Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations77
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory3.1 KiB
Average record size in memory41.7 B

Variable types

Categorical2
Text3

Dataset

Description산림복지전문업 지원 시스템에서 추출한 산림복지 전문가 양성기관에 관련한 정보입니다.구분,지역,기관명,주소,연락처 등으로 구성되어있습니다.
Author한국산림복지진흥원
URLhttps://www.data.go.kr/data/15088845/fileData.do

Reproduction

Analysis started2024-04-06 08:26:01.673859
Analysis finished2024-04-06 08:26:03.505890
Duration1.83 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

구분
Categorical

Distinct4
Distinct (%)5.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size748.0 B
숲해설가
32 
유아숲지도사
18 
산림치유지도사
18 
숲길등산지도사
9 

Length

Max length7
Median length6
Mean length5.5194805
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
숲해설가 32
41.6%
유아숲지도사 18
23.4%
산림치유지도사 18
23.4%
숲길등산지도사 9
 
11.7%

Length

2024-04-06T17:26:03.744954image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-06T17:26:04.051483image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
숲해설가 32
41.6%
유아숲지도사 18
23.4%
산림치유지도사 18
23.4%
숲길등산지도사 9
 
11.7%

지역
Categorical

Distinct18
Distinct (%)23.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size748.0 B
서울
14 
강원
9 
경북
7 
경남
5 
경기
5 
Other values (13)
37 

Length

Max length3
Median length2
Mean length2.025974
Min length2

Unique

Unique2 ?
Unique (%)2.6%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
서울 14
18.2%
강원 9
11.7%
경북 7
9.1%
경남 5
 
6.5%
경기 5
 
6.5%
대전 5
 
6.5%
충북 5
 
6.5%
전북 5
 
6.5%
광주 4
 
5.2%
부산 3
 
3.9%
Other values (8) 15
19.5%

Length

2024-04-06T17:26:04.367868image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
서울 14
18.2%
강원 9
11.7%
경북 7
9.1%
경남 5
 
6.5%
경기 5
 
6.5%
대전 5
 
6.5%
충북 5
 
6.5%
전북 5
 
6.5%
광주 4
 
5.2%
제주 3
 
3.9%
Other values (8) 15
19.5%

기관명
Text

Distinct76
Distinct (%)98.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size748.0 B
2024-04-06T17:26:04.824913image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length25
Median length20
Mean length11.25974
Min length5

Characters and Unicode

Total characters867
Distinct characters121
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique75 ?
Unique (%)97.4%

Sample

1st row(사)숲연구소
2nd row한국숲해설가협회
3rd row국민대학교 평생교육원 / (사)숲과문화연구회
4th row(사)숲생태지도자협회
5th row불교환경연대
ValueCountFrequency (%)
평생교육원 14
 
13.0%
산학협력단 5
 
4.6%
재)천리포수목원 2
 
1.9%
국민대학교 2
 
1.9%
전북대학교 2
 
1.9%
순천대학교 2
 
1.9%
강원대학교 2
 
1.9%
제주한라대학교 1
 
0.9%
사)대한산악연맹 1
 
0.9%
한국등산트레킹지원센터 1
 
0.9%
Other values (76) 76
70.4%
2024-04-06T17:26:05.796863image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
교 56
 
6.5%
대 40
 
4.6%
학 39
 
4.5%
( 35
 
4.0%
) 35
 
4.0%
사 34
 
3.9%
원 33
 
3.8%
31
 
3.6%
숲 29
 
3.3%
육 26
 
3.0%
Other values (111) 509
58.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 763
88.0%
Open Punctuation 35
 
4.0%
Close Punctuation 35
 
4.0%
Space Separator 31
 
3.6%
Other Punctuation 3
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
교 56
 
7.3%
대 40
 
5.2%
학 39
 
5.1%
사 34
 
4.5%
원 33
 
4.3%
숲 29
 
3.8%
육 26
 
3.4%
생 24
 
3.1%
산 23
 
3.0%
회 21
 
2.8%
Other values (107) 438
57.4%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 35
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 35
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
31
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 763
88.0%
Common 104
 
12.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
교 56
 
7.3%
대 40
 
5.2%
학 39
 
5.1%
사 34
 
4.5%
원 33
 
4.3%
숲 29
 
3.8%
육 26
 
3.4%
생 24
 
3.1%
산 23
 
3.0%
회 21
 
2.8%
Other values (107) 438
57.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
( 35
33.7%
) 35
33.7%
31
29.8%
/ 3
 
2.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 763
88.0%
ASCII 104
 
12.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
교 56
 
7.3%
대 40
 
5.2%
학 39
 
5.1%
사 34
 
4.5%
원 33
 
4.3%
숲 29
 
3.8%
육 26
 
3.4%
생 24
 
3.1%
산 23
 
3.0%
회 21
 
2.8%
Other values (107) 438
57.4%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
( 35
33.7%
) 35
33.7%
31
29.8%
/ 3
 
2.9%

주소
Text

Distinct76
Distinct (%)98.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size748.0 B
2024-04-06T17:26:06.569889image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length56
Median length35
Mean length25.701299
Min length15

Characters and Unicode

Total characters1979
Distinct characters184
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

Unique75 ?
Unique (%)97.4%

Sample

1st row서울특별시 영등포구 국회대로 62길 9,(산림비전센터 11층)
2nd row서울특별시 서초구 바우뫼로 158(양재동, 유창빌딩 4층)
3rd row서울특별시 성북구 정릉로 77(정릉동)
4th row서울특별시 성동구 서울특별시숲 9길 5(4층)
5th row서울특별시 서대문구 통이로 484, 유진상가 2층(홍제동) 서대문 50플러스 센터 내
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 14
 
3.4%
강원특별자치도 9
 
2.2%
경기도 7
 
1.7%
경상북도 7
 
1.7%
3층 5
 
1.2%
대전광역시 5
 
1.2%
충청북도 5
 
1.2%
전라북도 5
 
1.2%
전주시 5
 
1.2%
경상남도 5
 
1.2%
Other values (274) 349
83.9%
2024-04-06T17:26:07.519274image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
339
 
17.1%
시 75
 
3.8%
로 67
 
3.4%
1 53
 
2.7%
구 48
 
2.4%
도 47
 
2.4%
2 41
 
2.1%
동 39
 
2.0%
( 38
 
1.9%
) 38
 
1.9%
Other values (174) 1194
60.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1219
61.6%
Space Separator 339
 
17.1%
Decimal Number 312
 
15.8%
Open Punctuation 38
 
1.9%
Close Punctuation 38
 
1.9%
Other Punctuation 24
 
1.2%
Dash Punctuation 8
 
0.4%
Uppercase Letter 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
시 75
 
6.2%
로 67
 
5.5%
구 48
 
3.9%
도 47
 
3.9%
동 39
 
3.2%
대 36
 
3.0%
길 32
 
2.6%
주 31
 
2.5%
특 28
 
2.3%
별 28
 
2.3%
Other values (158) 788
64.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 53
17.0%
2 41
13.1%
4 35
11.2%
3 33
10.6%
5 31
9.9%
7 30
9.6%
6 28
9.0%
0 23
7.4%
8 20
 
6.4%
9 18
 
5.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
339
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 38
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 38
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 24
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 8
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1219
61.6%
Common 759
38.4%
Latin 1
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 75
 
6.2%
로 67
 
5.5%
구 48
 
3.9%
도 47
 
3.9%
동 39
 
3.2%
대 36
 
3.0%
길 32
 
2.6%
주 31
 
2.5%
특 28
 
2.3%
별 28
 
2.3%
Other values (158) 788
64.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
339
44.7%
1 53
 
7.0%
2 41
 
5.4%
( 38
 
5.0%
) 38
 
5.0%
4 35
 
4.6%
3 33
 
4.3%
5 31
 
4.1%
7 30
 
4.0%
6 28
 
3.7%
Other values (5) 93
 
12.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1219
61.6%
ASCII 760
38.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
339
44.6%
1 53
 
7.0%
2 41
 
5.4%
( 38
 
5.0%
) 38
 
5.0%
4 35
 
4.6%
3 33
 
4.3%
5 31
 
4.1%
7 30
 
3.9%
6 28
 
3.7%
Other values (6) 94
 
12.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 75
 
6.2%
로 67
 
5.5%
구 48
 
3.9%
도 47
 
3.9%
동 39
 
3.2%
대 36
 
3.0%
길 32
 
2.6%
주 31
 
2.5%
특 28
 
2.3%
별 28
 
2.3%
Other values (158) 788
64.6%

연락처
Text

Distinct76
Distinct (%)98.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size748.0 B
2024-04-06T17:26:07.998828image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length12
Mean length11.857143
Min length11

Characters and Unicode

Total characters913
Distinct characters11
Distinct categories2 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique75 ?
Unique (%)97.4%

Sample

1st row02-722-4527
2nd row02-747-6518
3rd row02-910-5195
4th row02-468-5591
5th row02-720-1654
ValueCountFrequency (%)
064-741-7439 2
 
2.6%
051-747-8647 1
 
1.3%
055-755-8988 1
 
1.3%
063-221-2682 1
 
1.3%
042-620-6300 1
 
1.3%
031-269-1190 1
 
1.3%
02-992-1945 1
 
1.3%
02-3775-3399 1
 
1.3%
02-2699-3636 1
 
1.3%
02-747-6518 1
 
1.3%
Other values (66) 66
85.7%
2024-04-06T17:26:08.919532image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
- 154
16.9%
0 125
13.7%
2 100
11.0%
5 92
10.1%
3 81
8.9%
4 76
8.3%
1 64
7.0%
6 61
 
6.7%
7 58
 
6.4%
8 55
 
6.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 759
83.1%
Dash Punctuation 154
 
16.9%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 125
16.5%
2 100
13.2%
5 92
12.1%
3 81
10.7%
4 76
10.0%
1 64
8.4%
6 61
8.0%
7 58
7.6%
8 55
7.2%
9 47
 
6.2%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 154
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 913
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
- 154
16.9%
0 125
13.7%
2 100
11.0%
5 92
10.1%
3 81
8.9%
4 76
8.3%
1 64
7.0%
6 61
 
6.7%
7 58
 
6.4%
8 55
 
6.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 913
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
- 154
16.9%
0 125
13.7%
2 100
11.0%
5 92
10.1%
3 81
8.9%
4 76
8.3%
1 64
7.0%
6 61
 
6.7%
7 58
 
6.4%
8 55
 
6.0%

Correlations

2024-04-06T17:26:09.110096image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분지역기관명주소연락처
구분1.0000.0000.9040.9040.817
지역0.0001.0001.0001.0001.000
기관명0.9041.0001.0001.0000.998
주소0.9041.0001.0001.0000.998
연락처0.8171.0000.9980.9981.000
2024-04-06T17:26:09.327314image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분지역
구분1.0000.000
지역0.0001.000
2024-04-06T17:26:09.507383image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분지역
구분1.0000.000
지역0.0001.000

Missing values

2024-04-06T17:26:03.056769image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-04-06T17:26:03.422992image/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

구분지역기관명주소연락처
0숲해설가서울(사)숲연구소서울특별시 영등포구 국회대로 62길 9,(산림비전센터 11층)02-722-4527
1숲해설가서울한국숲해설가협회서울특별시 서초구 바우뫼로 158(양재동, 유창빌딩 4층)02-747-6518
2숲해설가서울국민대학교 평생교육원 / (사)숲과문화연구회서울특별시 성북구 정릉로 77(정릉동)02-910-5195
3숲해설가서울(사)숲생태지도자협회서울특별시 성동구 서울특별시숲 9길 5(4층)02-468-5591
4숲해설가서울불교환경연대서울특별시 서대문구 통이로 484, 유진상가 2층(홍제동) 서대문 50플러스 센터 내02-720-1654
5숲해설가서울(사)산림문화콘텐츠연구소서울특별시 종로구 자하문로 2길 18(4층)02-332-2058
6숲해설가인천인천녹색연합인천광역시 계양구 계산대로 65번길 13(태흥프라자 602호)032-548-6274
7숲해설가경기환경교육연구지원센터경기도 수원시 권선구 서호동로 26번길 19(3층)031-431-4245
8숲해설가경기꿈꾸는 숲경기도 양평군 지평면 일신리 구둔영화체험길 47-29031-773-9488
9숲해설가경기(사)행복한숲경기도 남양주시 화도읍 소래비로 11번길 28 탑스톤오피스텔 702호031-511-6563
구분지역기관명주소연락처
67산림치유지도사광주전남대학교 산림자원연구센터광주광역시 북구 용봉로 77 (용봉동)062-530-0775
68산림치유지도사전북전북대학교 산학협력단전라북도 전주시 덕진구 백제대로 567063-219-5394
69산림치유지도사전남순천대학교 평생교육원전라남도 순천시 중앙로 255번지061-750-5076
70산림치유지도사경북동양대학교 평생교육원경상북도 영주시 풍기읍 동양대로 145054-630-1800
71산림치유지도사경북대구한의대학교 평생교육원경상북도 경산시 한의대로 1053-819-7701
72산림치유지도사경남인제대학교 미래교육원경상남도 김해시 인제로 197055-320-3484
73산림치유지도사경남경상국립대학교 산학협력단(임업기술교육정보센터)경상남도 진주시 진주대로 501 (가좌동)055-772-1835
74산림치유지도사경남경남국립대학교 평생교육원경상남도 진주시 동진로 33 (칠암동)055-751-3530
75산림치유지도사제주제주한라대 산학협력단제주특별자치도 제주시 한라대학교 38064-741-7439
76산림치유지도사강원가톨릭관동대학교 산학협력단강원특별자치도 강릉시 범일로 579번길 34033-649-7667