Overview

Dataset statistics

Number of variables7
Number of observations387
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows2
Duplicate rows (%)0.5%
Total size in memory21.7 KiB
Average record size in memory57.3 B

Variable types

Categorical5
Numeric1
Text1

Dataset

Description한아프리카재단은한-아프리카지방자치단체간교류협력지원사업의일환으로아프리카국가의지방자치단체와국제교류사례를공유하여국제교류및대상지역의다양화를도모하고있습니다.
Author한아프리카재단
URLhttps://www.data.go.kr/data/15113634/fileData.do

Alerts

Dataset has 2 (0.5%) duplicate rowsDuplicates
광역시도 is highly overall correlated with 아프리카 지자체High correlation
기초지자체 is highly overall correlated with 아프리카 지자체High correlation
아프리카 국가 is highly overall correlated with 아프리카 지자체High correlation
아프리카 지자체 is highly overall correlated with 광역시도 and 2 other fieldsHigh correlation
기초지자체 is highly imbalanced (61.9%)Imbalance
아프리카 지자체 is highly imbalanced (53.4%)Imbalance

Reproduction

Analysis started2023-12-12 11:10:47.903199
Analysis finished2023-12-12 11:10:49.214130
Duration1.31 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

광역시도
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct17
Distinct (%)4.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.2 KiB
경기도
62 
부산광역시
56 
경상북도
44 
서울특별시
44 
강원도
34 
Other values (12)
147 

Length

Max length7
Median length5
Mean length4.2945736
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
경기도 62
16.0%
부산광역시 56
14.5%
경상북도 44
11.4%
서울특별시 44
11.4%
강원도 34
8.8%
경상남도 28
7.2%
대전광역시 21
 
5.4%
충청남도 19
 
4.9%
광주광역시 15
 
3.9%
인천광역시 12
 
3.1%
Other values (7) 52
13.4%

Length

2023-12-12T20:10:49.361051image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
경기도 62
16.0%
부산광역시 56
14.5%
경상북도 44
11.4%
서울특별시 44
11.4%
강원도 34
8.8%
경상남도 28
7.2%
대전광역시 21
 
5.4%
충청남도 19
 
4.9%
광주광역시 15
 
3.9%
인천광역시 12
 
3.1%
Other values (7) 52
13.4%

기초지자체
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct31
Distinct (%)8.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.2 KiB
본청
291 
춘천시
 
15
칠곡군
 
10
수원시
 
7
아산시
 
6
Other values (26)
58 

Length

Max length7
Median length2
Mean length2.2635659
Min length2

Unique

Unique13 ?
Unique (%)3.4%

Sample

1st row서울특별시의회
2nd row본청
3rd row강남구
4th row본청
5th row본청

Common Values

ValueCountFrequency (%)
본청 291
75.2%
춘천시 15
 
3.9%
칠곡군 10
 
2.6%
수원시 7
 
1.8%
아산시 6
 
1.6%
평택시 6
 
1.6%
파주시 6
 
1.6%
화성시 6
 
1.6%
천안시 5
 
1.3%
구로구 4
 
1.0%
Other values (21) 31
 
8.0%

Length

2023-12-12T20:10:49.588890image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
본청 291
75.2%
춘천시 15
 
3.9%
칠곡군 10
 
2.6%
수원시 7
 
1.8%
아산시 6
 
1.6%
평택시 6
 
1.6%
파주시 6
 
1.6%
화성시 6
 
1.6%
천안시 5
 
1.3%
구로구 4
 
1.0%
Other values (21) 31
 
8.0%

아프리카 국가
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct39
Distinct (%)10.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.2 KiB
남아프리카공화국
59 
에티오피아
49 
탄자니아
38 
케냐
29 
이집트
20 
Other values (34)
192 

Length

Max length23
Median length10
Mean length4.4211886
Min length2

Unique

Unique6 ?
Unique (%)1.6%

Sample

1st row모로코
2nd row르완다
3rd row우간다
4th row세네갈
5th row모로코

Common Values

ValueCountFrequency (%)
남아프리카공화국 59
15.2%
에티오피아 49
 
12.7%
탄자니아 38
 
9.8%
케냐 29
 
7.5%
이집트 20
 
5.2%
모로코 19
 
4.9%
짐바브웨 12
 
3.1%
나이지리아 12
 
3.1%
알제리 11
 
2.8%
튀니지 11
 
2.8%
Other values (29) 127
32.8%

Length

2023-12-12T20:10:49.785709image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
남아프리카공화국 59
15.2%
에티오피아 49
 
12.6%
탄자니아 38
 
9.8%
케냐 29
 
7.5%
이집트 20
 
5.1%
모로코 19
 
4.9%
짐바브웨 12
 
3.1%
나이지리아 12
 
3.1%
알제리 11
 
2.8%
튀니지 11
 
2.8%
Other values (31) 129
33.2%

아프리카 지자체
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct43
Distinct (%)11.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.2 KiB
<NA>
260 
아디스아바바시
 
17
하우텡주
 
9
다르에스살람주
 
8
페즈시
 
6
Other values (38)
87 

Length

Max length8
Median length4
Mean length4.5116279
Min length3

Unique

Unique15 ?
Unique (%)3.9%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 260
67.2%
아디스아바바시 17
 
4.4%
하우텡주 9
 
2.3%
다르에스살람주 8
 
2.1%
페즈시 6
 
1.6%
하라레시 5
 
1.3%
다르에스살람시 5
 
1.3%
나탈주더반시 5
 
1.3%
웨스턴케이프주 5
 
1.3%
중앙마쇼날랜드주 4
 
1.0%
Other values (33) 63
 
16.3%

Length

2023-12-12T20:10:49.996698image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
na 260
67.2%
아디스아바바시 17
 
4.4%
하우텡주 9
 
2.3%
다르에스살람주 8
 
2.1%
페즈시 6
 
1.6%
하라레시 5
 
1.3%
다르에스살람시 5
 
1.3%
나탈주더반시 5
 
1.3%
웨스턴케이프주 5
 
1.3%
아보메이시 4
 
1.0%
Other values (33) 63
 
16.3%

교류연도
Real number (ℝ)

Distinct26
Distinct (%)6.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2015.0258
Minimum1995
Maximum2023
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size3.5 KiB
2023-12-12T20:10:50.191893image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1995
5-th percentile2004
Q12012
median2017
Q32019
95-th percentile2022
Maximum2023
Range28
Interquartile range (IQR)7

Descriptive statistics

Standard deviation5.6453341
Coefficient of variation (CV)0.0028016187
Kurtosis1.3681872
Mean2015.0258
Median Absolute Deviation (MAD)3
Skewness-1.1898881
Sum779815
Variance31.869797
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T20:10:50.377043image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=26)
ValueCountFrequency (%)
2019 68
17.6%
2018 54
14.0%
2022 28
 
7.2%
2017 24
 
6.2%
2011 24
 
6.2%
2016 21
 
5.4%
2012 18
 
4.7%
2014 18
 
4.7%
2015 17
 
4.4%
2013 15
 
3.9%
Other values (16) 100
25.8%
ValueCountFrequency (%)
1995 3
 
0.8%
1997 2
 
0.5%
1998 4
 
1.0%
2000 4
 
1.0%
2001 1
 
0.3%
2003 4
 
1.0%
2004 3
 
0.8%
2005 4
 
1.0%
2006 3
 
0.8%
2007 15
3.9%
ValueCountFrequency (%)
2023 6
 
1.6%
2022 28
7.2%
2021 10
 
2.6%
2020 13
 
3.4%
2019 68
17.6%
2018 54
14.0%
2017 24
 
6.2%
2016 21
 
5.4%
2015 17
 
4.4%
2014 18
 
4.7%

교류유형
Categorical

Distinct9
Distinct (%)2.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.2 KiB
행정 인적교류
153 
경제통상교류
55 
협약체결
52 
기술 학술 정보교류
39 
기타
35 
Other values (4)
53 

Length

Max length10
Median length7
Mean length5.9509044
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row관광교류
2nd row행정 인적교류
3rd row기타
4th row기술 학술 정보교류
5th row기술 학술 정보교류

Common Values

ValueCountFrequency (%)
행정 인적교류 153
39.5%
경제통상교류 55
 
14.2%
협약체결 52
 
13.4%
기술 학술 정보교류 39
 
10.1%
기타 35
 
9.0%
관광교류 34
 
8.8%
상징사업 9
 
2.3%
문화 예술교류 6
 
1.6%
스포츠교류 4
 
1.0%

Length

2023-12-12T20:10:50.579606image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T20:10:50.763107image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
행정 153
24.5%
인적교류 153
24.5%
경제통상교류 55
 
8.8%
협약체결 52
 
8.3%
기술 39
 
6.2%
학술 39
 
6.2%
정보교류 39
 
6.2%
기타 35
 
5.6%
관광교류 34
 
5.4%
상징사업 9
 
1.4%
Other values (3) 16
 
2.6%

주요내용
Text

Distinct283
Distinct (%)73.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.2 KiB
2023-12-12T20:10:51.167753image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length53
Median length42
Mean length29.426357
Min length13

Characters and Unicode

Total characters11388
Distinct characters442
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

Unique239 ?
Unique (%)61.8%

Sample

1st row서울시의회_모로코 교류 협력 증진 위한 간담회 성황리 개최
2nd row서울과 르완다 및 수도 키갈리 교류협력
3rd row강남구 해외아동 위해 면마스크 만들기 봉사활동 시행
4th row서울시 2019년 서울시 좋은 일자리 도시 국제포럼 개최
5th row서울시 2019년 서울시 좋은 일자리 도시 국제포럼 개최
ValueCountFrequency (%)
방문 60
 
2.4%
아프리카 59
 
2.3%
초청 54
 
2.1%
체결 46
 
1.8%
부산시 44
 
1.7%
개최 44
 
1.7%
실시 41
 
1.6%
파견 37
 
1.4%
서울시 35
 
1.4%
팸투어 34
 
1.3%
Other values (902) 2098
82.2%
2023-12-12T20:10:51.822633image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2485
 
21.8%
시 366
 
3.2%
아 243
 
2.1%
주 150
 
1.3%
도 148
 
1.3%
사 137
 
1.2%
리 134
 
1.2%
부 124
 
1.1%
에 123
 
1.1%
대 120
 
1.1%
Other values (432) 7358
64.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 8260
72.5%
Space Separator 2485
 
21.8%
Decimal Number 350
 
3.1%
Uppercase Letter 131
 
1.2%
Connector Punctuation 65
 
0.6%
Lowercase Letter 41
 
0.4%
Close Punctuation 24
 
0.2%
Open Punctuation 24
 
0.2%
Other Punctuation 7
 
0.1%
Final Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
시 366
 
4.4%
아 243
 
2.9%
주 150
 
1.8%
도 148
 
1.8%
사 137
 
1.7%
리 134
 
1.6%
부 124
 
1.5%
에 123
 
1.5%
대 120
 
1.5%
산 112
 
1.4%
Other values (376) 6603
79.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
O 24
18.3%
A 18
13.7%
M 17
13.0%
U 16
12.2%
C 10
7.6%
D 8
 
6.1%
E 7
 
5.3%
T 5
 
3.8%
B 4
 
3.1%
I 4
 
3.1%
Other values (9) 18
13.7%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
i 6
14.6%
e 5
12.2%
a 4
 
9.8%
f 3
 
7.3%
d 2
 
4.9%
l 2
 
4.9%
z 2
 
4.9%
n 2
 
4.9%
o 2
 
4.9%
u 2
 
4.9%
Other values (9) 11
26.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 86
24.6%
0 80
22.9%
1 71
20.3%
9 34
 
9.7%
3 21
 
6.0%
5 20
 
5.7%
8 14
 
4.0%
4 13
 
3.7%
6 8
 
2.3%
7 3
 
0.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
· 4
57.1%
. 2
28.6%
/ 1
 
14.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2485
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 65
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 24
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 24
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 8260
72.5%
Common 2956
 
26.0%
Latin 172
 
1.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 366
 
4.4%
아 243
 
2.9%
주 150
 
1.8%
도 148
 
1.8%
사 137
 
1.7%
리 134
 
1.6%
부 124
 
1.5%
에 123
 
1.5%
대 120
 
1.5%
산 112
 
1.4%
Other values (376) 6603
79.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
O 24
14.0%
A 18
 
10.5%
M 17
 
9.9%
U 16
 
9.3%
C 10
 
5.8%
D 8
 
4.7%
E 7
 
4.1%
i 6
 
3.5%
T 5
 
2.9%
e 5
 
2.9%
Other values (28) 56
32.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
2485
84.1%
2 86
 
2.9%
0 80
 
2.7%
1 71
 
2.4%
_ 65
 
2.2%
9 34
 
1.2%
) 24
 
0.8%
( 24
 
0.8%
3 21
 
0.7%
5 20
 
0.7%
Other values (8) 46
 
1.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 8260
72.5%
ASCII 3123
 
27.4%
None 4
 
< 0.1%
Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2485
79.6%
2 86
 
2.8%
0 80
 
2.6%
1 71
 
2.3%
_ 65
 
2.1%
9 34
 
1.1%
) 24
 
0.8%
( 24
 
0.8%
O 24
 
0.8%
3 21
 
0.7%
Other values (44) 209
 
6.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 366
 
4.4%
아 243
 
2.9%
주 150
 
1.8%
도 148
 
1.8%
사 137
 
1.7%
리 134
 
1.6%
부 124
 
1.5%
에 123
 
1.5%
대 120
 
1.5%
산 112
 
1.4%
Other values (376) 6603
79.9%
None
ValueCountFrequency (%)
· 4
100.0%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 1
100.0%

Interactions

2023-12-12T20:10:48.740746image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T20:10:51.962197image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
광역시도기초지자체아프리카 국가아프리카 지자체교류연도교류유형
광역시도1.0000.8140.7740.9960.4860.598
기초지자체0.8141.0000.6860.9740.2190.498
아프리카 국가0.7740.6861.0001.0000.3660.513
아프리카 지자체0.9960.9741.0001.0000.7270.536
교류연도0.4860.2190.3660.7271.0000.370
교류유형0.5980.4980.5130.5360.3701.000
2023-12-12T20:10:52.129107image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
아프리카 국가광역시도기초지자체아프리카 지자체교류유형
아프리카 국가1.0000.3120.1980.8830.203
광역시도0.3121.0000.3660.8070.284
기초지자체0.1980.3661.0000.6850.203
아프리카 지자체0.8830.8070.6851.0000.193
교류유형0.2030.2840.2030.1931.000
2023-12-12T20:10:52.288832image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
교류연도광역시도기초지자체아프리카 국가아프리카 지자체교류유형
교류연도1.0000.2160.0810.1420.3010.184
광역시도0.2161.0000.3660.3120.8070.284
기초지자체0.0810.3661.0000.1980.6850.203
아프리카 국가0.1420.3120.1981.0000.8830.203
아프리카 지자체0.3010.8070.6850.8831.0000.193
교류유형0.1840.2840.2030.2030.1931.000

Missing values

2023-12-12T20:10:48.929514image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T20:10:49.133909image/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

광역시도기초지자체아프리카 국가아프리카 지자체교류연도교류유형주요내용
0서울특별시서울특별시의회모로코<NA>2023관광교류서울시의회_모로코 교류 협력 증진 위한 간담회 성황리 개최
1서울특별시본청르완다키갈리시2022행정 인적교류서울과 르완다 및 수도 키갈리 교류협력
2서울특별시강남구우간다<NA>2020기타강남구 해외아동 위해 면마스크 만들기 봉사활동 시행
3서울특별시본청세네갈다카르시2019기술 학술 정보교류서울시 2019년 서울시 좋은 일자리 도시 국제포럼 개최
4서울특별시본청모로코쉐프샤우엔시2019기술 학술 정보교류서울시 2019년 서울시 좋은 일자리 도시 국제포럼 개최
5서울특별시본청말리바마코시2019기술 학술 정보교류서울시 2019년 서울시 좋은 일자리 도시 국제포럼 개최
6서울특별시본청탄자니아탄자니아2019기술 학술 정보교류서울시 아프리카 탄자니아에 상수도 기술 전한다 코이카 신규 제안사업 추진
7서울특별시본청모로코쉐프샤우엔시2018기술 학술 정보교류서울시 2018년 서울시 좋은 일자리 도시 국제포럼 개최
8서울특별시본청남아프리카공화국요하네스버그시2018기술 학술 정보교류서울시 2018년 서울시 좋은 일자리 도시 국제포럼 개최
9서울특별시본청카메룬<NA>2018기타서울시 카메룬 등에 중고 소방차량 지원
광역시도기초지자체아프리카 국가아프리카 지자체교류연도교류유형주요내용
377제주특별자치도본청탄자니아<NA>2022관광교류제주도_탄자니아 관광 문화 청색경제 교류 협력 강화
378제주특별자치도본청모로코<NA>2019관광교류제주도 2019 글로벌 제주 만들기 프로젝트일환으로 주한대사 초청
379제주특별자치도본청탄자니아<NA>2019관광교류제주도 2019 글로벌 제주 만들기 프로젝트일환으로 주한대사 초청
380제주특별자치도본청시에라리온<NA>2019관광교류제주도 2019 글로벌 제주 만들기 프로젝트일환으로 주한대사 초청
381제주특별자치도본청수단<NA>2019관광교류제주도 2019 글로벌 제주 만들기 프로젝트일환으로 주한대사 초청
382제주특별자치도본청부룬디<NA>2019기타공적개발원조(ODA) 사업 시행 현황 점검차 부룬디 방문
383제주특별자치도본청탄자니아<NA>2018관광교류제주도 2018 글로벌 제주 만들기 프로젝트일환으로 주한대사 초청
384제주특별자치도본청튀니지<NA>2018관광교류제주도 2018 글로벌 제주 만들기 프로젝트일환으로 주한대사 초청
385제주특별자치도본청이집트<NA>2018관광교류제주도 2018 글로벌 제주 만들기 프로젝트일환으로 주한대사 초청
386제주특별자치도본청에티오피아<NA>2018상징사업제주국제평화센터에서 리멤버 강뉴 기획전시 개최

Duplicate rows

Most frequently occurring

광역시도기초지자체아프리카 국가아프리카 지자체교류연도교류유형주요내용# duplicates
1경상북도본청에티오피아<NA>2010행정 인적교류경상북도 에티오피아에 새마을 마을리더 봉사단 파견3
0경상남도본청남아프리카공화국<NA>2016경제통상교류경상남도 남아공 탄자니아에 무역사절단 파견2