Overview

Dataset statistics

Number of variables3
Number of observations55
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.4 KiB
Average record size in memory26.4 B

Variable types

Categorical2
Text1

Dataset

Description중소기업 재직 청년근로자의 장기재직 유도와 자산형성 지원사업인 청년재직자 내일채움공제 가입을 지원하는 외부 가입기관의 소재지별 현황
Author중소벤처기업진흥공단
URLhttps://www.data.go.kr/data/15092115/fileData.do

Alerts

기관유형 is highly imbalanced (69.5%)Imbalance
기관명 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 02:58:56.524339
Analysis finished2023-12-12 02:58:56.927107
Duration0.4 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

소재지
Categorical

Distinct14
Distinct (%)25.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size572.0 B
서울특별시
23 
경기도
11 
전라남도
4 
전라북도
3 
대구광역시
 
2
Other values (9)
12 

Length

Max length5
Median length5
Mean length4.3454545
Min length3

Unique

Unique6 ?
Unique (%)10.9%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
서울특별시 23
41.8%
경기도 11
20.0%
전라남도 4
 
7.3%
전라북도 3
 
5.5%
대구광역시 2
 
3.6%
대전광역시 2
 
3.6%
광주광역시 2
 
3.6%
충청북도 2
 
3.6%
경상북도 1
 
1.8%
경상남도 1
 
1.8%
Other values (4) 4
 
7.3%

Length

2023-12-12T11:58:57.032477image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 23
41.8%
경기도 11
20.0%
전라남도 4
 
7.3%
전라북도 3
 
5.5%
대구광역시 2
 
3.6%
대전광역시 2
 
3.6%
광주광역시 2
 
3.6%
충청북도 2
 
3.6%
경상북도 1
 
1.8%
경상남도 1
 
1.8%
Other values (4) 4
 
7.3%

기관명
Text

UNIQUE 

Distinct55
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size572.0 B
2023-12-12T11:58:57.310276image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length20
Median length13
Mean length8.4363636
Min length3

Characters and Unicode

Total characters464
Distinct characters130
Distinct categories6 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique55 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row중소기업은행
2nd row신한은행
3rd row우리은행
4th row(사)중소기업기술혁신협회 대구경북지회
5th row(사)중소기업융합경기연합회
ValueCountFrequency (%)
㈜베스트인 2
 
3.4%
중소기업은행 1
 
1.7%
여성중앙회종로여성인력개발센터 1
 
1.7%
한국직업지도진흥원강남지부 1
 
1.7%
잡모아 1
 
1.7%
잡모아부천지점 1
 
1.7%
잡모아천호지점 1
 
1.7%
전북경영자총협회 1
 
1.7%
제니엘 1
 
1.7%
제천단양상공회의소 1
 
1.7%
Other values (47) 47
81.0%
2023-12-12T11:58:57.822825image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
회 28
 
6.0%
기 15
 
3.2%
지 15
 
3.2%
사 15
 
3.2%
협 14
 
3.0%
소 13
 
2.8%
업 12
 
2.6%
국 11
 
2.4%
스 10
 
2.2%
경 10
 
2.2%
Other values (120) 321
69.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 450
97.0%
Other Symbol 3
 
0.6%
Open Punctuation 3
 
0.6%
Close Punctuation 3
 
0.6%
Space Separator 3
 
0.6%
Uppercase Letter 2
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
회 28
 
6.2%
기 15
 
3.3%
지 15
 
3.3%
사 15
 
3.3%
협 14
 
3.1%
소 13
 
2.9%
업 12
 
2.7%
국 11
 
2.4%
스 10
 
2.2%
경 10
 
2.2%
Other values (114) 307
68.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
T 1
50.0%
I 1
50.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 3
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 453
97.6%
Common 9
 
1.9%
Latin 2
 
0.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
회 28
 
6.2%
기 15
 
3.3%
지 15
 
3.3%
사 15
 
3.3%
협 14
 
3.1%
소 13
 
2.9%
업 12
 
2.6%
국 11
 
2.4%
스 10
 
2.2%
경 10
 
2.2%
Other values (115) 310
68.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
( 3
33.3%
) 3
33.3%
3
33.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
T 1
50.0%
I 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 450
97.0%
ASCII 11
 
2.4%
None 3
 
0.6%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
회 28
 
6.2%
기 15
 
3.3%
지 15
 
3.3%
사 15
 
3.3%
협 14
 
3.1%
소 13
 
2.9%
업 12
 
2.7%
국 11
 
2.4%
스 10
 
2.2%
경 10
 
2.2%
Other values (114) 307
68.2%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 3
100.0%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
( 3
27.3%
) 3
27.3%
3
27.3%
T 1
 
9.1%
I 1
 
9.1%

기관유형
Categorical

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)3.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size572.0 B
비금융권
52 
금융권
 
3

Length

Max length4
Median length4
Mean length3.9454545
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row금융권
2nd row금융권
3rd row금융권
4th row비금융권
5th row비금융권

Common Values

ValueCountFrequency (%)
비금융권 52
94.5%
금융권 3
 
5.5%

Length

2023-12-12T11:58:57.992798image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T11:58:58.143847image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
비금융권 52
94.5%
금융권 3
 
5.5%

Correlations

2023-12-12T11:58:58.238202image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
소재지기관명기관유형
소재지1.0001.0000.000
기관명1.0001.0001.000
기관유형0.0001.0001.000
2023-12-12T11:58:58.353768image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
소재지기관유형
소재지1.0000.000
기관유형0.0001.000
2023-12-12T11:58:58.470225image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
소재지기관유형
소재지1.0000.000
기관유형0.0001.000

Missing values

2023-12-12T11:58:56.785274image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T11:58:56.890507image/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

소재지기관명기관유형
0서울특별시중소기업은행금융권
1서울특별시신한은행금융권
2서울특별시우리은행금융권
3대구광역시(사)중소기업기술혁신협회 대구경북지회비금융권
4경기도(사)중소기업융합경기연합회비금융권
5대전광역시(사)한국문화산업협회비금융권
6서울특별시㈜누구나잡비금융권
7광주광역시㈜베스트인 광주지사비금융권
8전라북도㈜베스트인 전북지사비금융권
9경상북도경북IT융합산업기술원비금융권
소재지기관명기관유형
45경기도리부트코리아비금융권
46서울특별시블루안메타비금융권
47서울특별시한국서비스진흥협회비금융권
48서울특별시글로벌최고경영자클럽비금융권
49서울특별시벤처기업협회비금융권
50경기도중소기업융합중앙회비금융권
51서울특별시한국경영혁신중소기업협회비금융권
52서울특별시한국여성경제인협회비금융권
53경기도중소기업기술혁신협회비금융권
54서울특별시한국경영기술지도사회비금융권