Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations176
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory7.5 KiB
Average record size in memory43.8 B

Variable types

Categorical3
Numeric2

Dataset

Description1. (연도) 2019년~2022년 2. (시군) 전라남도 소재 22개 지자체 3. (연령군) 만 60세 이상/ 만65세 이상 4. (건강보험 가입자 및 의료급여 수급권자 수) 해당 연령군의 건강보험 가입자와 의료급여 수급권자의 합계 5. (치매상병*으로 치매약제** 처방받은 자) 해당연도에 데이터 제공 신청자의 조작적 정의에 따라 아래의 주상병으로 아래의 약제를 처방받은 자 … 수진자 중복될 수 있음 * 치매상병: 주상병코드 기준 F00, F01, F02, F03, F10.7, G30, G31.00, G31.82 **치매약제: 주성분 코드가 148601APD, ATB, ATD / 148602APD, ATB, ATD / 148603ATB / 148630ALQ / 148631ALQ / 190001ATB / 190003ATD / 190004ATB, ATD / 190005ATB / 190031ALQ / 224501ACH / 224503ACH / 224504ACH / 224505ACH / 385203ACR, ATR / 385204ACR, ATR / 385205ACR, ATR인 약제
Author국민건강보험공단
URLhttps://www.data.go.kr/data/15112700/fileData.do

Alerts

건강보험 가입자 및 의료급여 수급권자 수 is highly overall correlated with 치매상병으로 치매약제 처방받은 자High correlation
치매상병으로 치매약제 처방받은 자 is highly overall correlated with 건강보험 가입자 및 의료급여 수급권자 수 and 1 other fieldsHigh correlation
시군 is highly overall correlated with 치매상병으로 치매약제 처방받은 자High correlation
건강보험 가입자 및 의료급여 수급권자 수 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 21:13:40.695395
Analysis finished2023-12-12 21:13:41.813436
Duration1.12 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

연도
Categorical

Distinct4
Distinct (%)2.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
2019
44 
2020
44 
2021
44 
2022
44 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2019
2nd row2019
3rd row2019
4th row2019
5th row2019

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2019 44
25.0%
2020 44
25.0%
2021 44
25.0%
2022 44
25.0%

Length

2023-12-13T06:13:41.878658image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T06:13:41.996739image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2019 44
25.0%
2020 44
25.0%
2021 44
25.0%
2022 44
25.0%

시군
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct22
Distinct (%)12.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
목포시
 
8
여수시
 
8
순천시
 
8
나주시
 
8
광양시
 
8
Other values (17)
136 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row목포시
2nd row여수시
3rd row순천시
4th row나주시
5th row광양시

Common Values

ValueCountFrequency (%)
목포시 8
 
4.5%
여수시 8
 
4.5%
순천시 8
 
4.5%
나주시 8
 
4.5%
광양시 8
 
4.5%
담양군 8
 
4.5%
곡성군 8
 
4.5%
구례군 8
 
4.5%
고흥군 8
 
4.5%
보성군 8
 
4.5%
Other values (12) 96
54.5%

Length

2023-12-13T06:13:42.116755image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
목포시 8
 
4.5%
여수시 8
 
4.5%
진도군 8
 
4.5%
완도군 8
 
4.5%
장성군 8
 
4.5%
영광군 8
 
4.5%
함평군 8
 
4.5%
무안군 8
 
4.5%
영암군 8
 
4.5%
해남군 8
 
4.5%
Other values (12) 96
54.5%

연령군
Categorical

Distinct2
Distinct (%)1.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
만 60세 이상
88 
만 65세 이상
88 

Length

Max length8
Median length8
Mean length8
Min length8

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row만 60세 이상
2nd row만 60세 이상
3rd row만 60세 이상
4th row만 60세 이상
5th row만 60세 이상

Common Values

ValueCountFrequency (%)
만 60세 이상 88
50.0%
만 65세 이상 88
50.0%

Length

2023-12-13T06:13:42.239323image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T06:13:42.345034image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
만 176
33.3%
이상 176
33.3%
60세 88
16.7%
65세 88
16.7%

건강보험 가입자 및 의료급여 수급권자 수
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct176
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean23573.472
Minimum8653
Maximum83316
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.7 KiB
2023-12-13T06:13:42.486795image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum8653
5-th percentile10360.25
Q114305.25
median18258.5
Q326303.25
95-th percentile58452.75
Maximum83316
Range74663
Interquartile range (IQR)11998

Descriptive statistics

Standard deviation15288.519
Coefficient of variation (CV)0.64854762
Kurtosis3.7224557
Mean23573.472
Median Absolute Deviation (MAD)4824
Skewness1.9940898
Sum4148931
Variance2.3373881 × 108
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T06:13:42.629139image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
51917 1
 
0.6%
51668 1
 
0.6%
25825 1
 
0.6%
20171 1
 
0.6%
14335 1
 
0.6%
10170 1
 
0.6%
8868 1
 
0.6%
26242 1
 
0.6%
15482 1
 
0.6%
16691 1
 
0.6%
Other values (166) 166
94.3%
ValueCountFrequency (%)
8653 1
0.6%
8868 1
0.6%
8979 1
0.6%
9078 1
0.6%
10025 1
0.6%
10061 1
0.6%
10170 1
0.6%
10232 1
0.6%
10259 1
0.6%
10394 1
0.6%
ValueCountFrequency (%)
83316 1
0.6%
80462 1
0.6%
77372 1
0.6%
73793 1
0.6%
71019 1
0.6%
68205 1
0.6%
64936 1
0.6%
60919 1
0.6%
58827 1
0.6%
58328 1
0.6%

치매상병으로 치매약제 처방받은 자
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct169
Distinct (%)96.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2065.6534
Minimum801
Maximum5523
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.7 KiB
2023-12-13T06:13:42.764790image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum801
5-th percentile1015.75
Q11460.5
median1783
Q32240.25
95-th percentile4511.75
Maximum5523
Range4722
Interquartile range (IQR)779.75

Descriptive statistics

Standard deviation1024.9057
Coefficient of variation (CV)0.49616537
Kurtosis2.2508072
Mean2065.6534
Median Absolute Deviation (MAD)389
Skewness1.6649519
Sum363555
Variance1050431.7
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T06:13:42.911211image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
2519 2
 
1.1%
2430 2
 
1.1%
1829 2
 
1.1%
1520 2
 
1.1%
1483 2
 
1.1%
1500 2
 
1.1%
1675 2
 
1.1%
3187 1
 
0.6%
1107 1
 
0.6%
960 1
 
0.6%
Other values (159) 159
90.3%
ValueCountFrequency (%)
801 1
0.6%
811 1
0.6%
959 1
0.6%
960 1
0.6%
962 1
0.6%
965 1
0.6%
968 1
0.6%
971 1
0.6%
1006 1
0.6%
1019 1
0.6%
ValueCountFrequency (%)
5523 1
0.6%
5431 1
0.6%
5219 1
0.6%
5148 1
0.6%
5023 1
0.6%
4952 1
0.6%
4601 1
0.6%
4582 1
0.6%
4535 1
0.6%
4504 1
0.6%

Interactions

2023-12-13T06:13:41.140646image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T06:13:40.893015image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T06:13:41.254571image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T06:13:41.050517image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-13T06:13:43.020069image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연도시군연령군건강보험 가입자 및 의료급여 수급권자 수치매상병으로 치매약제 처방받은 자
연도1.0000.0000.0000.0000.000
시군0.0001.0000.0000.8230.907
연령군0.0000.0001.0000.5210.000
건강보험 가입자 및 의료급여 수급권자 수0.0000.8230.5211.0000.931
치매상병으로 치매약제 처방받은 자0.0000.9070.0000.9311.000
2023-12-13T06:13:43.132063image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연도연령군시군
연도1.0000.0000.000
연령군0.0001.0000.000
시군0.0000.0001.000
2023-12-13T06:13:43.241693image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
건강보험 가입자 및 의료급여 수급권자 수치매상병으로 치매약제 처방받은 자연도시군연령군
건강보험 가입자 및 의료급여 수급권자 수1.0000.8540.0000.4650.395
치매상병으로 치매약제 처방받은 자0.8541.0000.0000.6140.000
연도0.0000.0001.0000.0000.000
시군0.4650.6140.0001.0000.000
연령군0.3950.0000.0000.0001.000

Missing values

2023-12-13T06:13:41.359713image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T06:13:41.776434image/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

연도시군연령군건강보험 가입자 및 의료급여 수급권자 수치매상병으로 치매약제 처방받은 자
02019목포시만 60세 이상519173187
12019여수시만 60세 이상737934601
22019순천시만 60세 이상609193804
32019나주시만 60세 이상338662430
42019광양시만 60세 이상290231829
52019담양군만 60세 이상182091366
62019곡성군만 60세 이상127181121
72019구례군만 60세 이상11084811
82019고흥군만 60세 이상322502037
92019보성군만 60세 이상192621392
연도시군연령군건강보험 가입자 및 의료급여 수급권자 수치매상병으로 치매약제 처방받은 자
1662022강진군만 65세 이상122842080
1672022해남군만 65세 이상229042486
1682022영암군만 65세 이상150951757
1692022무안군만 65세 이상184422029
1702022함평군만 65세 이상120571514
1712022영광군만 65세 이상159981976
1722022장성군만 65세 이상138941616
1732022완도군만 65세 이상165591675
1742022진도군만 65세 이상105491159
1752022신안군만 65세 이상146551841