187
Distinct (%)30.1%
Missing1
Missing (%)0.2%
Memory size5.0 KiB
2024-04-22T04:48:56.426354image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length3
Median length3
Mean length2.9871383
Min length2

Characters and Unicode

Total characters1858
Distinct characters134
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

Unique85 ?
Unique (%)13.7%

Sample

1st row김태신
2nd row정걸기
3rd row정걸기
4th row정걸기
5th row이민지
ValueCountFrequency (%)
김범수 44
 
7.1%
황선은 28
 
4.5%
김선영 16
 
2.6%
이찬행 16
 
2.6%
한미라 16
 
2.6%
김영진 15
 
2.4%
신주열 15
 
2.4%
전유리 14
 
2.3%
김은정 13
 
2.1%
임택균 12
 
1.9%
Other values (177) 433
69.6%
2024-04-22T04:48:57.794068image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
김 155
 
8.3%
이 149
 
8.0%
영 73
 
3.9%
정 69
 
3.7%
은 64
 
3.4%
수 57
 
3.1%
선 56
 
3.0%
현 48
 
2.6%
범 44
 
2.4%
희 44
 
2.4%
Other values (124) 1099
59.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1858
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
김 155
 
8.3%
이 149
 
8.0%
영 73
 
3.9%
정 69
 
3.7%
은 64
 
3.4%
수 57
 
3.1%
선 56
 
3.0%
현 48
 
2.6%
범 44
 
2.4%
희 44
 
2.4%
Other values (124) 1099
59.1%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1858
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 155
 
8.3%
이 149
 
8.0%
영 73
 
3.9%
정 69
 
3.7%
은 64
 
3.4%
수 57
 
3.1%
선 56
 
3.0%
현 48
 
2.6%
범 44
 
2.4%
희 44
 
2.4%
Other values (124) 1099
59.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1858
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 155
 
8.3%
이 149
 
8.0%
영 73
 
3.9%
정 69
 
3.7%
은 64
 
3.4%
수 57
 
3.1%
선 56
 
3.0%
현 48
 
2.6%
범 44
 
2.4%
희 44
 
2.4%
Other values (124) 1099
59.1%

Missing values

2024-04-22T04:48:50.609389image/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.
2024-04-22T04:48:50.860986image/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

메뉴명부서명성명
0도정신문구독신청충청남도 공보관김태신
1도정모니터란충청남도 기후환경국 기후환경정책과정걸기
2도정모니터제보하기충청남도 기후환경국 기후환경정책과정걸기
3도정모니터단공지사항충청남도 기후환경국 기후환경정책과정걸기
4업무별 담당자 안내충청남도 자치행정국 자치행정과이민지
5전문충청남도 기획조정실 정책기획관이병구
6고객을 맞이하는 우리의 자세충청남도 기획조정실 정책기획관이병구
7알권리 충족과 정보제공충청남도 기획조정실 정책기획관이병구
8고객참여와 의견제시 방법충청남도 기획조정실 정책기획관이병구
9불만족 서비스에 대한 시정 및 보상충청남도 기획조정실 정책기획관이병구
메뉴명부서명성명
613충남 2030문화체육관광 발전전략 수립 개요충청남도 문화체육관광국 문화정책과유주연
6142030문화비전 도민제안 게시판충청남도 문화체육관광국 문화정책과유주연
615간부일정공개 OPEN API충청남도 공보관김범수
616도립미술관충청남도 공보관김범수
617백년의 집충청남도 공보관김범수
618예술의 전당충청남도 공보관김범수
619스포츠 센터충청남도 공보관김범수
620자료실충청남도 공보관김범수
621(구)충남넷 홈페이지 개인정보처리방침(2019.04.24~2020.06.09)충청남도 공보관김범수
622(구)충남넷 홈페이지 개인정보처리방침(2020.06.10~2021.01.13)충청남도 공보관김범수

Duplicate rows

Most frequently occurring

메뉴명부서명성명# duplicates
0마을기업충청남도 공동체지원국 사회적경제과전유리2