Overview

Dataset statistics

Number of variables23
Number of observations2320
Missing cells7514
Missing cells (%)14.1%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory441.9 KiB
Average record size in memory195.1 B

Variable types

Text7
Categorical5
Numeric11

Dataset

Description뉴딜사업명,상위기관명,하위기관명,부서명,사업년도,상위사업분류,하위사업분류,사업유형,참여대상,전일근무 일근로시간,전일근무 시급,전일근무 계획인원,전일근무 금회선발인원,파트타임 일근로시간,파트타임 시급,파트타임 계획인원,파트타임 금회선발인원,근로기간 시작일자,근로기간 종료일자,사업목적,이런일을 합니다,근무조건,사업담당자 전화번호
Author서울특별시
URLhttps://data.seoul.go.kr/dataList/OA-15355/S/1/datasetView.do

Alerts

참여대상 is highly imbalanced (52.4%)Imbalance
부서명 has 298 (12.8%) missing valuesMissing
전일근무 일근로시간 has 422 (18.2%) missing valuesMissing
전일근무 시급 has 425 (18.3%) missing valuesMissing
전일근무 계획인원 has 413 (17.8%) missing valuesMissing
전일근무 금회선발인원 has 1345 (58.0%) missing valuesMissing
파트타임 일근로시간 has 432 (18.6%) missing valuesMissing
파트타임 시급 has 435 (18.8%) missing valuesMissing
파트타임 계획인원 has 430 (18.5%) missing valuesMissing
파트타임 금회선발인원 has 2145 (92.5%) missing valuesMissing
사업목적 has 339 (14.6%) missing valuesMissing
이런일을 합니다 has 413 (17.8%) missing valuesMissing
근무조건 has 398 (17.2%) missing valuesMissing
근로기간 시작일자 is highly skewed (γ1 = -33.9215061)Skewed
근로기간 종료일자 is highly skewed (γ1 = -33.89572843)Skewed
전일근무 일근로시간 has 142 (6.1%) zerosZeros
전일근무 시급 has 143 (6.2%) zerosZeros
전일근무 계획인원 has 141 (6.1%) zerosZeros
파트타임 일근로시간 has 1676 (72.2%) zerosZeros
파트타임 시급 has 1617 (69.7%) zerosZeros
파트타임 계획인원 has 1700 (73.3%) zerosZeros
파트타임 금회선발인원 has 93 (4.0%) zerosZeros

Reproduction

Analysis started2024-05-11 03:40:50.526804
Analysis finished2024-05-11 03:40:56.274971
Duration5.75 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

뉴딜사업명
Text

Distinct1820
Distinct (%)78.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size18.3 KiB
2024-05-11T03:40:56.882790image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length78
Median length52
Mean length20.048276
Min length5

Characters and Unicode

Total characters46512
Distinct characters618
Distinct categories13 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks6 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1485 ?
Unique (%)64.0%

Sample

1st row클라우드 기반 웹 데브옵스 개발자 과정
2nd rowUX/UI 디자인 실무 프로젝트
3rd row해외무역데이터테크 전문가(WTA) 양성 및 취업과정
4th row기업회계 전문가 양성과정
5th row데이터 분석 기반 SNS 마케터 양성 및 취업과정
ValueCountFrequency (%)
양성 362
 
3.9%
및 299
 
3.2%
2017 266
 
2.8%
전문가 214
 
2.3%
사업 207
 
2.2%
운영 202
 
2.2%
코디네이터 120
 
1.3%
위한 114
 
1.2%
청년 111
 
1.2%
전문인력 111
 
1.2%
Other values (2601) 7332
78.5%
2024-05-11T03:40:58.904101image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
7193
 
15.5%
업 1019
 
2.2%
사 982
 
2.1%
문 872
 
1.9%
성 777
 
1.7%
전 669
 
1.4%
양 631
 
1.4%
2 627
 
1.3%
가 626
 
1.3%
) 618
 
1.3%
Other values (608) 32498
69.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 33636
72.3%
Space Separator 7193
 
15.5%
Decimal Number 2305
 
5.0%
Close Punctuation 733
 
1.6%
Open Punctuation 733
 
1.6%
Uppercase Letter 697
 
1.5%
Lowercase Letter 571
 
1.2%
Other Punctuation 291
 
0.6%
Connector Punctuation 178
 
0.4%
Dash Punctuation 50
 
0.1%
Other values (3) 125
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
업 1019
 
3.0%
사 982
 
2.9%
문 872
 
2.6%
성 777
 
2.3%
전 669
 
2.0%
양 631
 
1.9%
가 626
 
1.9%
지 589
 
1.8%
인 568
 
1.7%
리 564
 
1.7%
Other values (521) 26339
78.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 102
14.6%
I 69
 
9.9%
A 60
 
8.6%
C 50
 
7.2%
T 46
 
6.6%
N 38
 
5.5%
D 38
 
5.5%
U 36
 
5.2%
M 31
 
4.4%
O 27
 
3.9%
Other values (16) 200
28.7%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 69
12.1%
r 60
10.5%
e 58
10.2%
a 50
 
8.8%
s 42
 
7.4%
n 41
 
7.2%
i 38
 
6.7%
g 29
 
5.1%
m 25
 
4.4%
t 25
 
4.4%
Other values (15) 134
23.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 627
27.2%
0 548
23.8%
1 532
23.1%
7 269
11.7%
6 85
 
3.7%
5 70
 
3.0%
4 62
 
2.7%
8 51
 
2.2%
3 32
 
1.4%
9 29
 
1.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 85
29.2%
? 82
28.2%
' 53
18.2%
/ 29
 
10.0%
& 20
 
6.9%
. 13
 
4.5%
! 7
 
2.4%
？ 2
 
0.7%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 618
84.3%
] 107
 
14.6%
」 5
 
0.7%
』 3
 
0.4%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 618
84.3%
[ 107
 
14.6%
「 5
 
0.7%
『 3
 
0.4%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 20
43.5%
> 13
28.3%
< 13
28.3%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
“ 27
67.5%
‘ 13
32.5%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
” 27
69.2%
’ 12
30.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
7193
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 178
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 50
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 33633
72.3%
Common 11608
 
25.0%
Latin 1268
 
2.7%
Han 3
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
업 1019
 
3.0%
사 982
 
2.9%
문 872
 
2.6%
성 777
 
2.3%
전 669
 
2.0%
양 631
 
1.9%
가 626
 
1.9%
지 589
 
1.8%
인 568
 
1.7%
리 564
 
1.7%
Other values (519) 26336
78.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
S 102
 
8.0%
I 69
 
5.4%
o 69
 
5.4%
A 60
 
4.7%
r 60
 
4.7%
e 58
 
4.6%
C 50
 
3.9%
a 50
 
3.9%
T 46
 
3.6%
s 42
 
3.3%
Other values (41) 662
52.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
7193
62.0%
2 627
 
5.4%
) 618
 
5.3%
( 618
 
5.3%
0 548
 
4.7%
1 532
 
4.6%
7 269
 
2.3%
_ 178
 
1.5%
[ 107
 
0.9%
] 107
 
0.9%
Other values (26) 811
 
7.0%
Han
ValueCountFrequency (%)
春 2
66.7%
家 1
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 33631
72.3%
ASCII 12779
 
27.5%
Punctuation 79
 
0.2%
None 18
 
< 0.1%
CJK 3
 
< 0.1%
Compat Jamo 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
7193
56.3%
2 627
 
4.9%
) 618
 
4.8%
( 618
 
4.8%
0 548
 
4.3%
1 532
 
4.2%
7 269
 
2.1%
_ 178
 
1.4%
[ 107
 
0.8%
] 107
 
0.8%
Other values (68) 1982
 
15.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
업 1019
 
3.0%
사 982
 
2.9%
문 872
 
2.6%
성 777
 
2.3%
전 669
 
2.0%
양 631
 
1.9%
가 626
 
1.9%
지 589
 
1.8%
인 568
 
1.7%
리 564
 
1.7%
Other values (518) 26334
78.3%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
“ 27
34.2%
” 27
34.2%
‘ 13
16.5%
’ 12
15.2%
None
ValueCountFrequency (%)
」 5
27.8%
「 5
27.8%
『 3
16.7%
』 3
16.7%
？ 2
 
11.1%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 2
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
春 2
66.7%
家 1
33.3%

상위기관명
Categorical

Distinct5
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size18.3 KiB
자치구
960 
본청
645 
민간공모
378 
사업소
225 
투자출연기관
112 

Length

Max length6
Median length3
Mean length3.0297414
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
자치구 960
41.4%
본청 645
27.8%
민간공모 378
 
16.3%
사업소 225
 
9.7%
투자출연기관 112
 
4.8%

Length

2024-05-11T03:40:59.785139image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-11T03:41:00.385248image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
자치구 960
41.4%
본청 645
27.8%
민간공모 378
 
16.3%
사업소 225
 
9.7%
투자출연기관 112
 
4.8%

하위기관명
Text

Distinct107
Distinct (%)4.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size18.3 KiB
2024-05-11T03:41:01.108987image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length11
Mean length4.4349138
Min length2

Characters and Unicode

Total characters10289
Distinct characters155
Distinct categories4 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique8 ?
Unique (%)0.3%

Sample

1st row민간공모
2nd row민간공모
3rd row민간공모
4th row민간공모
5th row민간공모
ValueCountFrequency (%)
민간공모 378
 
16.3%
성북구 81
 
3.5%
광진구 78
 
3.4%
경제정책실 78
 
3.4%
여성가족정책실 76
 
3.3%
관악구 62
 
2.7%
구로구 58
 
2.5%
중랑구 55
 
2.4%
은평구 54
 
2.3%
금천구 54
 
2.3%
Other values (98) 1347
58.0%
2024-05-11T03:41:02.476734image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
구 1029
 
10.0%
공 469
 
4.6%
민 408
 
4.0%
모 378
 
3.7%
간 378
 
3.7%
서 326
 
3.2%
정 298
 
2.9%
관 267
 
2.6%
책 258
 
2.5%
실 218
 
2.1%
Other values (145) 6260
60.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 10252
99.6%
Decimal Number 27
 
0.3%
Uppercase Letter 9
 
0.1%
Space Separator 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
구 1029
 
10.0%
공 469
 
4.6%
민 408
 
4.0%
모 378
 
3.7%
간 378
 
3.7%
서 326
 
3.2%
정 298
 
2.9%
관 267
 
2.6%
책 258
 
2.5%
실 218
 
2.1%
Other values (138) 6223
60.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
5 13
48.1%
0 13
48.1%
1 1
 
3.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 3
33.3%
B 3
33.3%
T 3
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 10252
99.6%
Common 28
 
0.3%
Latin 9
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
구 1029
 
10.0%
공 469
 
4.6%
민 408
 
4.0%
모 378
 
3.7%
간 378
 
3.7%
서 326
 
3.2%
정 298
 
2.9%
관 267
 
2.6%
책 258
 
2.5%
실 218
 
2.1%
Other values (138) 6223
60.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
5 13
46.4%
0 13
46.4%
1 1
 
3.6%
1
 
3.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
S 3
33.3%
B 3
33.3%
T 3
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 10252
99.6%
ASCII 37
 
0.4%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
구 1029
 
10.0%
공 469
 
4.6%
민 408
 
4.0%
모 378
 
3.7%
간 378
 
3.7%
서 326
 
3.2%
정 298
 
2.9%
관 267
 
2.6%
책 258
 
2.5%
실 218
 
2.1%
Other values (138) 6223
60.7%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
5 13
35.1%
0 13
35.1%
S 3
 
8.1%
B 3
 
8.1%
T 3
 
8.1%
1 1
 
2.7%
1
 
2.7%

부서명
Text

MISSING 

Distinct640
Distinct (%)31.7%
Missing298
Missing (%)12.8%
Memory size18.3 KiB
2024-05-11T03:41:03.312948image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length41
Median length38
Mean length7.5890208
Min length1

Characters and Unicode

Total characters15345
Distinct characters352
Distinct categories11 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique365 ?
Unique (%)18.1%

Sample

1st row(사)서울동북권기업발전협회
2nd row(사)한국디지털기업협회
3rd row(사)한국중소벤처무역협회
4th row(사)국제경영원
5th row(사)중소기업기술혁신협회
ValueCountFrequency (%)
일자리정책과 87
 
3.7%
문화체육과 78
 
3.3%
일자리경제과 55
 
2.4%
복지정책과 48
 
2.1%
교육지원과 43
 
1.8%
문화관광과 38
 
1.6%
홍보담당관 38
 
1.6%
사회적경제과 31
 
1.3%
장애인복지정책과 28
 
1.2%
서울시 27
 
1.2%
Other values (693) 1863
79.8%
2024-05-11T03:41:04.659497image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
과 1194
 
7.8%
지 438
 
2.9%
정 380
 
2.5%
363
 
2.4%
관 353
 
2.3%
사 311
 
2.0%
자 302
 
2.0%
책 297
 
1.9%
회 288
 
1.9%
리 259
 
1.7%
Other values (342) 11160
72.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 13868
90.4%
Decimal Number 495
 
3.2%
Space Separator 363
 
2.4%
Close Punctuation 172
 
1.1%
Open Punctuation 172
 
1.1%
Uppercase Letter 124
 
0.8%
Dash Punctuation 67
 
0.4%
Other Punctuation 45
 
0.3%
Other Symbol 32
 
0.2%
Math Symbol 4
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
과 1194
 
8.6%
지 438
 
3.2%
정 380
 
2.7%
관 353
 
2.5%
사 311
 
2.2%
자 302
 
2.2%
책 297
 
2.1%
회 288
 
2.1%
리 259
 
1.9%
협 258
 
1.9%
Other values (300) 9788
70.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 20
16.1%
E 16
12.9%
C 15
12.1%
D 14
11.3%
R 12
9.7%
H 12
9.7%
M 10
8.1%
I 8
 
6.5%
T 6
 
4.8%
A 3
 
2.4%
Other values (4) 8
 
6.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
3 100
20.2%
2 93
18.8%
1 65
13.1%
0 48
9.7%
4 36
 
7.3%
8 35
 
7.1%
7 31
 
6.3%
5 31
 
6.3%
6 28
 
5.7%
9 28
 
5.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 17
37.8%
/ 15
33.3%
' 4
 
8.9%
: 3
 
6.7%
& 2
 
4.4%
？ 2
 
4.4%
. 1
 
2.2%
? 1
 
2.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
r 1
33.3%
h 1
33.3%
d 1
33.3%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
☎ 31
96.9%
㈔ 1
 
3.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
363
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 172
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 172
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 67
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 13869
90.4%
Common 1349
 
8.8%
Latin 127
 
0.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
과 1194
 
8.6%
지 438
 
3.2%
정 380
 
2.7%
관 353
 
2.5%
사 311
 
2.2%
자 302
 
2.2%
책 297
 
2.1%
회 288
 
2.1%
리 259
 
1.9%
협 258
 
1.9%
Other values (301) 9789
70.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
363
26.9%
) 172
12.8%
( 172
12.8%
3 100
 
7.4%
2 93
 
6.9%
- 67
 
5.0%
1 65
 
4.8%
0 48
 
3.6%
4 36
 
2.7%
8 35
 
2.6%
Other values (14) 198
14.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
S 20
15.7%
E 16
12.6%
C 15
11.8%
D 14
11.0%
R 12
9.4%
H 12
9.4%
M 10
7.9%
I 8
 
6.3%
T 6
 
4.7%
A 3
 
2.4%
Other values (7) 11
8.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 13868
90.4%
ASCII 1443
 
9.4%
Misc Symbols 31
 
0.2%
None 3
 
< 0.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
과 1194
 
8.6%
지 438
 
3.2%
정 380
 
2.7%
관 353
 
2.5%
사 311
 
2.2%
자 302
 
2.2%
책 297
 
2.1%
회 288
 
2.1%
리 259
 
1.9%
협 258
 
1.9%
Other values (300) 9788
70.6%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
363
25.2%
) 172
11.9%
( 172
11.9%
3 100
 
6.9%
2 93
 
6.4%
- 67
 
4.6%
1 65
 
4.5%
0 48
 
3.3%
4 36
 
2.5%
8 35
 
2.4%
Other values (29) 292
20.2%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
☎ 31
100.0%
None
ValueCountFrequency (%)
？ 2
66.7%
㈔ 1
33.3%

사업년도
Real number (ℝ)

Distinct12
Distinct (%)0.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2019.919
Minimum2013
Maximum2024
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size20.5 KiB
2024-05-11T03:41:05.347543image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2013
5-th percentile2016
Q12018
median2020
Q32022
95-th percentile2024
Maximum2024
Range11
Interquartile range (IQR)4

Descriptive statistics

Standard deviation2.5940494
Coefficient of variation (CV)0.0012842344
Kurtosis-0.59083019
Mean2019.919
Median Absolute Deviation (MAD)2
Skewness-0.22295152
Sum4686212
Variance6.7290925
MonotonicityDecreasing
2024-05-11T03:41:05.747358image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=12)
ValueCountFrequency (%)
2018 309
13.3%
2019 293
12.6%
2020 288
12.4%
2022 270
11.6%
2017 265
11.4%
2021 255
11.0%
2023 247
10.6%
2024 217
9.4%
2016 77
 
3.3%
2015 44
 
1.9%
Other values (2) 55
 
2.4%
ValueCountFrequency (%)
2013 28
 
1.2%
2014 27
 
1.2%
2015 44
 
1.9%
2016 77
 
3.3%
2017 265
11.4%
2018 309
13.3%
2019 293
12.6%
2020 288
12.4%
2021 255
11.0%
2022 270
11.6%
ValueCountFrequency (%)
2024 217
9.4%
2023 247
10.6%
2022 270
11.6%
2021 255
11.0%
2020 288
12.4%
2019 293
12.6%
2018 309
13.3%
2017 265
11.4%
2016 77
 
3.3%
2015 44
 
1.9%

상위사업분류
Categorical

Distinct5
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size18.3 KiB
문화
714 
경제
521 
복지
467 
교육,혁신
376 
환경,안전
242 

Length

Max length5
Median length2
Mean length2.7991379
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row교육,혁신
2nd row교육,혁신
3rd row경제
4th row경제
5th row경제

Common Values

ValueCountFrequency (%)
문화 714
30.8%
경제 521
22.5%
복지 467
20.1%
교육,혁신 376
16.2%
환경,안전 242
 
10.4%

Length

2024-05-11T03:41:06.312722image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-11T03:41:06.767397image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
문화 714
30.8%
경제 521
22.5%
복지 467
20.1%
교육,혁신 376
16.2%
환경,안전 242
 
10.4%

하위사업분류
Categorical

Distinct17
Distinct (%)0.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size18.3 KiB
문화?예술?디자인?방송
679 
사회복지?보육?상담
403 
사업관리
276 
환경?에너지?안전
187 
교육
184 
Other values (12)
591 

Length

Max length12
Median length11
Mean length8.5905172
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row전기?전자?IT
2nd row전기?전자?IT
3rd row마케팅?판매?부동산
4th row기획?회계?사무
5th row마케팅?판매?부동산

Common Values

ValueCountFrequency (%)
문화?예술?디자인?방송 679
29.3%
사회복지?보육?상담 403
17.4%
사업관리 276
11.9%
환경?에너지?안전 187
 
8.1%
교육 184
 
7.9%
전기?전자?IT 148
 
6.4%
마케팅?판매?부동산 134
 
5.8%
기획?회계?사무 108
 
4.7%
보건?의료 64
 
2.8%
농림어업 44
 
1.9%
Other values (7) 93
 
4.0%

Length

2024-05-11T03:41:07.216394image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
문화?예술?디자인?방송 679
29.3%
사회복지?보육?상담 403
17.4%
사업관리 276
11.9%
환경?에너지?안전 187
 
8.1%
교육 184
 
7.9%
전기?전자?it 148
 
6.4%
마케팅?판매?부동산 134
 
5.8%
기획?회계?사무 108
 
4.7%
보건?의료 64
 
2.8%
농림어업 44
 
1.9%
Other values (7) 93
 
4.0%

사업유형
Categorical

Distinct4
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size18.3 KiB
자치구추긴
991 
시직접추진
770 
민간공모
440 
투자출연기관추진
119 

Length

Max length8
Median length5
Mean length4.9642241
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
자치구추긴 991
42.7%
시직접추진 770
33.2%
민간공모 440
19.0%
투자출연기관추진 119
 
5.1%

Length

2024-05-11T03:41:07.686296image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-11T03:41:08.122799image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
자치구추긴 991
42.7%
시직접추진 770
33.2%
민간공모 440
19.0%
투자출연기관추진 119
 
5.1%

참여대상
Categorical

IMBALANCE 

Distinct6
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size18.3 KiB
청년
1386 
일반
837 
여성
 
53
장애인
 
25
<NA>
 
17

Length

Max length4
Median length2
Mean length2.025431
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
청년 1386
59.7%
일반 837
36.1%
여성 53
 
2.3%
장애인 25
 
1.1%
<NA> 17
 
0.7%
기타 2
 
0.1%

Length

2024-05-11T03:41:08.611020image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-11T03:41:09.094280image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
청년 1386
59.7%
일반 837
36.1%
여성 53
 
2.3%
장애인 25
 
1.1%
na 17
 
0.7%
기타 2
 
0.1%

전일근무 일근로시간
Real number (ℝ)

MISSING  ZEROS 

Distinct8
Distinct (%)0.4%
Missing422
Missing (%)18.2%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean7.4931507
Minimum0
Maximum40
Zeros142
Zeros (%)6.1%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size20.5 KiB
2024-05-11T03:41:09.473985image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q18
median8
Q38
95-th percentile8
Maximum40
Range40
Interquartile range (IQR)0

Descriptive statistics

Standard deviation3.182087
Coefficient of variation (CV)0.42466609
Kurtosis56.929781
Mean7.4931507
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness4.6323571
Sum14222
Variance10.125678
MonotonicityNot monotonic
2024-05-11T03:41:09.891430image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=8)
ValueCountFrequency (%)
8 1653
71.2%
0 142
 
6.1%
7 61
 
2.6%
6 27
 
1.2%
40 10
 
0.4%
1 3
 
0.1%
4 1
 
< 0.1%
2 1
 
< 0.1%
(Missing) 422
 
18.2%
ValueCountFrequency (%)
0 142
 
6.1%
1 3
 
0.1%
2 1
 
< 0.1%
4 1
 
< 0.1%
6 27
 
1.2%
7 61
 
2.6%
8 1653
71.2%
40 10
 
0.4%
ValueCountFrequency (%)
40 10
 
0.4%
8 1653
71.2%
7 61
 
2.6%
6 27
 
1.2%
4 1
 
< 0.1%
2 1
 
< 0.1%
1 3
 
0.1%
0 142
 
6.1%

전일근무 시급
Real number (ℝ)

MISSING  ZEROS 

Distinct30
Distinct (%)1.6%
Missing425
Missing (%)18.3%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean10366.153
Minimum0
Maximum91488
Zeros143
Zeros (%)6.2%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size20.5 KiB
2024-05-11T03:41:10.309526image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q110148
median10710
Q310770
95-th percentile11436
Maximum91488
Range91488
Interquartile range (IQR)622

Descriptive statistics

Standard deviation7097.0236
Coefficient of variation (CV)0.68463431
Kurtosis73.397517
Mean10366.153
Median Absolute Deviation (MAD)447
Skewness7.6554959
Sum19643859
Variance50367744
MonotonicityNot monotonic
2024-05-11T03:41:10.752617image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=30)
ValueCountFrequency (%)
10770 260
11.2%
10710 257
11.1%
11157 240
10.3%
10530 239
10.3%
9220 236
10.2%
11436 200
8.6%
10148 157
 
6.8%
0 143
 
6.2%
10150 122
 
5.3%
73760 11
 
0.5%
Other values (20) 30
 
1.3%
(Missing) 425
18.3%
ValueCountFrequency (%)
0 143
6.2%
5000 1
 
< 0.1%
6300 1
 
< 0.1%
6800 5
 
0.2%
8200 1
 
< 0.1%
9220 236
10.2%
9221 1
 
< 0.1%
10000 2
 
0.1%
10140 1
 
< 0.1%
10148 157
6.8%
ValueCountFrequency (%)
91488 1
 
< 0.1%
89256 1
 
< 0.1%
81200 1
 
< 0.1%
81184 2
 
0.1%
81180 1
 
< 0.1%
73760 11
0.5%
55000 1
 
< 0.1%
16000 1
 
< 0.1%
12650 5
0.2%
12300 1
 
< 0.1%

전일근무 계획인원
Real number (ℝ)

MISSING  ZEROS 

Distinct76
Distinct (%)4.0%
Missing413
Missing (%)17.8%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean13.441531
Minimum0
Maximum300
Zeros141
Zeros (%)6.1%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size20.5 KiB
2024-05-11T03:41:11.186812image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q12
median6
Q320
95-th percentile43
Maximum300
Range300
Interquartile range (IQR)18

Descriptive statistics

Standard deviation18.716674
Coefficient of variation (CV)1.392451
Kurtosis45.666168
Mean13.441531
Median Absolute Deviation (MAD)5
Skewness4.7643674
Sum25633
Variance350.31387
MonotonicityNot monotonic
2024-05-11T03:41:11.728326image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
2 289
12.5%
5 144
 
6.2%
0 141
 
6.1%
20 140
 
6.0%
1 132
 
5.7%
25 118
 
5.1%
3 116
 
5.0%
10 113
 
4.9%
4 112
 
4.8%
30 82
 
3.5%
Other values (66) 520
22.4%
(Missing) 413
17.8%
ValueCountFrequency (%)
0 141
6.1%
1 132
5.7%
2 289
12.5%
3 116
5.0%
4 112
 
4.8%
5 144
6.2%
6 54
 
2.3%
7 35
 
1.5%
8 41
 
1.8%
9 19
 
0.8%
ValueCountFrequency (%)
300 1
 
< 0.1%
220 1
 
< 0.1%
160 2
 
0.1%
150 2
 
0.1%
140 1
 
< 0.1%
104 1
 
< 0.1%
100 4
0.2%
93 1
 
< 0.1%
86 2
 
0.1%
80 6
0.3%

전일근무 금회선발인원
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct45
Distinct (%)4.6%
Missing1345
Missing (%)58.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean8.2482051
Minimum0
Maximum352
Zeros19
Zeros (%)0.8%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size20.5 KiB
2024-05-11T03:41:12.272933image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile1
Q12
median4
Q310
95-th percentile29
Maximum352
Range352
Interquartile range (IQR)8

Descriptive statistics

Standard deviation15.038415
Coefficient of variation (CV)1.8232349
Kurtosis282.75963
Mean8.2482051
Median Absolute Deviation (MAD)3
Skewness13.200402
Sum8042
Variance226.15394
MonotonicityNot monotonic
2024-05-11T03:41:12.868066image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=45)
ValueCountFrequency (%)
2 182
 
7.8%
1 166
 
7.2%
5 95
 
4.1%
4 82
 
3.5%
3 82
 
3.5%
10 42
 
1.8%
25 33
 
1.4%
6 31
 
1.3%
20 30
 
1.3%
7 28
 
1.2%
Other values (35) 204
 
8.8%
(Missing) 1345
58.0%
ValueCountFrequency (%)
0 19
 
0.8%
1 166
7.2%
2 182
7.8%
3 82
3.5%
4 82
3.5%
5 95
4.1%
6 31
 
1.3%
7 28
 
1.2%
8 25
 
1.1%
9 10
 
0.4%
ValueCountFrequency (%)
352 1
 
< 0.1%
100 1
 
< 0.1%
93 1
 
< 0.1%
66 2
 
0.1%
50 4
0.2%
48 1
 
< 0.1%
46 1
 
< 0.1%
45 1
 
< 0.1%
44 1
 
< 0.1%
40 6
0.3%

파트타임 일근로시간
Real number (ℝ)

MISSING  ZEROS 

Distinct9
Distinct (%)0.5%
Missing432
Missing (%)18.6%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean0.68061441
Minimum0
Maximum35
Zeros1676
Zeros (%)72.2%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size20.5 KiB
2024-05-11T03:41:13.397830image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q10
median0
Q30
95-th percentile6
Maximum35
Range35
Interquartile range (IQR)0

Descriptive statistics

Standard deviation2.1907464
Coefficient of variation (CV)3.2187775
Kurtosis65.97059
Mean0.68061441
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness5.8073737
Sum1285
Variance4.7993696
MonotonicityNot monotonic
2024-05-11T03:41:13.913954image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=9)
ValueCountFrequency (%)
0 1676
72.2%
6 67
 
2.9%
4 62
 
2.7%
7 38
 
1.6%
8 31
 
1.3%
5 8
 
0.3%
3 3
 
0.1%
35 2
 
0.1%
2 1
 
< 0.1%
(Missing) 432
 
18.6%
ValueCountFrequency (%)
0 1676
72.2%
2 1
 
< 0.1%
3 3
 
0.1%
4 62
 
2.7%
5 8
 
0.3%
6 67
 
2.9%
7 38
 
1.6%
8 31
 
1.3%
35 2
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
35 2
 
0.1%
8 31
 
1.3%
7 38
 
1.6%
6 67
 
2.9%
5 8
 
0.3%
4 62
 
2.7%
3 3
 
0.1%
2 1
 
< 0.1%
0 1676
72.2%

파트타임 시급
Real number (ℝ)

MISSING  ZEROS 

Distinct17
Distinct (%)0.9%
Missing435
Missing (%)18.8%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1508.0557
Minimum0
Maximum73760
Zeros1617
Zeros (%)69.7%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size20.5 KiB
2024-05-11T03:41:14.302765image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q10
median0
Q30
95-th percentile10710
Maximum73760
Range73760
Interquartile range (IQR)0

Descriptive statistics

Standard deviation4126.4124
Coefficient of variation (CV)2.7362467
Kurtosis65.047371
Mean1508.0557
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness5.329307
Sum2842685
Variance17027279
MonotonicityNot monotonic
2024-05-11T03:41:14.858503image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=17)
ValueCountFrequency (%)
0 1617
69.7%
9220 62
 
2.7%
10710 47
 
2.0%
10530 43
 
1.9%
10770 32
 
1.4%
10148 25
 
1.1%
10150 20
 
0.9%
11436 15
 
0.6%
11157 12
 
0.5%
6800 5
 
0.2%
Other values (7) 7
 
0.3%
(Missing) 435
 
18.8%
ValueCountFrequency (%)
0 1617
69.7%
5000 1
 
< 0.1%
6800 5
 
0.2%
9000 1
 
< 0.1%
9220 62
 
2.7%
9221 1
 
< 0.1%
10140 1
 
< 0.1%
10148 25
 
1.1%
10150 20
 
0.9%
10530 43
 
1.9%
ValueCountFrequency (%)
73760 1
 
< 0.1%
55000 1
 
< 0.1%
12000 1
 
< 0.1%
11436 15
 
0.6%
11157 12
 
0.5%
10770 32
1.4%
10710 47
2.0%
10530 43
1.9%
10150 20
0.9%
10148 25
1.1%

파트타임 계획인원
Real number (ℝ)

MISSING  ZEROS 

Distinct48
Distinct (%)2.5%
Missing430
Missing (%)18.5%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean3.3534392
Minimum0
Maximum500
Zeros1700
Zeros (%)73.3%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size20.5 KiB
2024-05-11T03:41:15.459257image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q10
median0
Q30
95-th percentile5.55
Maximum500
Range500
Interquartile range (IQR)0

Descriptive statistics

Standard deviation26.167477
Coefficient of variation (CV)7.8031763
Kurtosis188.671
Mean3.3534392
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness12.871322
Sum6338
Variance684.73685
MonotonicityNot monotonic
2024-05-11T03:41:15.944537image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=48)
ValueCountFrequency (%)
0 1700
73.3%
2 26
 
1.1%
5 22
 
0.9%
3 21
 
0.9%
10 14
 
0.6%
4 14
 
0.6%
1 12
 
0.5%
30 8
 
0.3%
7 6
 
0.3%
20 6
 
0.3%
Other values (38) 61
 
2.6%
(Missing) 430
 
18.5%
ValueCountFrequency (%)
0 1700
73.3%
1 12
 
0.5%
2 26
 
1.1%
3 21
 
0.9%
4 14
 
0.6%
5 22
 
0.9%
6 6
 
0.3%
7 6
 
0.3%
8 2
 
0.1%
9 2
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
500 1
 
< 0.1%
415 1
 
< 0.1%
400 1
 
< 0.1%
352 3
0.1%
275 1
 
< 0.1%
200 2
0.1%
170 1
 
< 0.1%
143 1
 
< 0.1%
130 1
 
< 0.1%
120 1
 
< 0.1%

파트타임 금회선발인원
Real number (ℝ)

MISSING  ZEROS 

Distinct24
Distinct (%)13.7%
Missing2145
Missing (%)92.5%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean4.8514286
Minimum0
Maximum130
Zeros93
Zeros (%)4.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size20.5 KiB
2024-05-11T03:41:16.426024image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q10
median0
Q34
95-th percentile19.7
Maximum130
Range130
Interquartile range (IQR)4

Descriptive statistics

Standard deviation14.17342
Coefficient of variation (CV)2.9214942
Kurtosis45.527981
Mean4.8514286
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness6.1521766
Sum849
Variance200.88585
MonotonicityNot monotonic
2024-05-11T03:41:17.127291image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=24)
ValueCountFrequency (%)
0 93
 
4.0%
1 13
 
0.6%
2 11
 
0.5%
3 10
 
0.4%
5 9
 
0.4%
10 7
 
0.3%
4 7
 
0.3%
6 4
 
0.2%
7 3
 
0.1%
45 2
 
0.1%
Other values (14) 16
 
0.7%
(Missing) 2145
92.5%
ValueCountFrequency (%)
0 93
4.0%
1 13
 
0.6%
2 11
 
0.5%
3 10
 
0.4%
4 7
 
0.3%
5 9
 
0.4%
6 4
 
0.2%
7 3
 
0.1%
8 2
 
0.1%
9 1
 
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
130 1
< 0.1%
98 1
< 0.1%
45 2
0.1%
39 1
< 0.1%
38 1
< 0.1%
33 1
< 0.1%
27 1
< 0.1%
26 1
< 0.1%
17 2
0.1%
16 1
< 0.1%

근로기간 시작일자
Real number (ℝ)

SKEWED 

Distinct210
Distinct (%)9.1%
Missing2
Missing (%)0.1%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean20182273
Minimum201502
Maximum20240416
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size20.5 KiB
2024-05-11T03:41:17.733553image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum201502
5-th percentile20160101
Q120180302
median20200203
Q320220302
95-th percentile20240401
Maximum20240416
Range20038914
Interquartile range (IQR)40000

Descriptive statistics

Standard deviation587867.42
Coefficient of variation (CV)0.029127909
Kurtosis1151.9375
Mean20182273
Median Absolute Deviation (MAD)19901
Skewness-33.921506
Sum4.678251 × 1010
Variance3.455881 × 1011
MonotonicityNot monotonic
2024-05-11T03:41:18.649610image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
20170101 262
 
11.3%
20210101 138
 
5.9%
20230401 135
 
5.8%
20240401 119
 
5.1%
20180302 101
 
4.4%
20200101 96
 
4.1%
20220101 94
 
4.1%
20190304 93
 
4.0%
20160101 74
 
3.2%
20190101 57
 
2.5%
Other values (200) 1149
49.5%
ValueCountFrequency (%)
201502 1
 
< 0.1%
201504 1
 
< 0.1%
20080101 1
 
< 0.1%
20100220 1
 
< 0.1%
20130101 28
1.2%
20140101 4
 
0.2%
20140201 1
 
< 0.1%
20140301 10
 
0.4%
20140401 8
 
0.3%
20140501 2
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
20240416 13
 
0.6%
20240408 2
 
0.1%
20240401 119
5.1%
20240301 31
 
1.3%
20240227 19
 
0.8%
20240102 1
 
< 0.1%
20240101 31
 
1.3%
20230512 7
 
0.3%
20230403 19
 
0.8%
20230401 135
5.8%

근로기간 종료일자
Real number (ℝ)

SKEWED 

Distinct92
Distinct (%)4.0%
Missing2
Missing (%)0.1%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean20185694
Minimum2016121
Maximum20241231
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size20.5 KiB
2024-05-11T03:41:19.523802image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2016121
5-th percentile20161231
Q120181231
median20201231
Q320221231
95-th percentile20241231
Maximum20241231
Range18225110
Interquartile range (IQR)40000

Descriptive statistics

Standard deviation534699.37
Coefficient of variation (CV)0.026489026
Kurtosis1150.7696
Mean20185694
Median Absolute Deviation (MAD)20000
Skewness-33.895728
Sum4.6790439 × 1010
Variance2.8590342 × 1011
MonotonicityNot monotonic
2024-05-11T03:41:20.098145image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
20171231 264
11.4%
20191231 228
9.8%
20211231 222
9.6%
20181231 217
9.4%
20201231 213
 
9.2%
20221231 212
 
9.1%
20241231 151
 
6.5%
20240331 135
 
5.8%
20161231 75
 
3.2%
20231231 65
 
2.8%
Other values (82) 536
23.1%
ValueCountFrequency (%)
2016121 1
 
< 0.1%
2017131 1
 
< 0.1%
20131231 28
1.2%
20140630 1
 
< 0.1%
20140731 1
 
< 0.1%
20141130 7
 
0.3%
20141231 18
0.8%
20150630 1
 
< 0.1%
20151031 2
 
0.1%
20151130 3
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
20241231 151
6.5%
20241130 33
 
1.4%
20241031 32
 
1.4%
20240930 1
 
< 0.1%
20240331 135
5.8%
20240329 1
 
< 0.1%
20240229 7
 
0.3%
20231231 65
2.8%
20231130 17
 
0.7%
20231031 22
 
0.9%

사업목적
Text

MISSING 

Distinct1831
Distinct (%)92.4%
Missing339
Missing (%)14.6%
Memory size18.3 KiB
2024-05-11T03:41:21.018430image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length277
Median length209
Mean length173.47754
Min length1

Characters and Unicode

Total characters343659
Distinct characters876
Distinct categories16 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks11 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1716 ?
Unique (%)86.6%

Sample

1st row청년 구직자들을 채용수요가 증가하고 있는 웹 데브옵스 개발자로 양성하여 우수중소기업에 정규직 취업 연계를 해줌으로써 청년 구직난과 중소기업 구인난을 동시에 해결
2nd row현장 맞춤형 UX/UI 디자인 실무 프로젝트 교육 및 인턴 매칭 & 취업 연계
3rd row1. 고용효과 : 무역환경 변화에 맞춘 해외무역데이터 전문교육을 통해 청년 고용증대 2. 수출증대 : 중소기업 수출 전문인력을 채용하여 수출자생력 강화 및 수출증대 실현
4th row기업 맞춤 회계?세무 직무 교육으로 즉시 실무 투입 가능한 인재를 양성, 우수 중견?중소기업과 채용 연계하여 대한민국 청년들의 구직난 해결
5th row기업 수요를 반영한 맞춤형 직무교육을 통해 전문 마케터 인력을 양성하고, 기업현장 인턴 경험 후 취업지원을 통한 서울시 청년실업 문제 해소
ValueCountFrequency (%)
○ 4300
 
5.2%
및 3736
 
4.5%
1889
 
2.3%
등 1070
 
1.3%
지원 921
 
1.1%
통한 816
 
1.0%
사업목적 763
 
0.9%
사업내용 712
 
0.9%
통해 668
 
0.8%
운영 654
 
0.8%
Other values (14160) 66973
81.2%
2024-05-11T03:41:22.680658image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
87251
25.4%
업 6633
 
1.9%
사 5148
 
1.5%
○ 5009
 
1.5%
지 4143
 
1.2%
기 3926
 
1.1%
을 3924
 
1.1%
및 3752
 
1.1%
, 3401
 
1.0%
인 3395
 
1.0%
Other values (866) 217077
63.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 234649
68.3%
Space Separator 87251
 
25.4%
Other Punctuation 6271
 
1.8%
Other Symbol 5217
 
1.5%
Decimal Number 2164
 
0.6%
Uppercase Letter 1949
 
0.6%
Dash Punctuation 1579
 
0.5%
Close Punctuation 1333
 
0.4%
Open Punctuation 1309
 
0.4%
Lowercase Letter 964
 
0.3%
Other values (6) 973
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
업 6633
 
2.8%
사 5148
 
2.2%
지 4143
 
1.8%
기 3926
 
1.7%
을 3924
 
1.7%
및 3752
 
1.6%
인 3395
 
1.4%
자 3394
 
1.4%
의 3310
 
1.4%
로 3303
 
1.4%
Other values (749) 193721
82.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 385
19.8%
I 226
11.6%
N 169
8.7%
C 151
 
7.7%
D 130
 
6.7%
T 114
 
5.8%
M 112
 
5.7%
A 96
 
4.9%
E 80
 
4.1%
B 69
 
3.5%
Other values (16) 417
21.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 105
 
10.9%
e 104
 
10.8%
r 72
 
7.5%
t 70
 
7.3%
a 68
 
7.1%
n 65
 
6.7%
s 65
 
6.7%
i 63
 
6.5%
p 45
 
4.7%
c 38
 
3.9%
Other values (15) 269
27.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 3401
54.2%
? 871
 
13.9%
. 764
 
12.2%
: 503
 
8.0%
/ 249
 
4.0%
？ 178
 
2.8%
* 136
 
2.2%
' 60
 
1.0%
& 56
 
0.9%
※ 26
 
0.4%
Other values (3) 27
 
0.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 533
24.6%
2 530
24.5%
0 324
15.0%
3 230
10.6%
4 157
 
7.3%
5 104
 
4.8%
8 86
 
4.0%
9 84
 
3.9%
6 68
 
3.1%
7 48
 
2.2%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
○ 5009
96.0%
□ 124
 
2.4%
■ 30
 
0.6%
◎ 19
 
0.4%
◈ 16
 
0.3%
★ 12
 
0.2%
● 4
 
0.1%
㈜ 2
 
< 0.1%
▶ 1
 
< 0.1%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
> 261
39.9%
< 255
39.0%
~ 55
 
8.4%
→ 28
 
4.3%
+ 28
 
4.3%
= 17
 
2.6%
⇒ 6
 
0.9%
▷ 3
 
0.5%
↔ 1
 
0.2%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1066
80.0%
] 193
 
14.5%
」 63
 
4.7%
』 5
 
0.4%
》 3
 
0.2%
】 3
 
0.2%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
② 5
26.3%
③ 4
21.1%
④ 4
21.1%
① 4
21.1%
⑥ 1
 
5.3%
⑤ 1
 
5.3%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1046
79.9%
[ 193
 
14.7%
「 62
 
4.7%
『 5
 
0.4%
【 3
 
0.2%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 126
86.9%
” 19
 
13.1%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 126
86.9%
“ 19
 
13.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
87251
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1579
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 8
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
˙ 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 234632
68.3%
Common 106095
30.9%
Latin 2913
 
0.8%
Han 19
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
업 6633
 
2.8%
사 5148
 
2.2%
지 4143
 
1.8%
기 3926
 
1.7%
을 3924
 
1.7%
및 3752
 
1.6%
인 3395
 
1.4%
자 3394
 
1.4%
의 3310
 
1.4%
로 3303
 
1.4%
Other values (737) 193704
82.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
87251
82.2%
○ 5009
 
4.7%
, 3401
 
3.2%
- 1579
 
1.5%
) 1066
 
1.0%
( 1046
 
1.0%
? 871
 
0.8%
. 764
 
0.7%
1 533
 
0.5%
2 530
 
0.5%
Other values (55) 4045
 
3.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
S 385
 
13.2%
I 226
 
7.8%
N 169
 
5.8%
C 151
 
5.2%
D 130
 
4.5%
T 114
 
3.9%
M 112
 
3.8%
o 105
 
3.6%
e 104
 
3.6%
A 96
 
3.3%
Other values (41) 1321
45.3%
Han
ValueCountFrequency (%)
月 3
15.8%
內 2
10.5%
限 2
10.5%
新 2
10.5%
洞 2
10.5%
有 1
 
5.3%
最 1
 
5.3%
同 1
 
5.3%
古 1
 
5.3%
學 1
 
5.3%
Other values (3) 3
15.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 234482
68.2%
ASCII 103094
30.0%
Geometric Shapes 5206
 
1.5%
None 326
 
0.1%
Punctuation 316
 
0.1%
Compat Jamo 148
 
< 0.1%
Arrows 35
 
< 0.1%
Enclosed Alphanum 19
 
< 0.1%
CJK 19
 
< 0.1%
Misc Symbols 12
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
87251
84.6%
, 3401
 
3.3%
- 1579
 
1.5%
) 1066
 
1.0%
( 1046
 
1.0%
? 871
 
0.8%
. 764
 
0.7%
1 533
 
0.5%
2 530
 
0.5%
: 503
 
0.5%
Other values (73) 5550
 
5.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
업 6633
 
2.8%
사 5148
 
2.2%
지 4143
 
1.8%
기 3926
 
1.7%
을 3924
 
1.7%
및 3752
 
1.6%
인 3395
 
1.4%
자 3394
 
1.4%
의 3310
 
1.4%
로 3303
 
1.4%
Other values (732) 193554
82.5%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
○ 5009
96.2%
□ 124
 
2.4%
■ 30
 
0.6%
◎ 19
 
0.4%
◈ 16
 
0.3%
● 4
 
0.1%
▷ 3
 
0.1%
▶ 1
 
< 0.1%
None
ValueCountFrequency (%)
？ 178
54.6%
」 63
 
19.3%
「 62
 
19.0%
『 5
 
1.5%
』 5
 
1.5%
》 3
 
0.9%
】 3
 
0.9%
【 3
 
0.9%
＊ 2
 
0.6%
㈜ 2
 
0.6%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 126
39.9%
‘ 126
39.9%
※ 26
 
8.2%
” 19
 
6.0%
“ 19
 
6.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅇ 77
52.0%
ㆍ 54
36.5%
ㅁ 16
 
10.8%
ㅂ 1
 
0.7%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
→ 28
80.0%
⇒ 6
 
17.1%
↔ 1
 
2.9%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
★ 12
100.0%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
② 5
26.3%
③ 4
21.1%
④ 4
21.1%
① 4
21.1%
⑥ 1
 
5.3%
⑤ 1
 
5.3%
CJK
ValueCountFrequency (%)
月 3
15.8%
內 2
10.5%
限 2
10.5%
新 2
10.5%
洞 2
10.5%
有 1
 
5.3%
最 1
 
5.3%
同 1
 
5.3%
古 1
 
5.3%
學 1
 
5.3%
Other values (3) 3
15.8%
Modifier Letters
ValueCountFrequency (%)
˙ 2
100.0%

이런일을 합니다
Text

MISSING 

Distinct1773
Distinct (%)93.0%
Missing413
Missing (%)17.8%
Memory size18.3 KiB
2024-05-11T03:41:23.555451image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length736
Median length464
Mean length249.27478
Min length1

Characters and Unicode

Total characters475367
Distinct characters982
Distinct categories17 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks11 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1667 ?
Unique (%)87.4%

Sample

1st row○ 사업내용 - 중소기업에서 필요로 하는 클라우드 기반 웹 데브옵스 분야의 전문 개발자 양성을 통하여 우수한 중소기업에 정규직 취업 연계 - 개발 현장에서 사용되는 협업 도구와 방법론 등을 훈련 시켜 실무 역량과 경쟁력을 가질 수 있도록 하고 개발/운영 상황에 적응할 수 있는 인력을 양성 - 교육 수료 후 정규직 전환 조건부로 채용 예정 기업에 3개월 인턴 비용을 지원하여 교육 수료자의 원활한 민간 일자리 진입 - 클라우드 컴퓨팅, 자동화, 지속적 통합 및 배포(CI/CD), 컨테이너화 등의 최신 기술 교육을 통해 업계 수요에 부응할 수 있는 전문인력을 양성
2nd row○ 사업내용 - 민간기업 맞춤형 뉴딜일자리 사업 홍보 및 참여자 모집 - 현장맞춤형 프로젝트 실무 교육 프로그램 운영 - 민간기업 인턴 매칭을 통한 취업 기회 제공 - 정규직 전환 지원 - 중도 탈락자 취업 지원
3rd row○ 사업내용 - (개요) 해외바이어 정보획득 know-how와 전문인력이 부족한 중소기업의 신규 해외시장 개척을 위해 전 세계 국가별?상품별 무역데이터 분석전문가 양성 → 정규직 취업:170여 개국의 종합 무역데이터 → UN 공개 및 민간기관 무역데이터 정제 및 가공 → 각국 무역 정보(B/L등) 활용 - (직무교육) ①데이터테크 직무교육(해외무역데이터 분석,가공, 정제 → 유효바이어 발굴) ②수출마케팅에 필요한 직무교육 - (정규취업) 해외무역 데이터 활용 희망 기업에 인턴십 → 1:1 멘토링 → 정규직 취업을 위한 맞춤형 지원
4th row○ 사업내용 - (참여기업 홍보 및 모집) 국제경영원 회원사 및 청년친화강소기업, 다수의 업무협약 협회 (한국중견기업연합회, 한국광고주협회, 한국한국프랜차이즈산업협회, 한경협중소기업협력센터) 회원사 대상 홍보 진행, 기존 뉴딜 사업 진행시 확보된 구인처 대상 추가 사업 안내, 국민취업지원제도 일경험 프로그램, 청년 디지털 일자리 지원사업, 미래내일 일경험 지원사업 참여기업 대상 홍보 및 안내 - (참여자 모집) 국제경영원 업무협약 대학(취업지원처), 참여생 모집을 위한 자체 온라인 설명회 진행, 서울?경기?인천 소재 대학 회계학과 취업지원센터 연계 사업 안내, 서울 소재 회계세무 학원연계 사업 안내, 국제경영원 대학생 동아리(YLC,EIC), 국제경영원 SNS채널, 취업포털, 기존 뉴딜일자리 사업지원자 Pool
5th row○ 사업내용 - 우수 구인기업 선발 강소기업 이노비즈 등 정부인증 기업 중심의 수요기업 구축 후 POOL 청년이 선호하는 기업* 중심 구인기업 선별 - 참여자 모집 맞춤형 홍보를 통한 직무이해도가 높은 참여자 모집 ？ 청년구직자 접근성이 높은 소셜미디어를 활용한 온라인 홍보 ？ 협력 대학일자리센터 연계를 통한 마케팅학과 대상 타겟팅 홍보 ？ 교육기관 취업정보 홈페이지를 활용한 홍보 - 직무교육 기업 수요조사를 반영한 교육 커리큘럼 설계 및 참여 - 인턴십 및 채용 기업과 구직자 간 매칭데이를 통한 면접 및 매칭 3개월간 인턴십 실시 후 채용연계
ValueCountFrequency (%)
6940
 
6.1%
및 6125
 
5.4%
○ 4531
 
4.0%
등 3018
 
2.7%
지원 1553
 
1.4%
운영 1377
 
1.2%
관리 987
 
0.9%
홍보 956
 
0.8%
프로그램 835
 
0.7%
업무 830
 
0.7%
Other values (19352) 86691
76.1%
2024-05-11T03:41:25.197062image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
133324
28.0%
, 8537
 
1.8%
업 6285
 
1.3%
및 6133
 
1.3%
지 5775
 
1.2%
기 5296
 
1.1%
사 5275
 
1.1%
- 5003
 
1.1%
○ 4964
 
1.0%
관 4824
 
1.0%
Other values (972) 289951
61.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 296914
62.5%
Space Separator 133325
28.0%
Other Punctuation 15366
 
3.2%
Decimal Number 5498
 
1.2%
Other Symbol 5258
 
1.1%
Dash Punctuation 5006
 
1.1%
Uppercase Letter 3619
 
0.8%
Close Punctuation 3174
 
0.7%
Lowercase Letter 3171
 
0.7%
Open Punctuation 3033
 
0.6%
Other values (7) 1003
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
업 6285
 
2.1%
및 6133
 
2.1%
지 5775
 
1.9%
기 5296
 
1.8%
사 5275
 
1.8%
관 4824
 
1.6%
로 4247
 
1.4%
등 3942
 
1.3%
원 3847
 
1.3%
무 3842
 
1.3%
Other values (845) 247448
83.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 867
24.0%
N 383
10.6%
D 264
 
7.3%
I 252
 
7.0%
C 208
 
5.7%
T 174
 
4.8%
M 165
 
4.6%
A 164
 
4.5%
B 150
 
4.1%
P 136
 
3.8%
Other values (16) 856
23.7%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 339
 
10.7%
r 291
 
9.2%
e 253
 
8.0%
a 247
 
7.8%
i 242
 
7.6%
t 229
 
7.2%
n 210
 
6.6%
s 140
 
4.4%
m 139
 
4.4%
g 126
 
4.0%
Other values (16) 955
30.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 8537
55.6%
: 2352
 
15.3%
. 1381
 
9.0%
? 1362
 
8.9%
/ 819
 
5.3%
？ 410
 
2.7%
※ 153
 
1.0%
* 131
 
0.9%
' 72
 
0.5%
& 54
 
0.4%
Other values (7) 95
 
0.6%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
○ 4964
94.4%
□ 63
 
1.2%
▼ 50
 
1.0%
▶ 49
 
0.9%
■ 34
 
0.6%
◈ 30
 
0.6%
◎ 26
 
0.5%
● 17
 
0.3%
★ 15
 
0.3%
㈜ 3
 
0.1%
Other values (4) 7
 
0.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 1154
21.0%
1 1148
20.9%
0 730
13.3%
3 698
12.7%
4 449
 
8.2%
5 385
 
7.0%
8 257
 
4.7%
6 256
 
4.7%
7 214
 
3.9%
9 207
 
3.8%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 229
33.8%
> 166
24.5%
< 144
21.3%
→ 68
 
10.0%
+ 42
 
6.2%
= 16
 
2.4%
▷ 9
 
1.3%
× 2
 
0.3%
⇒ 1
 
0.1%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
① 67
36.4%
② 64
34.8%
③ 35
19.0%
④ 14
 
7.6%
⑥ 2
 
1.1%
⑤ 2
 
1.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3063
96.5%
] 94
 
3.0%
」 16
 
0.5%
』 1
 
< 0.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2922
96.3%
[ 94
 
3.1%
「 16
 
0.5%
『 1
 
< 0.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
133324
> 99.9%
　 1
 
< 0.1%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 5003
99.9%
－ 3
 
0.1%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 50
86.2%
“ 8
 
13.8%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 45
84.9%
” 8
 
15.1%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 24
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
6
100.0%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
Ⅲ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 296878
62.5%
Common 171655
36.1%
Latin 6792
 
1.4%
Han 42
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
업 6285
 
2.1%
및 6133
 
2.1%
지 5775
 
1.9%
기 5296
 
1.8%
사 5275
 
1.8%
관 4824
 
1.6%
로 4247
 
1.4%
등 3942
 
1.3%
원 3847
 
1.3%
무 3842
 
1.3%
Other values (830) 247412
83.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
133324
77.7%
, 8537
 
5.0%
- 5003
 
2.9%
○ 4964
 
2.9%
) 3063
 
1.8%
( 2922
 
1.7%
: 2352
 
1.4%
. 1381
 
0.8%
? 1362
 
0.8%
2 1154
 
0.7%
Other values (61) 7593
 
4.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
S 867
 
12.8%
N 383
 
5.6%
o 339
 
5.0%
r 291
 
4.3%
D 264
 
3.9%
e 253
 
3.7%
I 252
 
3.7%
a 247
 
3.6%
i 242
 
3.6%
t 229
 
3.4%
Other values (44) 3425
50.4%
Han
ValueCountFrequency (%)
月 8
19.0%
必 7
16.7%
市 5
11.9%
內 4
9.5%
日 4
9.5%
史 2
 
4.8%
舊 2
 
4.8%
全 1
 
2.4%
洞 1
 
2.4%
新 1
 
2.4%
Other values (7) 7
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 296695
62.4%
ASCII 172215
36.2%
Geometric Shapes 5244
 
1.1%
None 461
 
0.1%
Punctuation 264
 
0.1%
Enclosed Alphanum 184
 
< 0.1%
Compat Jamo 176
 
< 0.1%
Arrows 69
 
< 0.1%
CJK 42
 
< 0.1%
Misc Symbols 16
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
133324
77.4%
, 8537
 
5.0%
- 5003
 
2.9%
) 3063
 
1.8%
( 2922
 
1.7%
: 2352
 
1.4%
. 1381
 
0.8%
? 1362
 
0.8%
2 1154
 
0.7%
1 1148
 
0.7%
Other values (78) 11969
 
7.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
업 6285
 
2.1%
및 6133
 
2.1%
지 5775
 
1.9%
기 5296
 
1.8%
사 5275
 
1.8%
관 4824
 
1.6%
로 4247
 
1.4%
등 3942
 
1.3%
원 3847
 
1.3%
무 3842
 
1.3%
Other values (824) 247229
83.3%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
○ 4964
94.7%
□ 63
 
1.2%
▼ 50
 
1.0%
▶ 49
 
0.9%
■ 34
 
0.6%
◈ 30
 
0.6%
◎ 26
 
0.5%
● 17
 
0.3%
▷ 9
 
0.2%
▣ 2
 
< 0.1%
None
ValueCountFrequency (%)
？ 410
88.9%
「 16
 
3.5%
」 16
 
3.5%
－ 3
 
0.7%
㈜ 3
 
0.7%
㉡ 2
 
0.4%
㉠ 2
 
0.4%
＊ 2
 
0.4%
× 2
 
0.4%
º 1
 
0.2%
Other values (4) 4
 
0.9%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
※ 153
58.0%
‘ 50
 
18.9%
’ 45
 
17.0%
” 8
 
3.0%
“ 8
 
3.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅇ 111
63.1%
ㆍ 58
33.0%
ㅁ 7
 
4.0%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
→ 68
98.6%
⇒ 1
 
1.4%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
① 67
36.4%
② 64
34.8%
③ 35
19.0%
④ 14
 
7.6%
⑥ 2
 
1.1%
⑤ 2
 
1.1%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
★ 15
93.8%
☎ 1
 
6.2%
CJK
ValueCountFrequency (%)
月 8
19.0%
必 7
16.7%
市 5
11.9%
內 4
9.5%
日 4
9.5%
史 2
 
4.8%
舊 2
 
4.8%
全 1
 
2.4%
洞 1
 
2.4%
新 1
 
2.4%
Other values (7) 7
16.7%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
Ⅲ 1
100.0%

근무조건
Text

MISSING 

Distinct1727
Distinct (%)89.9%
Missing398
Missing (%)17.2%
Memory size18.3 KiB
2024-05-11T03:41:26.388158image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length689
Median length473
Mean length225.60458
Min length1

Characters and Unicode

Total characters433612
Distinct characters839
Distinct categories17 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks11 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1669 ?
Unique (%)86.8%

Sample

1st row1일 8시간 근무
2nd row1일 8시간 근무
3rd row1일 8시간 근무
4th row1일 8시간 근무
5th row1일 8시간 근무
ValueCountFrequency (%)
9292
 
9.7%
○ 5988
 
6.2%
및 2021
 
2.1%
등 1496
 
1.6%
1일 1319
 
1.4%
지급 892
 
0.9%
주 778
 
0.8%
근무 774
 
0.8%
관련 715
 
0.7%
8시간 707
 
0.7%
Other values (13249) 72294
75.1%
2024-05-11T03:41:27.890603image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
116502
26.9%
, 9039
 
2.1%
1 8918
 
2.1%
: 7924
 
1.8%
0 6844
 
1.6%
○ 6454
 
1.5%
2 6360
 
1.5%
자 5831
 
1.3%
무 5771
 
1.3%
시 5625
 
1.3%
Other values (829) 254344
58.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 224452
51.8%
Space Separator 116503
26.9%
Decimal Number 38448
 
8.9%
Other Punctuation 24426
 
5.6%
Other Symbol 7174
 
1.7%
Close Punctuation 5318
 
1.2%
Open Punctuation 5228
 
1.2%
Lowercase Letter 4096
 
0.9%
Dash Punctuation 3391
 
0.8%
Math Symbol 2495
 
0.6%
Other values (7) 2081
 
0.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
자 5831
 
2.6%
무 5771
 
2.6%
시 5625
 
2.5%
일 5608
 
2.5%
근 5341
 
2.4%
간 4943
 
2.2%
사 4858
 
2.2%
기 3929
 
1.8%
지 3897
 
1.7%
원 3692
 
1.6%
Other values (693) 174957
77.9%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 513
 
12.5%
r 389
 
9.5%
e 359
 
8.8%
s 241
 
5.9%
i 240
 
5.9%
t 228
 
5.6%
k 215
 
5.2%
a 198
 
4.8%
n 177
 
4.3%
w 160
 
3.9%
Other values (16) 1376
33.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 204
15.3%
C 118
 
8.8%
N 98
 
7.3%
D 96
 
7.2%
P 85
 
6.4%
I 84
 
6.3%
A 84
 
6.3%
M 73
 
5.5%
E 68
 
5.1%
T 65
 
4.9%
Other values (16) 362
27.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 9039
37.0%
: 7924
32.4%
. 3953
16.2%
/ 1312
 
5.4%
? 930
 
3.8%
※ 527
 
2.2%
？ 267
 
1.1%
* 228
 
0.9%
@ 92
 
0.4%
' 92
 
0.4%
Other values (7) 62
 
0.3%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
○ 6454
90.0%
◈ 418
 
5.8%
◎ 76
 
1.1%
□ 61
 
0.9%
■ 54
 
0.8%
☎ 36
 
0.5%
★ 32
 
0.4%
▼ 17
 
0.2%
☞ 6
 
0.1%
▣ 6
 
0.1%
Other values (5) 14
 
0.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 8918
23.2%
0 6844
17.8%
2 6360
16.5%
8 3384
 
8.8%
3 3252
 
8.5%
5 2883
 
7.5%
4 2480
 
6.5%
9 1805
 
4.7%
6 1380
 
3.6%
7 1140
 
3.0%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
① 140
27.3%
② 136
26.6%
③ 117
22.9%
④ 69
13.5%
⑤ 24
 
4.7%
⑥ 13
 
2.5%
⑦ 6
 
1.2%
⑪ 4
 
0.8%
⑧ 3
 
0.6%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 1976
79.2%
> 167
 
6.7%
< 136
 
5.5%
+ 55
 
2.2%
= 49
 
2.0%
▷ 39
 
1.6%
→ 38
 
1.5%
× 35
 
1.4%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 5082
95.6%
] 209
 
3.9%
」 21
 
0.4%
） 3
 
0.1%
】 1
 
< 0.1%
} 1
 
< 0.1%
〕 1
 
< 0.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 4995
95.5%
[ 209
 
4.0%
「 22
 
0.4%
【 1
 
< 0.1%
〔 1
 
< 0.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
116502
> 99.9%
　 1
 
< 0.1%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3389
99.9%
－ 2
 
0.1%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 87
95.6%
” 4
 
4.4%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 43
91.5%
“ 4
 
8.5%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 8
66.7%
^ 4
33.3%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 50
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
32
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 224405
51.8%
Common 203722
47.0%
Latin 5433
 
1.3%
Han 52
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
자 5831
 
2.6%
무 5771
 
2.6%
시 5625
 
2.5%
일 5608
 
2.5%
근 5341
 
2.4%
간 4943
 
2.2%
사 4858
 
2.2%
기 3929
 
1.8%
지 3897
 
1.7%
원 3692
 
1.6%
Other values (684) 174910
77.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
116502
57.2%
, 9039
 
4.4%
1 8918
 
4.4%
: 7924
 
3.9%
0 6844
 
3.4%
○ 6454
 
3.2%
2 6360
 
3.1%
) 5082
 
2.5%
( 4995
 
2.5%
. 3953
 
1.9%
Other values (73) 27651
 
13.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
o 513
 
9.4%
r 389
 
7.2%
e 359
 
6.6%
s 241
 
4.4%
i 240
 
4.4%
t 228
 
4.2%
k 215
 
4.0%
S 204
 
3.8%
a 198
 
3.6%
n 177
 
3.3%
Other values (42) 2669
49.1%
Han
ValueCountFrequency (%)
月 34
65.4%
限 9
 
17.3%
中 2
 
3.8%
舊 1
 
1.9%
新 1
 
1.9%
父 1
 
1.9%
母 1
 
1.9%
必 1
 
1.9%
內 1
 
1.9%
前 1
 
1.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 224144
51.7%
ASCII 200371
46.2%
Geometric Shapes 7131
 
1.6%
Punctuation 665
 
0.2%
Enclosed Alphanum 513
 
0.1%
None 366
 
0.1%
Compat Jamo 256
 
0.1%
Misc Symbols 74
 
< 0.1%
CJK 52
 
< 0.1%
Arrows 38
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
116502
58.1%
, 9039
 
4.5%
1 8918
 
4.5%
: 7924
 
4.0%
0 6844
 
3.4%
2 6360
 
3.2%
) 5082
 
2.5%
( 4995
 
2.5%
. 3953
 
2.0%
- 3389
 
1.7%
Other values (81) 27365
 
13.7%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
○ 6454
90.5%
◈ 418
 
5.9%
◎ 76
 
1.1%
□ 61
 
0.9%
■ 54
 
0.8%
▷ 39
 
0.5%
▼ 17
 
0.2%
▣ 6
 
0.1%
▶ 4
 
0.1%
● 2
 
< 0.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
자 5831
 
2.6%
무 5771
 
2.6%
시 5625
 
2.5%
일 5608
 
2.5%
근 5341
 
2.4%
간 4943
 
2.2%
사 4858
 
2.2%
기 3929
 
1.8%
지 3897
 
1.7%
원 3692
 
1.6%
Other values (680) 174649
77.9%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
※ 527
79.2%
’ 87
 
13.1%
‘ 43
 
6.5%
” 4
 
0.6%
“ 4
 
0.6%
None
ValueCountFrequency (%)
？ 267
73.0%
× 35
 
9.6%
「 22
 
6.0%
」 21
 
5.7%
㈜ 5
 
1.4%
． 3
 
0.8%
） 3
 
0.8%
３ 2
 
0.5%
－ 2
 
0.5%
： 1
 
0.3%
Other values (5) 5
 
1.4%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
① 140
27.3%
② 136
26.5%
③ 117
22.8%
④ 69
13.5%
⑤ 24
 
4.7%
⑥ 13
 
2.5%
⑦ 6
 
1.2%
⑪ 4
 
0.8%
⑧ 3
 
0.6%
ⓛ 1
 
0.2%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅇ 118
46.1%
ㆍ 116
45.3%
ㅁ 22
 
8.6%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
→ 38
100.0%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
☎ 36
48.6%
★ 32
43.2%
☞ 6
 
8.1%
CJK
ValueCountFrequency (%)
月 34
65.4%
限 9
 
17.3%
中 2
 
3.8%
舊 1
 
1.9%
新 1
 
1.9%
父 1
 
1.9%
母 1
 
1.9%
必 1
 
1.9%
內 1
 
1.9%
前 1
 
1.9%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
㎡ 2
100.0%

사업담당자 전화번호
Text

Distinct1052
Distinct (%)45.6%
Missing15
Missing (%)0.6%
Memory size18.3 KiB
2024-05-11T03:41:28.651952image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length13
Median length12
Mean length10.580043
Min length4

Characters and Unicode

Total characters24387
Distinct characters11
Distinct categories2 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique657 ?
Unique (%)28.5%

Sample

1st row02-336-0250
2nd row02-3462-5627
3rd row02-2138-7997
4th row02-6336-0551
5th row031-628-9644
ValueCountFrequency (%)
010 409
 
17.7%
02-450-7575 15
 
0.7%
02-2133-7465 14
 
0.6%
02-6959-9343 13
 
0.6%
02-2627-2583 12
 
0.5%
02-3402-2266 11
 
0.5%
02-3771-0391 11
 
0.5%
02-482-0808 11
 
0.5%
02-2147-2810 10
 
0.4%
02-3474-8415 10
 
0.4%
Other values (1042) 1789
77.6%
2024-05-11T03:41:30.078320image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
- 4610
18.9%
2 4183
17.2%
0 4078
16.7%
3 2218
9.1%
1 2152
8.8%
5 1450
 
5.9%
4 1334
 
5.5%
6 1290
 
5.3%
7 1243
 
5.1%
8 1020
 
4.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 19777
81.1%
Dash Punctuation 4610
 
18.9%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 4183
21.2%
0 4078
20.6%
3 2218
11.2%
1 2152
10.9%
5 1450
 
7.3%
4 1334
 
6.7%
6 1290
 
6.5%
7 1243
 
6.3%
8 1020
 
5.2%
9 809
 
4.1%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 4610
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 24387
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
- 4610
18.9%
2 4183
17.2%
0 4078
16.7%
3 2218
9.1%
1 2152
8.8%
5 1450
 
5.9%
4 1334
 
5.5%
6 1290
 
5.3%
7 1243
 
5.1%
8 1020
 
4.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 24387
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
- 4610
18.9%
2 4183
17.2%
0 4078
16.7%
3 2218
9.1%
1 2152
8.8%
5 1450
 
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4 1334
 
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Sample

뉴딜사업명상위기관명하위기관명부서명사업년도상위사업분류하위사업분류사업유형참여대상전일근무 일근로시간전일근무 시급전일근무 계획인원전일근무 금회선발인원파트타임 일근로시간파트타임 시급파트타임 계획인원파트타임 금회선발인원근로기간 시작일자근로기간 종료일자사업목적이런일을 합니다근무조건사업담당자 전화번호
0클라우드 기반 웹 데브옵스 개발자 과정민간공모민간공모(사)서울동북권기업발전협회2024교육,혁신전기?전자?IT민간공모청년81143620<NA>000<NA>2024041620241130청년 구직자들을 채용수요가 증가하고 있는 웹 데브옵스 개발자로 양성하여 우수중소기업에 정규직 취업 연계를 해줌으로써 청년 구직난과 중소기업 구인난을 동시에 해결○ 사업내용 - 중소기업에서 필요로 하는 클라우드 기반 웹 데브옵스 분야의 전문 개발자 양성을 통하여 우수한 중소기업에 정규직 취업 연계 - 개발 현장에서 사용되는 협업 도구와 방법론 등을 훈련 시켜 실무 역량과 경쟁력을 가질 수 있도록 하고 개발/운영 상황에 적응할 수 있는 인력을 양성 - 교육 수료 후 정규직 전환 조건부로 채용 예정 기업에 3개월 인턴 비용을 지원하여 교육 수료자의 원활한 민간 일자리 진입 - 클라우드 컴퓨팅, 자동화, 지속적 통합 및 배포(CI/CD), 컨테이너화 등의 최신 기술 교육을 통해 업계 수요에 부응할 수 있는 전문인력을 양성1일 8시간 근무02-336-0250
1UX/UI 디자인 실무 프로젝트민간공모민간공모(사)한국디지털기업협회2024교육,혁신전기?전자?IT민간공모청년81143624<NA>000<NA>2024041620241130현장 맞춤형 UX/UI 디자인 실무 프로젝트 교육 및 인턴 매칭 & 취업 연계○ 사업내용 - 민간기업 맞춤형 뉴딜일자리 사업 홍보 및 참여자 모집 - 현장맞춤형 프로젝트 실무 교육 프로그램 운영 - 민간기업 인턴 매칭을 통한 취업 기회 제공 - 정규직 전환 지원 - 중도 탈락자 취업 지원1일 8시간 근무02-3462-5627
2해외무역데이터테크 전문가(WTA) 양성 및 취업과정민간공모민간공모(사)한국중소벤처무역협회2024경제마케팅?판매?부동산민간공모청년81143620<NA>000<NA>20240416202411301. 고용효과 : 무역환경 변화에 맞춘 해외무역데이터 전문교육을 통해 청년 고용증대 2. 수출증대 : 중소기업 수출 전문인력을 채용하여 수출자생력 강화 및 수출증대 실현○ 사업내용 - (개요) 해외바이어 정보획득 know-how와 전문인력이 부족한 중소기업의 신규 해외시장 개척을 위해 전 세계 국가별?상품별 무역데이터 분석전문가 양성 → 정규직 취업:170여 개국의 종합 무역데이터 → UN 공개 및 민간기관 무역데이터 정제 및 가공 → 각국 무역 정보(B/L등) 활용 - (직무교육) ①데이터테크 직무교육(해외무역데이터 분석,가공, 정제 → 유효바이어 발굴) ②수출마케팅에 필요한 직무교육 - (정규취업) 해외무역 데이터 활용 희망 기업에 인턴십 → 1:1 멘토링 → 정규직 취업을 위한 맞춤형 지원1일 8시간 근무02-2138-7997
3기업회계 전문가 양성과정민간공모민간공모(사)국제경영원2024경제기획?회계?사무민간공모청년81143620<NA>000<NA>2024041620241130기업 맞춤 회계?세무 직무 교육으로 즉시 실무 투입 가능한 인재를 양성, 우수 중견?중소기업과 채용 연계하여 대한민국 청년들의 구직난 해결○ 사업내용 - (참여기업 홍보 및 모집) 국제경영원 회원사 및 청년친화강소기업, 다수의 업무협약 협회 (한국중견기업연합회, 한국광고주협회, 한국한국프랜차이즈산업협회, 한경협중소기업협력센터) 회원사 대상 홍보 진행, 기존 뉴딜 사업 진행시 확보된 구인처 대상 추가 사업 안내, 국민취업지원제도 일경험 프로그램, 청년 디지털 일자리 지원사업, 미래내일 일경험 지원사업 참여기업 대상 홍보 및 안내 - (참여자 모집) 국제경영원 업무협약 대학(취업지원처), 참여생 모집을 위한 자체 온라인 설명회 진행, 서울?경기?인천 소재 대학 회계학과 취업지원센터 연계 사업 안내, 서울 소재 회계세무 학원연계 사업 안내, 국제경영원 대학생 동아리(YLC,EIC), 국제경영원 SNS채널, 취업포털, 기존 뉴딜일자리 사업지원자 Pool1일 8시간 근무02-6336-0551
4데이터 분석 기반 SNS 마케터 양성 및 취업과정민간공모민간공모(사)중소기업기술혁신협회2024경제마케팅?판매?부동산민간공모청년81143620<NA>000<NA>2024041620241130기업 수요를 반영한 맞춤형 직무교육을 통해 전문 마케터 인력을 양성하고, 기업현장 인턴 경험 후 취업지원을 통한 서울시 청년실업 문제 해소○ 사업내용 - 우수 구인기업 선발 강소기업 이노비즈 등 정부인증 기업 중심의 수요기업 구축 후 POOL 청년이 선호하는 기업* 중심 구인기업 선별 - 참여자 모집 맞춤형 홍보를 통한 직무이해도가 높은 참여자 모집 ？ 청년구직자 접근성이 높은 소셜미디어를 활용한 온라인 홍보 ？ 협력 대학일자리센터 연계를 통한 마케팅학과 대상 타겟팅 홍보 ？ 교육기관 취업정보 홈페이지를 활용한 홍보 - 직무교육 기업 수요조사를 반영한 교육 커리큘럼 설계 및 참여 - 인턴십 및 채용 기업과 구직자 간 매칭데이를 통한 면접 및 매칭 3개월간 인턴십 실시 후 채용연계1일 8시간 근무031-628-9644
5생성형 AI 활용 언리얼 기반 XR콘텐츠 개발자 양성민간공모민간공모한국실감메타버스콘텐츠협회2024교육,혁신전기?전자?IT민간공모청년81143620<NA>000<NA>2024041620241130글로벌 수준의 XR콘텐츠를 제작 할 수 있는 인재 수요에 부합하는 인력 양성을 통한 콘텐츠 기업 경쟁력 확대와 국내 실감메타버스콘텐츠 산업 활성화 기여○ 사업내용 - Blueprint 및 C++기반 언리얼 클라이언트 개발 지식과 기술을 습득하고, AI활용 기술 및 네트워크 연동 역량을 갖춘 개발자 양성 ○ 기대효과 - 실감메타버스산업 활성화 기여 - 실감메타버스 콘텐츠 기업 경쟁력 강화1일 8시간 근무02-554-0402
6모던 웹 풀스택 개발자 실무과정민간공모민간공모(사)한국경영혁신중소기업협회2024교육,혁신전기?전자?IT민간공모청년81143625<NA>000<NA>2024041620241130프론트엔드, 백엔드 그리고 배포(DevOps 포함) 등을 학습하여 웹&앱 서비스개발 전문인력 양성 및 취업연계？ 사업내용 1. 뉴딜 일자리 민간기업 맞춤형 사업 홍보 & 참여자 모집 및 선발 (25명) - 협회 네트워크 및 취업협력 대학교 등 다양한 수단을 통해 참여자 모집 홍보 2. 현장수요 맞춤형 교육프로그램 운영 (2.5개월) - 민간기업 대상 사전 수요조사를 통해 맞춤형 실무중심 교육과정 운영 - 중도 이탈방지 및 교육환경 조성을 위해 교육수당 지급 3. 민간기업 인턴을 통한 직무능력 배양 - 인턴 기간 3개월 급여 및 4대 보험료 지원 (서울시 보조금) - 경영혁신형 기업(메인비즈 인증사) 22,892개사 적극 활용 4. 민간기업의 정규직 채용연계 지원 - 신용도와 미래 성장성이 우수한 Value Star 기업 중심으로 취업 지원1일 8시간 근무02-2230-2112
7퍼포먼스브랜딩 광고 마케터 교육 및 취업과정민간공모민간공모(사)한국디지털광고협회2024경제마케팅?판매?부동산민간공모청년81143625<NA>000<NA>2024041620241130○ 디지털 광고를 전체적으로 이해하고 실제 광고를 운영할 수 있도록 기획부터 실제 광고 집행까지 전반적인 내용을 교육과정으로 운영하여 기업이 요구하는 역량을 갖추도록 하여 취업 맞춤형 교육을 실시하고, 기업의 신산업 전환을 지원o (고용 창출) 퍼포먼스브랜딩 광고 마케터 교육 및 취업과정 교육 프로그램을 통해 디지털 광고?마케팅 실무 능력을 갖춘 전문 인재를 양성하고 광고 업계에 디지털 광고 전문 인력을 공급함으로써 디지털 광고 업계 성장 지원 및 취업연계 o (신산업 부분 진흥) 생성형AI등의 첨단 디지털 기술의 영향으로 신규 사업 부분이 확대된 신산업인 디지털 광고에 대응 할 수 있는 실무 인력 공급으로 신산업인 디지털 광고업계의 부족한 인력 수급 해소 및 지원1일 8시간 근무02-2144-4421
8AI 활용 퍼포먼스 마케팅 실무 과정민간공모민간공모(사)하이서울기업협회2024경제마케팅?판매?부동산민간공모청년81143620<NA>000<NA>2024041620241130생성형 AI를 활용한 퍼포먼스 마케팅 교육을 통해 기업에 실질적 도움이 되는 우수한 인재를 양성하고, 청년일자리 창출 효과 및 기업의 인력난 해소에 기여○ 사업내용 -AI활용 퍼포먼스 마케팅 교육 실시 -매칭기업과 연계한 실무 프로젝트 실시 -기업 매칭을 통한 인턴 및 취업 ○ 기대효과 - 취업 희망 청년 지원 및 청년 취업난 해소 - 중소기업의 콘텐츠 마케팅 역량 강화 - 중소기업과 구직자 간의 상호 선호도 및 업무적합도를 고려한 매칭시스템을 통해 만족도 높은 인재매칭 및 취업 미스매칭 해결1일 8시간 근무02-6959-5650
9AI기반 교육기획전문가 양성 및 취업과정민간공모민간공모(사)한국HRD기업협회2024교육,혁신교육민간공모청년81143620<NA>000<NA>2024041620241130○ 산업현장 교육수요조사, 내용전문가(SME), 협회 회원사 등 협력체계를 통해 현장수요 맞춤형 교육과정(커리큘럼) 개발하여 서울시 미취업 청년 대상 직무교육 실시 ○ 현장실무 경력을 갖춘 SME강사 위촉, 실무중심교육(PBL) 및 체계적인 교육과정 운영으로 AI기반 교육기획을 담당할 인재양성을 통하여 청년실업 및 산업계 인력난 해소○ 사업내용 - 산업현장의 교육수요조사를 바탕으로 내용전문가, 협회 회원사 등이 함께 참여하여 현장 수요 맞춤형 교육 과정 개발 - 서울시 거주 미취업 청년대상 모집 홍보 및 선발 - 이론과 실무경력을 모두 갖춘 내용전문가(SME) 강사 위촉 - 이론(30%)보다 실습?프로젝트(70%) 기반 교육 제공으로 현장성 있는 전문인력 양성 - 회원사 협력 네트워크를 통한 참여기업(인턴, 정규직 채용 희망기업) 발굴?확보 - 교육생과 참여기업간 맞춤형 매칭으로 인턴 채용 및 정규직 연계 강화1일 8시간 근무02-3402-2266
뉴딜사업명상위기관명하위기관명부서명사업년도상위사업분류하위사업분류사업유형참여대상전일근무 일근로시간전일근무 시급전일근무 계획인원전일근무 금회선발인원파트타임 일근로시간파트타임 시급파트타임 계획인원파트타임 금회선발인원근로기간 시작일자근로기간 종료일자사업목적이런일을 합니다근무조건사업담당자 전화번호
2310빅데이터 큐레이터 양성본청정보기획관보시스템담당관 ☎ 2133-29702013교육,혁신전기?전자?IT시직접추진일반<NA><NA>20<NA><NA><NA><NA><NA>2013010120131231서울시가 빅데이터 전문가 지도하에 청년미취업자에게 전문지식과 직무경험을 축적하게 하고 서울시 전략수립 및 신규 사업에 활용 가능한 빅데이터 기반 과제를 발굴1. 빅데이터 큐레이터 양성과정 교육 이수(- 교육기간 : 2013. 10월 (20일, 1일 8시간 총 160시간)- 교육내용 : 빅데이터 큐레이션 능력 향상을 위한 직무교육 2. 서울시 정책, 데이터 현황조사 및 자료수합 조사대상 기관 및 부서 ？？서울시 본청 실？국 및 산하 본부？사업소 - 서울시 분야별(일반행정, 환경, 문화관광, 산업경제, 도시관리, 복지, 교통, 안전, 보건, 교육 등) 정책, 데이터 현황 조사 및 관련 자료 수합 - 조사방법 : 조사대상 기관 및 부서 담당자 설문조사, 인터뷰를 주로 하고 인터넷 보도자료 등을 보조방식으로 활용 3.빅데이터 기반 -수집된 자료들과 융합 가능한 외부데이터를 검토하여 빅데이터 4. 서울시 과제 발굴 - 기반 서울시 과제 발굴 및 보고서 작성 - 사업 종료시 참여자 성과 평가 실시 ※ 사업참여자 취업시 업무실적에 따라 “우수 참여자 추천서”(서울특별시장 추천서) 작성① 임금 : 1일 73,000원 (월 192만원 정도) - 교통비 및 간식비 1일 3,000원 별도 지급 ② 근로조건 : 1일 8시간(09:00~18:00), 주 5일 근무원칙, 주？월차수당 지급 ③ 4대 보험 의무가입 ※ 근무장소 : 서울시 혁신파크(舊 질병관리본부 22-1동, 은평구 녹번동 소재) ※기타우대조건 ？ 정보통신분야 관련자격 - 정보처리 산업기사/기사 : 한국산업인력관리공단 ？ DB 관련자격 - 데이터아키텍처 전문가(DAP, DASP) : 한국데이터베이스진흥원 - SQL 전문가(SQLD, SQLP) : 한국데이터베이스진흥원 ？ 빅데이터 분야 업무 경력 증명서 ？ 빅데이터 관련 교육 이수증 / 수료증02-2133-2970
2311아동공동생활가정 도우미본청여성가족정책실아동공동생활가정지원센터 (☎ 02-701-8861)2013복지사회복지?보육?상담시직접추진일반<NA><NA><NA><NA>4<NA>61<NA>2013010120131231아동공동생활가정에 양질의 아동복지서비스 제공과 안정적 일자리 진입을 지원하는 서울형 뉴딜일자리 사업의 하나로 추진<NA>① 임금 : 급식지원 도우미 : 월 약 57만원(4대보험 본인부담금 포함) ② 근로조건 : 1일 4시간, 주 5일 근무 - 아동공동생활가정 특성을 고려하여 근무시간 결정 ③ 4대 보험 의무가입010--
2312장애인 복지도우미본청복지본부서울시 장애인복지정책과2013복지사회복지?보육?상담시직접추진일반80220<NA>000<NA>2013010120131231서울시가 장애인직업재활시설에서 저소득층을 위한 일자리 창출로 소득보장 기반 조성 및 자립생활을 유도하고 장애인직업재활시설의 종사자 부족에 따른 시설 운영의 어려움을 해소○ 장애인직업재활시설 일손 도우미 ① 종사자 업무보조 : 행정보조, 재고관리 지원 등 ② 작업장 관리 및 유지지원 : 청소, 물품운반, 작업정리, 납품지원 등 ③ 작업장 근로장애인의 작업보조 지원 등※ 근무여건 ① 임 금 : 1일 39,000원, 교통비 등 3,000원 별도지급 ② 근로조건 : 1일 8시간(월40시간 이내), 주5일 근무원칙, 주ㆍ연차수당 지급 ③ 4대 보험 의무가입02-2133-7468
2313맨홀 전수조사 사업본청안전총괄본부도로관리과2013환경,안전환경?에너지?안전시직접추진일반8<NA>56<NA><NA><NA><NA><NA>2013010120131231<NA>① 맨홀 조사 요원(현장 근무 - 도로사업소 배치) : 48명 ② 맨홀 조사자료 전산 입력(사무실 근무 - 도로사업소 배치) : 6명 ③ 포장상태 조사자료 분석 및 전산 입력(도로관리과 근무) : 2명8. 근무여건 ？① 임금 : 1일 39,000원,？교통비 3,000원 별도 지급 (현장근무자는 2,000원 추가 지급) ？② 근로조건 : 1일 8시간, 주5일 근무원칙, 주ㆍ연차수당 지급 ？③ 4대 보험 의무가입02-2133-8173
2314산림 내 피해목정비사업본청푸른도시여가국공원녹지과2013환경,안전환경?에너지?안전시직접추진일반6500010<NA>6500010<NA>2013010120131231？○ 임 금 6시간 근로시 : 1일 30,000원 ※ 간식비등 3,000원 별도 지급 ？○ 근로조건 : 1일 6시간 이내, 주5일 근무원칙, 주ㆍ연차수당 지급, 4대보험 의무가입 ※ 사업특성상 주말, 공휴일에 근무할 수 있음(단, 주말, 공휴일 근무 시 주중 대체 휴무)？○ 임 금 6시간 근로시 : 1일 30,000원 ※ 간식비등 3,000원 별도 지급 ？○ 근로조건 : 1일 6시간 이내, 주5일 근무원칙, 주ㆍ연차수당 지급, 4대보험 의무가입 ※ 사업특성상 주말, 공휴일에 근무할 수 있음(단, 주말, 공휴일 근무 시 주중 대체 휴무)？○ 임 금 6시간 근로시 : 1일 30,000원 ※ 간식비등 3,000원 별도 지급 ？○ 근로조건 : 1일 6시간 이내, 주5일 근무원칙, 주ㆍ연차수당 지급, 4대보험 의무가입 ※ 사업특성상 주말, 공휴일에 근무할 수 있음(단, 주말, 공휴일 근무 시 주중 대체 휴무)02-460-7783
2315학교농장지도사사업소농업기술센터시민교육팀2013환경,안전농림어업시직접추진일반<NA><NA><NA><NA><NA><NA>30<NA>2013010120131231학교농장(스쿨팜)지도사 양성사업은 도시농업전문가 교육 수료자를 학교농장에 파견하여 학교농장 운영계획 작성,농업교육 등을 하게 함으로써 학생들의 심성발달에 기여하고 도시농업전문가로 성장해 가도록 지원하는 사업입니다？ 학교농장 운영계획 수립,교육프로그램 작성,이용 및 일반관리 ？ 기초적인 농업기술 습득과 학생들의 정서함양을 위한 교육？ 근무시간 :주 2 일,1일 2~3시간 ？ 수 당 :1회 2~3 시간 150,000원/월 8회 120만원 -지급기준 :서울시 강사수당 3급기준(기본 80,000+추가1시간 50,000원 ？ 근무장소 :학교농장이 있는 서울시 관내 희망학교(초？중？고교)02-459-8994
2316전산실 과거자료입력 테스트용본청전산실전산실2013교육,혁신전기?전자?IT시직접추진일반8100002<NA>490001<NA>2013010120131231사업목적 및 내용이런일을 합니다근무조건<NA>
2317반려동물지킴이사업소서울대공원서울대공원 동물기획과2013환경,안전환경?에너지?안전시직접추진청년<NA><NA>24<NA><NA><NA><NA><NA>2013010120131231서울시가 야생동물 행동풍부화, 반려동물 돌봄활동, 교육체험프로그램 개발을 통해 동물복지와 생태보전교육 전문활동가를 양성해 나가고자함○ 반려동물 입양 및 돌봄 - 반려동물 입양자 교육 - 동물행동교정을 위한 기초 훈련,행동관찰 - 유기견 건강관리(목욕, 트리밍, 배변위생관리) - 수의간호사 보조(약품조제, 치료보조, 수술후 처치) ○ 야생동물 행동풍부화 및 교육 -행동풍부화작업(횃대？먹이상자 제작, 환경개선 등) -행동풍부화 모니터링, 활동영상 기록？편집？홍보 -풍부화 사례, 동물복지, 환경보전 대시민 교육활동 ○ 반딧불이 증식 및 교육/ 체험교육프로그램 개발 - 반딧불이, 곤충, 거미류 인공증식 및 자료 수집 - 체험프로그램 개발을 위한 아이디어 발굴, 자료 수집 - 교육자료 제작을 위한 사진촬영, 동영상 제작 및 편집○ 근무여건 ？① 임금 - 전문인력(2명) 1일 81,443원 /월 211만원 - 일반인력(22명) 1일 39,000원 /월 109만원 ※ 주?월차 수당, 교통비 등 지급 ？② 근로조건 : 1일 8시간, 주 5일 근무원칙 ？③ 4대 보험 의무가입010--
2318보육코디네이터본청여성가족정책실서울특별시 출산육아담당관2013복지사회복지?보육?상담시직접추진일반000<NA>40143<NA>2013010120131231서울시가 지역내 다양한 육아지원 자원을 발굴 및 연계, 육아상담 등 부모들이 원하는 현장밀착형 육아지원 서비스에 대한 정보를 제공하기 위해 2~3개동별 전담배치할 서울형 뉴딜일자리 사업의 하나로 추진하는「우리동네 보육반장사업」○ 역할 : 현장밀착형 정보수집, 맞춤형 정보제공, 돌봄동체 지원 - 맞춤형 정보제공 - 아이와 가족을 위한 개별 상담 및 정보 제공 - 내 아이 보낼 어린이집 찾기 등 필요에 따른 개별 전화 및 방문상담 - 양육, 건강, 나들이 정보 제공, 전문기관 연계 및 자료 업데이트 - 떼쓰기, 배변훈련 등 발달단계에 따른 일반상담 미디어 구축 및 수혜자들에게 때에 맞는 정보 제공 - 소통의 효율성을 높이기 위한 SNS구축으로 일상적 경험과 정보 공유 - 돌봄자원 네크워크 구축 지역사회 내 돌봄자원 발굴 및 네트워킹 - 영유아플라자, 어린이 도서관, 어린이집, 지역 민간시설, 지역사회복지관, 공공문화기반시설 등 지역돌봄자원 정보수집 전문보육코디네이터와 정기적 모임을 통한 자료공유 및 실적 평가 - 상담실적 평가, 수집된 자료 및 효과적 전달방안？우수사례 등 공유○ 근무여건 ① 임금 : 1일 20,000원 - 교통비 및 간식비 1일 3,000원 별도 지급 - 주？연차수당 별도 지급 ② 근로시간 : 1일 4시간 (09:00~18:00 기간중 4시간), 주 5일 근무원칙 ※ 재택근무가 원칙이며, 필요시 자치구 보육정보센터에 배치 가능 ※ 실근무시간은 상담실적 및 현장활동 보고서를 증빙자료로 산정 ③ 4대 보험 의무가입 ○ 신청자격 : 보육교사 3급이상, 유치원 정교사 2급이상, 사회복지사 2급이상 자격증 소지자 - 사업개시일 현재 만 18세 이상인 서울시민으로써 위의 자격증 소지자 - 부모 및 안심보육 모니터링단 참여자, 부모자조모임, 공동육아, 육아품앗이리더 등 지역 활동가 우대 - 지역에 대한 애향심과 자기 재능을 지역사회 공헌하고자 하는 자원봉사 정신이 투철하신 분 우대02-2133-5905
2319시민문화 연극교실본청문화본부문화예술과2013문화문화?예술?디자인?방송시직접추진일반<NA><NA>33<NA><NA><NA><NA><NA>2013010120131231서울시가 연극을 통한 시민의 창조적 문화. 예술 활동 기회 제공과 함께 사업 참여자들에게 새로운 개념의 일자리 진입을 지원하는 서울형 뉴딜 일자리 사업 일환으로 추진○ 모집분야 : 연극 분야(연극배우, 작가, 연출가, 보조강사 등)○ 모집인원 : 총 33명 ① 책임강사 - 해당 분야 강의와 활동을 포함하여 10년 이상의 경력 소유자 ② 연극배우 - 연극 공연 출연 경력 5년 이상인 남녀 배우(최종 학교 졸업 이후의 경력) ③ 작가?연출가 - 해당분야 (극장 및 연출) 전문 경력 5년 이상인 극작가와 연출가 - 시민연극교실 등 시민예술참여 활동을 경험한 자, ④ 운영조교(보조강사) - 해당분야 관련 3년 이상의 경력자① 근로기간 14주(8월~11월) ② 근로조건 : 주 3시간 강의 총 42시간 ※ 총 42시간의 강의 시간 내에서 탄력 운영 가능 ③ 강사료 - 책임강사(3명) : 주 3시간 강의(400,000원)×14주 = 5,600천원 - 연극배우(20명) : 주 3시간 강의(280,000원)×14주 = 3,920천원 - 작가？연출가(4명) : 주 3시간 강의(280,000원)×14주 = 3,920천원 - 운영조교(6명) : 주 3시간 강의(120,000원)×14주 = 1,680천원 ※ 원고료 별도 지급(서울시 원고료 지급 기준에 따름)010--