Overview

Dataset statistics

Number of variables14
Number of observations105
Missing cells74
Missing cells (%)5.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory11.8 KiB
Average record size in memory115.3 B

Variable types

Numeric1
Categorical7
Text6

Dataset

DescriptionKOICA 창업지원프로그램인 이노포트 참여 기업의 사회혁신 솔루션 목록입니다.-이노포트: 국내외 사회문제 해결을 위한 개발협력과 사회혁신 허브로 1년간 창업공간 및 창업지원 서비스제공-Inno Lab A: 개발협력 분야에 있는 기창업가 대상 개발협력 비즈니스 모델을 고도화하고 스케일업을 도모하는 창업팀 역량강화 지원 프로그램-Inno Lab B: 개발도상국에서 창업을 하고자 하는 예비창업가들의 초기 창업계획 수립 및 창업에 필요한 기본역량을 교육하는 프로그램-Inno camp: 3일간의 문제해결 부트캠프-Inno trip: 현지인 전문가와 주1회 미팅을 통한 솔루션 검증 및 고도화 프로그램
Author한국국제협력단
URLhttps://www.data.go.kr/data/15087861/fileData.do

Alerts

국가명 is highly overall correlated with 참여 프로그램명_2High correlation
지속가능개발목표(SDG)_2 is highly overall correlated with 참여 프로그램명_2High correlation
참여 프로그램명_2 is highly overall correlated with 번호 and 3 other fieldsHigh correlation
지속가능개발목표(SDG)_3 is highly overall correlated with 참여 프로그램명_2High correlation
번호 is highly overall correlated with 참여연도 and 2 other fieldsHigh correlation
참여연도 is highly overall correlated with 번호High correlation
참여 프로그램명_1 is highly overall correlated with 번호High correlation
참여 프로그램명_2 is highly imbalanced (79.7%)Imbalance
국가명_다국가일경우 has 74 (70.5%) missing valuesMissing
번호 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-16 15:06:46.351745
Analysis finished2023-12-16 15:06:58.181323
Duration11.83 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct105
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean53
Minimum1
Maximum105
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.1 KiB
2023-12-16T15:06:58.616026image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile6.2
Q127
median53
Q379
95-th percentile99.8
Maximum105
Range104
Interquartile range (IQR)52

Descriptive statistics

Standard deviation30.454885
Coefficient of variation (CV)0.57462047
Kurtosis-1.2
Mean53
Median Absolute Deviation (MAD)26
Skewness0
Sum5565
Variance927.5
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-16T15:06:59.345591image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
1.0%
80 1
 
1.0%
78 1
 
1.0%
77 1
 
1.0%
76 1
 
1.0%
75 1
 
1.0%
74 1
 
1.0%
73 1
 
1.0%
72 1
 
1.0%
71 1
 
1.0%
Other values (95) 95
90.5%
ValueCountFrequency (%)
1 1
1.0%
2 1
1.0%
3 1
1.0%
4 1
1.0%
5 1
1.0%
6 1
1.0%
7 1
1.0%
8 1
1.0%
9 1
1.0%
10 1
1.0%
ValueCountFrequency (%)
105 1
1.0%
104 1
1.0%
103 1
1.0%
102 1
1.0%
101 1
1.0%
100 1
1.0%
99 1
1.0%
98 1
1.0%
97 1
1.0%
96 1
1.0%

참여연도
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct3
Distinct (%)2.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size972.0 B
2021
45 
2022
33 
2020
27 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2020
2nd row2020
3rd row2020
4th row2020
5th row2020

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2021 45
42.9%
2022 33
31.4%
2020 27
25.7%

Length

2023-12-16T15:06:59.819302image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-16T15:07:00.128080image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2021 45
42.9%
2022 33
31.4%
2020 27
25.7%

기업명(팀명)
Text

Distinct99
Distinct (%)94.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size972.0 B
2023-12-16T15:07:01.093421image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length40
Median length21
Mean length7.6571429
Min length2

Characters and Unicode

Total characters804
Distinct characters202
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique93 ?
Unique (%)88.6%

Sample

1st row푸나밀란
2nd rowOh! Ganic
3rd rowRENPAL
4th rowHiVegie
5th rowDouble Double
ValueCountFrequency (%)
㈜네촌글로벌 2
 
1.4%
㈜글로비원 2
 
1.4%
double 2
 
1.4%
킬로 2
 
1.4%
주식회사 2
 
1.4%
㈜링링콤파니 2
 
1.4%
stable 2
 
1.4%
베어런 2
 
1.4%
mitahara 1
 
0.7%
㈜서울제약 1
 
0.7%
Other values (120) 120
87.0%
2023-12-16T15:07:03.383966image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 37
 
4.6%
e 35
 
4.4%
33
 
4.1%
㈜ 32
 
4.0%
n 27
 
3.4%
이 26
 
3.2%
o 19
 
2.4%
스 17
 
2.1%
i 16
 
2.0%
t 15
 
1.9%
Other values (192) 547
68.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 333
41.4%
Lowercase Letter 246
30.6%
Uppercase Letter 140
17.4%
Space Separator 33
 
4.1%
Other Symbol 32
 
4.0%
Close Punctuation 6
 
0.7%
Open Punctuation 6
 
0.7%
Dash Punctuation 5
 
0.6%
Other Punctuation 3
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 26
 
7.8%
스 17
 
5.1%
아 12
 
3.6%
에 9
 
2.7%
로 9
 
2.7%
리 7
 
2.1%
브 7
 
2.1%
코 6
 
1.8%
링 6
 
1.8%
사 5
 
1.5%
Other values (140) 229
68.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 11
 
7.9%
T 10
 
7.1%
I 10
 
7.1%
R 10
 
7.1%
A 9
 
6.4%
N 8
 
5.7%
M 8
 
5.7%
D 7
 
5.0%
O 7
 
5.0%
C 7
 
5.0%
Other values (13) 53
37.9%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 37
15.0%
e 35
14.2%
n 27
11.0%
o 19
 
7.7%
i 16
 
6.5%
t 15
 
6.1%
r 14
 
5.7%
l 12
 
4.9%
s 9
 
3.7%
u 9
 
3.7%
Other values (12) 53
21.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
: 2
66.7%
! 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
33
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 32
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 6
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 6
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 5
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 386
48.0%
Hangul 365
45.4%
Common 53
 
6.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
㈜ 32
 
8.8%
이 26
 
7.1%
스 17
 
4.7%
아 12
 
3.3%
에 9
 
2.5%
로 9
 
2.5%
리 7
 
1.9%
브 7
 
1.9%
코 6
 
1.6%
링 6
 
1.6%
Other values (141) 234
64.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
a 37
 
9.6%
e 35
 
9.1%
n 27
 
7.0%
o 19
 
4.9%
i 16
 
4.1%
t 15
 
3.9%
r 14
 
3.6%
l 12
 
3.1%
E 11
 
2.8%
T 10
 
2.6%
Other values (35) 190
49.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
33
62.3%
) 6
 
11.3%
( 6
 
11.3%
- 5
 
9.4%
: 2
 
3.8%
! 1
 
1.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 439
54.6%
Hangul 333
41.4%
None 32
 
4.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
a 37
 
8.4%
e 35
 
8.0%
33
 
7.5%
n 27
 
6.2%
o 19
 
4.3%
i 16
 
3.6%
t 15
 
3.4%
r 14
 
3.2%
l 12
 
2.7%
E 11
 
2.5%
Other values (41) 220
50.1%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 32
100.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 26
 
7.8%
스 17
 
5.1%
아 12
 
3.6%
에 9
 
2.7%
로 9
 
2.7%
리 7
 
2.1%
브 7
 
2.1%
코 6
 
1.8%
링 6
 
1.8%
사 5
 
1.5%
Other values (140) 229
68.8%

참여 프로그램명_1
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct5
Distinct (%)4.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size972.0 B
이노랩B(Beginner)
28 
이노랩A(Accelerator)
28 
솔루션허브(입주기업)
19 
이노캠프-이노트립
15 
이노글로브
15 

Length

Max length17
Median length14
Mean length12.257143
Min length5

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row이노캠프-이노트립
2nd row이노캠프-이노트립
3rd row이노캠프-이노트립
4th row이노캠프-이노트립
5th row이노캠프-이노트립

Common Values

ValueCountFrequency (%)
이노랩B(Beginner) 28
26.7%
이노랩A(Accelerator) 28
26.7%
솔루션허브(입주기업) 19
18.1%
이노캠프-이노트립 15
14.3%
이노글로브 15
14.3%

Length

2023-12-16T15:07:04.366751image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-16T15:07:05.173550image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
이노랩b(beginner 28
26.7%
이노랩a(accelerator 28
26.7%
솔루션허브(입주기업 19
18.1%
이노캠프-이노트립 15
14.3%
이노글로브 15
14.3%

참여 프로그램명_2
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct3
Distinct (%)2.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size972.0 B
<NA>
100 
이노캠프-이노트립
 
3
솔루션허브(입주기업)
 
2

Length

Max length11
Median length4
Mean length4.2761905
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 100
95.2%
이노캠프-이노트립 3
 
2.9%
솔루션허브(입주기업) 2
 
1.9%

Length

2023-12-16T15:07:05.975101image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-16T15:07:06.695750image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 100
95.2%
이노캠프-이노트립 3
 
2.9%
솔루션허브(입주기업 2
 
1.9%

국가명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct18
Distinct (%)17.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size972.0 B
다국가
33 
인도네시아
16 
캄보디아
11 
베트남
10 
라오스
8 
Other values (13)
27 

Length

Max length7
Median length3
Mean length3.4952381
Min length2

Unique

Unique7 ?
Unique (%)6.7%

Sample

1st row네팔
2nd row네팔
3rd row네팔
4th row캄보디아
5th row캄보디아

Common Values

ValueCountFrequency (%)
다국가 33
31.4%
인도네시아 16
15.2%
캄보디아 11
 
10.5%
베트남 10
 
9.5%
라오스 8
 
7.6%
네팔 5
 
4.8%
인도 4
 
3.8%
필리핀 4
 
3.8%
키르기스스탄 3
 
2.9%
탄자니아 2
 
1.9%
Other values (8) 9
 
8.6%

Length

2023-12-16T15:07:07.463403image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
다국가 33
31.4%
인도네시아 16
15.2%
캄보디아 11
 
10.5%
베트남 10
 
9.5%
라오스 8
 
7.6%
네팔 5
 
4.8%
인도 4
 
3.8%
필리핀 4
 
3.8%
키르기스스탄 3
 
2.9%
르완다 2
 
1.9%
Other values (8) 9
 
8.6%

국가명_다국가일경우
Text

MISSING 

Distinct22
Distinct (%)71.0%
Missing74
Missing (%)70.5%
Memory size972.0 B
2023-12-16T15:07:08.506343image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length21
Median length17
Mean length11.096774
Min length3

Characters and Unicode

Total characters344
Distinct characters64
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique18 ?
Unique (%)58.1%

Sample

1st row다국가
2nd row아프리카
3rd row다국가
4th row다국가
5th row르완다 및 사하라 이남 아프리카
ValueCountFrequency (%)
인도네시아 8
 
10.4%
다국가 7
 
9.1%
베트남 6
 
7.8%
동남아시아 6
 
7.8%
아프리카 5
 
6.5%
및 5
 
6.5%
라오스 4
 
5.2%
우즈베키스탄 2
 
2.6%
탄자니아 2
 
2.6%
몽골 2
 
2.6%
Other values (24) 30
39.0%
2023-12-16T15:07:10.192906image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
46
 
13.4%
아 37
 
10.8%
, 32
 
9.3%
시 16
 
4.7%
남 14
 
4.1%
리 11
 
3.2%
국 11
 
3.2%
다 10
 
2.9%
인 9
 
2.6%
도 9
 
2.6%
Other values (54) 149
43.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 265
77.0%
Space Separator 46
 
13.4%
Other Punctuation 32
 
9.3%
Decimal Number 1
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
아 37
 
14.0%
시 16
 
6.0%
남 14
 
5.3%
리 11
 
4.2%
국 11
 
4.2%
다 10
 
3.8%
인 9
 
3.4%
도 9
 
3.4%
스 9
 
3.4%
네 8
 
3.0%
Other values (51) 131
49.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
46
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 32
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
7 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 265
77.0%
Common 79
 
23.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
아 37
 
14.0%
시 16
 
6.0%
남 14
 
5.3%
리 11
 
4.2%
국 11
 
4.2%
다 10
 
3.8%
인 9
 
3.4%
도 9
 
3.4%
스 9
 
3.4%
네 8
 
3.0%
Other values (51) 131
49.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
46
58.2%
, 32
40.5%
7 1
 
1.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 265
77.0%
ASCII 79
 
23.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
46
58.2%
, 32
40.5%
7 1
 
1.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
아 37
 
14.0%
시 16
 
6.0%
남 14
 
5.3%
리 11
 
4.2%
국 11
 
4.2%
다 10
 
3.8%
인 9
 
3.4%
도 9
 
3.4%
스 9
 
3.4%
네 8
 
3.0%
Other values (51) 131
49.4%

지속가능개발목표(SDG)_1
Categorical

Distinct13
Distinct (%)12.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size972.0 B
3. 모든 연령층의 건강한 삶 보장 및 웰빙 증진
27 
4. 모두를 위한 포용적이고 공평한 양질의 교육 보장과 평생학습 기회 증진
18 
1. 모든 곳에서 모든 형태의 빈곤 종식
14 
8. 모두를 위한 지속적이고 포용적이며 지속 가능한 경제성장 및 완전하고 생산적인 고용과 양질의 일자리 증진
12 
7. 모든 사람에게 적정한 가격의 신뢰할 수 있고, 지속 가능한 현대적인 에너지의 접근 보장
8 
Other values (8)
26 

Length

Max length60
Median length48
Mean length37.038095
Min length22

Unique

Unique2 ?
Unique (%)1.9%

Sample

1st row8. 모두를 위한 지속적이고 포용적이며 지속 가능한 경제성장 및 완전하고 생산적인 고용과 양질의 일자리 증진
2nd row3. 모든 연령층의 건강한 삶 보장 및 웰빙 증진
3rd row8. 모두를 위한 지속적이고 포용적이며 지속 가능한 경제성장 및 완전하고 생산적인 고용과 양질의 일자리 증진
4th row13. 기후변화와 그 영향에 대처하기 위한 긴급 행동
5th row8. 모두를 위한 지속적이고 포용적이며 지속 가능한 경제성장 및 완전하고 생산적인 고용과 양질의 일자리 증진

Common Values

ValueCountFrequency (%)
3. 모든 연령층의 건강한 삶 보장 및 웰빙 증진 27
25.7%
4. 모두를 위한 포용적이고 공평한 양질의 교육 보장과 평생학습 기회 증진 18
17.1%
1. 모든 곳에서 모든 형태의 빈곤 종식 14
13.3%
8. 모두를 위한 지속적이고 포용적이며 지속 가능한 경제성장 및 완전하고 생산적인 고용과 양질의 일자리 증진 12
11.4%
7. 모든 사람에게 적정한 가격의 신뢰할 수 있고, 지속 가능한 현대적인 에너지의 접근 보장 8
 
7.6%
2. 기아 종식, 식량 안보 달성, 영양상태 개선, 지속가능한 농업 강화 6
 
5.7%
5. 성평등 달성 그리고 모든 여성과 여아의 권한 강화 5
 
4.8%
11. 포용적이고 안전하며 회복력 있고 지속 가능한 도시와 거주지 조성 5
 
4.8%
9. 회복력 있는 사회기반시설 구축, 포용적이고 지속 가능한 산업화 촉진 및 혁신 장려 4
 
3.8%
6. 모두를 위한 물과 위생의 이용가능성과 지속 가능한 관리 보장 2
 
1.9%
Other values (3) 4
 
3.8%

Length

2023-12-16T15:07:11.157862image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
모든 68
 
6.2%
증진 57
 
5.2%
및 45
 
4.1%
보장 38
 
3.5%
위한 35
 
3.2%
모두를 32
 
2.9%
가능한 32
 
2.9%
지속 32
 
2.9%
양질의 30
 
2.7%
포용적이고 27
 
2.5%
Other values (87) 703
64.0%

지속가능개발목표(SDG)_2
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct14
Distinct (%)13.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size972.0 B
8. 모두를 위한 지속적이고 포용적이며 지속 가능한 경제성장 및 완전하고 생산적인 고용과 양질의 일자리 증진
21 
<NA>
20 
9. 회복력 있는 사회기반시설 구축, 포용적이고 지속 가능한 산업화 촉진 및 혁신 장려
11 
4. 모두를 위한 포용적이고 공평한 양질의 교육 보장과 평생학습 기회 증진
11 
12. 지속 가능한 소비와 생산 양식의 보장
10 
Other values (9)
32 

Length

Max length60
Median length42
Mean length34.180952
Min length4

Unique

Unique3 ?
Unique (%)2.9%

Sample

1st row<NA>
2nd row13. 기후변화와 그 영향에 대처하기 위한 긴급 행동
3rd row11. 포용적이고 안전하며 회복력 있고 지속 가능한 도시와 거주지 조성
4th row9. 회복력 있는 사회기반시설 구축, 포용적이고 지속 가능한 산업화 촉진 및 혁신 장려
5th row11. 포용적이고 안전하며 회복력 있고 지속 가능한 도시와 거주지 조성

Common Values

ValueCountFrequency (%)
8. 모두를 위한 지속적이고 포용적이며 지속 가능한 경제성장 및 완전하고 생산적인 고용과 양질의 일자리 증진 21
20.0%
<NA> 20
19.0%
9. 회복력 있는 사회기반시설 구축, 포용적이고 지속 가능한 산업화 촉진 및 혁신 장려 11
10.5%
4. 모두를 위한 포용적이고 공평한 양질의 교육 보장과 평생학습 기회 증진 11
10.5%
12. 지속 가능한 소비와 생산 양식의 보장 10
9.5%
11. 포용적이고 안전하며 회복력 있고 지속 가능한 도시와 거주지 조성 7
 
6.7%
5. 성평등 달성 그리고 모든 여성과 여아의 권한 강화 7
 
6.7%
10. 국내 및 국가 간 불평등 감소 5
 
4.8%
13. 기후변화와 그 영향에 대처하기 위한 긴급 행동 4
 
3.8%
3. 모든 연령층의 건강한 삶 보장 및 웰빙 증진 3
 
2.9%
Other values (4) 6
 
5.7%

Length

2023-12-16T15:07:11.848542image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
지속 50
 
5.2%
가능한 50
 
5.2%
및 42
 
4.4%
위한 38
 
4.0%
증진 35
 
3.6%
모두를 32
 
3.3%
양질의 32
 
3.3%
포용적이고 29
 
3.0%
8 21
 
2.2%
고용과 21
 
2.2%
Other values (90) 612
63.6%

지속가능개발목표(SDG)_3
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct11
Distinct (%)10.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size972.0 B
<NA>
60 
13. 기후변화와 그 영향에 대처하기 위한 긴급 행동
9 
12. 지속 가능한 소비와 생산 양식의 보장
7 
8. 모두를 위한 지속적이고 포용적이며 지속 가능한 경제성장 및 완전하고 생산적인 고용과 양질의 일자리 증진
7 
11. 포용적이고 안전하며 회복력 있고 지속 가능한 도시와 거주지 조성
 
6
Other values (6)
16 

Length

Max length83
Median length4
Mean length17.828571
Min length4

Unique

Unique2 ?
Unique (%)1.9%

Sample

1st row<NA>
2nd row11. 포용적이고 안전하며 회복력 있고 지속 가능한 도시와 거주지 조성
3rd row<NA>
4th row1. 모든 곳에서 모든 형태의 빈곤 종식
5th row<NA>

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 60
57.1%
13. 기후변화와 그 영향에 대처하기 위한 긴급 행동 9
 
8.6%
12. 지속 가능한 소비와 생산 양식의 보장 7
 
6.7%
8. 모두를 위한 지속적이고 포용적이며 지속 가능한 경제성장 및 완전하고 생산적인 고용과 양질의 일자리 증진 7
 
6.7%
11. 포용적이고 안전하며 회복력 있고 지속 가능한 도시와 거주지 조성 6
 
5.7%
5. 성평등 달성 그리고 모든 여성과 여아의 권한 강화 4
 
3.8%
10. 국내 및 국가 간 불평등 감소 4
 
3.8%
17. 이행수단 강화 및 지속가능발전을 위한 글로벌 파트너십 활성화 4
 
3.8%
9. 회복력 있는 사회기반시설 구축, 포용적이고 지속 가능한 산업화 촉진 및 혁신 장려 2
 
1.9%
1. 모든 곳에서 모든 형태의 빈곤 종식 1
 
1.0%

Length

2023-12-16T15:07:12.705633image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
na 60
 
12.0%
가능한 23
 
4.6%
지속 23
 
4.6%
위한 20
 
4.0%
및 19
 
3.8%
그 9
 
1.8%
13 9
 
1.8%
영향에 9
 
1.8%
기후변화와 9
 
1.8%
행동 9
 
1.8%
Other values (77) 312
62.2%

사업내용 요약
Text

Distinct101
Distinct (%)96.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size972.0 B
2023-12-16T15:07:14.114879image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length119
Median length63
Mean length46.52381
Min length18

Characters and Unicode

Total characters4885
Distinct characters457
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique97 ?
Unique (%)92.4%

Sample

1st row현대 농업 기술 및 제품 제작 교육을 통한 협동조합 기반의 농업 분야 고부가가치 일자리 창출
2nd row다량의 음식물 쓰레기 배출을 희망하는 가정 및 사업장과 비료 혹은 가축 사료로 활용할 수 있는 음식물 쓰레기가 필요한 농장 간의 구독형 매칭 플랫폼 서비스
3rd row국내 관광객이 돈을 지불하지 않는 대신, 지역 관광 업체를 방문하고 SNS 후기를 업로드하여 여행 장비를 렌탈할 수 있도록 하는 서비스
4th row수경 재배 농업 시스템 및 쿨체인을 통한 농업 생산량 유지, 빠르고 신선한 공급 체계 마련
5th row여성 청년을 통한 한식 서비스 제공
ValueCountFrequency (%)
및 37
 
3.0%
통한 18
 
1.4%
제공 17
 
1.4%
서비스 17
 
1.4%
교육 16
 
1.3%
개발 12
 
1.0%
수 11
 
0.9%
플랫폼 11
 
0.9%
친환경 10
 
0.8%
위해 9
 
0.7%
Other values (759) 1086
87.3%
2023-12-16T15:07:18.172545image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1139
 
23.3%
기 79
 
1.6%
을 78
 
1.6%
한 72
 
1.5%
하 67
 
1.4%
제 64
 
1.3%
스 62
 
1.3%
를 53
 
1.1%
이 51
 
1.0%
의 49
 
1.0%
Other values (447) 3171
64.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3324
68.0%
Space Separator 1139
 
23.3%
Lowercase Letter 259
 
5.3%
Uppercase Letter 110
 
2.3%
Other Punctuation 33
 
0.7%
Dash Punctuation 8
 
0.2%
Open Punctuation 5
 
0.1%
Close Punctuation 5
 
0.1%
Decimal Number 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 79
 
2.4%
을 78
 
2.3%
한 72
 
2.2%
하 67
 
2.0%
제 64
 
1.9%
스 62
 
1.9%
를 53
 
1.6%
이 51
 
1.5%
의 49
 
1.5%
공 44
 
1.3%
Other values (393) 2705
81.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 31
12.0%
n 25
 
9.7%
o 22
 
8.5%
t 21
 
8.1%
a 20
 
7.7%
i 18
 
6.9%
r 17
 
6.6%
f 15
 
5.8%
d 13
 
5.0%
s 12
 
4.6%
Other values (13) 65
25.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 13
11.8%
I 10
 
9.1%
C 10
 
9.1%
A 9
 
8.2%
D 8
 
7.3%
M 8
 
7.3%
O 6
 
5.5%
S 6
 
5.5%
L 6
 
5.5%
N 5
 
4.5%
Other values (10) 29
26.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 21
63.6%
' 8
 
24.2%
" 2
 
6.1%
/ 1
 
3.0%
. 1
 
3.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 1
50.0%
1 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1139
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 8
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 5
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 5
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3324
68.0%
Common 1192
 
24.4%
Latin 369
 
7.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 79
 
2.4%
을 78
 
2.3%
한 72
 
2.2%
하 67
 
2.0%
제 64
 
1.9%
스 62
 
1.9%
를 53
 
1.6%
이 51
 
1.5%
의 49
 
1.5%
공 44
 
1.3%
Other values (393) 2705
81.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 31
 
8.4%
n 25
 
6.8%
o 22
 
6.0%
t 21
 
5.7%
a 20
 
5.4%
i 18
 
4.9%
r 17
 
4.6%
f 15
 
4.1%
E 13
 
3.5%
d 13
 
3.5%
Other values (33) 174
47.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
1139
95.6%
, 21
 
1.8%
- 8
 
0.7%
' 8
 
0.7%
( 5
 
0.4%
) 5
 
0.4%
" 2
 
0.2%
0 1
 
0.1%
1 1
 
0.1%
/ 1
 
0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3324
68.0%
ASCII 1561
32.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1139
73.0%
e 31
 
2.0%
n 25
 
1.6%
o 22
 
1.4%
t 21
 
1.3%
, 21
 
1.3%
a 20
 
1.3%
i 18
 
1.2%
r 17
 
1.1%
f 15
 
1.0%
Other values (44) 232
 
14.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 79
 
2.4%
을 78
 
2.3%
한 72
 
2.2%
하 67
 
2.0%
제 64
 
1.9%
스 62
 
1.9%
를 53
 
1.6%
이 51
 
1.5%
의 49
 
1.5%
공 44
 
1.3%
Other values (393) 2705
81.4%

문제정의
Text

Distinct98
Distinct (%)93.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size972.0 B
2023-12-16T15:07:19.725722image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length65
Median length38
Mean length29.647619
Min length5

Characters and Unicode

Total characters3113
Distinct characters322
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique92 ?
Unique (%)87.6%

Sample

1st row코로나19로 인해 귀국한 네팔 외국인 노동자들의 재정착 문제
2nd row네팔에서 일상적으로 벌어지는 비위생적인 쓰레기 처리 방식으로 인한 대기 오염
3rd row코로나 팬데믹 사태로 무너진 네팔의 관광 산업
4th row기후 변화로 인한 캄보디아 농민들의 농업 생산량 유지의 어려움
5th row여성 청년들은 경제적 원인으로 학교를 중퇴한 후 주로 단순 노동에 종사하거나 무직인 경우가 많음
ValueCountFrequency (%)
및 30
 
3.4%
따른 25
 
2.9%
인한 22
 
2.5%
낮은 21
 
2.4%
교육 20
 
2.3%
부족 17
 
1.9%
발생 13
 
1.5%
문제 11
 
1.3%
오염 11
 
1.3%
어려움 11
 
1.3%
Other values (455) 692
79.3%
2023-12-16T15:07:21.972460image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
768
24.7%
의 68
 
2.2%
인 65
 
2.1%
기 50
 
1.6%
한 47
 
1.5%
부 46
 
1.5%
에 44
 
1.4%
가 40
 
1.3%
로 40
 
1.3%
, 35
 
1.1%
Other values (312) 1910
61.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2273
73.0%
Space Separator 768
 
24.7%
Other Punctuation 37
 
1.2%
Decimal Number 11
 
0.4%
Lowercase Letter 10
 
0.3%
Uppercase Letter 10
 
0.3%
Open Punctuation 2
 
0.1%
Close Punctuation 2
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
의 68
 
3.0%
인 65
 
2.9%
기 50
 
2.2%
한 47
 
2.1%
부 46
 
2.0%
에 44
 
1.9%
가 40
 
1.8%
로 40
 
1.8%
제 34
 
1.5%
및 30
 
1.3%
Other values (289) 1809
79.6%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
p 2
20.0%
u 2
20.0%
o 1
10.0%
n 1
10.0%
l 1
10.0%
k 1
10.0%
g 1
10.0%
e 1
10.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 2
20.0%
C 2
20.0%
E 2
20.0%
I 2
20.0%
K 1
10.0%
B 1
10.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 4
36.4%
9 4
36.4%
0 2
18.2%
6 1
 
9.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 35
94.6%
/ 2
 
5.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
768
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2273
73.0%
Common 820
 
26.3%
Latin 20
 
0.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 68
 
3.0%
인 65
 
2.9%
기 50
 
2.2%
한 47
 
2.1%
부 46
 
2.0%
에 44
 
1.9%
가 40
 
1.8%
로 40
 
1.8%
제 34
 
1.5%
및 30
 
1.3%
Other values (289) 1809
79.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
p 2
10.0%
u 2
10.0%
M 2
10.0%
C 2
10.0%
E 2
10.0%
I 2
10.0%
o 1
 
5.0%
K 1
 
5.0%
n 1
 
5.0%
l 1
 
5.0%
Other values (4) 4
20.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
768
93.7%
, 35
 
4.3%
1 4
 
0.5%
9 4
 
0.5%
/ 2
 
0.2%
( 2
 
0.2%
) 2
 
0.2%
0 2
 
0.2%
6 1
 
0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2273
73.0%
ASCII 840
 
27.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
768
91.4%
, 35
 
4.2%
1 4
 
0.5%
9 4
 
0.5%
/ 2
 
0.2%
p 2
 
0.2%
u 2
 
0.2%
( 2
 
0.2%
) 2
 
0.2%
M 2
 
0.2%
Other values (13) 17
 
2.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 68
 
3.0%
인 65
 
2.9%
기 50
 
2.2%
한 47
 
2.1%
부 46
 
2.0%
에 44
 
1.9%
가 40
 
1.8%
로 40
 
1.8%
제 34
 
1.5%
및 30
 
1.3%
Other values (289) 1809
79.6%

솔루션
Text

Distinct101
Distinct (%)96.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size972.0 B
2023-12-16T15:07:23.719381image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length86
Median length54
Mean length39.580952
Min length17

Characters and Unicode

Total characters4156
Distinct characters439
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique97 ?
Unique (%)92.4%

Sample

1st row현대 농업 기술 및 제품 제작 교육을 통한 협동조합 기반의 농업 분야 고부가가치 일자리 창출
2nd row다량의 음식물 쓰레기 배출을 희망하는 가정 및 사업장과 비료 혹은 가축 사료로 활용할 수 있는 음식물 쓰레기가 필요한 농장 간의 구독형 매칭 플랫폼 서비스
3rd row국내 관광객이 돈을 지불하지 않는 대신, 지역 관광 업체를 방문하고 SNS 후기를 업로드하여 여행 장비를 렌탈할 수 있도록 하는 서비스
4th row수경 재배 농업 시스템 및 쿨체인을 통한 농업 생산량 유지, 빠르고 신선한 공급 체계 마련
5th row여성 청년을 통한 한식 서비스 제공
ValueCountFrequency (%)
및 54
 
4.9%
통한 31
 
2.8%
제공 26
 
2.3%
개발 19
 
1.7%
서비스 14
 
1.3%
기반 14
 
1.3%
플랫폼 14
 
1.3%
판매 14
 
1.3%
교육 11
 
1.0%
솔루션 10
 
0.9%
Other values (657) 902
81.3%
2023-12-16T15:07:25.818634image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1004
 
24.2%
기 77
 
1.9%
한 64
 
1.5%
스 59
 
1.4%
제 58
 
1.4%
을 56
 
1.3%
및 54
 
1.3%
공 52
 
1.3%
가 39
 
0.9%
리 37
 
0.9%
Other values (429) 2656
63.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2914
70.1%
Space Separator 1004
 
24.2%
Lowercase Letter 88
 
2.1%
Uppercase Letter 78
 
1.9%
Other Punctuation 43
 
1.0%
Close Punctuation 9
 
0.2%
Open Punctuation 9
 
0.2%
Dash Punctuation 6
 
0.1%
Decimal Number 5
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 77
 
2.6%
한 64
 
2.2%
스 59
 
2.0%
제 58
 
2.0%
을 56
 
1.9%
및 54
 
1.9%
공 52
 
1.8%
가 39
 
1.3%
리 37
 
1.3%
통 37
 
1.3%
Other values (377) 2381
81.7%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 13
14.8%
r 10
11.4%
o 10
11.4%
i 7
 
8.0%
n 7
 
8.0%
t 5
 
5.7%
m 5
 
5.7%
a 4
 
4.5%
c 4
 
4.5%
g 4
 
4.5%
Other values (11) 19
21.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
I 8
10.3%
E 8
10.3%
C 7
 
9.0%
M 6
 
7.7%
S 6
 
7.7%
T 5
 
6.4%
D 5
 
6.4%
A 5
 
6.4%
N 5
 
6.4%
L 4
 
5.1%
Other values (9) 19
24.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 28
65.1%
' 8
 
18.6%
/ 5
 
11.6%
. 2
 
4.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 2
40.0%
1 1
20.0%
3 1
20.0%
7 1
20.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1004
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 9
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 9
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 6
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2914
70.1%
Common 1076
 
25.9%
Latin 166
 
4.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 77
 
2.6%
한 64
 
2.2%
스 59
 
2.0%
제 58
 
2.0%
을 56
 
1.9%
및 54
 
1.9%
공 52
 
1.8%
가 39
 
1.3%
리 37
 
1.3%
통 37
 
1.3%
Other values (377) 2381
81.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 13
 
7.8%
r 10
 
6.0%
o 10
 
6.0%
I 8
 
4.8%
E 8
 
4.8%
i 7
 
4.2%
C 7
 
4.2%
n 7
 
4.2%
M 6
 
3.6%
S 6
 
3.6%
Other values (30) 84
50.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
1004
93.3%
, 28
 
2.6%
) 9
 
0.8%
( 9
 
0.8%
' 8
 
0.7%
- 6
 
0.6%
/ 5
 
0.5%
0 2
 
0.2%
. 2
 
0.2%
1 1
 
0.1%
Other values (2) 2
 
0.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2914
70.1%
ASCII 1242
29.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1004
80.8%
, 28
 
2.3%
e 13
 
1.0%
r 10
 
0.8%
o 10
 
0.8%
) 9
 
0.7%
( 9
 
0.7%
I 8
 
0.6%
' 8
 
0.6%
E 8
 
0.6%
Other values (42) 135
 
10.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 77
 
2.6%
한 64
 
2.2%
스 59
 
2.0%
제 58
 
2.0%
을 56
 
1.9%
및 54
 
1.9%
공 52
 
1.8%
가 39
 
1.3%
리 37
 
1.3%
통 37
 
1.3%
Other values (377) 2381
81.7%

소셜 임팩트
Text

Distinct82
Distinct (%)78.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size972.0 B
2023-12-16T15:07:27.178362image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length85
Median length44
Mean length23.933333
Min length6

Characters and Unicode

Total characters2513
Distinct characters273
Distinct categories5 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique74 ?
Unique (%)70.5%

Sample

1st row지속가능한 일자리와 네트워크 제공
2nd row환경 오염 감소 기여
3rd row지역 주민 소득 증대 기여
4th row지역 주민 소득 증대 기여
5th row지역 주민 소득 증대 기여
ValueCountFrequency (%)
기여 53
 
7.0%
및 42
 
5.6%
증진 21
 
2.8%
통한 20
 
2.6%
환경 18
 
2.4%
오염 18
 
2.4%
감소 18
 
2.4%
소득 16
 
2.1%
증대 15
 
2.0%
양질의 14
 
1.9%
Other values (339) 520
68.9%
2023-12-16T15:07:29.120949image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
650
25.9%
기 72
 
2.9%
여 72
 
2.9%
소 55
 
2.2%
한 44
 
1.8%
의 43
 
1.7%
및 42
 
1.7%
증 42
 
1.7%
제 37
 
1.5%
감 31
 
1.2%
Other values (263) 1425
56.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1844
73.4%
Space Separator 650
 
25.9%
Other Punctuation 16
 
0.6%
Uppercase Letter 2
 
0.1%
Decimal Number 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 72
 
3.9%
여 72
 
3.9%
소 55
 
3.0%
한 44
 
2.4%
의 43
 
2.3%
및 42
 
2.3%
증 42
 
2.3%
제 37
 
2.0%
감 31
 
1.7%
대 30
 
1.6%
Other values (256) 1376
74.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 13
81.2%
/ 2
 
12.5%
& 1
 
6.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 1
50.0%
F 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
650
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
3 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1844
73.4%
Common 667
 
26.5%
Latin 2
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 72
 
3.9%
여 72
 
3.9%
소 55
 
3.0%
한 44
 
2.4%
의 43
 
2.3%
및 42
 
2.3%
증 42
 
2.3%
제 37
 
2.0%
감 31
 
1.7%
대 30
 
1.6%
Other values (256) 1376
74.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
650
97.5%
, 13
 
1.9%
/ 2
 
0.3%
& 1
 
0.1%
3 1
 
0.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 1
50.0%
F 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1844
73.4%
ASCII 669
 
26.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
650
97.2%
, 13
 
1.9%
/ 2
 
0.3%
B 1
 
0.1%
& 1
 
0.1%
3 1
 
0.1%
F 1
 
0.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 72
 
3.9%
여 72
 
3.9%
소 55
 
3.0%
한 44
 
2.4%
의 43
 
2.3%
및 42
 
2.3%
증 42
 
2.3%
제 37
 
2.0%
감 31
 
1.7%
대 30
 
1.6%
Other values (256) 1376
74.6%

Interactions

2023-12-16T15:06:54.757437image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-16T15:07:29.733747image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호참여연도기업명(팀명)참여 프로그램명_1참여 프로그램명_2국가명국가명_다국가일경우지속가능개발목표(SDG)_1지속가능개발목표(SDG)_2지속가능개발목표(SDG)_3문제정의소셜 임팩트
번호1.0000.9490.5500.9181.0000.5820.0000.1200.2310.0000.4060.788
참여연도0.9491.0000.0000.2360.0000.6310.0000.1830.3270.0710.0000.704
기업명(팀명)0.5500.0001.0000.9931.0001.0000.9910.9950.9850.9730.9990.999
참여 프로그램명_10.9180.2360.9931.0000.6110.5470.6110.3470.2620.6101.0000.830
참여 프로그램명_21.0000.0001.0000.6111.0001.000NaN0.0001.0001.0001.0001.000
국가명0.5820.6311.0000.5471.0001.000NaN0.0000.3790.0001.0000.951
국가명_다국가일경우0.0000.0000.9910.611NaNNaN1.0000.6550.9690.9220.9700.963
지속가능개발목표(SDG)_10.1200.1830.9950.3470.0000.0000.6551.0000.5640.8640.9980.964
지속가능개발목표(SDG)_20.2310.3270.9850.2621.0000.3790.9690.5641.0000.5590.9970.955
지속가능개발목표(SDG)_30.0000.0710.9730.6101.0000.0000.9220.8640.5591.0001.0000.000
문제정의0.4060.0000.9991.0001.0001.0000.9700.9980.9971.0001.0000.999
소셜 임팩트0.7880.7040.9990.8301.0000.9510.9630.9640.9550.0000.9991.000
2023-12-16T15:07:30.457851image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
국가명지속가능개발목표(SDG)_2참여 프로그램명_2참여연도지속가능개발목표(SDG)_1참여 프로그램명_1지속가능개발목표(SDG)_3
국가명1.0000.1291.0000.3370.0000.2930.000
지속가능개발목표(SDG)_20.1291.0001.0000.1780.2480.1310.262
참여 프로그램명_21.0001.0001.0000.0000.0000.3471.000
참여연도0.3370.1780.0001.0000.0930.1800.000
지속가능개발목표(SDG)_10.0000.2480.0000.0931.0000.1850.435
참여 프로그램명_10.2930.1310.3470.1800.1851.0000.270
지속가능개발목표(SDG)_30.0000.2621.0000.0000.4350.2701.000
2023-12-16T15:07:31.076763image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호참여연도참여 프로그램명_1참여 프로그램명_2국가명지속가능개발목표(SDG)_1지속가능개발목표(SDG)_2지속가능개발목표(SDG)_3
번호1.0000.9080.6060.8160.2510.0350.0850.000
참여연도0.9081.0000.1800.0000.3370.0930.1780.000
참여 프로그램명_10.6060.1801.0000.3470.2930.1850.1310.270
참여 프로그램명_20.8160.0000.3471.0001.0000.0001.0001.000
국가명0.2510.3370.2931.0001.0000.0000.1290.000
지속가능개발목표(SDG)_10.0350.0930.1850.0000.0001.0000.2480.435
지속가능개발목표(SDG)_20.0850.1780.1311.0000.1290.2481.0000.262
지속가능개발목표(SDG)_30.0000.0000.2701.0000.0000.4350.2621.000

Missing values

2023-12-16T15:06:55.552054image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-16T15:06:57.850308image/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

번호참여연도기업명(팀명)참여 프로그램명_1참여 프로그램명_2국가명국가명_다국가일경우지속가능개발목표(SDG)_1지속가능개발목표(SDG)_2지속가능개발목표(SDG)_3사업내용 요약문제정의솔루션소셜 임팩트
012020푸나밀란이노캠프-이노트립<NA>네팔<NA>8. 모두를 위한 지속적이고 포용적이며 지속 가능한 경제성장 및 완전하고 생산적인 고용과 양질의 일자리 증진<NA><NA>현대 농업 기술 및 제품 제작 교육을 통한 협동조합 기반의 농업 분야 고부가가치 일자리 창출코로나19로 인해 귀국한 네팔 외국인 노동자들의 재정착 문제현대 농업 기술 및 제품 제작 교육을 통한 협동조합 기반의 농업 분야 고부가가치 일자리 창출지속가능한 일자리와 네트워크 제공
122020Oh! Ganic이노캠프-이노트립<NA>네팔<NA>3. 모든 연령층의 건강한 삶 보장 및 웰빙 증진13. 기후변화와 그 영향에 대처하기 위한 긴급 행동11. 포용적이고 안전하며 회복력 있고 지속 가능한 도시와 거주지 조성다량의 음식물 쓰레기 배출을 희망하는 가정 및 사업장과 비료 혹은 가축 사료로 활용할 수 있는 음식물 쓰레기가 필요한 농장 간의 구독형 매칭 플랫폼 서비스네팔에서 일상적으로 벌어지는 비위생적인 쓰레기 처리 방식으로 인한 대기 오염다량의 음식물 쓰레기 배출을 희망하는 가정 및 사업장과 비료 혹은 가축 사료로 활용할 수 있는 음식물 쓰레기가 필요한 농장 간의 구독형 매칭 플랫폼 서비스환경 오염 감소 기여
232020RENPAL이노캠프-이노트립<NA>네팔<NA>8. 모두를 위한 지속적이고 포용적이며 지속 가능한 경제성장 및 완전하고 생산적인 고용과 양질의 일자리 증진11. 포용적이고 안전하며 회복력 있고 지속 가능한 도시와 거주지 조성<NA>국내 관광객이 돈을 지불하지 않는 대신, 지역 관광 업체를 방문하고 SNS 후기를 업로드하여 여행 장비를 렌탈할 수 있도록 하는 서비스코로나 팬데믹 사태로 무너진 네팔의 관광 산업국내 관광객이 돈을 지불하지 않는 대신, 지역 관광 업체를 방문하고 SNS 후기를 업로드하여 여행 장비를 렌탈할 수 있도록 하는 서비스지역 주민 소득 증대 기여
342020HiVegie이노캠프-이노트립<NA>캄보디아<NA>13. 기후변화와 그 영향에 대처하기 위한 긴급 행동9. 회복력 있는 사회기반시설 구축, 포용적이고 지속 가능한 산업화 촉진 및 혁신 장려1. 모든 곳에서 모든 형태의 빈곤 종식수경 재배 농업 시스템 및 쿨체인을 통한 농업 생산량 유지, 빠르고 신선한 공급 체계 마련기후 변화로 인한 캄보디아 농민들의 농업 생산량 유지의 어려움수경 재배 농업 시스템 및 쿨체인을 통한 농업 생산량 유지, 빠르고 신선한 공급 체계 마련지역 주민 소득 증대 기여
452020Double Double이노캠프-이노트립<NA>캄보디아<NA>8. 모두를 위한 지속적이고 포용적이며 지속 가능한 경제성장 및 완전하고 생산적인 고용과 양질의 일자리 증진11. 포용적이고 안전하며 회복력 있고 지속 가능한 도시와 거주지 조성<NA>여성 청년을 통한 한식 서비스 제공여성 청년들은 경제적 원인으로 학교를 중퇴한 후 주로 단순 노동에 종사하거나 무직인 경우가 많음여성 청년을 통한 한식 서비스 제공지역 주민 소득 증대 기여
562020에너자이저이노캠프-이노트립<NA>캄보디아<NA>7. 모든 사람에게 적정한 가격의 신뢰할 수 있고, 지속 가능한 현대적인 에너지의 접근 보장9. 회복력 있는 사회기반시설 구축, 포용적이고 지속 가능한 산업화 촉진 및 혁신 장려<NA>툭툭(삼륜차)에 태양광 미니 그리드를 설비한 뒤, 태양광 패널로 충전된 배터리를 저렴하고 신속하게 소상공인들에게 보급캄보디아의 단전으로 인한 소상공인들의 경제적 피해와 지역 주민의 불편툭툭(삼륜차)에 태양광 미니 그리드를 설비한 뒤, 태양광 패널로 충전된 배터리를 저렴하고 신속하게 소상공인들에게 보급접근성이 높은 배터리 대여를 합리적인 가격으로 제공하여 친환경적이고 지속가능한 에너지 공급 솔루션으로 소상공인 및 지역 주민의 단전 문제를 신속하게 해결
672020Bite Me If You Can이노랩B(Beginner)이노캠프-이노트립필리핀<NA>3. 모든 연령층의 건강한 삶 보장 및 웰빙 증진<NA><NA>아이가 모기에 물리지 않고 건강하게 자라길 바라는 엄마를 위해 모기 방역을 위한 모기 유충 트랩을 제공기후 변화로 증가한 다양한 홍수 피해의 종류 중 수인성, 모기 매개성 질병의 증가모기 밴드, 클립 제공을 통한 모기 매개 질병 대응력 강화 및 인식 제고모기 개체 수 감소를 통한 모기 질병 감염에 대한 노출도 감소
782020FISH Channel이노랩B(Beginner)이노캠프-이노트립캄보디아<NA>4. 모두를 위한 포용적이고 공평한 양질의 교육 보장과 평생학습 기회 증진10. 국내 및 국가 간 불평등 감소12. 지속 가능한 소비와 생산 양식의 보장온라인 교육 참여를 위해 전자기기 구매가 필요한 개발도상국에 현지에 최적화된 온라인 중고 전자기기 플랫폼 구축코로나19로 인해 확대되는 온라인 교육 현장에서 전자기기가 없는 캄보디아 학생들의 교육 참여 중단중고 전자기기 거래 플랫폼 및 온라인 스터디 커뮤니티 구축유통 투명성 증진을 통한 전자기기 보급률 향상 기여
892020HITBIM이노랩B(Beginner)<NA>다국가다국가8. 모두를 위한 지속적이고 포용적이며 지속 가능한 경제성장 및 완전하고 생산적인 고용과 양질의 일자리 증진<NA><NA>개발도상국 개발자가 글로벌 앱 개발 시장에서 양질의 일자리를 얻을 수 있도록 하는 온라인 앱 개발 플랫폼개발도상국 일자리 부족앱 개발과정을 플러그인 단위로 모듈화개발도상국 개발자 및 비개발자의 글로벌 앱 개발 프로젝트 참여 기회 확대
9102020꽃길(Thanon Dokmal)이노랩B(Beginner)<NA>라오스<NA>1. 모든 곳에서 모든 형태의 빈곤 종식<NA><NA>라오스 불발탄 피해자 및 가족을 고용하여 라오스 국립대학교 학생들에게 한식을 판매하는 사업불발탄 피해자의 신체적, 정신적, 경제적 어려움불발탄 피해자 및 가족의 한식 레스토랑 운영 역량 강화불발탄 피해자 및 가족 고용률 증진 및 소득 증대 기여
번호참여연도기업명(팀명)참여 프로그램명_1참여 프로그램명_2국가명국가명_다국가일경우지속가능개발목표(SDG)_1지속가능개발목표(SDG)_2지속가능개발목표(SDG)_3사업내용 요약문제정의솔루션소셜 임팩트
95962022㈜우경정보기술이노글로브<NA>다국가베트남, 일본, 태국8. 모두를 위한 지속적이고 포용적이며 지속 가능한 경제성장 및 완전하고 생산적인 고용과 양질의 일자리 증진9. 회복력 있는 사회기반시설 구축, 포용적이고 지속 가능한 산업화 촉진 및 혁신 장려11. 포용적이고 안전하며 회복력 있고 지속 가능한 도시와 거주지 조성딥러닝 기반 비정형 데이터 및 영상 분석 솔루션을 통한 사회 안전망 강화 및 스마트시티 구축개인정보보호 문제 심화인공지능 기반 영상분석 솔루션 제공사회 안전망 강화 및 스마트시티 구축
96972022㈜이니그마이노글로브<NA>다국가베트남, 인도네시아, 우즈베키스탄3. 모든 연령층의 건강한 삶 보장 및 웰빙 증진9. 회복력 있는 사회기반시설 구축, 포용적이고 지속 가능한 산업화 촉진 및 혁신 장려17. 이행수단 강화 및 지속가능발전을 위한 글로벌 파트너십 활성화글로벌 지능형 메시징 플랫폼을 통한 온라인 가상현실 환경에서의 커뮤니케이션 혁신온라인 버추얼 환경 대두글로벌 지능형 메시징 플랫폼을 통한 온라인 가상현실 환경에서의 커뮤니케이션 혁신메시징 시스템 사용에 원가절감 및 노동력 감소에 기여
97982022㈜이레드이노글로브<NA>나이지리아<NA>7. 모든 사람에게 적정한 가격의 신뢰할 수 있고, 지속 가능한 현대적인 에너지의 접근 보장9. 회복력 있는 사회기반시설 구축, 포용적이고 지속 가능한 산업화 촉진 및 혁신 장려13. 기후변화와 그 영향에 대처하기 위한 긴급 행동Off-grid 환경에서 일상생활과 생산활동을 위해 지속사용이 가능한 태양광발전 에너지 저장 장치 개발불안정한 전력망모듈화된 일체형 독립형 태양광발전지시스템 제공전력망 부재 지역과 불안정한 전력망 내 안정적인 공급 솔루션 제시
98992022CALTH이노글로브<NA>다국가인도네시아, 페루, 베트남3. 모든 연령층의 건강한 삶 보장 및 웰빙 증진8. 모두를 위한 지속적이고 포용적이며 지속 가능한 경제성장 및 완전하고 생산적인 고용과 양질의 일자리 증진12. 지속 가능한 소비와 생산 양식의 보장10분 이내에 질병을 판독하여 임상 리포스틑 제공하는 서비스각종 질병10분 이내에 질병을 판독하여 임상 리포스틑 제공하는 서비스전염병 진단 및 예방 기여
991002022㈜글로비원솔루션허브(입주기업)<NA>다국가미얀마, 라오스, 캄보디아, 스리랑카4. 모두를 위한 포용적이고 공평한 양질의 교육 보장과 평생학습 기회 증진8. 모두를 위한 지속적이고 포용적이며 지속 가능한 경제성장 및 완전하고 생산적인 고용과 양질의 일자리 증진<NA>MIC 업무에 최적화된 Hybrid MICE Platform GBNBOX를 이용한 One-Stop 행사 관리 서비스개발도상국 MICE 산업의 낮은 경쟁력현지 실정에 맞는 MICE 행사 관리 플랫폼 서비스 개발 및 판매양질의 일자리 창출
1001012022㈜네촌글로벌솔루션허브(입주기업)<NA>다국가아프리카3. 모든 연령층의 건강한 삶 보장 및 웰빙 증진4. 모두를 위한 포용적이고 공평한 양질의 교육 보장과 평생학습 기회 증진5. 성평등 달성 그리고 모든 여성과 여아의 권한 강화쌀과 대나무를 통해 사하라 사막 녹지화에 기여기후변화 심화 및 교육 인프라 부족쌀 및 대나무 생산을 통한 지속가능한 경제 구조 구축기후변화 완화 기여
1011022022㈜링링콤파니솔루션허브(입주기업)<NA>키르기스스탄<NA>7. 모든 사람에게 적정한 가격의 신뢰할 수 있고, 지속 가능한 현대적인 에너지의 접근 보장9. 회복력 있는 사회기반시설 구축, 포용적이고 지속 가능한 산업화 촉진 및 혁신 장려13. 기후변화와 그 영향에 대처하기 위한 긴급 행동키르기스스탄의 넓은 농경지에 유지 종자 지배 사업 추진키르기스스탄 내 현대적 농축산 시스템 부재유채 재배를 통한 식물성 기름(식용 및 산업용) 제조 및 고품질 Non-GMO 사료(단백질박) 공급 인프라 형성농민 소득 증대 및 환경 오염 감소 기여
1021032022베어런솔루션허브(입주기업)<NA>다국가다국가4. 모두를 위한 포용적이고 공평한 양질의 교육 보장과 평생학습 기회 증진8. 모두를 위한 지속적이고 포용적이며 지속 가능한 경제성장 및 완전하고 생산적인 고용과 양질의 일자리 증진<NA>체육인들에게 적합한 진로 설계 및 경력 개발 프로그램, 구인 구직 서비스 제공평균 대비 낮은 체육인 취업률체육인에 특화된 심리 기반 전문 진로 지도 프로그램 및 구인/구직 서비스 제공양질의 일자리 창출
1031042022점보리솔루션허브(입주기업)<NA>베트남<NA>11. 포용적이고 안전하며 회복력 있고 지속 가능한 도시와 거주지 조성12. 지속 가능한 소비와 생산 양식의 보장<NA>친환경 포장 솔루션을 통한 순환경제와 자원순환 기여낮은 재활용률에 따른 플라스틱 폐기물 증가플라스틱 폐기물을 친환경 포장재로 재활용순환경제와 자원순환 및 저탄소 경제 기여
1041052022킬로솔루션허브(입주기업)<NA>다국가다국가3. 모든 연령층의 건강한 삶 보장 및 웰빙 증진<NA><NA>사진 기반의 쉽고 간편한 체중관리 서비스 '밀리그램'비만 인구 증가에 따른 사회적 비용 증가 및 무리한 다이어트에 따른 식이/섭식 장애 증가사진 기반의 쉽고 간편한 체중관리 서비스 '밀리그램'건강한 삶 증진 기여