Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations23
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory891.0 B
Average record size in memory38.7 B

Variable types

Categorical2
Text1
Numeric1

Dataset

Description공단이 운영하는 연금교육 플랫폼(카테고리, 게시물수, 교육대상 등)에 대한 운영현황이며, 교육대상은 연금담당자 및 전현직 공무원 그리고 재직중인 공무원 및 연금수급자 입니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/15073837/fileData.do

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카테고리 is highly overall correlated with 교육대상High correlation
교육대상 is highly overall correlated with 카테고리High correlation
세부항목 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 03:46:21.664087
Analysis finished2023-12-12 03:46:22.172245
Duration0.51 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

카테고리
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct7
Distinct (%)30.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size316.0 B
연금/복지교육
6 
연금/맞춤형교육
4 
일의재발견
4 
연금/평생동행교육
3 
웰니스 라이프
3 
Other values (2)
3 

Length

Max length10
Median length9
Mean length6.9565217
Min length4

Unique

Unique1 ?
Unique (%)4.3%

Sample

1st row연금/맞춤형교육
2nd row연금/맞춤형교육
3rd row연금/맞춤형교육
4th row연금/맞춤형교육
5th row연금/복지교육

Common Values

ValueCountFrequency (%)
연금/복지교육 6
26.1%
연금/맞춤형교육 4
17.4%
일의재발견 4
17.4%
연금/평생동행교육 3
13.0%
웰니스 라이프 3
13.0%
인생설계 2
 
8.7%
연금/연금이슈FAQ 1
 
4.3%

Length

2023-12-12T12:46:22.257516image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T12:46:22.760149image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
연금/복지교육 6
23.1%
연금/맞춤형교육 4
15.4%
일의재발견 4
15.4%
연금/평생동행교육 3
11.5%
웰니스 3
11.5%
라이프 3
11.5%
인생설계 2
 
7.7%
연금/연금이슈faq 1
 
3.8%

세부항목
Text

UNIQUE 

Distinct23
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size316.0 B
2023-12-12T12:46:23.019633image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length10
Median length8
Mean length5.7826087
Min length3

Characters and Unicode

Total characters133
Distinct characters76
Distinct categories4 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique23 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row연금담당자
2nd row재직공무원
3rd row퇴직예정공무원
4th row연금수급자
5th row연금제도
ValueCountFrequency (%)
연금담당자 1
 
3.8%
재직공무원 1
 
3.8%
취미형 1
 
3.8%
사회공헌형 1
 
3.8%
내일찾기형 1
 
3.8%
인생실습 1
 
3.8%
인생수업 1
 
3.8%
플러스 1
 
3.8%
라이프 1
 
3.8%
연금·재무·세무 1
 
3.8%
Other values (16) 16
61.5%
2023-12-12T12:46:23.434940image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
금 6
 
4.5%
연 5
 
3.8%
미 4
 
3.0%
재 4
 
3.0%
직 4
 
3.0%
형 4
 
3.0%
무 4
 
3.0%
스 4
 
3.0%
인 3
 
2.3%
3
 
2.3%
Other values (66) 92
69.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 125
94.0%
Space Separator 3
 
2.3%
Uppercase Letter 3
 
2.3%
Other Punctuation 2
 
1.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
금 6
 
4.8%
연 5
 
4.0%
미 4
 
3.2%
재 4
 
3.2%
직 4
 
3.2%
형 4
 
3.2%
무 4
 
3.2%
스 4
 
3.2%
인 3
 
2.4%
아 3
 
2.4%
Other values (61) 84
67.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 1
33.3%
Q 1
33.3%
F 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
3
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
· 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 125
94.0%
Common 5
 
3.8%
Latin 3
 
2.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
금 6
 
4.8%
연 5
 
4.0%
미 4
 
3.2%
재 4
 
3.2%
직 4
 
3.2%
형 4
 
3.2%
무 4
 
3.2%
스 4
 
3.2%
인 3
 
2.4%
아 3
 
2.4%
Other values (61) 84
67.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 1
33.3%
Q 1
33.3%
F 1
33.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
3
60.0%
· 2
40.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 125
94.0%
ASCII 6
 
4.5%
None 2
 
1.5%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
금 6
 
4.8%
연 5
 
4.0%
미 4
 
3.2%
재 4
 
3.2%
직 4
 
3.2%
형 4
 
3.2%
무 4
 
3.2%
스 4
 
3.2%
인 3
 
2.4%
아 3
 
2.4%
Other values (61) 84
67.2%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
3
50.0%
A 1
 
16.7%
Q 1
 
16.7%
F 1
 
16.7%
None
ValueCountFrequency (%)
· 2
100.0%

게시물수
Real number (ℝ)

Distinct18
Distinct (%)78.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean21.304348
Minimum3
Maximum38
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size339.0 B
2023-12-12T12:46:23.590706image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum3
5-th percentile4.1
Q112
median23
Q331
95-th percentile35.9
Maximum38
Range35
Interquartile range (IQR)19

Descriptive statistics

Standard deviation11.486889
Coefficient of variation (CV)0.5391805
Kurtosis-1.3456483
Mean21.304348
Median Absolute Deviation (MAD)10
Skewness-0.216522
Sum490
Variance131.94862
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T12:46:23.747416image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=18)
ValueCountFrequency (%)
19 2
 
8.7%
34 2
 
8.7%
13 2
 
8.7%
31 2
 
8.7%
23 2
 
8.7%
28 1
 
4.3%
8 1
 
4.3%
3 1
 
4.3%
38 1
 
4.3%
35 1
 
4.3%
Other values (8) 8
34.8%
ValueCountFrequency (%)
3 1
4.3%
4 1
4.3%
5 1
4.3%
6 1
4.3%
8 1
4.3%
11 1
4.3%
13 2
8.7%
19 2
8.7%
20 1
4.3%
23 2
8.7%
ValueCountFrequency (%)
38 1
4.3%
36 1
4.3%
35 1
4.3%
34 2
8.7%
31 2
8.7%
29 1
4.3%
28 1
4.3%
27 1
4.3%
23 2
8.7%
20 1
4.3%

교육대상
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)8.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size316.0 B
연금담당자 및 전현직 공무원
14 
재직중인 공무원 및 연금수급자
9 

Length

Max length16
Median length15
Mean length15.391304
Min length15

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row연금담당자 및 전현직 공무원
2nd row연금담당자 및 전현직 공무원
3rd row연금담당자 및 전현직 공무원
4th row연금담당자 및 전현직 공무원
5th row연금담당자 및 전현직 공무원

Common Values

ValueCountFrequency (%)
연금담당자 및 전현직 공무원 14
60.9%
재직중인 공무원 및 연금수급자 9
39.1%

Length

2023-12-12T12:46:23.911503image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T12:46:24.071081image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
및 23
25.0%
공무원 23
25.0%
연금담당자 14
15.2%
전현직 14
15.2%
재직중인 9
 
9.8%
연금수급자 9
 
9.8%

Interactions

2023-12-12T12:46:21.874720image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T12:46:24.148012image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
카테고리세부항목게시물수교육대상
카테고리1.0001.0000.7351.000
세부항목1.0001.0001.0001.000
게시물수0.7351.0001.0000.301
교육대상1.0001.0000.3011.000
2023-12-12T12:46:24.369482image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
카테고리교육대상
카테고리1.0000.873
교육대상0.8731.000
2023-12-12T12:46:24.484346image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
게시물수카테고리교육대상
게시물수1.0000.3240.213
카테고리0.3241.0000.873
교육대상0.2130.8731.000

Missing values

2023-12-12T12:46:22.022793image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T12:46:22.130345image/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

카테고리세부항목게시물수교육대상
0연금/맞춤형교육연금담당자28연금담당자 및 전현직 공무원
1연금/맞춤형교육재직공무원29연금담당자 및 전현직 공무원
2연금/맞춤형교육퇴직예정공무원20연금담당자 및 전현직 공무원
3연금/맞춤형교육연금수급자19연금담당자 및 전현직 공무원
4연금/복지교육연금제도6연금담당자 및 전현직 공무원
5연금/복지교육재직기간 및 보험료36연금담당자 및 전현직 공무원
6연금/복지교육퇴직유족급여34연금담당자 및 전현직 공무원
7연금/복지교육재해보상서비스11연금담당자 및 전현직 공무원
8연금/복지교육융자임대주택서비스13연금담당자 및 전현직 공무원
9연금/복지교육복지서비스27연금담당자 및 전현직 공무원
카테고리세부항목게시물수교육대상
13연금/연금이슈FAQ연금이슈FAQ23연금담당자 및 전현직 공무원
14웰니스 라이프건강관리13재직중인 공무원 및 연금수급자
15웰니스 라이프연금·재무·세무8재직중인 공무원 및 연금수급자
16웰니스 라이프라이프 플러스23재직중인 공무원 및 연금수급자
17인생설계인생수업19재직중인 공무원 및 연금수급자
18인생설계인생실습4재직중인 공무원 및 연금수급자
19일의재발견내일찾기형5재직중인 공무원 및 연금수급자
20일의재발견사회공헌형35재직중인 공무원 및 연금수급자
21일의재발견취미형38재직중인 공무원 및 연금수급자
22일의재발견해외봉사형3재직중인 공무원 및 연금수급자