Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations753
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows1
Duplicate rows (%)0.1%
Total size in memory29.5 KiB
Average record size in memory40.2 B

Variable types

Text4
Categorical1

Dataset

Description인천광역시 부평구 개인정보파일 보유 현황 데이터입니다.(부서명,업무분야,개인정보파일의 명칭,개인정보파일의 운영 근거,개인정보파일의 운영 목적)ex) 갈산1동,노후복지지원,노인일자리대상자 명단,노인복지법,노인일자리 사업관리
Author인천광역시
URLhttps://www.incheon.go.kr/data/DATA010201/view?docId=15089240

Alerts

Dataset has 1 (0.1%) duplicate rowsDuplicates

Reproduction

Analysis started2024-01-28 17:14:12.560576
Analysis finished2024-01-28 17:14:13.273922
Duration0.71 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

부서명
Text

Distinct58
Distinct (%)7.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.0 KiB
2024-01-29T02:14:13.412329image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length7
Median length4
Mean length4.2669323
Min length3

Characters and Unicode

Total characters3213
Distinct characters94
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

Unique1 ?
Unique (%)0.1%

Sample

1st row갈산1동
2nd row갈산1동
3rd row갈산1동
4th row갈산1동
5th row갈산1동
ValueCountFrequency (%)
산곡4동 44
 
5.8%
부평4동 33
 
4.4%
산곡2동 32
 
4.2%
부평5동 32
 
4.2%
십정1동 29
 
3.9%
부평3동 27
 
3.6%
부개1동 26
 
3.5%
삼산1동 26
 
3.5%
갈산1동 25
 
3.3%
세무1과 23
 
3.1%
Other values (48) 456
60.6%
2024-01-29T02:14:13.728729image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
동 456
 
14.2%
과 279
 
8.7%
산 196
 
6.1%
1 177
 
5.5%
부 170
 
5.3%
평 138
 
4.3%
2 132
 
4.1%
곡 114
 
3.5%
정 91
 
2.8%
4 77
 
2.4%
Other values (84) 1383
43.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2735
85.1%
Decimal Number 478
 
14.9%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 456
 
16.7%
과 279
 
10.2%
산 196
 
7.2%
부 170
 
6.2%
평 138
 
5.0%
곡 114
 
4.2%
정 91
 
3.3%
보 57
 
2.1%
십 47
 
1.7%
지 47
 
1.7%
Other values (78) 1140
41.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 177
37.0%
2 132
27.6%
4 77
16.1%
3 57
 
11.9%
5 32
 
6.7%
6 3
 
0.6%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2735
85.1%
Common 478
 
14.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 456
 
16.7%
과 279
 
10.2%
산 196
 
7.2%
부 170
 
6.2%
평 138
 
5.0%
곡 114
 
4.2%
정 91
 
3.3%
보 57
 
2.1%
십 47
 
1.7%
지 47
 
1.7%
Other values (78) 1140
41.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
1 177
37.0%
2 132
27.6%
4 77
16.1%
3 57
 
11.9%
5 32
 
6.7%
6 3
 
0.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2735
85.1%
ASCII 478
 
14.9%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 456
 
16.7%
과 279
 
10.2%
산 196
 
7.2%
부 170
 
6.2%
평 138
 
5.0%
곡 114
 
4.2%
정 91
 
3.3%
보 57
 
2.1%
십 47
 
1.7%
지 47
 
1.7%
Other values (78) 1140
41.7%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 177
37.0%
2 132
27.6%
4 77
16.1%
3 57
 
11.9%
5 32
 
6.7%
6 3
 
0.6%

업무분야
Categorical

Distinct50
Distinct (%)6.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.0 KiB
주민등록
105 
복지여성
84 
민방위
71 
자치행정
61 
기타복지지원
44 
Other values (45)
388 

Length

Max length6
Median length5
Mean length3.4462151
Min length2

Unique

Unique9 ?
Unique (%)1.2%

Sample

1st row노후복지지원
2nd row기타복지지원
3rd row민방위
4th row민방위
5th row민방위

Common Values

ValueCountFrequency (%)
주민등록 105
13.9%
복지여성 84
 
11.2%
민방위 71
 
9.4%
자치행정 61
 
8.1%
기타복지지원 44
 
5.8%
기타 43
 
5.7%
민원　 35
 
4.6%
세입 34
 
4.5%
환경 24
 
3.2%
행정 23
 
3.1%
Other values (40) 229
30.4%

Length

2024-01-29T02:14:13.876560image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
주민등록 105
13.9%
복지여성 84
 
11.2%
민방위 71
 
9.4%
자치행정 61
 
8.1%
기타복지지원 44
 
5.8%
기타 43
 
5.7%
민원 35
 
4.6%
세입 34
 
4.5%
환경 24
 
3.2%
행정 23
 
3.1%
Other values (40) 229
30.4%

개인정보파일의 명칭
Text

Distinct519
Distinct (%)68.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.0 KiB
2024-01-29T02:14:14.078424image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length28
Median length23
Mean length9.8247012
Min length4

Characters and Unicode

Total characters7398
Distinct characters316
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique433 ?
Unique (%)57.5%

Sample

1st row노인일자리대상자 명단
2nd row동지역사회보장협의체 위원 명단
3rd row민방위 동원 관리
4th row민방위 자원 관리
5th row민방위 훈련관리
ValueCountFrequency (%)
관리 74
 
6.1%
명단 38
 
3.1%
및 29
 
2.4%
장애인 24
 
2.0%
명부 21
 
1.7%
주민등록번호부여대장 14
 
1.2%
파일 12
 
1.0%
주민등록표 11
 
0.9%
인감변경대장 10
 
0.8%
인감증명발급대장 10
 
0.8%
Other values (625) 970
80.0%
2024-01-29T02:14:14.381889image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
460
 
6.2%
관 326
 
4.4%
리 322
 
4.4%
대 238
 
3.2%
장 223
 
3.0%
자 189
 
2.6%
민 182
 
2.5%
지 167
 
2.3%
부 161
 
2.2%
주 149
 
2.0%
Other values (306) 4981
67.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 6806
92.0%
Space Separator 460
 
6.2%
Connector Punctuation 43
 
0.6%
Other Punctuation 29
 
0.4%
Close Punctuation 22
 
0.3%
Open Punctuation 22
 
0.3%
Decimal Number 7
 
0.1%
Lowercase Letter 4
 
0.1%
Dash Punctuation 3
 
< 0.1%
Uppercase Letter 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
관 326
 
4.8%
리 322
 
4.7%
대 238
 
3.5%
장 223
 
3.3%
자 189
 
2.8%
민 182
 
2.7%
지 167
 
2.5%
부 161
 
2.4%
주 149
 
2.2%
명 149
 
2.2%
Other values (288) 4700
69.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 14
48.3%
/ 9
31.0%
· 5
 
17.2%
. 1
 
3.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 3
42.9%
0 2
28.6%
4 1
 
14.3%
1 1
 
14.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 2
50.0%
m 1
25.0%
o 1
25.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 1
50.0%
I 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
460
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 43
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 22
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 22
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 6806
92.0%
Common 586
 
7.9%
Latin 6
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
관 326
 
4.8%
리 322
 
4.7%
대 238
 
3.5%
장 223
 
3.3%
자 189
 
2.8%
민 182
 
2.7%
지 167
 
2.5%
부 161
 
2.4%
주 149
 
2.2%
명 149
 
2.2%
Other values (288) 4700
69.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
460
78.5%
_ 43
 
7.3%
) 22
 
3.8%
( 22
 
3.8%
, 14
 
2.4%
/ 9
 
1.5%
· 5
 
0.9%
2 3
 
0.5%
- 3
 
0.5%
0 2
 
0.3%
Other values (3) 3
 
0.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 2
33.3%
M 1
16.7%
m 1
16.7%
o 1
16.7%
I 1
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 6806
92.0%
ASCII 587
 
7.9%
None 5
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
460
78.4%
_ 43
 
7.3%
) 22
 
3.7%
( 22
 
3.7%
, 14
 
2.4%
/ 9
 
1.5%
2 3
 
0.5%
- 3
 
0.5%
0 2
 
0.3%
e 2
 
0.3%
Other values (7) 7
 
1.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
관 326
 
4.8%
리 322
 
4.7%
대 238
 
3.5%
장 223
 
3.3%
자 189
 
2.8%
민 182
 
2.7%
지 167
 
2.5%
부 161
 
2.4%
주 149
 
2.2%
명 149
 
2.2%
Other values (288) 4700
69.1%
None
ValueCountFrequency (%)
· 5
100.0%

개인정보파일의 운영 근거
Text

Distinct443
Distinct (%)58.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.0 KiB
2024-01-29T02:14:14.566820image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length235
Median length69
Mean length20.166003
Min length3

Characters and Unicode

Total characters15185
Distinct characters312
Distinct categories9 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique346 ?
Unique (%)45.9%

Sample

1st row노인복지법
2nd row인천광역시 부평구 지역사회복지협의체 운영조례
3rd row민방위 기본법
4th row민방위 기본법
5th row민방위교육법
ValueCountFrequency (%)
및 136
 
6.0%
관한 86
 
3.8%
조례 67
 
3.0%
주민등록법 58
 
2.6%
인천광역시부평구 54
 
2.4%
시행령 49
 
2.2%
민방위기본법 38
 
1.7%
설치 33
 
1.5%
시행규칙 31
 
1.4%
운영에 30
 
1.3%
Other values (733) 1666
74.1%
2024-01-29T02:14:14.864236image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1509
 
9.9%
법 739
 
4.9%
조 739
 
4.9%
제 644
 
4.2%
시 342
 
2.3%
인 298
 
2.0%
의 297
 
2.0%
1 295
 
1.9%
민 292
 
1.9%
지 278
 
1.8%
Other values (302) 9752
64.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 11740
77.3%
Space Separator 1509
 
9.9%
Decimal Number 1206
 
7.9%
Other Punctuation 271
 
1.8%
Close Punctuation 217
 
1.4%
Open Punctuation 217
 
1.4%
Math Symbol 18
 
0.1%
Dash Punctuation 6
 
< 0.1%
Other Number 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
법 739
 
6.3%
조 739
 
6.3%
제 644
 
5.5%
시 342
 
2.9%
인 298
 
2.5%
의 297
 
2.5%
민 292
 
2.5%
지 278
 
2.4%
등 271
 
2.3%
관 235
 
2.0%
Other values (273) 7605
64.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 295
24.5%
3 177
14.7%
2 160
13.3%
4 117
 
9.7%
5 84
 
7.0%
6 83
 
6.9%
7 79
 
6.6%
0 76
 
6.3%
9 74
 
6.1%
8 61
 
5.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 239
88.2%
· 17
 
6.3%
. 13
 
4.8%
: 1
 
0.4%
/ 1
 
0.4%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 205
94.5%
」 8
 
3.7%
』 2
 
0.9%
｣ 1
 
0.5%
] 1
 
0.5%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 205
94.5%
「 8
 
3.7%
『 2
 
0.9%
[ 1
 
0.5%
｢ 1
 
0.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1509
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 18
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 6
100.0%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
⑪ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 11740
77.3%
Common 3445
 
22.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
법 739
 
6.3%
조 739
 
6.3%
제 644
 
5.5%
시 342
 
2.9%
인 298
 
2.5%
의 297
 
2.5%
민 292
 
2.5%
지 278
 
2.4%
등 271
 
2.3%
관 235
 
2.0%
Other values (273) 7605
64.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
1509
43.8%
1 295
 
8.6%
, 239
 
6.9%
) 205
 
6.0%
( 205
 
6.0%
3 177
 
5.1%
2 160
 
4.6%
4 117
 
3.4%
5 84
 
2.4%
6 83
 
2.4%
Other values (19) 371
 
10.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 11732
77.3%
ASCII 3405
 
22.4%
None 39
 
0.3%
Compat Jamo 8
 
0.1%
Enclosed Alphanum 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1509
44.3%
1 295
 
8.7%
, 239
 
7.0%
) 205
 
6.0%
( 205
 
6.0%
3 177
 
5.2%
2 160
 
4.7%
4 117
 
3.4%
5 84
 
2.5%
6 83
 
2.4%
Other values (11) 331
 
9.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
법 739
 
6.3%
조 739
 
6.3%
제 644
 
5.5%
시 342
 
2.9%
인 298
 
2.5%
의 297
 
2.5%
민 292
 
2.5%
지 278
 
2.4%
등 271
 
2.3%
관 235
 
2.0%
Other values (272) 7597
64.8%
None
ValueCountFrequency (%)
· 17
43.6%
」 8
20.5%
「 8
20.5%
』 2
 
5.1%
『 2
 
5.1%
｢ 1
 
2.6%
｣ 1
 
2.6%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 8
100.0%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
⑪ 1
100.0%

개인정보파일의 운영 목적
Text

Distinct511
Distinct (%)67.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size6.0 KiB
2024-01-29T02:14:15.087273image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length97
Median length42
Mean length13.952191
Min length4

Characters and Unicode

Total characters10506
Distinct characters318
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

Unique416 ?
Unique (%)55.2%

Sample

1st row노인일자리 사업관리
2nd row지역사회보장협의체(위원회) 운영 및 관리
3rd row민방위대상자 동원 관리
4th row민방위대 자원관리 및 인력자원 관리
5th row민방위 훈련 대상자 관리
ValueCountFrequency (%)
관리 284
 
12.6%
및 157
 
7.0%
신상정보관리 78
 
3.5%
대상자 33
 
1.5%
신상정보 30
 
1.3%
위한 24
 
1.1%
운영 22
 
1.0%
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0.9%
제고 20
 
0.9%
장애인 17
 
0.8%
Other values (839) 1573
69.7%
2024-01-29T02:14:15.412220image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1509
 
14.4%
관 665
 
6.3%
리 637
 
6.1%
자 348
 
3.3%
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2.6%
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2.5%
보 227
 
2.2%
지 217
 
2.1%
대 214
 
2.0%
민 207
 
2.0%
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Most occurring categories

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14.4%
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0.2%
Open Punctuation 25
 
0.2%
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0.1%
Dash Punctuation 1
 
< 0.1%
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< 0.1%
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< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
관 665
 
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리 637
 
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자 348
 
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상 278
 
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대 214
 
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· 4
 
5.6%
. 4
 
5.6%
' 1
 
1.4%
: 1
 
1.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
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37.5%
2 2
25.0%
0 2
25.0%
1 1
 
12.5%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 24
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」 2
 
7.7%
Open Punctuation
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( 24
96.0%
「 1
 
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Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1509
100.0%
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- 1
100.0%
Lowercase Letter
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100.0%
Modifier Symbol
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` 1
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Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
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Latin 1
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
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관 665
 
7.5%
리 637
 
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자 348
 
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정 265
 
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보 227
 
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지 217
 
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대 214
 
2.4%
민 207
 
2.3%
신 204
 
2.3%
Other values (291) 5601
63.2%
Common
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1509
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, 62
 
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1.5%
( 24
 
1.5%
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」 2
 
0.1%
0 2
 
0.1%
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Latin
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e 1
100.0%

Most occurring blocks

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0.1%

Most frequent character per block

ASCII
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1509
92.2%
, 62
 
3.8%
) 24
 
1.5%
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1.5%
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0 2
 
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- 1
 
0.1%
e 1
 
0.1%
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Hangul
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관 665
 
7.5%
리 637
 
7.2%
자 348
 
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상 278
 
3.1%
정 265
 
3.0%
보 227
 
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지 217
 
2.4%
대 214
 
2.4%
민 207
 
2.3%
신 204
 
2.3%
Other values (291) 5601
63.2%
None
ValueCountFrequency (%)
· 4
57.1%
」 2
28.6%
「 1
 
14.3%

Correlations

2024-01-29T02:14:15.487108image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
부서명업무분야
부서명1.0000.977
업무분야0.9771.000

Missing values

2024-01-29T02:14:13.169315image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-01-29T02:14:13.239180image/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

부서명업무분야개인정보파일의 명칭개인정보파일의 운영 근거개인정보파일의 운영 목적
0갈산1동노후복지지원노인일자리대상자 명단노인복지법노인일자리 사업관리
1갈산1동기타복지지원동지역사회보장협의체 위원 명단인천광역시 부평구 지역사회복지협의체 운영조례지역사회보장협의체(위원회) 운영 및 관리
2갈산1동민방위민방위 동원 관리민방위 기본법민방위대상자 동원 관리
3갈산1동민방위민방위 자원 관리민방위 기본법민방위대 자원관리 및 인력자원 관리
4갈산1동민방위민방위 훈련관리민방위교육법민방위 훈련 대상자 관리
5갈산1동복지여성바우처신청관리사회서비스 이용 및 이용권관리에과한 법률바우처대상자 관리
6갈산1동자치행정새마을부녀회명부정보주체동의단체원 현황관리
7갈산1동기타복지지원수급자쓰레기봉투 지급 명부국민기초생활보장법수급자쓰레기봉투 지급 관리
8갈산1동복지여성아동급식관리아동복지법아동급식대상자 관리
9갈산1동의료지원의료급여증관리대장의료급여법의료급여대상자 급여내역관리
부서명업무분야개인정보파일의 명칭개인정보파일의 운영 근거개인정보파일의 운영 목적
743환경보전과환경소음진동배출시설 관리소음진동관리법 제8조신고현황 관리, 지도점검
744환경보전과환경수렵면허관리야생생물보호및관리에관한법률시행규칙제52조1항,서식49수렵면허신청서야생생물 보호 및 관리에 관한 법률에 의한 수렵면허 관리
745환경보전과환경시설물 환경개선부담금관리환경개선비용부담법제9조시설물 환경개선부담금 부과 및 징수
746환경보전과환경신고포상금 관리인천광역시 부평구 환경오염행위 신고포상금 지급 조례신고자 포상 및 현황 파악
747환경보전과환경유해야생동물포획신고관리야생동·식물보호법시행규칙(제30조제1항[별지32])유해야생동물포획 신청 및 허가자 정보관리
748환경보전과환경자동차 환경개선부담금관리환경개선비용부담법제9조자동차 환경개선부담금 부과 및 징수
749환경보전과환경저수조청소업 관리수도법 제34조저수조청소업 관리
750환경보전과환경특정토양오염관리대상시설관리토양환경보전법 제12조신고현황관리, 지도점검
751환경보전과환경폐수배출시설관리물환경보전법 제33조신고현황관리, 지도점검
752환경보전과환경휘발성유기화합물질배출시설관리대기환경보전법 제44조신고현황 관리, 지도점검

Duplicate rows

Most frequently occurring

부서명업무분야개인정보파일의 명칭개인정보파일의 운영 근거개인정보파일의 운영 목적# duplicates
0노인장애인과기타복지지원장애인재활보조기구 교부관리장애인 복지법 제66조, 장애인 복지사업안내장애인복지대상자 신상정보관리2