Overview

Dataset statistics

Number of variables8
Number of observations2679
Missing cells174
Missing cells (%)0.8%
Duplicate rows5
Duplicate rows (%)0.2%
Total size in memory167.6 KiB
Average record size in memory64.0 B

Variable types

Text5
DateTime2
Categorical1

Dataset

Description제대군인지원센터에서 제공하는 취업정보를 제공함* 제공항목 : 회사명, 채용공고명, 근무예정지, 접수시작일, 접수종료일, 직종분류
Author국가보훈부
URLhttps://www.data.go.kr/data/15002377/fileData.do

Alerts

Dataset has 5 (0.2%) duplicate rowsDuplicates
직종분류3 has 168 (6.3%) missing valuesMissing

Reproduction

Analysis started2024-04-06 08:54:26.418528
Analysis finished2024-04-06 08:54:29.043961
Duration2.63 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

회사명
Text

Distinct1512
Distinct (%)56.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size21.1 KiB
2024-04-06T17:54:29.371056image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length24
Median length21
Mean length7.5371407
Min length3

Characters and Unicode

Total characters20192
Distinct characters497
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1156 ?
Unique (%)43.2%

Sample

1st row대통령경호처
2nd row한국육영학교
3rd row인천교통공사
4th row서대문구청
5th row대구광역시청
ValueCountFrequency (%)
포항시청 95
 
3.3%
경주시청 87
 
3.1%
대구광역시교육청 52
 
1.8%
주식회사 51
 
1.8%
육군본부 36
 
1.3%
경북대학교 35
 
1.2%
대구광역시 31
 
1.1%
경상북도교육청 23
 
0.8%
경산시청 23
 
0.8%
대구광역시청 22
 
0.8%
Other values (1537) 2397
84.0%
2024-04-06T17:54:30.135890image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
시 791
 
3.9%
주 786
 
3.9%
청 708
 
3.5%
) 572
 
2.8%
( 571
 
2.8%
구 504
 
2.5%
대 463
 
2.3%
교 430
 
2.1%
국 429
 
2.1%
경 415
 
2.1%
Other values (487) 14523
71.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 18623
92.2%
Close Punctuation 572
 
2.8%
Open Punctuation 571
 
2.8%
Space Separator 182
 
0.9%
Decimal Number 169
 
0.8%
Uppercase Letter 59
 
0.3%
Other Punctuation 11
 
0.1%
Other Symbol 3
 
< 0.1%
Letter Number 1
 
< 0.1%
Lowercase Letter 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
시 791
 
4.2%
주 786
 
4.2%
청 708
 
3.8%
구 504
 
2.7%
대 463
 
2.5%
교 430
 
2.3%
국 429
 
2.3%
경 415
 
2.2%
공 376
 
2.0%
원 373
 
2.0%
Other values (452) 13348
71.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 9
15.3%
K 7
11.9%
N 6
10.2%
S 5
8.5%
L 5
8.5%
B 4
6.8%
H 4
6.8%
G 4
6.8%
D 3
 
5.1%
A 3
 
5.1%
Other values (5) 9
15.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 33
19.5%
7 27
16.0%
1 26
15.4%
5 25
14.8%
2 19
11.2%
3 17
10.1%
6 8
 
4.7%
9 7
 
4.1%
8 6
 
3.6%
4 1
 
0.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 5
45.5%
& 4
36.4%
· 1
 
9.1%
/ 1
 
9.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 572
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 571
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
182
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 3
100.0%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
Ⅵ 1
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
n 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 18626
92.2%
Common 1505
 
7.5%
Latin 61
 
0.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 791
 
4.2%
주 786
 
4.2%
청 708
 
3.8%
구 504
 
2.7%
대 463
 
2.5%
교 430
 
2.3%
국 429
 
2.3%
경 415
 
2.2%
공 376
 
2.0%
원 373
 
2.0%
Other values (453) 13351
71.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
) 572
38.0%
( 571
37.9%
182
 
12.1%
0 33
 
2.2%
7 27
 
1.8%
1 26
 
1.7%
5 25
 
1.7%
2 19
 
1.3%
3 17
 
1.1%
6 8
 
0.5%
Other values (7) 25
 
1.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 9
14.8%
K 7
11.5%
N 6
9.8%
S 5
8.2%
L 5
8.2%
B 4
 
6.6%
H 4
 
6.6%
G 4
 
6.6%
D 3
 
4.9%
A 3
 
4.9%
Other values (7) 11
18.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 18621
92.2%
ASCII 1564
 
7.7%
None 4
 
< 0.1%
Compat Jamo 2
 
< 0.1%
Number Forms 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 791
 
4.2%
주 786
 
4.2%
청 708
 
3.8%
구 504
 
2.7%
대 463
 
2.5%
교 430
 
2.3%
국 429
 
2.3%
경 415
 
2.2%
공 376
 
2.0%
원 373
 
2.0%
Other values (451) 13346
71.7%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
) 572
36.6%
( 571
36.5%
182
 
11.6%
0 33
 
2.1%
7 27
 
1.7%
1 26
 
1.7%
5 25
 
1.6%
2 19
 
1.2%
3 17
 
1.1%
C 9
 
0.6%
Other values (22) 83
 
5.3%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 3
75.0%
· 1
 
25.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 2
100.0%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
Ⅵ 1
100.0%

채용공고명
Text

Distinct2653
Distinct (%)99.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size21.1 KiB
2024-04-06T17:54:30.605066image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length91
Median length63
Mean length40.146697
Min length10

Characters and Unicode

Total characters107553
Distinct characters640
Distinct categories12 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique2631 ?
Unique (%)98.2%

Sample

1st row대통령경호처 7급 경호공무원(경호/정보통신) 공개경쟁채용 시험공고 ~5.27-7.11
2nd row한국육영학교 신규직원(시설관리) 채용(송파구) ~4.17
3rd row인천교통공사 계약직 기간제근로자(역무/승무/유지보수) 채용공고~4.17
4th row서대문구 일반임기제공무원(기계시설 분야) 채용 ~4.10
5th row[대구 중구] 대구광역시 지방임기제공무원 임용(접수시간 : 4.8~11)
ValueCountFrequency (%)
채용 631
 
3.8%
596
 
3.6%
경북 326
 
2.0%
채용(접수기간 276
 
1.7%
기간제근로자 247
 
1.5%
2024년 225
 
1.4%
대구 182
 
1.1%
및 169
 
1.0%
공고 164
 
1.0%
모집 144
 
0.9%
Other values (6404) 13638
82.2%
2024-04-06T17:54:31.356284image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
14445
 
13.4%
2 3198
 
3.0%
( 2941
 
2.7%
) 2937
 
2.7%
~ 2483
 
2.3%
용 2316
 
2.2%
1 2278
 
2.1%
. 2192
 
2.0%
채 2159
 
2.0%
원 1952
 
1.8%
Other values (630) 70652
65.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 65179
60.6%
Space Separator 14445
 
13.4%
Decimal Number 10186
 
9.5%
Other Punctuation 5511
 
5.1%
Close Punctuation 4584
 
4.3%
Open Punctuation 4528
 
4.2%
Math Symbol 2512
 
2.3%
Uppercase Letter 309
 
0.3%
Dash Punctuation 198
 
0.2%
Lowercase Letter 89
 
0.1%
Other values (2) 12
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
용 2316
 
3.6%
채 2159
 
3.3%
원 1952
 
3.0%
기 1915
 
2.9%
시 1667
 
2.6%
공 1649
 
2.5%
경 1454
 
2.2%
구 1380
 
2.1%
관 1322
 
2.0%
사 1259
 
1.9%
Other values (549) 48106
73.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 36
11.7%
I 32
 
10.4%
B 25
 
8.1%
T 23
 
7.4%
L 23
 
7.4%
G 23
 
7.4%
S 18
 
5.8%
P 17
 
5.5%
K 16
 
5.2%
M 12
 
3.9%
Other values (14) 84
27.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 16
18.0%
a 11
12.4%
t 8
9.0%
n 8
9.0%
r 7
7.9%
i 5
 
5.6%
o 5
 
5.6%
w 4
 
4.5%
c 4
 
4.5%
d 4
 
4.5%
Other values (12) 17
19.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 3198
31.4%
1 2278
22.4%
3 1179
 
11.6%
4 1000
 
9.8%
0 693
 
6.8%
5 496
 
4.9%
9 358
 
3.5%
6 355
 
3.5%
8 331
 
3.2%
7 298
 
2.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 2192
39.8%
/ 1948
35.3%
, 870
 
15.8%
: 463
 
8.4%
· 21
 
0.4%
' 8
 
0.1%
& 7
 
0.1%
" 2
 
< 0.1%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 2483
98.8%
+ 12
 
0.5%
> 8
 
0.3%
< 8
 
0.3%
～ 1
 
< 0.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2941
65.0%
[ 1579
34.9%
「 6
 
0.1%
{ 2
 
< 0.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2937
64.1%
] 1638
35.7%
」 8
 
0.2%
} 1
 
< 0.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
14445
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 198
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 10
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 65179
60.6%
Common 41976
39.0%
Latin 398
 
0.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
용 2316
 
3.6%
채 2159
 
3.3%
원 1952
 
3.0%
기 1915
 
2.9%
시 1667
 
2.6%
공 1649
 
2.5%
경 1454
 
2.2%
구 1380
 
2.1%
관 1322
 
2.0%
사 1259
 
1.9%
Other values (549) 48106
73.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 36
 
9.0%
I 32
 
8.0%
B 25
 
6.3%
T 23
 
5.8%
L 23
 
5.8%
G 23
 
5.8%
S 18
 
4.5%
P 17
 
4.3%
K 16
 
4.0%
e 16
 
4.0%
Other values (36) 169
42.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
14445
34.4%
2 3198
 
7.6%
( 2941
 
7.0%
) 2937
 
7.0%
~ 2483
 
5.9%
1 2278
 
5.4%
. 2192
 
5.2%
/ 1948
 
4.6%
] 1638
 
3.9%
[ 1579
 
3.8%
Other values (25) 6337
15.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 65178
60.6%
ASCII 42338
39.4%
None 36
 
< 0.1%
Compat Jamo 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
14445
34.1%
2 3198
 
7.6%
( 2941
 
6.9%
) 2937
 
6.9%
~ 2483
 
5.9%
1 2278
 
5.4%
. 2192
 
5.2%
/ 1948
 
4.6%
] 1638
 
3.9%
[ 1579
 
3.7%
Other values (67) 6699
15.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
용 2316
 
3.6%
채 2159
 
3.3%
원 1952
 
3.0%
기 1915
 
2.9%
시 1667
 
2.6%
공 1649
 
2.5%
경 1454
 
2.2%
구 1380
 
2.1%
관 1322
 
2.0%
사 1259
 
1.9%
Other values (548) 48105
73.8%
None
ValueCountFrequency (%)
· 21
58.3%
」 8
 
22.2%
「 6
 
16.7%
～ 1
 
2.8%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 1
100.0%

근무예정지
Text

Distinct225
Distinct (%)8.4%
Missing2
Missing (%)0.1%
Memory size21.1 KiB
2024-04-06T17:54:31.745830image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length14
Median length2
Mean length3.4127755
Min length2

Characters and Unicode

Total characters9136
Distinct characters34
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

Unique142 ?
Unique (%)5.3%

Sample

1st row전국,서울,부산,대전,광주
2nd row서울,경기
3rd row인천,경기
4th row서울
5th row대구
ValueCountFrequency (%)
경기 534
19.9%
경북 474
17.7%
인천 352
13.1%
서울 293
10.9%
대구 277
10.3%
전국,서울,경기 70
 
2.6%
부산 54
 
2.0%
서울,경기 48
 
1.8%
전북 34
 
1.3%
강원 26
 
1.0%
Other values (215) 515
19.2%
2024-04-06T17:54:32.392612image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
경 1397
15.3%
, 1257
13.8%
기 849
9.3%
울 708
7.7%
서 690
7.6%
전 629
 
6.9%
북 570
 
6.2%
대 487
 
5.3%
인 419
 
4.6%
천 419
 
4.6%
Other values (24) 1711
18.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 7879
86.2%
Other Punctuation 1257
 
13.8%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
경 1397
17.7%
기 849
10.8%
울 708
9.0%
서 690
8.8%
전 629
8.0%
북 570
7.2%
대 487
 
6.2%
인 419
 
5.3%
천 419
 
5.3%
국 399
 
5.1%
Other values (23) 1312
16.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1257
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 7879
86.2%
Common 1257
 
13.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
경 1397
17.7%
기 849
10.8%
울 708
9.0%
서 690
8.8%
전 629
8.0%
북 570
7.2%
대 487
 
6.2%
인 419
 
5.3%
천 419
 
5.3%
국 399
 
5.1%
Other values (23) 1312
16.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
, 1257
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 7879
86.2%
ASCII 1257
 
13.8%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
경 1397
17.7%
기 849
10.8%
울 708
9.0%
서 690
8.8%
전 629
8.0%
북 570
7.2%
대 487
 
6.2%
인 419
 
5.3%
천 419
 
5.3%
국 399
 
5.1%
Other values (23) 1312
16.7%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
, 1257
100.0%

접수시작일
Date

Distinct83
Distinct (%)3.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size21.1 KiB
Minimum2022-02-16 00:00:00
Maximum2024-05-27 00:00:00
2024-04-06T17:54:32.641625image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-06T17:54:32.907013image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

접수종료일
Date

Distinct113
Distinct (%)4.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size21.1 KiB
Minimum2022-02-26 00:00:00
Maximum2024-12-31 00:00:00
2024-04-06T17:54:33.285316image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-06T17:54:33.560825image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

직종분류1
Categorical

Distinct15
Distinct (%)0.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size21.1 KiB
경영·사무·금융·보험
913 
미용·여행·숙박·음식·경비·돌봄·청소
629 
설치·정비·생산-전기·전자·정보통신
253 
교육·법률·사회복지·경찰·소방
211 
영업·판매·운전·운송
151 
Other values (10)
522 

Length

Max length25
Median length20
Mean length13.935797
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row미용·여행·숙박·음식·경비·돌봄·청소
2nd row설치·정비·생산-전기·전자·정보통신
3rd row설치·정비·생산-전기·전자·정보통신
4th row설치·정비·생산-전기·전자·정보통신
5th row경영·사무·금융·보험

Common Values

ValueCountFrequency (%)
경영·사무·금융·보험 913
34.1%
미용·여행·숙박·음식·경비·돌봄·청소 629
23.5%
설치·정비·생산-전기·전자·정보통신 253
 
9.4%
교육·법률·사회복지·경찰·소방 211
 
7.9%
영업·판매·운전·운송 151
 
5.6%
설치·정비·생산-기계·금속·재료 126
 
4.7%
군관련직 113
 
4.2%
건설·채굴 105
 
3.9%
연구 및 공학기술 53
 
2.0%
농림어업직 48
 
1.8%
Other values (5) 77
 
2.9%

Length

2024-04-06T17:54:33.868080image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
경영·사무·금융·보험 913
32.0%
미용·여행·숙박·음식·경비·돌봄·청소 629
22.1%
설치·정비·생산-전기·전자·정보통신 253
 
8.9%
교육·법률·사회복지·경찰·소방 211
 
7.4%
영업·판매·운전·운송 151
 
5.3%
설치·정비·생산-기계·금속·재료 126
 
4.4%
군관련직 113
 
4.0%
건설·채굴 105
 
3.7%
및 75
 
2.6%
연구 53
 
1.9%
Other values (9) 222
 
7.8%

직종분류2
Text

Distinct97
Distinct (%)3.6%
Missing4
Missing (%)0.1%
Memory size21.1 KiB
2024-04-06T17:54:34.406293image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length34
Median length24
Mean length14.158879
Min length2

Characters and Unicode

Total characters37875
Distinct characters212
Distinct categories6 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique19 ?
Unique (%)0.7%

Sample

1st row경호·보안
2nd row발전·배전 장비, 전기·전자 설비 조작(전기관리)
3rd row발전·배전 장비, 전기·전자 설비 조작(전기관리)
4th row발전·배전 장비, 전기·전자 설비 조작(전기관리)
5th row정부·공공행정 사무
ValueCountFrequency (%)
사무 846
 
11.6%
정부·공공행정 549
 
7.5%
및 548
 
7.5%
서비스 292
 
4.0%
전기·전자 240
 
3.3%
기타 228
 
3.1%
발전·배전 221
 
3.0%
장비 221
 
3.0%
설비 221
 
3.0%
조작(전기관리 221
 
3.0%
Other values (159) 3701
50.8%
2024-04-06T17:54:35.451702image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
4613
 
12.2%
· 3935
 
10.4%
사 1423
 
3.8%
전 1281
 
3.4%
정 1185
 
3.1%
공 1184
 
3.1%
비 1143
 
3.0%
기 1082
 
2.9%
무 1053
 
2.8%
자 608
 
1.6%
Other values (202) 20368
53.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 28223
74.5%
Space Separator 4613
 
12.2%
Other Punctuation 4237
 
11.2%
Open Punctuation 395
 
1.0%
Close Punctuation 395
 
1.0%
Uppercase Letter 12
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
사 1423
 
5.0%
전 1281
 
4.5%
정 1185
 
4.2%
공 1184
 
4.2%
비 1143
 
4.0%
기 1082
 
3.8%
무 1053
 
3.7%
자 608
 
2.2%
행 584
 
2.1%
부 564
 
2.0%
Other values (193) 18116
64.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 5
41.7%
R 5
41.7%
T 1
 
8.3%
M 1
 
8.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
· 3935
92.9%
, 302
 
7.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
4613
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 395
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 395
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 28223
74.5%
Common 9640
 
25.5%
Latin 12
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
사 1423
 
5.0%
전 1281
 
4.5%
정 1185
 
4.2%
공 1184
 
4.2%
비 1143
 
4.0%
기 1082
 
3.8%
무 1053
 
3.7%
자 608
 
2.2%
행 584
 
2.1%
부 564
 
2.0%
Other values (193) 18116
64.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
4613
47.9%
· 3935
40.8%
( 395
 
4.1%
) 395
 
4.1%
, 302
 
3.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 5
41.7%
R 5
41.7%
T 1
 
8.3%
M 1
 
8.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 28223
74.5%
ASCII 5717
 
15.1%
None 3935
 
10.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
4613
80.7%
( 395
 
6.9%
) 395
 
6.9%
, 302
 
5.3%
A 5
 
0.1%
R 5
 
0.1%
T 1
 
< 0.1%
M 1
 
< 0.1%
None
ValueCountFrequency (%)
· 3935
100.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
사 1423
 
5.0%
전 1281
 
4.5%
정 1185
 
4.2%
공 1184
 
4.2%
비 1143
 
4.0%
기 1082
 
3.8%
무 1053
 
3.7%
자 608
 
2.2%
행 584
 
2.1%
부 564
 
2.0%
Other values (193) 18116
64.2%

직종분류3
Text

MISSING 

Distinct281
Distinct (%)11.2%
Missing168
Missing (%)6.3%
Memory size21.1 KiB
2024-04-06T17:54:35.985384image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length41
Median length30
Mean length12.166468
Min length2

Characters and Unicode

Total characters30550
Distinct characters305
Distinct categories6 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique121 ?
Unique (%)4.8%

Sample

1st row경호원
2nd row건물용 냉난방 설비 조작원
3rd row기타 전기·전자 설비 조작원
4th row건물용 냉난방 설비 조작원
5th row공공행정 사무원
ValueCountFrequency (%)
사무원 718
 
10.2%
공공행정 520
 
7.4%
기타 417
 
5.9%
및 315
 
4.5%
종사원 231
 
3.3%
조작원 223
 
3.2%
건물 218
 
3.1%
설비 204
 
2.9%
등 187
 
2.7%
단순 126
 
1.8%
Other values (438) 3854
55.0%
2024-04-06T17:54:36.870654image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
4502
 
14.7%
원 2533
 
8.3%
사 1499
 
4.9%
공 1339
 
4.4%
· 1001
 
3.3%
기 985
 
3.2%
무 923
 
3.0%
정 658
 
2.2%
, 651
 
2.1%
행 568
 
1.9%
Other values (295) 15891
52.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 23446
76.7%
Space Separator 4502
 
14.7%
Other Punctuation 1653
 
5.4%
Close Punctuation 467
 
1.5%
Open Punctuation 467
 
1.5%
Uppercase Letter 15
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
원 2533
 
10.8%
사 1499
 
6.4%
공 1339
 
5.7%
기 985
 
4.2%
무 923
 
3.9%
정 658
 
2.8%
행 568
 
2.4%
전 567
 
2.4%
비 523
 
2.2%
관 490
 
2.1%
Other values (282) 13361
57.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 5
33.3%
K 4
26.7%
A 2
 
13.3%
P 1
 
6.7%
M 1
 
6.7%
F 1
 
6.7%
T 1
 
6.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
· 1001
60.6%
, 651
39.4%
& 1
 
0.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
4502
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 467
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 467
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 23446
76.7%
Common 7089
 
23.2%
Latin 15
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
원 2533
 
10.8%
사 1499
 
6.4%
공 1339
 
5.7%
기 985
 
4.2%
무 923
 
3.9%
정 658
 
2.8%
행 568
 
2.4%
전 567
 
2.4%
비 523
 
2.2%
관 490
 
2.1%
Other values (282) 13361
57.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 5
33.3%
K 4
26.7%
A 2
 
13.3%
P 1
 
6.7%
M 1
 
6.7%
F 1
 
6.7%
T 1
 
6.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
4502
63.5%
· 1001
 
14.1%
, 651
 
9.2%
) 467
 
6.6%
( 467
 
6.6%
& 1
 
< 0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 23446
76.7%
ASCII 6103
 
20.0%
None 1001
 
3.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
4502
73.8%
, 651
 
10.7%
) 467
 
7.7%
( 467
 
7.7%
B 5
 
0.1%
K 4
 
0.1%
A 2
 
< 0.1%
P 1
 
< 0.1%
M 1
 
< 0.1%
& 1
 
< 0.1%
Other values (2) 2
 
< 0.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
원 2533
 
10.8%
사 1499
 
6.4%
공 1339
 
5.7%
기 985
 
4.2%
무 923
 
3.9%
정 658
 
2.8%
행 568
 
2.4%
전 567
 
2.4%
비 523
 
2.2%
관 490
 
2.1%
Other values (282) 13361
57.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 1001
100.0%

Correlations

2024-04-06T17:54:37.084338image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
접수시작일직종분류1직종분류2
접수시작일1.0000.2800.000
직종분류10.2801.0001.000
직종분류20.0001.0001.000

Missing values

2024-04-06T17:54:28.101450image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-04-06T17:54:28.332386image/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.
2024-04-06T17:54:28.923983image/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

회사명채용공고명근무예정지접수시작일접수종료일직종분류1직종분류2직종분류3
0대통령경호처대통령경호처 7급 경호공무원(경호/정보통신) 공개경쟁채용 시험공고 ~5.27-7.11전국,서울,부산,대전,광주2024-05-272024-07-11미용·여행·숙박·음식·경비·돌봄·청소경호·보안경호원
1한국육영학교한국육영학교 신규직원(시설관리) 채용(송파구) ~4.17서울,경기2024-04-112024-04-17설치·정비·생산-전기·전자·정보통신발전·배전 장비, 전기·전자 설비 조작(전기관리)건물용 냉난방 설비 조작원
2인천교통공사인천교통공사 계약직 기간제근로자(역무/승무/유지보수) 채용공고~4.17인천,경기2024-04-082024-04-17설치·정비·생산-전기·전자·정보통신발전·배전 장비, 전기·전자 설비 조작(전기관리)기타 전기·전자 설비 조작원
3서대문구청서대문구 일반임기제공무원(기계시설 분야) 채용 ~4.10서울2024-04-082024-04-10설치·정비·생산-전기·전자·정보통신발전·배전 장비, 전기·전자 설비 조작(전기관리)건물용 냉난방 설비 조작원
4대구광역시청[대구 중구] 대구광역시 지방임기제공무원 임용(접수시간 : 4.8~11)대구2024-04-082024-04-11경영·사무·금융·보험정부·공공행정 사무공공행정 사무원
5대구광역시청[대구 중구] 대구광역시 지방임기제공무원(3명) 임용(접수기간 : 4.8~11)대구2024-04-082024-04-11경영·사무·금융·보험정부·공공행정 사무공공행정 사무원
6경주시청[경북 경주] 경주문화재단 정규직 신규직원(3명) 채용공고(접수기간 : 4.8~12)경북2024-04-082024-04-12경영·사무·금융·보험정부·공공행정 사무공공행정 사무원
7경북대학교[대구 군위] 2024년도 제1회 경북대학교 농업생명과학대학 계약직원 (시설관리원) 채용(접수기간 : 4.5~9)경북2024-04-052024-04-09경영·사무·금융·보험정부·공공행정 사무공공행정 사무원
8세종특별자치시인사위원회[세종] 세종특별자치시의회 임기제공무원 채용(정책지원관)~4.9세종2024-04-052024-04-09경영·사무·금융·보험정부·공공행정 사무<NA>
9인천환경공단인천환경공단 24년 상반기 신규직원(일반행정/전산/기술/공무직 등) 채용 ~ 4.11전국,인천,경기,서울2024-04-042024-04-11경영·사무·금융·보험정부·공공행정 사무공공행정 사무원
회사명채용공고명근무예정지접수시작일접수종료일직종분류1직종분류2직종분류3
2669남동시니어클럽[직업상담사 우대]남동시니어클럽 노인일자리 담당자 2명, ~1/11인천2024-01-012024-01-11교육·법률·사회복지·경찰·소방사회복지·상담·직업상담·시민단체활동사회복지사(사회복지시설)
2670현대씨앤알(주)[관리소장]쿠팡인천KKR 물류센터 시설관리총괄, ~채용시 마감인천2023-12-192024-02-06경영·사무·금융·보험교육·법률·복지·의료·예술·방송·정보통신 등 전문서비스 관리직빌딩 관리소장
2671공군본부공군 체력단련장 사장 신규 채용 공고 (공사/대구/강릉) ~1.22전국,충북,대구,강원2023-01-302024-01-22경영·사무·금융·보험행정·경영·금융·보험 관리직경영지원 관리자
2672인천광역시상수도사업본부[남동부수도사업소 수돗물 수질검사원 기간제근로자]1/25~1/29인천2023-01-252023-01-29미용·여행·숙박·음식·경비·돌봄·청소검침·주차관리 및 기타 단순 서비스기타 서비스 단순 종사원
2673인천광역시상수도사업본부[중부수도사업소 수돗물 수질검사원 기간제근로자]1/25~1/29인천2023-01-252023-01-29미용·여행·숙박·음식·경비·돌봄·청소검침·주차관리 및 기타 단순 서비스기타 서비스 단순 종사원
2674인천광역시상수도사업본부[강화수도사업소 수돗물 수질검사원 기간제근로자]1/24~1/26인천2023-01-242023-01-26미용·여행·숙박·음식·경비·돌봄·청소검침·주차관리 및 기타 단순 서비스기타 서비스 단순 종사원
2675인천광역시상수도사업본부[북부수도사업소 수돗물 수질검사원 기간제근로자]1/24~1/29인천2023-01-242023-01-29미용·여행·숙박·음식·경비·돌봄·청소검침·주차관리 및 기타 단순 서비스기타 서비스 단순 종사원
2676인천광역시상수도사업본부[서부수도사업소 수돗물 수질검사원 기간제근로자]1/24 ~1/29인천2023-01-242023-01-29미용·여행·숙박·음식·경비·돌봄·청소검침·주차관리 및 기타 단순 서비스기타 서비스 단순 종사원
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