Overview

Dataset statistics

Number of variables8
Number of observations1197
Missing cells2
Missing cells (%)< 0.1%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory78.4 KiB
Average record size in memory67.1 B

Variable types

Categorical2
Numeric3
Text3

Dataset

Description내부 시스템에서 사용하는 업종코드이며, 요약정보는 아래와 같습니다. - (데이터 출처) 표준산업분류코드(10차)_통계청 - (파일 항목명) 고용업종코드(대분류), 고용업종명(대분류), 고용업종코드(중분류), 고용업종명(중분류), 고용업종코드(소분류), 고용업종명(소분류), 고용업종코드(세세분류), 고용업종명(세세분류) - (기타사항) 파일의 형태는 csv 형태이며, 파일 내 구분자는 "_"입니다. * 해당 정보는 내부업무 시스템에서 사용하는 용도이므로, 다른 목적에 사용할 시에는 적합하지 않을 수 있으니 참고해주시기 바랍니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/15049592/fileData.do

Alerts

고용업종명(대분류) is highly overall correlated with 고용업종코드(중분류) and 3 other fieldsHigh correlation
고용업종코드(대분류) is highly overall correlated with 고용업종코드(중분류) and 3 other fieldsHigh correlation
고용업종코드(중분류) is highly overall correlated with 고용업종코드(소분류) and 3 other fieldsHigh correlation
고용업종코드(소분류) is highly overall correlated with 고용업종코드(중분류) and 3 other fieldsHigh correlation
고용업종코드(세세분류) is highly overall correlated with 고용업종코드(중분류) and 3 other fieldsHigh correlation
고용업종코드(세세분류) has unique valuesUnique
고용업종명(세세분류) has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 07:14:40.209181
Analysis finished2023-12-12 07:14:42.428994
Duration2.22 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

고용업종코드(대분류)
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct21
Distinct (%)1.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size9.5 KiB
C
477 
G
184 
M
51 
H
48 
F
 
46
Other values (16)
391 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
C 477
39.8%
G 184
 
15.4%
M 51
 
4.3%
H 48
 
4.0%
F 46
 
3.8%
R 43
 
3.6%
J 42
 
3.5%
S 41
 
3.4%
A 34
 
2.8%
P 33
 
2.8%
Other values (11) 198
16.5%

Length

2023-12-12T16:14:42.506302image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
c 477
39.8%
g 184
 
15.4%
m 51
 
4.3%
h 48
 
4.0%
f 46
 
3.8%
r 43
 
3.6%
j 42
 
3.5%
s 41
 
3.4%
a 34
 
2.8%
p 33
 
2.8%
Other values (11) 198
16.5%

고용업종명(대분류)
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct21
Distinct (%)1.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size9.5 KiB
제조업
477 
도매 및 소매업
184 
전문 과학 및 기술 서비스업
51 
운수 및 창고업
48 
건설업
 
46
Other values (16)
391 

Length

Max length33
Median length23
Mean length7.9598997
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row농업 임업 및 어업
2nd row농업 임업 및 어업
3rd row농업 임업 및 어업
4th row농업 임업 및 어업
5th row농업 임업 및 어업

Common Values

ValueCountFrequency (%)
제조업 477
39.8%
도매 및 소매업 184
 
15.4%
전문 과학 및 기술 서비스업 51
 
4.3%
운수 및 창고업 48
 
4.0%
건설업 46
 
3.8%
예술 스포츠 및 여가관련 서비스업 43
 
3.6%
정보통신업 42
 
3.5%
협회 및 단체 수리 및 기타 개인 서비스업 41
 
3.4%
농업 임업 및 어업 34
 
2.8%
교육 서비스업 33
 
2.8%
Other values (11) 198
16.5%

Length

2023-12-12T16:14:42.695736image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
및 618
19.5%
제조업 477
 
15.0%
서비스업 225
 
7.1%
도매 184
 
5.8%
소매업 184
 
5.8%
전문 51
 
1.6%
과학 51
 
1.6%
기술 51
 
1.6%
행정 50
 
1.6%
창고업 48
 
1.5%
Other values (54) 1233
38.9%

고용업종코드(중분류)
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct77
Distinct (%)6.4%
Missing1
Missing (%)0.1%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean44.289298
Minimum1
Maximum99
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size10.6 KiB
2023-12-12T16:14:42.833761image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile10
Q124
median45
Q363
95-th percentile91
Maximum99
Range98
Interquartile range (IQR)39

Descriptive statistics

Standard deviation25.728026
Coefficient of variation (CV)0.58090841
Kurtosis-0.82033431
Mean44.289298
Median Absolute Deviation (MAD)20
Skewness0.43537065
Sum52970
Variance661.9313
MonotonicityIncreasing
2023-12-12T16:14:42.974077image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
46 96
 
8.0%
47 79
 
6.6%
29 45
 
3.8%
10 44
 
3.7%
85 33
 
2.8%
23 33
 
2.8%
25 33
 
2.8%
26 31
 
2.6%
42 31
 
2.6%
20 30
 
2.5%
Other values (67) 741
61.9%
ValueCountFrequency (%)
1 22
1.8%
2 5
 
0.4%
3 7
 
0.6%
5 2
 
0.2%
6 2
 
0.2%
7 6
 
0.5%
8 1
 
0.1%
10 44
3.7%
11 9
 
0.8%
12 1
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
99 2
 
0.2%
98 2
 
0.2%
97 1
 
0.1%
96 18
1.5%
95 11
0.9%
94 12
1.0%
91 27
2.3%
90 16
1.3%
87 12
1.0%
86 13
1.1%

고용업종명(중분류)
Text

Distinct77
Distinct (%)6.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size9.5 KiB
2023-12-12T16:14:43.304804image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length38
Median length21
Mean length12.380952
Min length2

Characters and Unicode

Total characters14820
Distinct characters175
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique3 ?
Unique (%)0.3%

Sample

1st row농업
2nd row농업
3rd row농업
4th row농업
5th row농업
ValueCountFrequency (%)
및 623
 
13.8%
제조업 466
 
10.3%
제외 200
 
4.4%
서비스업 200
 
4.4%
기타 123
 
2.7%
자동차 103
 
2.3%
도매 96
 
2.1%
상품 96
 
2.1%
중개업 96
 
2.1%
기계 81
 
1.8%
Other values (161) 2432
53.9%
2023-12-12T16:14:43.802767image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
3319
22.4%
업 1180
 
8.0%
제 904
 
6.1%
및 623
 
4.2%
조 480
 
3.2%
품 445
 
3.0%
비 380
 
2.6%
기 359
 
2.4%
스 278
 
1.9%
서 223
 
1.5%
Other values (165) 6629
44.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 11276
76.1%
Space Separator 3319
 
22.4%
Other Punctuation 200
 
1.3%
Decimal Number 25
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
업 1180
 
10.5%
제 904
 
8.0%
및 623
 
5.5%
조 480
 
4.3%
품 445
 
3.9%
비 380
 
3.4%
기 359
 
3.2%
스 278
 
2.5%
서 223
 
2.0%
외 202
 
1.8%
Other values (162) 6202
55.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
3319
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
; 200
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 25
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 11276
76.1%
Common 3544
 
23.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
업 1180
 
10.5%
제 904
 
8.0%
및 623
 
5.5%
조 480
 
4.3%
품 445
 
3.9%
비 380
 
3.4%
기 359
 
3.2%
스 278
 
2.5%
서 223
 
2.0%
외 202
 
1.8%
Other values (162) 6202
55.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
3319
93.7%
; 200
 
5.6%
1 25
 
0.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 11266
76.0%
ASCII 3544
 
23.9%
Compat Jamo 10
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
3319
93.7%
; 200
 
5.6%
1 25
 
0.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
업 1180
 
10.5%
제 904
 
8.0%
및 623
 
5.5%
조 480
 
4.3%
품 445
 
3.9%
비 380
 
3.4%
기 359
 
3.2%
스 278
 
2.5%
서 223
 
2.0%
외 202
 
1.8%
Other values (161) 6192
55.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 10
100.0%

고용업종코드(소분류)
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct232
Distinct (%)19.4%
Missing1
Missing (%)0.1%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean446.11204
Minimum11
Maximum990
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size10.6 KiB
2023-12-12T16:14:43.987149image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum11
5-th percentile104
Q1242
median452
Q3639
95-th percentile911
Maximum990
Range979
Interquartile range (IQR)397

Descriptive statistics

Standard deviation257.43768
Coefficient of variation (CV)0.57706957
Kurtosis-0.82012054
Mean446.11204
Median Absolute Deviation (MAD)199.5
Skewness0.43361281
Sum533550
Variance66274.161
MonotonicityIncreasing
2023-12-12T16:14:44.152896image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
464 29
 
2.4%
291 25
 
2.1%
259 23
 
1.9%
292 20
 
1.7%
107 19
 
1.6%
222 17
 
1.4%
561 16
 
1.3%
529 16
 
1.3%
478 16
 
1.3%
463 16
 
1.3%
Other values (222) 999
83.5%
ValueCountFrequency (%)
11 10
0.8%
12 7
0.6%
13 1
 
0.1%
14 3
 
0.3%
15 1
 
0.1%
20 5
0.4%
31 3
 
0.3%
32 4
 
0.3%
51 1
 
0.1%
52 1
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
990 2
 
0.2%
982 1
 
0.1%
981 1
 
0.1%
970 1
 
0.1%
969 11
0.9%
961 7
0.6%
953 5
0.4%
952 4
 
0.3%
951 2
 
0.2%
949 9
0.8%

고용업종명(소분류)
Text

Distinct233
Distinct (%)19.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size9.5 KiB
2023-12-12T16:14:44.486731image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length36
Median length22
Mean length12.330827
Min length2

Characters and Unicode

Total characters14760
Distinct characters256
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique42 ?
Unique (%)3.5%

Sample

1st row작물 재배업
2nd row작물 재배업
3rd row작물 재배업
4th row작물 재배업
5th row작물 재배업
ValueCountFrequency (%)
및 526
 
11.8%
제조업 436
 
9.7%
기타 253
 
5.7%
서비스업 151
 
3.4%
도매업 88
 
2.0%
소매업 79
 
1.8%
기계 51
 
1.1%
목적용 45
 
1.0%
제품 43
 
1.0%
전문 42
 
0.9%
Other values (431) 2762
61.7%
2023-12-12T16:14:45.061113image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
3279
22.2%
업 1165
 
7.9%
제 678
 
4.6%
기 547
 
3.7%
및 526
 
3.6%
조 512
 
3.5%
품 383
 
2.6%
비 270
 
1.8%
타 253
 
1.7%
스 205
 
1.4%
Other values (246) 6942
47.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 11454
77.6%
Space Separator 3279
 
22.2%
Decimal Number 20
 
0.1%
Other Punctuation 7
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
업 1165
 
10.2%
제 678
 
5.9%
기 547
 
4.8%
및 526
 
4.6%
조 512
 
4.5%
품 383
 
3.3%
비 270
 
2.4%
타 253
 
2.2%
스 205
 
1.8%
매 181
 
1.6%
Other values (243) 6734
58.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
3279
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 20
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
; 7
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 11454
77.6%
Common 3306
 
22.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
업 1165
 
10.2%
제 678
 
5.9%
기 547
 
4.8%
및 526
 
4.6%
조 512
 
4.5%
품 383
 
3.3%
비 270
 
2.4%
타 253
 
2.2%
스 205
 
1.8%
매 181
 
1.6%
Other values (243) 6734
58.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
3279
99.2%
1 20
 
0.6%
; 7
 
0.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 11389
77.2%
ASCII 3306
 
22.4%
Compat Jamo 65
 
0.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
3279
99.2%
1 20
 
0.6%
; 7
 
0.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
업 1165
 
10.2%
제 678
 
6.0%
기 547
 
4.8%
및 526
 
4.6%
조 512
 
4.5%
품 383
 
3.4%
비 270
 
2.4%
타 253
 
2.2%
스 205
 
1.8%
매 181
 
1.6%
Other values (242) 6669
58.6%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 65
100.0%

고용업종코드(세세분류)
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct1197
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean44639.079
Minimum1110
Maximum99009
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size10.6 KiB
2023-12-12T16:14:45.265384image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1110
5-th percentile10402.8
Q124219
median45211
Q363991
95-th percentile91192.6
Maximum99009
Range97899
Interquartile range (IQR)39772

Descriptive statistics

Standard deviation25732.492
Coefficient of variation (CV)0.57645659
Kurtosis-0.8177155
Mean44639.079
Median Absolute Deviation (MAD)19928
Skewness0.43407653
Sum53432978
Variance6.6216113 × 108
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-12T16:14:45.464597image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1110 1
 
0.1%
50209 1
 
0.1%
50201 1
 
0.1%
50130 1
 
0.1%
50122 1
 
0.1%
50121 1
 
0.1%
50112 1
 
0.1%
50111 1
 
0.1%
49500 1
 
0.1%
49402 1
 
0.1%
Other values (1187) 1187
99.2%
ValueCountFrequency (%)
1110 1
0.1%
1121 1
0.1%
1122 1
0.1%
1123 1
0.1%
1131 1
0.1%
1132 1
0.1%
1140 1
0.1%
1151 1
0.1%
1152 1
0.1%
1159 1
0.1%
ValueCountFrequency (%)
99009 1
0.1%
99001 1
0.1%
98200 1
0.1%
98100 1
0.1%
97000 1
0.1%
96999 1
0.1%
96995 1
0.1%
96994 1
0.1%
96993 1
0.1%
96992 1
0.1%

고용업종명(세세분류)
Text

UNIQUE 

Distinct1197
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size9.5 KiB
2023-12-12T16:14:45.884532image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length32
Median length23
Mean length12.585631
Min length2

Characters and Unicode

Total characters15065
Distinct characters450
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1197 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row곡물 및 기타 식량작물 재배업
2nd row채소작물 재배업
3rd row화훼작물 재배업
4th row종자 및 묘목 생산업
5th row과실작물 재배업
ValueCountFrequency (%)
및 484
 
10.5%
제조업 418
 
9.1%
기타 241
 
5.2%
도매업 88
 
1.9%
소매업 68
 
1.5%
외 64
 
1.4%
서비스업 63
 
1.4%
그 62
 
1.3%
운영업 56
 
1.2%
유사 28
 
0.6%
Other values (1501) 3044
65.9%
2023-12-12T16:14:46.505842image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
3419
22.7%
업 1149
 
7.6%
제 598
 
4.0%
조 504
 
3.3%
기 492
 
3.3%
및 484
 
3.2%
타 250
 
1.7%
용 240
 
1.6%
품 223
 
1.5%
매 180
 
1.2%
Other values (440) 7526
50.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 11635
77.2%
Space Separator 3419
 
22.7%
Decimal Number 5
 
< 0.1%
Close Punctuation 3
 
< 0.1%
Open Punctuation 3
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
업 1149
 
9.9%
제 598
 
5.1%
조 504
 
4.3%
기 492
 
4.2%
및 484
 
4.2%
타 250
 
2.1%
용 240
 
2.1%
품 223
 
1.9%
매 180
 
1.5%
물 176
 
1.5%
Other values (436) 7339
63.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
3419
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 5
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 11635
77.2%
Common 3430
 
22.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
업 1149
 
9.9%
제 598
 
5.1%
조 504
 
4.3%
기 492
 
4.2%
및 484
 
4.2%
타 250
 
2.1%
용 240
 
2.1%
품 223
 
1.9%
매 180
 
1.5%
물 176
 
1.5%
Other values (436) 7339
63.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
3419
99.7%
1 5
 
0.1%
) 3
 
0.1%
( 3
 
0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 11605
77.0%
ASCII 3430
 
22.8%
Compat Jamo 30
 
0.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
3419
99.7%
1 5
 
0.1%
) 3
 
0.1%
( 3
 
0.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
업 1149
 
9.9%
제 598
 
5.2%
조 504
 
4.3%
기 492
 
4.2%
및 484
 
4.2%
타 250
 
2.2%
용 240
 
2.1%
품 223
 
1.9%
매 180
 
1.6%
물 176
 
1.5%
Other values (435) 7309
63.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 30
100.0%

Interactions

2023-12-12T16:14:41.623167image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T16:14:40.953900image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T16:14:41.286639image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T16:14:41.726364image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T16:14:41.070096image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T16:14:41.385318image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T16:14:41.859834image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T16:14:41.184018image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T16:14:41.500823image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T16:14:46.642686image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
고용업종코드(대분류)고용업종명(대분류)고용업종코드(중분류)고용업종명(중분류)고용업종코드(소분류)고용업종코드(세세분류)
고용업종코드(대분류)1.0001.0000.9711.0000.9710.970
고용업종명(대분류)1.0001.0000.9711.0000.9710.970
고용업종코드(중분류)0.9710.9711.0001.0001.0001.000
고용업종명(중분류)1.0001.0001.0001.0001.0001.000
고용업종코드(소분류)0.9710.9711.0001.0001.0001.000
고용업종코드(세세분류)0.9700.9701.0001.0001.0001.000
2023-12-12T16:14:46.784682image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
고용업종명(대분류)고용업종코드(대분류)
고용업종명(대분류)1.0001.000
고용업종코드(대분류)1.0001.000
2023-12-12T16:14:47.222828image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
고용업종코드(중분류)고용업종코드(소분류)고용업종코드(세세분류)고용업종코드(대분류)고용업종명(대분류)
고용업종코드(중분류)1.0000.9990.9990.8290.829
고용업종코드(소분류)0.9991.0001.0000.8320.832
고용업종코드(세세분류)0.9991.0001.0000.8320.832
고용업종코드(대분류)0.8290.8320.8321.0001.000
고용업종명(대분류)0.8290.8320.8321.0001.000

Missing values

2023-12-12T16:14:42.048944image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T16:14:42.229670image/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.
2023-12-12T16:14:42.376398image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

고용업종코드(대분류)고용업종명(대분류)고용업종코드(중분류)고용업종명(중분류)고용업종코드(소분류)고용업종명(소분류)고용업종코드(세세분류)고용업종명(세세분류)
0A농업 임업 및 어업1농업11작물 재배업1110곡물 및 기타 식량작물 재배업
1A농업 임업 및 어업1농업11작물 재배업1121채소작물 재배업
2A농업 임업 및 어업1농업11작물 재배업1122화훼작물 재배업
3A농업 임업 및 어업1농업11작물 재배업1123종자 및 묘목 생산업
4A농업 임업 및 어업1농업11작물 재배업1131과실작물 재배업
5A농업 임업 및 어업1농업11작물 재배업1132음료용 및 향신용 작물 재배업
6A농업 임업 및 어업1농업11작물 재배업1140기타 작물 재배업
7A농업 임업 및 어업1농업11작물 재배업1151콩나물 재배업
8A농업 임업 및 어업1농업11작물 재배업1152채소 화훼 및 과실작물 시설 재배업
9A농업 임업 및 어업1농업11작물 재배업1159기타 시설작물 재배업
고용업종코드(대분류)고용업종명(대분류)고용업종코드(중분류)고용업종명(중분류)고용업종코드(소분류)고용업종명(소분류)고용업종코드(세세분류)고용업종명(세세분류)
1187S협회 및 단체 수리 및 기타 개인 서비스업96기타 개인 서비스업969그 외 기타 개인 서비스업96992점술 및 유사 서비스업
1188S협회 및 단체 수리 및 기타 개인 서비스업96기타 개인 서비스업969그 외 기타 개인 서비스업96993개인 간병 및 유사 서비스업
1189S협회 및 단체 수리 및 기타 개인 서비스업96기타 개인 서비스업969그 외 기타 개인 서비스업96994결혼 상담 및 준비 서비스업
1190S협회 및 단체 수리 및 기타 개인 서비스업96기타 개인 서비스업969그 외 기타 개인 서비스업96995애완 동물 장묘 및 보호 서비스업
1191S협회 및 단체 수리 및 기타 개인 서비스업96기타 개인 서비스업969그 외 기타 개인 서비스업96999그 외 기타 달리 분류되지 않은 개인 서비스업
1192T가구 내 고용활동 및 달리 분류되지 않은 자가 소비 생산활동97가구 내 고용활동970가구 내 고용활동97000가구 내 고용활동
1193T가구 내 고용활동 및 달리 분류되지 않은 자가 소비 생산활동98달리 분류되지 않은 자가 소비를 위한 가구의 재화 및 서비스 생산활동981자가 소비를 위한 가사 생산 활동98100자가 소비를 위한 가사 생산 활동
1194T가구 내 고용활동 및 달리 분류되지 않은 자가 소비 생산활동98달리 분류되지 않은 자가 소비를 위한 가구의 재화 및 서비스 생산활동982자가 소비를 위한 가사 서비스 활동98200자가 소비를 위한 가사 서비스 활동
1195U국제 및 외국기관99국제 및 외국기관990국제 및 외국기관99001주한 외국 공관
1196U국제 및 외국기관99국제 및 외국기관990국제 및 외국기관99009기타 국제 및 외국기관