Overview

Dataset statistics

Number of variables8
Number of observations40
Missing cells8
Missing cells (%)2.5%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory2.7 KiB
Average record size in memory68.3 B

Variable types

Numeric1
Text5
DateTime1
Categorical1

Dataset

Description민법 제32조에 근거하여 농림축산식품부장관이 허가한 비영리 사단법인 및 재단법인의 구분, 법인명, 설립일자, 설립목적, 소재지 등 현황 을 제공 합니다.
Author농림축산식품부
URLhttps://data.mafra.go.kr/opendata/data/indexOpenDataDetail.do?data_id=20220217000000002037

Alerts

지도감독과(기존) has 8 (20.0%) missing valuesMissing
허가번호 has unique valuesUnique
단체명 has unique valuesUnique
소 재 지 has unique valuesUnique
설립일자 has unique valuesUnique
설 립 목 적 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-11 03:30:22.397947
Analysis finished2023-12-11 03:30:23.414836
Duration1.02 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

허가번호
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct40
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean342.75
Minimum11
Maximum691
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size492.0 B
2023-12-11T12:30:23.485876image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum11
5-th percentile67.9
Q1144.75
median304.5
Q3550
95-th percentile672.2
Maximum691
Range680
Interquartile range (IQR)405.25

Descriptive statistics

Standard deviation211.19243
Coefficient of variation (CV)0.61617048
Kurtosis-1.3836954
Mean342.75
Median Absolute Deviation (MAD)194
Skewness0.16846525
Sum13710
Variance44602.244
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-11T12:30:23.646660image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=40)
ValueCountFrequency (%)
11 1
 
2.5%
343 1
 
2.5%
355 1
 
2.5%
364 1
 
2.5%
471 1
 
2.5%
498 1
 
2.5%
520 1
 
2.5%
528 1
 
2.5%
547 1
 
2.5%
559 1
 
2.5%
Other values (30) 30
75.0%
ValueCountFrequency (%)
11 1
2.5%
47 1
2.5%
69 1
2.5%
84 1
2.5%
94 1
2.5%
95 1
2.5%
110 1
2.5%
118 1
2.5%
119 1
2.5%
126 1
2.5%
ValueCountFrequency (%)
691 1
2.5%
676 1
2.5%
672 1
2.5%
619 1
2.5%
614 1
2.5%
612 1
2.5%
611 1
2.5%
581 1
2.5%
562 1
2.5%
559 1
2.5%

단체명
Text

UNIQUE 

Distinct40
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size452.0 B
2023-12-11T12:30:23.936003image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length23
Median length12
Mean length8.575
Min length4

Characters and Unicode

Total characters343
Distinct characters156
Distinct categories9 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique40 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row이시돌농촌산업개발협회
2nd row눈비산마을
3rd row가나안복민회
4th row한국농촌연구원
5th row일가재단
ValueCountFrequency (%)
이시돌농촌산업개발협회 1
 
2.2%
더푸른미래재단 1
 
2.2%
다솜둥지복지재단 1
 
2.2%
한국동물보호교육재단 1
 
2.2%
서울대학교상록문화재단 1
 
2.2%
한식재단 1
 
2.2%
한국식량안보연구재단 1
 
2.2%
국제蘭문화센타 1
 
2.2%
국제한식문화재단 1
 
2.2%
렛츠 1
 
2.2%
Other values (35) 35
77.8%
2023-12-11T12:30:25.072467image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
단 25
 
7.3%
재 24
 
7.0%
국 12
 
3.5%
한 12
 
3.5%
농 10
 
2.9%
화 10
 
2.9%
문 9
 
2.6%
회 7
 
2.0%
촌 6
 
1.7%
원 6
 
1.7%
Other values (146) 222
64.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 312
91.0%
Lowercase Letter 8
 
2.3%
Uppercase Letter 7
 
2.0%
Decimal Number 6
 
1.7%
Space Separator 5
 
1.5%
Math Symbol 2
 
0.6%
Close Punctuation 1
 
0.3%
Open Punctuation 1
 
0.3%
Other Punctuation 1
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
단 25
 
8.0%
재 24
 
7.7%
국 12
 
3.8%
한 12
 
3.8%
농 10
 
3.2%
화 10
 
3.2%
문 9
 
2.9%
회 7
 
2.2%
촌 6
 
1.9%
원 6
 
1.9%
Other values (122) 191
61.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
I 1
14.3%
J 1
14.3%
S 1
14.3%
G 1
14.3%
A 1
14.3%
R 1
14.3%
K 1
14.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
t 3
37.5%
e 1
 
12.5%
u 1
 
12.5%
i 1
 
12.5%
s 1
 
12.5%
n 1
 
12.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
4 2
33.3%
5 1
16.7%
1 1
16.7%
0 1
16.7%
2 1
16.7%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
< 1
50.0%
> 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
5
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
& 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 311
90.7%
Common 16
 
4.7%
Latin 15
 
4.4%
Han 1
 
0.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
단 25
 
8.0%
재 24
 
7.7%
국 12
 
3.9%
한 12
 
3.9%
농 10
 
3.2%
화 10
 
3.2%
문 9
 
2.9%
회 7
 
2.3%
촌 6
 
1.9%
원 6
 
1.9%
Other values (121) 190
61.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
t 3
20.0%
e 1
 
6.7%
u 1
 
6.7%
i 1
 
6.7%
s 1
 
6.7%
n 1
 
6.7%
I 1
 
6.7%
J 1
 
6.7%
S 1
 
6.7%
G 1
 
6.7%
Other values (3) 3
20.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
5
31.2%
4 2
 
12.5%
) 1
 
6.2%
( 1
 
6.2%
5 1
 
6.2%
1 1
 
6.2%
0 1
 
6.2%
2 1
 
6.2%
< 1
 
6.2%
> 1
 
6.2%
Han
ValueCountFrequency (%)
蘭 1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 311
90.7%
ASCII 31
 
9.0%
CJK Compat Ideographs 1
 
0.3%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
단 25
 
8.0%
재 24
 
7.7%
국 12
 
3.9%
한 12
 
3.9%
농 10
 
3.2%
화 10
 
3.2%
문 9
 
2.9%
회 7
 
2.3%
촌 6
 
1.9%
원 6
 
1.9%
Other values (121) 190
61.1%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
5
 
16.1%
t 3
 
9.7%
4 2
 
6.5%
) 1
 
3.2%
( 1
 
3.2%
5 1
 
3.2%
1 1
 
3.2%
0 1
 
3.2%
2 1
 
3.2%
< 1
 
3.2%
Other values (14) 14
45.2%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
蘭 1
100.0%

대표자
Text

Distinct39
Distinct (%)97.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size452.0 B
2023-12-11T12:30:25.546745image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length10
Median length3
Mean length3.175
Min length3

Characters and Unicode

Total characters127
Distinct characters74
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique38 ?
Unique (%)95.0%

Sample

1st row리어던 마이클 조셉
2nd row손영배
3rd row김종일
4th row허유만
5th row정희경
ValueCountFrequency (%)
김기용 2
 
4.8%
마이클 1
 
2.4%
김진공 1
 
2.4%
이정환 1
 
2.4%
박미영 1
 
2.4%
정영일 1
 
2.4%
박혜선 1
 
2.4%
정윤환 1
 
2.4%
양일선 1
 
2.4%
이철호 1
 
2.4%
Other values (31) 31
73.8%
2023-12-11T12:30:25.994075image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
김 10
 
7.9%
이 5
 
3.9%
환 5
 
3.9%
정 5
 
3.9%
박 4
 
3.1%
인 4
 
3.1%
종 4
 
3.1%
일 4
 
3.1%
철 3
 
2.4%
조 3
 
2.4%
Other values (64) 80
63.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 125
98.4%
Space Separator 2
 
1.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
김 10
 
8.0%
이 5
 
4.0%
환 5
 
4.0%
정 5
 
4.0%
박 4
 
3.2%
인 4
 
3.2%
종 4
 
3.2%
일 4
 
3.2%
철 3
 
2.4%
조 3
 
2.4%
Other values (63) 78
62.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 125
98.4%
Common 2
 
1.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 10
 
8.0%
이 5
 
4.0%
환 5
 
4.0%
정 5
 
4.0%
박 4
 
3.2%
인 4
 
3.2%
종 4
 
3.2%
일 4
 
3.2%
철 3
 
2.4%
조 3
 
2.4%
Other values (63) 78
62.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 125
98.4%
ASCII 2
 
1.6%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 10
 
8.0%
이 5
 
4.0%
환 5
 
4.0%
정 5
 
4.0%
박 4
 
3.2%
인 4
 
3.2%
종 4
 
3.2%
일 4
 
3.2%
철 3
 
2.4%
조 3
 
2.4%
Other values (63) 78
62.4%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%

소 재 지
Text

UNIQUE 

Distinct40
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size452.0 B
2023-12-11T12:30:26.333297image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length39
Median length33
Mean length25.175
Min length14

Characters and Unicode

Total characters1007
Distinct characters170
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique40 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row제주도 북제주군 한림읍 금악리 116
2nd row충북 괴산군 소수면 입암리 570번지
3rd row강원도 원주시 신림면 용암리 274
4th row 경기 안양시 동안구 관양동 883번지
5th row서울 강남구 대치3동 1007-3총회회관 802
ValueCountFrequency (%)
서울 15
 
6.8%
서울시 7
 
3.2%
서초구 6
 
2.7%
경기 6
 
2.7%
강남구 4
 
1.8%
경기도 4
 
1.8%
8층 3
 
1.4%
영등포구 3
 
1.4%
강남대로 2
 
0.9%
3층 2
 
0.9%
Other values (161) 169
76.5%
2023-12-11T12:30:26.822894image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
185
 
18.4%
동 37
 
3.7%
서 35
 
3.5%
1 33
 
3.3%
구 31
 
3.1%
0 30
 
3.0%
3 24
 
2.4%
울 24
 
2.4%
2 23
 
2.3%
시 21
 
2.1%
Other values (160) 564
56.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 579
57.5%
Decimal Number 196
 
19.5%
Space Separator 185
 
18.4%
Dash Punctuation 18
 
1.8%
Close Punctuation 8
 
0.8%
Open Punctuation 8
 
0.8%
Other Punctuation 7
 
0.7%
Uppercase Letter 3
 
0.3%
Lowercase Letter 2
 
0.2%
Math Symbol 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 37
 
6.4%
서 35
 
6.0%
구 31
 
5.4%
울 24
 
4.1%
시 21
 
3.6%
로 15
 
2.6%
대 14
 
2.4%
층 12
 
2.1%
경 12
 
2.1%
남 12
 
2.1%
Other values (139) 366
63.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 33
16.8%
0 30
15.3%
3 24
12.2%
2 23
11.7%
6 20
10.2%
4 15
7.7%
8 15
7.7%
5 14
7.1%
7 12
 
6.1%
9 10
 
5.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 1
33.3%
T 1
33.3%
B 1
33.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 1
50.0%
t 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
185
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 18
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 8
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 8
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 7
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 579
57.5%
Common 423
42.0%
Latin 5
 
0.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 37
 
6.4%
서 35
 
6.0%
구 31
 
5.4%
울 24
 
4.1%
시 21
 
3.6%
로 15
 
2.6%
대 14
 
2.4%
층 12
 
2.1%
경 12
 
2.1%
남 12
 
2.1%
Other values (139) 366
63.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
185
43.7%
1 33
 
7.8%
0 30
 
7.1%
3 24
 
5.7%
2 23
 
5.4%
6 20
 
4.7%
- 18
 
4.3%
4 15
 
3.5%
8 15
 
3.5%
5 14
 
3.3%
Other values (6) 46
 
10.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 1
20.0%
T 1
20.0%
B 1
20.0%
a 1
20.0%
t 1
20.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 579
57.5%
ASCII 428
42.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
185
43.2%
1 33
 
7.7%
0 30
 
7.0%
3 24
 
5.6%
2 23
 
5.4%
6 20
 
4.7%
- 18
 
4.2%
4 15
 
3.5%
8 15
 
3.5%
5 14
 
3.3%
Other values (11) 51
 
11.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 37
 
6.4%
서 35
 
6.0%
구 31
 
5.4%
울 24
 
4.1%
시 21
 
3.6%
로 15
 
2.6%
대 14
 
2.4%
층 12
 
2.1%
경 12
 
2.1%
남 12
 
2.1%
Other values (139) 366
63.2%

설립일자
Date

UNIQUE 

Distinct40
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size452.0 B
Minimum1962-10-26 00:00:00
Maximum2014-06-18 00:00:00
2023-12-11T12:30:27.014078image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T12:30:27.206438image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=40)

설 립 목 적
Text

UNIQUE 

Distinct40
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size452.0 B
2023-12-11T12:30:27.532276image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length192
Median length75.5
Mean length72.7
Min length28

Characters and Unicode

Total characters2908
Distinct characters301
Distinct categories9 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique40 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row축산장려,목야개량,생산물가공 및 이에 수반되는 사회사업 및 육영사업
2nd row자연생태계에 어울리는 농업을 실천하고 도시와 농촌의 공동체적 나눔으로 살기좋은 농촌만들기에 이바지
3rd row기독교정신에 입각한 농촌 ·사회지도자 양성하여 농촌과 사회발전에 기여
4th row농업기반조성, 농촌개발사업 분야의 제도 및 기술 조사연구와 그 성과보급
5th row독립 ·농민운동, 사회교육 등 신앙운동을 펼쳐온 일가 김용기 선생의 유지를 계승발전
ValueCountFrequency (%)
및 28
 
4.3%
기여 14
 
2.1%
위한 12
 
1.8%
지원 10
 
1.5%
발전에 8
 
1.2%
등 7
 
1.1%
통해 6
 
0.9%
기여하고 5
 
0.8%
등을 5
 
0.8%
난 5
 
0.8%
Other values (457) 552
84.7%
2023-12-11T12:30:28.015661image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
612
 
21.0%
의 72
 
2.5%
업 65
 
2.2%
을 55
 
1.9%
농 55
 
1.9%
사 55
 
1.9%
기 49
 
1.7%
, 48
 
1.7%
발 45
 
1.5%
전 44
 
1.5%
Other values (291) 1808
62.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2208
75.9%
Space Separator 612
 
21.0%
Other Punctuation 56
 
1.9%
Lowercase Letter 9
 
0.3%
Decimal Number 8
 
0.3%
Uppercase Letter 6
 
0.2%
Open Punctuation 4
 
0.1%
Close Punctuation 4
 
0.1%
Dash Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
의 72
 
3.3%
업 65
 
2.9%
을 55
 
2.5%
농 55
 
2.5%
사 55
 
2.5%
기 49
 
2.2%
발 45
 
2.0%
전 44
 
2.0%
산 42
 
1.9%
한 42
 
1.9%
Other values (265) 1684
76.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 2
22.2%
s 1
11.1%
r 1
11.1%
a 1
11.1%
d 1
11.1%
p 1
11.1%
h 1
11.1%
i 1
11.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 2
25.0%
2 2
25.0%
0 1
12.5%
3 1
12.5%
7 1
12.5%
5 1
12.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
L 2
33.3%
H 1
16.7%
A 1
16.7%
S 1
16.7%
O 1
16.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 48
85.7%
· 6
 
10.7%
" 2
 
3.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
612
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 4
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 4
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2207
75.9%
Common 685
 
23.6%
Latin 15
 
0.5%
Han 1
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 72
 
3.3%
업 65
 
2.9%
을 55
 
2.5%
농 55
 
2.5%
사 55
 
2.5%
기 49
 
2.2%
발 45
 
2.0%
전 44
 
2.0%
산 42
 
1.9%
한 42
 
1.9%
Other values (264) 1683
76.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
612
89.3%
, 48
 
7.0%
· 6
 
0.9%
( 4
 
0.6%
) 4
 
0.6%
1 2
 
0.3%
2 2
 
0.3%
" 2
 
0.3%
0 1
 
0.1%
3 1
 
0.1%
Other values (3) 3
 
0.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 2
13.3%
L 2
13.3%
H 1
 
6.7%
s 1
 
6.7%
A 1
 
6.7%
r 1
 
6.7%
a 1
 
6.7%
S 1
 
6.7%
O 1
 
6.7%
d 1
 
6.7%
Other values (3) 3
20.0%
Han
ValueCountFrequency (%)
蘭 1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2206
75.9%
ASCII 694
 
23.9%
None 6
 
0.2%
Compat Jamo 1
 
< 0.1%
CJK Compat Ideographs 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
612
88.2%
, 48
 
6.9%
( 4
 
0.6%
) 4
 
0.6%
1 2
 
0.3%
e 2
 
0.3%
L 2
 
0.3%
2 2
 
0.3%
" 2
 
0.3%
H 1
 
0.1%
Other values (15) 15
 
2.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 72
 
3.3%
업 65
 
2.9%
을 55
 
2.5%
농 55
 
2.5%
사 55
 
2.5%
기 49
 
2.2%
발 45
 
2.0%
전 44
 
2.0%
산 42
 
1.9%
한 42
 
1.9%
Other values (263) 1682
76.2%
None
ValueCountFrequency (%)
· 6
100.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 1
100.0%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
蘭 1
100.0%

지도감독과(신규)
Categorical

Distinct19
Distinct (%)47.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size452.0 B
축산경영과
7 
농촌복지여성과
6 
외식산업진흥과
5 
방역총괄과
3 
지역개발과
3 
Other values (14)
16 

Length

Max length7
Median length5
Mean length5.775
Min length5

Unique

Unique12 ?
Unique (%)30.0%

Sample

1st row축산경영과
2nd row축산경영과
3rd row농촌복지여성과
4th row농업기반과
5th row농촌복지여성과

Common Values

ValueCountFrequency (%)
축산경영과 7
17.5%
농촌복지여성과 6
15.0%
외식산업진흥과 5
12.5%
방역총괄과 3
 
7.5%
지역개발과 3
 
7.5%
식품산업정책과 2
 
5.0%
경영인력과 2
 
5.0%
식량정책과 1
 
2.5%
농업기반과 1
 
2.5%
국제개발협력과 1
 
2.5%
Other values (9) 9
22.5%

Length

2023-12-11T12:30:28.215609image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
축산경영과 7
17.5%
농촌복지여성과 6
15.0%
외식산업진흥과 5
12.5%
방역총괄과 3
 
7.5%
지역개발과 3
 
7.5%
식품산업정책과 2
 
5.0%
경영인력과 2
 
5.0%
농업정책과 1
 
2.5%
원예경영과 1
 
2.5%
농촌정책과 1
 
2.5%
Other values (9) 9
22.5%

지도감독과(기존)
Text

MISSING 

Distinct16
Distinct (%)50.0%
Missing8
Missing (%)20.0%
Memory size452.0 B
2023-12-11T12:30:28.745925image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length7
Median length5
Mean length5.6875
Min length5

Characters and Unicode

Total characters182
Distinct characters43
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique9 ?
Unique (%)28.1%

Sample

1st row축산경영과
2nd row축산경영과
3rd row농촌사회여성팀
4th row농업기반과
5th row농촌사회과
ValueCountFrequency (%)
축산경영과 6
18.8%
농촌사회여성팀 5
15.6%
지역개발과 3
9.4%
식품산업정책과 3
9.4%
동물방역과 2
 
6.2%
경영조직과 2
 
6.2%
외식산업진흥팀 2
 
6.2%
농업정책과 1
 
3.1%
축산정책과 1
 
3.1%
과수화훼과 1
 
3.1%
Other values (6) 6
18.8%
2023-12-11T12:30:29.122365image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
과 26
 
14.3%
산 12
 
6.6%
농 9
 
4.9%
경 8
 
4.4%
영 8
 
4.4%
정 8
 
4.4%
책 8
 
4.4%
업 8
 
4.4%
축 7
 
3.8%
팀 7
 
3.8%
Other values (33) 81
44.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 182
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
과 26
 
14.3%
산 12
 
6.6%
농 9
 
4.9%
경 8
 
4.4%
영 8
 
4.4%
정 8
 
4.4%
책 8
 
4.4%
업 8
 
4.4%
축 7
 
3.8%
팀 7
 
3.8%
Other values (33) 81
44.5%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 182
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
과 26
 
14.3%
산 12
 
6.6%
농 9
 
4.9%
경 8
 
4.4%
영 8
 
4.4%
정 8
 
4.4%
책 8
 
4.4%
업 8
 
4.4%
축 7
 
3.8%
팀 7
 
3.8%
Other values (33) 81
44.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 182
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
과 26
 
14.3%
산 12
 
6.6%
농 9
 
4.9%
경 8
 
4.4%
영 8
 
4.4%
정 8
 
4.4%
책 8
 
4.4%
업 8
 
4.4%
축 7
 
3.8%
팀 7
 
3.8%
Other values (33) 81
44.5%

Interactions

2023-12-11T12:30:23.037572image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-11T12:30:29.228988image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
허가번호단체명대표자소 재 지설립일자설 립 목 적지도감독과(신규)지도감독과(기존)
허가번호1.0001.0000.9571.0001.0001.0000.0000.388
단체명1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
대표자0.9571.0001.0001.0001.0001.0000.9480.938
소 재 지1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
설립일자1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
설 립 목 적1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
지도감독과(신규)0.0001.0000.9481.0001.0001.0001.0000.993
지도감독과(기존)0.3881.0000.9381.0001.0001.0000.9931.000
2023-12-11T12:30:29.364651image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
허가번호지도감독과(신규)
허가번호1.0000.000
지도감독과(신규)0.0001.000

Missing values

2023-12-11T12:30:23.169648image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-11T12:30:23.341936image/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

허가번호단체명대표자소 재 지설립일자설 립 목 적지도감독과(신규)지도감독과(기존)
011이시돌농촌산업개발협회리어던 마이클 조셉제주도 북제주군 한림읍 금악리 1161962-10-26축산장려,목야개량,생산물가공 및 이에 수반되는 사회사업 및 육영사업축산경영과축산경영과
147눈비산마을손영배충북 괴산군 소수면 입암리 570번지1974-07-12자연생태계에 어울리는 농업을 실천하고 도시와 농촌의 공동체적 나눔으로 살기좋은 농촌만들기에 이바지축산경영과축산경영과
269가나안복민회김종일강원도 원주시 신림면 용암리 2741973-09-13기독교정신에 입각한 농촌 ·사회지도자 양성하여 농촌과 사회발전에 기여농촌복지여성과농촌사회여성팀
384한국농촌연구원허유만경기 안양시 동안구 관양동 883번지1985-10-08농업기반조성, 농촌개발사업 분야의 제도 및 기술 조사연구와 그 성과보급농업기반과농업기반과
494일가재단정희경서울 강남구 대치3동 1007-3총회회관 8021989-12-15독립 ·농민운동, 사회교육 등 신앙운동을 펼쳐온 일가 김용기 선생의 유지를 계승발전농촌복지여성과농촌사회과
595국제농업개발원이병화서울 송파구 가락동 600농수산물도매시장 수산동3층 1호1989-12-20농업조사연구, 정보전달, 홍보, 유통개선사업 수행, 수출입과 해외시장 개척국제개발협력과국제협력과
6110한국동물보호협회금선란대구시 남구 대명 10동 1593-191991-12-04동물학대행위방지,유기동물보호조치,멸종위기에처한 동물보존 등 동물보호로 우리사회 정서함양과 박애정신 구현방역총괄과동물방역과
7118대산농촌문화재단오교철서울 동대문구 신설동 98-32 교보재단빌딩 9층1991-11-20대산 신용호 선생의 뜻을 받들어 농촌사회 복리증진 도모농촌복지여성과농촌사회여성팀
8119정옥애향사업회라종익경기 오산시 세교동 5061970-09-29향토개발과 농촌복지향상, 농업기술교육, 장학사업 등을 통하여 향토개발과 농촌복지에 기여축산경영과축산경영과
9126농어촌환경기술연구소권상필서울 서초구 서초대로 26길 3, 경수빌딩 401호1993-02-24농어촌 생산기반 정비 및 소득기반확충 등 개발과 환경이 조화되는 쾌적한 생활환경을 위한 연구로 복지농어촌 건설에 기여지역개발과지역개발과
허가번호단체명대표자소 재 지설립일자설 립 목 적지도감독과(신규)지도감독과(기존)
30559국제한식문화재단이호인전북 전주시 완산구 천잠로 303(효자동 3가 1200)2011-04-22한식세계화를 주도할 한식조리 전문인력 양성과 한식의 연구개발, 한식문화의 국내외 확산을 통하여 외식 및 문화관광산업의 발전에 기여외식산업진흥과외식산업진흥팀
31562글로벌비젼네트워크김기용경기도 성남시 분당구 수내동 21-2 현대판테온 24092011-04-29농촌과 축산환경 개선을 위한 연구사업 지원, 농촌과 도시 청소년 Leadership 교육과 인성교육 및 지원, 농촌 청소년 장학사업(2년차 부터), 글로벌 농촌 청소년 교육 네트워킹 사업 지원, 기타 법인 목적을 달성하기 위한 사업(비영리)방역관리과축산정책과
32581한국의료기기검사원인경환경기 성남 분당구 야탑동 148 분당테크노파크 B동 407호2011-10-04수의사법 제17조의3에 및 동물진단용 방사선안전관리 규칙에 의거 동물병원 등에 설치된 동물진단용 방사선발생장치에 대한 성능 및 안전관리 검사와 평가 업무, 관련제도의 연구개발, 방사선안전관리 장치 평가 및 검사 인력 양성 등을 수행방역총괄과<NA>
33611한국토양자원연구소김시환서울특별시 양천구 신정로 260, 102호(신정동, 신트리4단지상가동)2012-03-30친환경농업관련 토양연구사업, 농어촌 경작지의 토양조사분석 및 토양개량 연구사업 등친환경농업과<NA>
34612행복에프엔씨박중수서울 용산구 장문로 60(동빙고동)2012-04-06한국 식문화의 발전과 우수성을 널리 알려 한식문화가 세대와 지역의 경계를 넘어 확산될 수 있도록 지원하고 전문조리교육프로그램을 통해 조리의 기본과 한식의 기본을 겸비한 미래 조리인력 양성과 안정적인 일자리 지원외식산업진흥과<NA>
35614풀무원재단윤석철서울 강남구 광평로 280 로즈데일빌딩 8층2012-04-20바른 먹거리 확인과 건강한 식생활 문화 확산을 위한 교육 및 지원 사업을 수행하고, 나눔환경문화 관련 지원 사업을 통해 국민의 삶의 질 향상과 로하스(LOHAS) 사회 구현에 기여소비정책과<NA>
36619옥란문화재단홍사종경기 화성시 서신면 용두리 95-12012-06-05미래 생명산업의 현장인 농촌의 발전을 위한 귀농귀촌 교육프로그램 진행, 농어촌 관광문화연구 및 개발, 농수산식품업 종사자의 창의와 상상력을 키우는 교육 수행농촌정책과<NA>
37672제44회 2015 대전세계양봉대회조직위원회조균환서울 서초구 서초중앙로 6길 9, 4층2014-01-082015년 대전에서 개최되는 세계양봉대회와 부대행사를 효율적으로 준비하고 이를 성공적으로 개최함으로써 세계 각국의 양봉인, 기업인 및 관련 전문가들의 정보와 성과공유를 활성화 하고 양봉관련 과학·환경·경제 분야의 발전을 촉진축산경영과<NA>
38676렛츠 런 재단현명관경기도 과천시 경마공원대로2014-03-18한국마사회 등의 기부금으로 일자리 창출사업, 인재양성사업, 문화융성사업, 취약계층 복지 증진사업 및 말산업 이미지 개선사업등을 지원하여 사회 전반의 활력 제고와 국민복리 증진 및 말산업 위상 제고에 기여축산정책과<NA>
39691(재)신성기술산업발전재단조갑주서울시 영등포구 여의나루로 53-12014-06-18식품산업분야의 학술적 연구활동과 기술개발 및 전문인력양성을 장려함으로써 식품산업분야의 학문과 산업발전에 기여하고 최종적으로 국민의 식생활을 개선함을 목적식품산업정책과<NA>