Overview

Dataset statistics

Number of variables39
Number of observations9854
Missing cells102868
Missing cells (%)26.8%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory3.1 MiB
Average record size in memory328.0 B

Variable types

Categorical10
Numeric10
Text15
Unsupported2
Boolean1
DateTime1

Dataset

Description회계년도,제안번호,부서코드,자치단체코드,주관부서여부,사업이름,사업위치_구,사업위치_상세,참여구분,분과코드,사업내용,제안취지,사업개요,소요예산,사업시작일,사업종료일,법률지원적합여부,법률지원기준,분과심사해당여부,분과위심사기준,사업성평가,검토결과코드,진행상태,검토자id,검토자전화번호,검토자팀명,최종검토일자,최종검토시간,위치도파일id,현장사진파일id,기타파일id,결과코드,조회수,사업내용2,사업성평가2,맵주소,좌표값1,좌표값2,조회수
Author서울특별시
URLhttps://data.seoul.go.kr/dataList/OA-15715/S/1/datasetView.do

Alerts

조회수 has constant value ""Constant
진행상태 is highly imbalanced (58.0%)Imbalance
사업성평가2 is highly imbalanced (98.3%)Imbalance
사업위치_상세 has 528 (5.4%) missing valuesMissing
분과코드 has 1341 (13.6%) missing valuesMissing
사업내용 has 1310 (13.3%) missing valuesMissing
제안취지 has 9854 (100.0%) missing valuesMissing
사업개요 has 9854 (100.0%) missing valuesMissing
사업시작일 has 1099 (11.2%) missing valuesMissing
사업종료일 has 1108 (11.2%) missing valuesMissing
법률지원적합여부 has 1407 (14.3%) missing valuesMissing
법률지원기준 has 5290 (53.7%) missing valuesMissing
분과위심사기준 has 8034 (81.5%) missing valuesMissing
사업성평가 has 1489 (15.1%) missing valuesMissing
검토자id has 1619 (16.4%) missing valuesMissing
검토자전화번호 has 1834 (18.6%) missing valuesMissing
검토자팀명 has 1370 (13.9%) missing valuesMissing
위치도파일id has 8188 (83.1%) missing valuesMissing
현장사진파일id has 8799 (89.3%) missing valuesMissing
기타파일id has 9619 (97.6%) missing valuesMissing
사업내용2 has 9794 (99.4%) missing valuesMissing
맵주소 has 3612 (36.7%) missing valuesMissing
좌표값1 has 8343 (84.7%) missing valuesMissing
좌표값2 has 8343 (84.7%) missing valuesMissing
소요예산 is highly skewed (γ1 = 91.62260237)Skewed
제안취지 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported
사업개요 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported
소요예산 has 362 (3.7%) zerosZeros
조회수.1 has 8401 (85.3%) zerosZeros

Reproduction

Analysis started2024-05-10 22:17:08.948941
Analysis finished2024-05-10 22:17:21.372365
Duration12.42 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

회계년도
Categorical

Distinct3
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size77.1 KiB
2016
3824 
2015
3612 
2014
2418 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2016
2nd row2016
3rd row2016
4th row2016
5th row2016

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2016 3824
38.8%
2015 3612
36.7%
2014 2418
24.5%

Length

2024-05-10T22:17:21.707551image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-10T22:17:22.018189image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2016 3824
38.8%
2015 3612
36.7%
2014 2418
24.5%

제안번호
Real number (ℝ)

Distinct4252
Distinct (%)43.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1823.5569
Minimum1
Maximum4297
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size86.7 KiB
2024-05-10T22:17:22.495566image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile176
Q1825.25
median1610
Q32791
95-th percentile3893.35
Maximum4297
Range4296
Interquartile range (IQR)1965.75

Descriptive statistics

Standard deviation1184.5155
Coefficient of variation (CV)0.64956322
Kurtosis-1.0194089
Mean1823.5569
Median Absolute Deviation (MAD)931
Skewness0.36070197
Sum17969330
Variance1403077
MonotonicityNot monotonic
2024-05-10T22:17:22.942114image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
45 5
 
0.1%
959 5
 
0.1%
994 5
 
0.1%
1001 5
 
0.1%
1470 5
 
0.1%
38 5
 
0.1%
898 5
 
0.1%
1702 5
 
0.1%
703 5
 
0.1%
1642 5
 
0.1%
Other values (4242) 9804
99.5%
ValueCountFrequency (%)
1 1
< 0.1%
2 1
< 0.1%
3 1
< 0.1%
4 1
< 0.1%
5 1
< 0.1%
6 1
< 0.1%
7 1
< 0.1%
8 1
< 0.1%
9 1
< 0.1%
10 1
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
4297 1
< 0.1%
4296 1
< 0.1%
4295 1
< 0.1%
4294 1
< 0.1%
4293 1
< 0.1%
4292 1
< 0.1%
4291 1
< 0.1%
4290 1
< 0.1%
4281 1
< 0.1%
4280 1
< 0.1%

부서코드
Real number (ℝ)

Distinct319
Distinct (%)3.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2329397.8
Minimum1003002
Maximum5500077
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size86.7 KiB
2024-05-10T22:17:23.410802image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1003002
5-th percentile1019030
Q11049010
median1081014
Q34000012
95-th percentile5300013
Maximum5500077
Range4497075
Interquartile range (IQR)2951002

Descriptive statistics

Standard deviation1685780.8
Coefficient of variation (CV)0.72369812
Kurtosis-1.2677735
Mean2329397.8
Median Absolute Deviation (MAD)43994
Skewness0.70439936
Sum2.2953886 × 1010
Variance2.841857 × 1012
MonotonicityNot monotonic
2024-05-10T22:17:24.120201image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1037020 302
 
3.1%
1070030 279
 
2.8%
1049031 270
 
2.7%
1019010 220
 
2.2%
1070010 218
 
2.2%
4300008 203
 
2.1%
1090005 199
 
2.0%
3500014 189
 
1.9%
1081014 187
 
1.9%
5500014 186
 
1.9%
Other values (309) 7601
77.1%
ValueCountFrequency (%)
1003002 1
 
< 0.1%
1003004 1
 
< 0.1%
1003005 2
 
< 0.1%
1005002 24
 
0.2%
1010010 7
 
0.1%
1016070 1
 
< 0.1%
1016080 2
 
< 0.1%
1016100 62
 
0.6%
1016110 43
 
0.4%
1019010 220
2.2%
ValueCountFrequency (%)
5500077 1
 
< 0.1%
5500071 5
 
0.1%
5500042 1
 
< 0.1%
5500041 1
 
< 0.1%
5500037 4
 
< 0.1%
5500035 1
 
< 0.1%
5500024 2
 
< 0.1%
5500014 186
1.9%
5500008 2
 
< 0.1%
5500007 1
 
< 0.1%

자치단체코드
Real number (ℝ)

Distinct26
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean4980159.3
Minimum3000000
Maximum6110000
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size86.7 KiB
2024-05-10T22:17:24.504076image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum3000000
5-th percentile3040000
Q13180000
median6110000
Q36110000
95-th percentile6110000
Maximum6110000
Range3110000
Interquartile range (IQR)2930000

Descriptive statistics

Standard deviation1446294.6
Coefficient of variation (CV)0.29041131
Kurtosis-1.7453836
Mean4980159.3
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness-0.5008557
Sum4.907449 × 1010
Variance2.091768 × 1012
MonotonicityNot monotonic
2024-05-10T22:17:24.876951image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=26)
ValueCountFrequency (%)
6110000 6117
62.1%
3200000 337
 
3.4%
3240000 293
 
3.0%
3040000 229
 
2.3%
3190000 224
 
2.3%
3120000 223
 
2.3%
3050000 194
 
2.0%
3070000 166
 
1.7%
3090000 157
 
1.6%
3210000 147
 
1.5%
Other values (16) 1767
 
17.9%
ValueCountFrequency (%)
3000000 135
1.4%
3010000 60
 
0.6%
3020000 68
 
0.7%
3030000 123
1.2%
3040000 229
2.3%
3050000 194
2.0%
3060000 106
1.1%
3070000 166
1.7%
3080000 98
1.0%
3090000 157
1.6%
ValueCountFrequency (%)
6110000 6117
62.1%
3240000 293
 
3.0%
3230000 126
 
1.3%
3220000 122
 
1.2%
3210000 147
 
1.5%
3200000 337
 
3.4%
3190000 224
 
2.3%
3180000 106
 
1.1%
3170000 128
 
1.3%
3160000 99
 
1.0%
Distinct3
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size77.1 KiB
Y
6098 
N
3736 
O
 
20

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Y 6098
61.9%
N 3736
37.9%
O 20
 
0.2%

Length

2024-05-10T22:17:25.251550image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-10T22:17:25.583601image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
y 6098
61.9%
n 3736
37.9%
o 20
 
0.2%
Distinct6329
Distinct (%)64.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size77.1 KiB
2024-05-10T22:17:26.173929image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length85
Median length67
Mean length19.752892
Min length2

Characters and Unicode

Total characters194645
Distinct characters1201
Distinct categories16 ?
Distinct scripts5 ?
Distinct blocks10 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique5443 ?
Unique (%)55.2%

Sample

1st row녹사평대로40나길 주변 보행환경 개선
2nd row이촌종합시장 개방화장실 개선
3rd row용산문화원 주민 공연장 환경개선
4th row안전하고 행복한 마을만들기(cctv설치)
5th row아이가 즐거우면 ? 모두가 웃는다
ValueCountFrequency (%)
1312
 
2.8%
설치 977
 
2.1%
정비 574
 
1.2%
조성 548
 
1.2%
위한 521
 
1.1%
개선 498
 
1.1%
운영 469
 
1.0%
지원 394
 
0.8%
사업 384
 
0.8%
주세요 358
 
0.8%
Other values (13459) 40856
87.1%
2024-05-10T22:17:27.277467image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
37678
 
19.4%
3025
 
1.6%
2445
 
1.3%
2282
 
1.2%
2242
 
1.2%
2057
 
1.1%
2046
 
1.1%
1947
 
1.0%
1921
 
1.0%
1860
 
1.0%
Other values (1191) 137142
70.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 146316
75.2%
Space Separator 37685
 
19.4%
Other Punctuation 3606
 
1.9%
Uppercase Letter 1690
 
0.9%
Lowercase Letter 1318
 
0.7%
Decimal Number 938
 
0.5%
Close Punctuation 871
 
0.4%
Open Punctuation 867
 
0.4%
Math Symbol 491
 
0.3%
Initial Punctuation 283
 
0.1%
Other values (6) 580
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
3025
 
2.1%
2445
 
1.7%
2282
 
1.6%
2242
 
1.5%
2057
 
1.4%
2046
 
1.4%
1947
 
1.3%
1921
 
1.3%
1860
 
1.3%
1840
 
1.3%
Other values (1083) 124651
85.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 476
28.2%
T 248
14.7%
V 215
12.7%
D 100
 
5.9%
E 94
 
5.6%
O 82
 
4.9%
L 67
 
4.0%
S 61
 
3.6%
I 36
 
2.1%
G 35
 
2.1%
Other values (16) 276
16.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 134
 
10.2%
c 121
 
9.2%
o 118
 
9.0%
i 100
 
7.6%
a 94
 
7.1%
n 90
 
6.8%
r 89
 
6.8%
l 88
 
6.7%
t 72
 
5.5%
g 61
 
4.6%
Other values (16) 351
26.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
! 1387
38.5%
, 940
26.1%
. 447
 
12.4%
? 378
 
10.5%
' 342
 
9.5%
: 32
 
0.9%
/ 22
 
0.6%
17
 
0.5%
& 14
 
0.4%
10
 
0.3%
Other values (7) 17
 
0.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 212
22.6%
2 174
18.6%
0 150
16.0%
3 89
9.5%
5 70
 
7.5%
4 58
 
6.2%
6 53
 
5.7%
9 52
 
5.5%
8 41
 
4.4%
7 39
 
4.2%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 418
85.1%
+ 37
 
7.5%
> 15
 
3.1%
< 13
 
2.6%
3
 
0.6%
= 3
 
0.6%
1
 
0.2%
1
 
0.2%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 792
90.9%
37
 
4.2%
30
 
3.4%
] 12
 
1.4%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 789
91.0%
37
 
4.3%
29
 
3.3%
[ 12
 
1.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
37678
> 99.9%
  7
 
< 0.1%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
162
57.2%
121
42.8%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
160
56.9%
121
43.1%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
1
50.0%
1
50.0%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
1
50.0%
1
50.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 282
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
^ 8
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 5
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 146186
75.1%
Common 45321
 
23.3%
Latin 3007
 
1.5%
Han 130
 
0.1%
Greek 1
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
3025
 
2.1%
2445
 
1.7%
2282
 
1.6%
2242
 
1.5%
2057
 
1.4%
2046
 
1.4%
1947
 
1.3%
1921
 
1.3%
1860
 
1.3%
1840
 
1.3%
Other values (1012) 124521
85.2%
Han
ValueCountFrequency (%)
8
 
6.2%
6
 
4.6%
4
 
3.1%
4
 
3.1%
4
 
3.1%
4
 
3.1%
4
 
3.1%
3
 
2.3%
3
 
2.3%
3
 
2.3%
Other values (61) 87
66.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
37678
83.1%
! 1387
 
3.1%
, 940
 
2.1%
) 792
 
1.7%
( 789
 
1.7%
. 447
 
1.0%
~ 418
 
0.9%
? 378
 
0.8%
' 342
 
0.8%
- 282
 
0.6%
Other values (46) 1868
 
4.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 476
 
15.8%
T 248
 
8.2%
V 215
 
7.1%
e 134
 
4.5%
c 121
 
4.0%
o 118
 
3.9%
D 100
 
3.3%
i 100
 
3.3%
a 94
 
3.1%
E 94
 
3.1%
Other values (41) 1307
43.5%
Greek
ValueCountFrequency (%)
α 1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 146175
75.1%
ASCII 47580
 
24.4%
Punctuation 581
 
0.3%
None 159
 
0.1%
CJK 124
 
0.1%
Compat Jamo 11
 
< 0.1%
CJK Compat Ideographs 6
 
< 0.1%
Arrows 5
 
< 0.1%
Misc Symbols 2
 
< 0.1%
Enclosed Alphanum 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
37678
79.2%
! 1387
 
2.9%
, 940
 
2.0%
) 792
 
1.7%
( 789
 
1.7%
C 476
 
1.0%
. 447
 
0.9%
~ 418
 
0.9%
? 378
 
0.8%
' 342
 
0.7%
Other values (76) 3933
 
8.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
3025
 
2.1%
2445
 
1.7%
2282
 
1.6%
2242
 
1.5%
2057
 
1.4%
2046
 
1.4%
1947
 
1.3%
1921
 
1.3%
1860
 
1.3%
1840
 
1.3%
Other values (1006) 124510
85.2%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
162
27.9%
160
27.5%
121
20.8%
121
20.8%
10
 
1.7%
6
 
1.0%
1
 
0.2%
None
ValueCountFrequency (%)
37
23.3%
37
23.3%
30
18.9%
29
18.2%
17
10.7%
  7
 
4.4%
¡ 1
 
0.6%
α 1
 
0.6%
CJK
ValueCountFrequency (%)
8
 
6.5%
6
 
4.8%
4
 
3.2%
4
 
3.2%
4
 
3.2%
4
 
3.2%
4
 
3.2%
3
 
2.4%
3
 
2.4%
3
 
2.4%
Other values (58) 81
65.3%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
4
36.4%
2
18.2%
2
18.2%
1
 
9.1%
1
 
9.1%
1
 
9.1%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
3
60.0%
1
 
20.0%
1
 
20.0%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
2
33.3%
2
33.3%
2
33.3%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
1
50.0%
1
50.0%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
1
50.0%
1
50.0%

사업위치_구
Categorical

Distinct28
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size77.1 KiB
서울특별시
985 
관악구
 
573
서대문구
 
521
동작구
 
483
강동구
 
476
Other values (23)
6816 

Length

Max length5
Median length3
Mean length3.3140857
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
서울특별시 985
 
10.0%
관악구 573
 
5.8%
서대문구 521
 
5.3%
동작구 483
 
4.9%
강동구 476
 
4.8%
동대문구 413
 
4.2%
광진구 403
 
4.1%
마포구 368
 
3.7%
강서구 365
 
3.7%
성북구 357
 
3.6%
Other values (18) 4910
49.8%

Length

2024-05-10T22:17:27.703316image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 985
 
10.0%
관악구 573
 
5.8%
서대문구 521
 
5.3%
동작구 483
 
4.9%
강동구 476
 
4.8%
동대문구 413
 
4.2%
광진구 403
 
4.1%
마포구 368
 
3.7%
강서구 365
 
3.7%
성북구 357
 
3.6%
Other values (18) 4910
49.8%

사업위치_상세
Text

MISSING 

Distinct7307
Distinct (%)78.4%
Missing528
Missing (%)5.4%
Memory size77.1 KiB
2024-05-10T22:17:28.366887image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length550
Median length173
Mean length19.945958
Min length1

Characters and Unicode

Total characters186016
Distinct characters775
Distinct categories17 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks11 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique6262 ?
Unique (%)67.1%

Sample

1st row녹사평대로40나길 38-2 ? 녹사평대로40다길 27
2nd row이촌로77길 19
3rd row효창원로 8길 28 용산문화원
4th row원효로66, 산호아파트 후문 버스정류장 길외 3개소
5th row장문로 95 보광동 자치회관 4층
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 1953
 
5.0%
1043
 
2.7%
관내 804
 
2.1%
일대 691
 
1.8%
주소 565
 
1.4%
서울시 534
 
1.4%
476
 
1.2%
342
 
0.9%
강동구 309
 
0.8%
서대문구 308
 
0.8%
Other values (11182) 32055
82.0%
2024-05-10T22:17:29.478800image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
33723
 
18.1%
7682
 
4.1%
6202
 
3.3%
1 5711
 
3.1%
5334
 
2.9%
4315
 
2.3%
2 4095
 
2.2%
3 3163
 
1.7%
3060
 
1.6%
2934
 
1.6%
Other values (765) 109797
59.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 113393
61.0%
Space Separator 33731
 
18.1%
Decimal Number 27194
 
14.6%
Open Punctuation 2661
 
1.4%
Close Punctuation 2655
 
1.4%
Dash Punctuation 2574
 
1.4%
Other Punctuation 2322
 
1.2%
Math Symbol 996
 
0.5%
Uppercase Letter 213
 
0.1%
Other Symbol 119
 
0.1%
Other values (7) 158
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
7682
 
6.8%
6202
 
5.5%
5334
 
4.7%
4315
 
3.8%
3060
 
2.7%
2934
 
2.6%
2909
 
2.6%
2671
 
2.4%
2023
 
1.8%
2019
 
1.8%
Other values (662) 74244
65.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 38
17.8%
T 26
12.2%
M 24
11.3%
K 18
8.5%
A 16
7.5%
D 16
7.5%
S 15
 
7.0%
I 10
 
4.7%
V 9
 
4.2%
B 7
 
3.3%
Other values (14) 34
16.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
m 65
58.0%
k 21
 
18.8%
s 4
 
3.6%
a 3
 
2.7%
e 3
 
2.7%
t 3
 
2.7%
c 2
 
1.8%
w 2
 
1.8%
o 2
 
1.8%
r 1
 
0.9%
Other values (6) 6
 
5.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1457
62.7%
: 376
 
16.2%
. 206
 
8.9%
? 134
 
5.8%
41
 
1.8%
/ 40
 
1.7%
15
 
0.6%
' 13
 
0.6%
8
 
0.3%
! 7
 
0.3%
Other values (5) 25
 
1.1%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 948
95.2%
> 22
 
2.2%
= 6
 
0.6%
+ 5
 
0.5%
< 4
 
0.4%
4
 
0.4%
3
 
0.3%
1
 
0.1%
| 1
 
0.1%
1
 
0.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 5711
21.0%
2 4095
15.1%
3 3163
11.6%
4 2627
9.7%
5 2526
9.3%
6 2123
 
7.8%
7 1879
 
6.9%
0 1866
 
6.9%
8 1696
 
6.2%
9 1508
 
5.5%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
7
29.2%
7
29.2%
5
20.8%
4
16.7%
1
 
4.2%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2649
99.5%
[ 8
 
0.3%
3
 
0.1%
1
 
< 0.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2644
99.6%
] 7
 
0.3%
3
 
0.1%
1
 
< 0.1%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
108
90.8%
10
 
8.4%
1
 
0.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
33723
> 99.9%
  8
 
< 0.1%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
7
70.0%
3
30.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
5
62.5%
3
37.5%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 1
50.0%
^ 1
50.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2574
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 1
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 113384
61.0%
Common 72298
38.9%
Latin 325
 
0.2%
Han 9
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
7682
 
6.8%
6202
 
5.5%
5334
 
4.7%
4315
 
3.8%
3060
 
2.7%
2934
 
2.6%
2909
 
2.6%
2671
 
2.4%
2023
 
1.8%
2019
 
1.8%
Other values (655) 74235
65.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
33723
46.6%
1 5711
 
7.9%
2 4095
 
5.7%
3 3163
 
4.4%
( 2649
 
3.7%
) 2644
 
3.7%
4 2627
 
3.6%
- 2574
 
3.6%
5 2526
 
3.5%
6 2123
 
2.9%
Other values (53) 10463
 
14.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
m 65
20.0%
C 38
11.7%
T 26
 
8.0%
M 24
 
7.4%
k 21
 
6.5%
K 18
 
5.5%
A 16
 
4.9%
D 16
 
4.9%
S 15
 
4.6%
I 10
 
3.1%
Other values (30) 76
23.4%
Han
ValueCountFrequency (%)
3
33.3%
1
 
11.1%
1
 
11.1%
1
 
11.1%
1
 
11.1%
1
 
11.1%
1
 
11.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 113377
61.0%
ASCII 72366
38.9%
Geometric Shapes 108
 
0.1%
None 78
 
< 0.1%
Punctuation 26
 
< 0.1%
Enclosed Alphanum 24
 
< 0.1%
CJK Compat 11
 
< 0.1%
Arrows 9
 
< 0.1%
CJK 9
 
< 0.1%
Compat Jamo 7
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
33723
46.6%
1 5711
 
7.9%
2 4095
 
5.7%
3 3163
 
4.4%
( 2649
 
3.7%
) 2644
 
3.7%
4 2627
 
3.6%
- 2574
 
3.6%
5 2526
 
3.5%
6 2123
 
2.9%
Other values (67) 10531
 
14.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
7682
 
6.8%
6202
 
5.5%
5334
 
4.7%
4315
 
3.8%
3060
 
2.7%
2934
 
2.6%
2909
 
2.6%
2671
 
2.4%
2023
 
1.8%
2019
 
1.8%
Other values (651) 74228
65.5%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
108
100.0%
None
ValueCountFrequency (%)
41
52.6%
15
 
19.2%
  8
 
10.3%
6
 
7.7%
3
 
3.8%
3
 
3.8%
1
 
1.3%
1
 
1.3%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
10
90.9%
1
 
9.1%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
8
30.8%
7
26.9%
5
19.2%
3
 
11.5%
3
 
11.5%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
7
29.2%
7
29.2%
5
20.8%
4
16.7%
1
 
4.2%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
4
44.4%
3
33.3%
1
 
11.1%
1
 
11.1%
CJK
ValueCountFrequency (%)
3
33.3%
1
 
11.1%
1
 
11.1%
1
 
11.1%
1
 
11.1%
1
 
11.1%
1
 
11.1%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
2
28.6%
2
28.6%
2
28.6%
1
14.3%
Math Operators
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

참여구분
Categorical

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size77.1 KiB
D
6766 
L
3088 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
D 6766
68.7%
L 3088
31.3%

Length

2024-05-10T22:17:29.803023image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-10T22:17:30.073769image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
d 6766
68.7%
l 3088
31.3%

분과코드
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct10
Distinct (%)0.1%
Missing1341
Missing (%)13.6%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean477.55198
Minimum0
Maximum900
Zeros2
Zeros (%)< 0.1%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size86.7 KiB
2024-05-10T22:17:30.293817image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile100
Q1300
median500
Q3700
95-th percentile800
Maximum900
Range900
Interquartile range (IQR)400

Descriptive statistics

Standard deviation220.47459
Coefficient of variation (CV)0.46167663
Kurtosis-1.0560016
Mean477.55198
Median Absolute Deviation (MAD)200
Skewness-0.043446449
Sum4065400
Variance48609.044
MonotonicityNot monotonic
2024-05-10T22:17:30.552601image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=10)
ValueCountFrequency (%)
400 1312
13.3%
700 1283
13.0%
300 1171
11.9%
500 1153
11.7%
600 973
9.9%
800 962
9.8%
200 788
8.0%
100 723
7.3%
900 146
 
1.5%
0 2
 
< 0.1%
(Missing) 1341
13.6%
ValueCountFrequency (%)
0 2
 
< 0.1%
100 723
7.3%
200 788
8.0%
300 1171
11.9%
400 1312
13.3%
500 1153
11.7%
600 973
9.9%
700 1283
13.0%
800 962
9.8%
900 146
 
1.5%
ValueCountFrequency (%)
900 146
 
1.5%
800 962
9.8%
700 1283
13.0%
600 973
9.9%
500 1153
11.7%
400 1312
13.3%
300 1171
11.9%
200 788
8.0%
100 723
7.3%
0 2
 
< 0.1%

사업내용
Text

MISSING 

Distinct7987
Distinct (%)93.5%
Missing1310
Missing (%)13.3%
Memory size77.1 KiB
2024-05-10T22:17:31.263148image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length1024
Median length719
Mean length262.08942
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Characters and Unicode

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Distinct characters1685
Distinct categories19 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks16 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique7448 ?
Unique (%)87.2%

Sample

1st row○ 사업기간 : 2017.4.1.~11.30.(8개월)○ 사업장소 : 3개소(혜화역1번 출구, 2번 출구, 동숭동 비어할레 옆)○ 사업내용 : 대학로 공연(장)안내, 호객행위 근절 캠페인, 홍보물 배부○ 참여인원 : 9명 참여 (3개소, 3인 1조 편성)○ 활동방법 - 근무조 : 3인 1조 (순찰2, 홍보1) - 근무시간 : 13:30~19:30(6시간)○ 소요예산 : 96,426천원 (인건비 86,426, 사무관리비10,000) - 인건비 : 7,145원×6시간×28일×8개월×3인×3조=86,425,920원 - 사무관리비 : 10,000천원 (홍보물제작 및 물품구입)
2nd row계단이 노후되고 안전휀스가 없어 안전사고 발생의 위험이 있고, 계단의 폭이 높아 보행자의 낙상사고가 발생되었던 지역으로 조속히 정비가 필요함
3rd row계단을 설치한지가 오래되어 균열 및 부식이 있으며 계단이 급경사로 노약자나 어린이의 통행이 불편한 지역입니다. 큰사고를 예방하는 차원에서 계단을 개보수하여 급경사를 완화하고 안전한 손잡이를 보강하여 지역주민들이 편안하고 안전한 계단을 이용할 수 있도록 제안드립니다.
4th row계단이 노후하여 사람들이 지나다니기 불편하여 계단 보수 제안 - 안전손잡이 보수
5th row1. 사 업 명 :소규모 야외 상설 무대 설치 2. 장 소 : 지봉골공원 내 3. 사업내용 1) 도심속 거리예술 공연장 설치로 주민화합의 장 마련 - 돗자리음악회 및 문화예술 공연(6회이상) 2) 문화예술단체(동아리)등 연습공간 제공(연중) 3) 기타 주민들이 쉴 수 있는 공간 활용 4. 예산내역 : 6,000천원
ValueCountFrequency (%)
41631
 
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2024-05-10T22:17:32.379051image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

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Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
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Other Letter
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14754
 
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14419
 
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Other values (1471) 1088645
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Other Symbol
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Uppercase Letter
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M 336
 
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Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 34294
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: 19794
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17.5%
? 4285
 
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* 1997
 
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/ 1491
 
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' 693
 
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! 362
 
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Math Symbol
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Other Number
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20
 
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² 15
 
2.2%
8
 
1.2%
8
 
1.2%
6
 
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Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
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1.9%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 12714
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210
 
1.6%
] 182
 
1.4%
120
 
0.9%
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6
 
< 0.1%
} 5
 
< 0.1%
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Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
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118
 
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0.4%
10
 
0.1%
5
 
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< 0.1%
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Letter Number
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2
 
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5.9%
1
 
5.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
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  16
 
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Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
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30.8%
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ValueCountFrequency (%)
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303
32.7%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
^ 9
81.8%
` 2
 
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Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
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100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
99
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 68
100.0%
Currency Symbol
ValueCountFrequency (%)
12
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
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Latin 15622
 
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Most frequent character per script

Hangul
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1.7%
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1.5%
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1.5%
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1.4%
17489
 
1.4%
16481
 
1.3%
14754
 
1.2%
14419
 
1.1%
Other values (1348) 1088405
85.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
681768
72.0%
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4.7%
, 34294
 
3.6%
- 20821
 
2.2%
: 19794
 
2.1%
1 18272
 
1.9%
. 14057
 
1.5%
2 13598
 
1.4%
) 12714
 
1.3%
( 11697
 
1.2%
Other values (135) 74856
 
7.9%
Han
ValueCountFrequency (%)
11
 
4.5%
7
 
2.9%
6
 
2.5%
6
 
2.5%
6
 
2.5%
6
 
2.5%
6
 
2.5%
5
 
2.1%
5
 
2.1%
4
 
1.7%
Other values (114) 180
74.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
m 2932
18.8%
C 1252
 
8.0%
L 1027
 
6.6%
D 885
 
5.7%
T 727
 
4.7%
E 656
 
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V 534
 
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a 423
 
2.7%
B 416
 
2.7%
x 410
 
2.6%
Other values (48) 6360
40.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1276033
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ASCII 939491
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Geometric Shapes 12518
 
0.6%
None 4999
 
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Punctuation 2362
 
0.1%
Compat Jamo 1135
 
0.1%
CJK Compat 1066
 
< 0.1%
Enclosed Alphanum 674
 
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< 0.1%
Misc Symbols 247
 
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< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
681768
72.6%
0 44387
 
4.7%
, 34294
 
3.7%
- 20821
 
2.2%
: 19794
 
2.1%
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1.9%
. 14057
 
1.5%
2 13598
 
1.4%
) 12714
 
1.4%
( 11697
 
1.2%
Other values (83) 68089
 
7.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
26018
 
2.0%
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1.7%
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1.5%
18785
 
1.5%
18330
 
1.4%
17489
 
1.4%
16481
 
1.3%
14754
 
1.2%
14419
 
1.1%
Other values (1332) 1087268
85.2%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
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7.2%
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0.3%
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9
 
0.1%
Other values (4) 29
 
0.2%
None
ValueCountFrequency (%)
1942
38.8%
× 1811
36.2%
268
 
5.4%
210
 
4.2%
209
 
4.2%
120
 
2.4%
118
 
2.4%
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1.1%
53
 
1.1%
50
 
1.0%
Other values (23) 164
 
3.3%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
964
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2.7%
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1.4%
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3
 
0.3%
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Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
767
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14.6%
163
 
14.4%
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0.7%
7
 
0.6%
6
 
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4
 
0.4%
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0.3%
3
 
0.3%
2
 
0.2%
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0.5%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
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625
26.5%
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11.9%
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0.3%
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2
 
0.1%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
324
74.3%
88
 
20.2%
18
 
4.1%
3
 
0.7%
2
 
0.5%
1
 
0.2%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
187
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184
27.3%
128
19.0%
76
11.3%
32
 
4.7%
20
 
3.0%
8
 
1.2%
8
 
1.2%
6
 
0.9%
5
 
0.7%
Other values (12) 20
 
3.0%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
180
72.9%
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24.3%
4
 
1.6%
2
 
0.8%
1
 
0.4%
Math Operators
ValueCountFrequency (%)
37
64.9%
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14.0%
6
 
10.5%
6
 
10.5%
CJK
ValueCountFrequency (%)
11
 
4.8%
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3.0%
6
 
2.6%
6
 
2.6%
6
 
2.6%
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2.6%
5
 
2.2%
5
 
2.2%
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1.7%
4
 
1.7%
Other values (108) 170
73.9%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
7
41.2%
6
35.3%
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11.8%
1
 
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1
 
5.9%
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ValueCountFrequency (%)
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1
 
8.3%
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1
 
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Box Drawing
ValueCountFrequency (%)
4
40.0%
4
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10.0%
1
 
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Letterlike Symbols
ValueCountFrequency (%)
4
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제안취지
Unsupported

MISSING  REJECTED  UNSUPPORTED 

Missing9854
Missing (%)100.0%
Memory size86.7 KiB

사업개요
Unsupported

MISSING  REJECTED  UNSUPPORTED 

Missing9854
Missing (%)100.0%
Memory size86.7 KiB

소요예산
Real number (ℝ)

SKEWED  ZEROS 

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Distinct (%)9.3%
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Infinite (%)0.0%
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Negative (%)0.0%
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Quantile statistics

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Interquartile range (IQR)1.7 × 108

Descriptive statistics

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MonotonicityNot monotonic
2024-05-10T22:17:33.167362image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
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2.6%
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ValueCountFrequency (%)
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0.1%
ValueCountFrequency (%)
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< 0.1%
7500000000 1
< 0.1%

사업시작일
Text

MISSING 

Distinct167
Distinct (%)1.9%
Missing1099
Missing (%)11.2%
Memory size77.1 KiB
2024-05-10T22:17:33.661440image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

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The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique56 ?
Unique (%)0.6%

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2nd row2017-01-01
3rd row2017-01-01
4th row2017-01-01
5th row2017-01-01
ValueCountFrequency (%)
2016-01 1570
17.9%
2015-01 1339
15.3%
2017-01 1051
12.0%
2017-01-01 686
 
7.8%
2016-03 666
 
7.6%
2015-03 480
 
5.5%
2016010 340
 
3.9%
2017-03 280
 
3.2%
2016-04 233
 
2.7%
2016-02 199
 
2.3%
Other values (155) 1911
21.8%
2024-05-10T22:17:34.472684image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 18777
29.5%
1 14921
23.4%
2 9247
14.5%
- 9120
14.3%
6 3725
 
5.9%
7 2787
 
4.4%
5 2557
 
4.0%
3 1763
 
2.8%
4 625
 
1.0%
9 54
 
0.1%
Other values (3) 92
 
0.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 54493
85.6%
Dash Punctuation 9120
 
14.3%
Other Punctuation 53
 
0.1%
Space Separator 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 18777
34.5%
1 14921
27.4%
2 9247
17.0%
6 3725
 
6.8%
7 2787
 
5.1%
5 2557
 
4.7%
3 1763
 
3.2%
4 625
 
1.1%
9 54
 
0.1%
8 37
 
0.1%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 9120
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 53
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 63668
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 18777
29.5%
1 14921
23.4%
2 9247
14.5%
- 9120
14.3%
6 3725
 
5.9%
7 2787
 
4.4%
5 2557
 
4.0%
3 1763
 
2.8%
4 625
 
1.0%
9 54
 
0.1%
Other values (3) 92
 
0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 63668
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 18777
29.5%
1 14921
23.4%
2 9247
14.5%
- 9120
14.3%
6 3725
 
5.9%
7 2787
 
4.4%
5 2557
 
4.0%
3 1763
 
2.8%
4 625
 
1.0%
9 54
 
0.1%
Other values (3) 92
 
0.1%

사업종료일
Text

MISSING 

Distinct217
Distinct (%)2.5%
Missing1108
Missing (%)11.2%
Memory size77.1 KiB
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Length

Max length10
Median length7
Mean length7.2768123
Min length1

Characters and Unicode

Total characters63643
Distinct characters15
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

Unique93 ?
Unique (%)1.1%

Sample

1st row2017-12-31
2nd row2017-12-31
3rd row2017-12-31
4th row2017-12-31
5th row2017-12-31
ValueCountFrequency (%)
2016-12 1793
20.5%
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14.7%
2017-12-31 731
 
8.4%
2016123 377
 
4.3%
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2.6%
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2.5%
2016-06 214
 
2.4%
2016-11 155
 
1.8%
2015-10 143
 
1.6%
Other values (205) 2225
25.4%
2024-05-10T22:17:35.971526image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1 16749
26.3%
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22.9%
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17.6%
- 9037
14.2%
6 4222
 
6.6%
7 2909
 
4.6%
5 2599
 
4.1%
3 1715
 
2.7%
4 247
 
0.4%
9 201
 
0.3%
Other values (5) 195
 
0.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 54575
85.8%
Dash Punctuation 9037
 
14.2%
Other Punctuation 27
 
< 0.1%
Space Separator 2
 
< 0.1%
Other Letter 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 16749
30.7%
2 14544
26.6%
0 11225
20.6%
6 4222
 
7.7%
7 2909
 
5.3%
5 2599
 
4.8%
3 1715
 
3.1%
4 247
 
0.5%
9 201
 
0.4%
8 164
 
0.3%
Other Letter
ValueCountFrequency (%)
1
50.0%
1
50.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 9037
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 27
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 63641
> 99.9%
Hangul 2
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
1 16749
26.3%
2 14544
22.9%
0 11225
17.6%
- 9037
14.2%
6 4222
 
6.6%
7 2909
 
4.6%
5 2599
 
4.1%
3 1715
 
2.7%
4 247
 
0.4%
9 201
 
0.3%
Other values (3) 193
 
0.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
1
50.0%
1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 63641
> 99.9%
Hangul 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 16749
26.3%
2 14544
22.9%
0 11225
17.6%
- 9037
14.2%
6 4222
 
6.6%
7 2909
 
4.6%
5 2599
 
4.1%
3 1715
 
2.7%
4 247
 
0.4%
9 201
 
0.3%
Other values (3) 193
 
0.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
1
50.0%
1
50.0%

법률지원적합여부
Boolean

MISSING 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing1407
Missing (%)14.3%
Memory size19.4 KiB
True
7247 
False
1200 
(Missing)
1407 
ValueCountFrequency (%)
True 7247
73.5%
False 1200
 
12.2%
(Missing) 1407
 
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2024-05-10T22:17:36.332449image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

법률지원기준
Text

MISSING 

Distinct1903
Distinct (%)41.7%
Missing5290
Missing (%)53.7%
Memory size77.1 KiB
2024-05-10T22:17:36.960378image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length867
Median length232
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Min length1

Characters and Unicode

Total characters154766
Distinct characters638
Distinct categories15 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks10 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1516 ?
Unique (%)33.2%

Sample

1st row재개발 구역으로 재개발 시 정비하는 것이 타당
2nd row재개발 구역으로 재개발 시 정비하는 것이 타당
3rd row재개발 구역으로 재개발 시 정비하는 것이 타당
4th row- 소음민원 및 공간협소에 따른 어린이 안전사고 발생 우려 등
5th row적합?부적합 심사기준 ○적합사업 심사기준 ① 법령, 조례상 적합한 사업 ② 시와 자치구 소관사업 ③ 사업비 규모가 적정한 경우 (일반사업 3억원 이내, 프로그램사업 1억원 이내)
ValueCountFrequency (%)
1177
 
3.5%
자치구 882
 
2.6%
관한 797
 
2.4%
조례 677
 
2.0%
소관사업 571
 
1.7%
서울특별시 550
 
1.6%
시와 448
 
1.3%
적합 442
 
1.3%
437
 
1.3%
법률 418
 
1.2%
Other values (5415) 27272
81.0%
2024-05-10T22:17:38.201452image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
34605
 
22.4%
4930
 
3.2%
3530
 
2.3%
3250
 
2.1%
2953
 
1.9%
2939
 
1.9%
2546
 
1.6%
2325
 
1.5%
2229
 
1.4%
2198
 
1.4%
Other values (628) 93261
60.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 107240
69.3%
Space Separator 34605
 
22.4%
Decimal Number 5869
 
3.8%
Other Punctuation 2734
 
1.8%
Open Punctuation 1383
 
0.9%
Close Punctuation 1365
 
0.9%
Other Number 495
 
0.3%
Dash Punctuation 439
 
0.3%
Other Symbol 238
 
0.2%
Uppercase Letter 125
 
0.1%
Other values (5) 273
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
4930
 
4.6%
3530
 
3.3%
3250
 
3.0%
2953
 
2.8%
2939
 
2.7%
2546
 
2.4%
2325
 
2.2%
2229
 
2.1%
2198
 
2.0%
1945
 
1.8%
Other values (551) 78395
73.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 46
36.8%
T 27
21.6%
V 23
18.4%
D 5
 
4.0%
H 5
 
4.0%
L 4
 
3.2%
S 3
 
2.4%
I 2
 
1.6%
B 2
 
1.6%
P 2
 
1.6%
Other values (6) 6
 
4.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1584
57.9%
. 461
 
16.9%
' 228
 
8.3%
: 171
 
6.3%
? 140
 
5.1%
* 74
 
2.7%
32
 
1.2%
21
 
0.8%
% 14
 
0.5%
/ 6
 
0.2%
Other values (2) 3
 
0.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1302
22.2%
2 1158
19.7%
3 938
16.0%
4 571
9.7%
0 493
 
8.4%
5 411
 
7.0%
9 265
 
4.5%
7 261
 
4.4%
6 246
 
4.2%
8 224
 
3.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
m 12
38.7%
o 10
32.3%
k 5
16.1%
s 1
 
3.2%
h 1
 
3.2%
p 1
 
3.2%
t 1
 
3.2%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1286
93.0%
69
 
5.0%
[ 20
 
1.4%
6
 
0.4%
1
 
0.1%
1
 
0.1%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
> 22
37.9%
~ 15
25.9%
+ 7
 
12.1%
6
 
10.3%
< 4
 
6.9%
= 4
 
6.9%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1265
92.7%
72
 
5.3%
] 21
 
1.5%
6
 
0.4%
1
 
0.1%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
242
48.9%
145
29.3%
101
20.4%
7
 
1.4%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
202
84.9%
30
 
12.6%
5
 
2.1%
1
 
0.4%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
90
98.9%
1
 
1.1%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
89
97.8%
2
 
2.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
34605
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 439
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 107234
69.3%
Common 47370
30.6%
Latin 156
 
0.1%
Han 6
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
4930
 
4.6%
3530
 
3.3%
3250
 
3.0%
2953
 
2.8%
2939
 
2.7%
2546
 
2.4%
2325
 
2.2%
2229
 
2.1%
2198
 
2.0%
1945
 
1.8%
Other values (549) 78389
73.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
34605
73.1%
, 1584
 
3.3%
1 1302
 
2.7%
( 1286
 
2.7%
) 1265
 
2.7%
2 1158
 
2.4%
3 938
 
2.0%
4 571
 
1.2%
0 493
 
1.0%
. 461
 
1.0%
Other values (44) 3707
 
7.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 46
29.5%
T 27
17.3%
V 23
14.7%
m 12
 
7.7%
o 10
 
6.4%
k 5
 
3.2%
D 5
 
3.2%
H 5
 
3.2%
L 4
 
2.6%
S 3
 
1.9%
Other values (13) 16
 
10.3%
Han
ValueCountFrequency (%)
3
50.0%
3
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 107063
69.2%
ASCII 46394
30.0%
Enclosed Alphanum 495
 
0.3%
Geometric Shapes 233
 
0.2%
Punctuation 205
 
0.1%
None 188
 
0.1%
Compat Jamo 171
 
0.1%
Arrows 6
 
< 0.1%
CJK 6
 
< 0.1%
CJK Compat 5
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
34605
74.6%
, 1584
 
3.4%
1 1302
 
2.8%
( 1286
 
2.8%
) 1265
 
2.7%
2 1158
 
2.5%
3 938
 
2.0%
4 571
 
1.2%
0 493
 
1.1%
. 461
 
1.0%
Other values (44) 2731
 
5.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
4930
 
4.6%
3530
 
3.3%
3250
 
3.0%
2953
 
2.8%
2939
 
2.7%
2546
 
2.4%
2325
 
2.2%
2229
 
2.1%
2198
 
2.1%
1945
 
1.8%
Other values (546) 78218
73.1%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
242
48.9%
145
29.3%
101
20.4%
7
 
1.4%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
202
86.7%
30
 
12.9%
1
 
0.4%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
150
87.7%
20
 
11.7%
1
 
0.6%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
90
43.9%
89
43.4%
21
 
10.2%
2
 
1.0%
2
 
1.0%
1
 
0.5%
None
ValueCountFrequency (%)
72
38.3%
69
36.7%
32
17.0%
6
 
3.2%
6
 
3.2%
1
 
0.5%
1
 
0.5%
1
 
0.5%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
6
100.0%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
5
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
3
50.0%
3
50.0%
Distinct6
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size77.1 KiB
Y
4126 
<NA>
3923 
N
797 
M
763 
W
 
174

Length

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Median length1
Mean length2.1943373
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Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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2nd row<NA>
3rd row<NA>
4th row<NA>
5th row<NA>

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Y 4126
41.9%
<NA> 3923
39.8%
N 797
 
8.1%
M 763
 
7.7%
W 174
 
1.8%
C 71
 
0.7%

Length

2024-05-10T22:17:38.637943image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-10T22:17:38.989028image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
y 4126
41.9%
na 3923
39.8%
n 797
 
8.1%
m 763
 
7.7%
w 174
 
1.8%
c 71
 
0.7%

분과위심사기준
Text

MISSING 

Distinct736
Distinct (%)40.4%
Missing8034
Missing (%)81.5%
Memory size77.1 KiB
2024-05-10T22:17:39.551187image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length734
Median length204
Mean length20.786813
Min length1

Characters and Unicode

Total characters37832
Distinct characters553
Distinct categories15 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks8 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique600 ?
Unique (%)33.0%

Sample

1st row시정참여형 사업과 중복
2nd row임대보증금 지원사업
3rd row임대보증금 지원사업 및 재산성 물품을 구입하는 사업
4th row임대보증금 지원 및 재산성 물품 구입하는 사업
5th row분과위심사기준 적합
ValueCountFrequency (%)
사업 367
 
4.1%
적격 280
 
3.2%
자치구 257
 
2.9%
소관사업 129
 
1.5%
129
 
1.5%
부적격 118
 
1.3%
109
 
1.2%
또는 105
 
1.2%
설치 91
 
1.0%
아닌 87
 
1.0%
Other values (2304) 7174
81.1%
2024-05-10T22:17:40.923033image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
8454
 
22.3%
1737
 
4.6%
1491
 
3.9%
755
 
2.0%
592
 
1.6%
556
 
1.5%
522
 
1.4%
518
 
1.4%
464
 
1.2%
455
 
1.2%
Other values (543) 22288
58.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 27306
72.2%
Space Separator 8454
 
22.3%
Decimal Number 643
 
1.7%
Other Punctuation 517
 
1.4%
Close Punctuation 235
 
0.6%
Open Punctuation 222
 
0.6%
Other Number 151
 
0.4%
Dash Punctuation 123
 
0.3%
Uppercase Letter 62
 
0.2%
Final Punctuation 45
 
0.1%
Other values (5) 74
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
1737
 
6.4%
1491
 
5.5%
755
 
2.8%
592
 
2.2%
556
 
2.0%
522
 
1.9%
518
 
1.9%
464
 
1.7%
455
 
1.7%
455
 
1.7%
Other values (482) 19761
72.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
T 13
21.0%
B 10
16.1%
I 9
14.5%
C 9
14.5%
V 4
 
6.5%
D 4
 
6.5%
E 3
 
4.8%
L 3
 
4.8%
S 2
 
3.2%
M 2
 
3.2%
Other values (2) 3
 
4.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 266
51.5%
. 99
 
19.1%
? 61
 
11.8%
: 44
 
8.5%
' 18
 
3.5%
9
 
1.7%
9
 
1.7%
* 5
 
1.0%
% 3
 
0.6%
! 2
 
0.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 169
26.3%
0 138
21.5%
2 125
19.4%
3 52
 
8.1%
7 44
 
6.8%
4 39
 
6.1%
5 27
 
4.2%
6 26
 
4.0%
8 15
 
2.3%
9 8
 
1.2%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
44
29.1%
32
21.2%
25
16.6%
22
14.6%
13
 
8.6%
11
 
7.3%
3
 
2.0%
1
 
0.7%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 225
95.7%
] 5
 
2.1%
3
 
1.3%
2
 
0.9%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 213
95.9%
[ 5
 
2.3%
2
 
0.9%
2
 
0.9%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
42
93.3%
3
 
6.7%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
41
97.6%
1
 
2.4%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
20
95.2%
1
 
4.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
m 2
66.7%
e 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
8454
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 123
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 5
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 27303
72.2%
Common 10461
 
27.7%
Latin 65
 
0.2%
Han 3
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
1737
 
6.4%
1491
 
5.5%
755
 
2.8%
592
 
2.2%
556
 
2.0%
522
 
1.9%
518
 
1.9%
464
 
1.7%
455
 
1.7%
455
 
1.7%
Other values (481) 19758
72.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
8454
80.8%
, 266
 
2.5%
) 225
 
2.2%
( 213
 
2.0%
1 169
 
1.6%
0 138
 
1.3%
2 125
 
1.2%
- 123
 
1.2%
. 99
 
0.9%
? 61
 
0.6%
Other values (37) 588
 
5.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
T 13
20.0%
B 10
15.4%
I 9
13.8%
C 9
13.8%
V 4
 
6.2%
D 4
 
6.2%
E 3
 
4.6%
L 3
 
4.6%
m 2
 
3.1%
S 2
 
3.1%
Other values (4) 6
9.2%
Han
ValueCountFrequency (%)
3
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 27301
72.2%
ASCII 10240
 
27.1%
Enclosed Alphanum 151
 
0.4%
Punctuation 96
 
0.3%
Geometric Shapes 21
 
0.1%
None 18
 
< 0.1%
CJK 3
 
< 0.1%
Compat Jamo 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
8454
82.6%
, 266
 
2.6%
) 225
 
2.2%
( 213
 
2.1%
1 169
 
1.7%
0 138
 
1.3%
2 125
 
1.2%
- 123
 
1.2%
. 99
 
1.0%
? 61
 
0.6%
Other values (31) 367
 
3.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
1737
 
6.4%
1491
 
5.5%
755
 
2.8%
592
 
2.2%
556
 
2.0%
522
 
1.9%
518
 
1.9%
464
 
1.7%
455
 
1.7%
455
 
1.7%
Other values (480) 19756
72.4%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
44
29.1%
32
21.2%
25
16.6%
22
14.6%
13
 
8.6%
11
 
7.3%
3
 
2.0%
1
 
0.7%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
42
43.8%
41
42.7%
9
 
9.4%
3
 
3.1%
1
 
1.0%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
20
95.2%
1
 
4.8%
None
ValueCountFrequency (%)
9
50.0%
3
 
16.7%
2
 
11.1%
2
 
11.1%
2
 
11.1%
CJK
ValueCountFrequency (%)
3
100.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%

사업성평가
Text

MISSING 

Distinct7707
Distinct (%)92.1%
Missing1489
Missing (%)15.1%
Memory size77.1 KiB
2024-05-10T22:17:41.663239image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length1024
Median length567
Mean length179.56724
Min length3

Characters and Unicode

Total characters1502080
Distinct characters1275
Distinct categories18 ?
Distinct scripts5 ?
Distinct blocks15 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique7487 ?
Unique (%)89.5%

Sample

1st row대학로 일부 소극장의 호객행위를 근절하기 위하여 필요한 사업으로 2015년 메르스 일자리사업으로 추진시 호객행위 근절에 대한 좋은 성과를 보였으며 지속적인 사업 추진으로 건전한 공연 질서 확립과 대학로를 찾는 시민과 외국인에게 올바른 공연 정보를 제공할 수 있는 바람직한 사업으로 평가됨
2nd row타당성 : 재개발 구역으로 재개발 시 정비하는 것이 타당 시급성 : 부분파손은 있으나 전반적으로 상태 양호 사업효과 : 낙산성곽을 이용하는 보행자에게 걷기 편한 계단 제공 수혜범위 : 지역주민 등 낙산성곽 이용 보행자
3rd row타당성 : 재개발 구역으로 재개발 시 정비하는 것이 타당 시급성 : 부분파손은 있으나 전반적으로 상태 양호 사업효과 : 낙산성곽을 이용하는 보행자에게 걷기 편한 계단 제공 수혜범위 : 지역주민 등 낙산성곽 이용 보행자
4th row타당성 : 재개발 구역으로 재개발 시 정비하는 것이 타당 시급성 : 부분파손은 있으나 전반적으로 상태 양호 사업효과 : 보행자에게 걷기 편한 계단 제공 수혜범위 : 지역주민 등
5th row-지봉골 어린이공원 안에 청소년도서관, 노인회관, 어린이집이 있어 무대설치시 공연으로 인한 소음 발생으로 민원발생 우려가 높음. -공간이 협소하고 기존 시설물로 인해 설치공간 및 어린이 놀이공간 부족 등
ValueCountFrequency (%)
10154
 
3.1%
6007
 
1.9%
3419
 
1.1%
3132
 
1.0%
있음 2144
 
0.7%
2111
 
0.7%
있는 1994
 
0.6%
것으로 1713
 
0.5%
사업으로 1514
 
0.5%
판단됨 1470
 
0.5%
Other values (62617) 290483
89.6%
2024-05-10T22:17:43.037269image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
395233
26.3%
24069
 
1.6%
22464
 
1.5%
21509
 
1.4%
20614
 
1.4%
17308
 
1.2%
16151
 
1.1%
, 15836
 
1.1%
15744
 
1.0%
14974
 
1.0%
Other values (1265) 938178
62.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1010040
67.2%
Space Separator 395233
 
26.3%
Decimal Number 32956
 
2.2%
Other Punctuation 32851
 
2.2%
Dash Punctuation 7042
 
0.5%
Close Punctuation 5532
 
0.4%
Open Punctuation 5438
 
0.4%
Other Symbol 4161
 
0.3%
Uppercase Letter 4112
 
0.3%
Lowercase Letter 1905
 
0.1%
Other values (8) 2810
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
24069
 
2.4%
22464
 
2.2%
21509
 
2.1%
20614
 
2.0%
17308
 
1.7%
16151
 
1.6%
15744
 
1.6%
14974
 
1.5%
14496
 
1.4%
14375
 
1.4%
Other values (1117) 828336
82.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 1035
25.2%
T 620
15.1%
V 461
11.2%
D 364
 
8.9%
E 324
 
7.9%
L 253
 
6.2%
B 139
 
3.4%
I 138
 
3.4%
M 100
 
2.4%
O 87
 
2.1%
Other values (17) 591
14.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
m 603
31.7%
o 166
 
8.7%
k 133
 
7.0%
t 115
 
6.0%
a 108
 
5.7%
c 106
 
5.6%
e 96
 
5.0%
r 62
 
3.3%
p 55
 
2.9%
s 55
 
2.9%
Other values (15) 406
21.3%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
3821
91.8%
138
 
3.3%
85
 
2.0%
27
 
0.6%
° 17
 
0.4%
11
 
0.3%
9
 
0.2%
8
 
0.2%
7
 
0.2%
7
 
0.2%
Other values (10) 31
 
0.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 15836
48.2%
. 7082
21.6%
: 4461
 
13.6%
' 1756
 
5.3%
1190
 
3.6%
? 957
 
2.9%
502
 
1.5%
* 406
 
1.2%
% 337
 
1.0%
/ 290
 
0.9%
Other values (9) 34
 
0.1%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 558
32.1%
= 288
16.6%
+ 204
 
11.7%
198
 
11.4%
> 185
 
10.6%
< 143
 
8.2%
× 132
 
7.6%
13
 
0.7%
9
 
0.5%
5
 
0.3%
Other values (2) 4
 
0.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 7786
23.6%
1 6556
19.9%
2 5206
15.8%
5 3236
9.8%
3 2711
 
8.2%
4 2105
 
6.4%
6 1973
 
6.0%
7 1199
 
3.6%
8 1114
 
3.4%
9 1070
 
3.2%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 5167
93.4%
] 140
 
2.5%
135
 
2.4%
78
 
1.4%
5
 
0.1%
3
 
0.1%
} 2
 
< 0.1%
2
 
< 0.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 5074
93.3%
[ 140
 
2.6%
134
 
2.5%
79
 
1.5%
5
 
0.1%
3
 
0.1%
2
 
< 0.1%
{ 1
 
< 0.1%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
47
37.9%
39
31.5%
24
19.4%
6
 
4.8%
4
 
3.2%
2
 
1.6%
1
 
0.8%
1
 
0.8%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
266
68.2%
124
31.8%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
257
69.5%
113
30.5%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 63
98.4%
´ 1
 
1.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
395233
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 7042
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 120
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1009981
67.2%
Common 486029
32.4%
Latin 6008
 
0.4%
Han 60
 
< 0.1%
Greek 2
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
24069
 
2.4%
22464
 
2.2%
21509
 
2.1%
20614
 
2.0%
17308
 
1.7%
16151
 
1.6%
15744
 
1.6%
14974
 
1.5%
14496
 
1.4%
14375
 
1.4%
Other values (1087) 828277
82.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
395233
81.3%
, 15836
 
3.3%
0 7786
 
1.6%
. 7082
 
1.5%
- 7042
 
1.4%
1 6556
 
1.3%
2 5206
 
1.1%
) 5167
 
1.1%
( 5074
 
1.0%
: 4461
 
0.9%
Other values (85) 26586
 
5.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 1035
17.2%
T 620
 
10.3%
m 603
 
10.0%
V 461
 
7.7%
D 364
 
6.1%
E 324
 
5.4%
L 253
 
4.2%
o 166
 
2.8%
B 139
 
2.3%
I 138
 
2.3%
Other values (41) 1905
31.7%
Han
ValueCountFrequency (%)
18
30.0%
3
 
5.0%
3
 
5.0%
2
 
3.3%
2
 
3.3%
2
 
3.3%
2
 
3.3%
2
 
3.3%
2
 
3.3%
2
 
3.3%
Other values (21) 22
36.7%
Greek
ValueCountFrequency (%)
Ο 2
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1009331
67.2%
ASCII 484472
32.3%
Geometric Shapes 3967
 
0.3%
None 1800
 
0.1%
Punctuation 1266
 
0.1%
Compat Jamo 649
 
< 0.1%
Arrows 209
 
< 0.1%
CJK Compat 172
 
< 0.1%
Enclosed Alphanum 123
 
< 0.1%
CJK 57
 
< 0.1%
Other values (5) 34
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
395233
81.6%
, 15836
 
3.3%
0 7786
 
1.6%
. 7082
 
1.5%
- 7042
 
1.5%
1 6556
 
1.4%
2 5206
 
1.1%
) 5167
 
1.1%
( 5074
 
1.0%
: 4461
 
0.9%
Other values (79) 25029
 
5.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
24069
 
2.4%
22464
 
2.2%
21509
 
2.1%
20614
 
2.0%
17308
 
1.7%
16151
 
1.6%
15744
 
1.6%
14974
 
1.5%
14496
 
1.4%
14375
 
1.4%
Other values (1078) 827627
82.0%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
3821
96.3%
85
 
2.1%
27
 
0.7%
9
 
0.2%
8
 
0.2%
6
 
0.2%
5
 
0.1%
2
 
0.1%
2
 
0.1%
2
 
0.1%
None
ValueCountFrequency (%)
1190
66.1%
135
 
7.5%
134
 
7.4%
× 132
 
7.3%
79
 
4.4%
78
 
4.3%
° 17
 
0.9%
6
 
0.3%
5
 
0.3%
5
 
0.3%
Other values (10) 19
 
1.1%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
529
81.5%
63
 
9.7%
51
 
7.9%
2
 
0.3%
1
 
0.2%
1
 
0.2%
1
 
0.2%
1
 
0.2%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
502
39.7%
266
21.0%
257
20.3%
124
 
9.8%
113
 
8.9%
2
 
0.2%
2
 
0.2%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
198
94.7%
9
 
4.3%
2
 
1.0%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
138
80.2%
11
 
6.4%
7
 
4.1%
7
 
4.1%
5
 
2.9%
2
 
1.2%
2
 
1.2%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
47
38.2%
39
31.7%
24
19.5%
6
 
4.9%
4
 
3.3%
2
 
1.6%
1
 
0.8%
CJK
ValueCountFrequency (%)
18
31.6%
3
 
5.3%
3
 
5.3%
2
 
3.5%
2
 
3.5%
2
 
3.5%
2
 
3.5%
2
 
3.5%
2
 
3.5%
2
 
3.5%
Other values (18) 19
33.3%
Math Operators
ValueCountFrequency (%)
13
100.0%
Letterlike Symbols
ValueCountFrequency (%)
8
100.0%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
7
77.8%
2
 
22.2%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
1
33.3%
1
33.3%
1
33.3%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%
Distinct4
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size77.1 KiB
F
3455 
A
3032 
<NA>
2538 
B
829 

Length

Max length4
Median length1
Mean length1.7726811
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row<NA>
2nd row<NA>
3rd row<NA>
4th row<NA>
5th row<NA>

Common Values

ValueCountFrequency (%)
F 3455
35.1%
A 3032
30.8%
<NA> 2538
25.8%
B 829
 
8.4%

Length

2024-05-10T22:17:43.487175image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-10T22:17:43.827068image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
f 3455
35.1%
a 3032
30.8%
na 2538
25.8%
b 829
 
8.4%

진행상태
Categorical

IMBALANCE 

Distinct4
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size77.1 KiB
2
7956 
<NA>
1548 
1
 
349
0
 
1

Length

Max length4
Median length1
Mean length1.4712807
Min length1

Unique

Unique1 ?
Unique (%)< 0.1%

Sample

1st row<NA>
2nd row<NA>
3rd row<NA>
4th row<NA>
5th row<NA>

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2 7956
80.7%
<NA> 1548
 
15.7%
1 349
 
3.5%
0 1
 
< 0.1%

Length

2024-05-10T22:17:44.401866image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-10T22:17:44.727785image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2 7956
80.7%
na 1548
 
15.7%
1 349
 
3.5%
0 1
 
< 0.1%

검토자id
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct920
Distinct (%)11.2%
Missing1619
Missing (%)16.4%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2.0090312 × 1012
Minimum2.00703 × 1012
Maximum2.01605 × 1012
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size86.7 KiB
2024-05-10T22:17:45.101721image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2.00703 × 1012
5-th percentile2.00703 × 1012
Q12.00703 × 1012
median2.00712 × 1012
Q32.0111 × 1012
95-th percentile2.01501 × 1012
Maximum2.01605 × 1012
Range9.0200001 × 109
Interquartile range (IQR)4.0699837 × 109

Descriptive statistics

Standard deviation2.8468168 × 109
Coefficient of variation (CV)0.0014170097
Kurtosis-0.16575883
Mean2.0090312 × 1012
Median Absolute Deviation (MAD)90017404
Skewness1.1583519
Sum1.6544372 × 1016
Variance8.1043658 × 1018
MonotonicityNot monotonic
2024-05-10T22:17:45.574326image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
2012100000034 139
 
1.4%
2007030005209 133
 
1.3%
2009010000347 109
 
1.1%
2009040000198 108
 
1.1%
2007120012669 106
 
1.1%
2012050000296 99
 
1.0%
2008020000966 95
 
1.0%
2007120010129 94
 
1.0%
2009060000560 90
 
0.9%
2007030014400 89
 
0.9%
Other values (910) 7173
72.8%
(Missing) 1619
 
16.4%
ValueCountFrequency (%)
2007030000004 1
 
< 0.1%
2007030000143 1
 
< 0.1%
2007030000314 1
 
< 0.1%
2007030000335 14
0.1%
2007030000422 2
 
< 0.1%
2007030000429 1
 
< 0.1%
2007030000457 1
 
< 0.1%
2007030000499 4
 
< 0.1%
2007030000574 1
 
< 0.1%
2007030000606 1
 
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
2016050000068 1
 
< 0.1%
2016050000025 37
0.4%
2016040000128 1
 
< 0.1%
2016040000083 1
 
< 0.1%
2016040000048 1
 
< 0.1%
2016030000201 2
 
< 0.1%
2016030000071 1
 
< 0.1%
2016020000261 13
 
0.1%
2016020000183 1
 
< 0.1%
2016010001285 3
 
< 0.1%

검토자전화번호
Text

MISSING 

Distinct2190
Distinct (%)27.3%
Missing1834
Missing (%)18.6%
Memory size77.1 KiB
2024-05-10T22:17:46.221030image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length18
Median length9
Mean length9.7475062
Min length2

Characters and Unicode

Total characters78175
Distinct characters158
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

Unique1219 ?
Unique (%)15.2%

Sample

1st row2148-1812
2nd row2148-3203
3rd row2148-3203
4th row2148-3203
5th row2148-1803
ValueCountFrequency (%)
2133-7420 89
 
1.1%
2133-3791 82
 
1.0%
2133-4113 80
 
1.0%
2133-8176 80
 
1.0%
2133-8164 79
 
1.0%
2133-2423 73
 
0.9%
2133-3885 70
 
0.9%
이학천(02-2133-7134 69
 
0.9%
2133-7800 67
 
0.8%
2133-2883 62
 
0.8%
Other values (2177) 7351
90.7%
2024-05-10T22:17:47.563974image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
3 15488
19.8%
2 12517
16.0%
1 9821
12.6%
- 8497
10.9%
0 4503
 
5.8%
5 4300
 
5.5%
7 4289
 
5.5%
4 4121
 
5.3%
8 3647
 
4.7%
6 3412
 
4.4%
Other values (148) 7580
9.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 64441
82.4%
Dash Punctuation 8497
 
10.9%
Other Letter 3179
 
4.1%
Open Punctuation 967
 
1.2%
Close Punctuation 962
 
1.2%
Space Separator 120
 
0.2%
Other Punctuation 6
 
< 0.1%
Lowercase Letter 2
 
< 0.1%
Math Symbol 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
251
 
7.9%
166
 
5.2%
124
 
3.9%
111
 
3.5%
99
 
3.1%
95
 
3.0%
89
 
2.8%
87
 
2.7%
81
 
2.5%
79
 
2.5%
Other values (129) 1997
62.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
3 15488
24.0%
2 12517
19.4%
1 9821
15.2%
0 4503
 
7.0%
5 4300
 
6.7%
7 4289
 
6.7%
4 4121
 
6.4%
8 3647
 
5.7%
6 3412
 
5.3%
9 2343
 
3.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 5
83.3%
/ 1
 
16.7%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
n 1
50.0%
o 1
50.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 8497
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 967
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 962
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
120
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
= 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 74994
95.9%
Hangul 3179
 
4.1%
Latin 2
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
251
 
7.9%
166
 
5.2%
124
 
3.9%
111
 
3.5%
99
 
3.1%
95
 
3.0%
89
 
2.8%
87
 
2.7%
81
 
2.5%
79
 
2.5%
Other values (129) 1997
62.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
3 15488
20.7%
2 12517
16.7%
1 9821
13.1%
- 8497
11.3%
0 4503
 
6.0%
5 4300
 
5.7%
7 4289
 
5.7%
4 4121
 
5.5%
8 3647
 
4.9%
6 3412
 
4.5%
Other values (7) 4399
 
5.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
n 1
50.0%
o 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 74996
95.9%
Hangul 3178
 
4.1%
Compat Jamo 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
3 15488
20.7%
2 12517
16.7%
1 9821
13.1%
- 8497
11.3%
0 4503
 
6.0%
5 4300
 
5.7%
7 4289
 
5.7%
4 4121
 
5.5%
8 3647
 
4.9%
6 3412
 
4.5%
Other values (9) 4401
 
5.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
251
 
7.9%
166
 
5.2%
124
 
3.9%
111
 
3.5%
99
 
3.1%
95
 
3.0%
89
 
2.8%
87
 
2.7%
81
 
2.5%
79
 
2.5%
Other values (128) 1996
62.8%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

검토자팀명
Text

MISSING 

Distinct927
Distinct (%)10.9%
Missing1370
Missing (%)13.9%
Memory size77.1 KiB
2024-05-10T22:17:48.153101image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length33
Median length30
Mean length12.550094
Min length3

Characters and Unicode

Total characters106475
Distinct characters225
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique388 ?
Unique (%)4.6%

Sample

1st row종로구청 문화과
2nd row종로구청 도로과
3rd row종로구청 도로과
4th row종로구청 도로과
5th row노원구 복지정책과
ValueCountFrequency (%)
푸른도시국 670
 
3.7%
여성가족정책실 558
 
3.1%
복지건강본부 483
 
2.7%
복지본부 442
 
2.5%
도시교통본부 423
 
2.4%
도시안전본부 409
 
2.3%
기후환경본부 332
 
1.8%
어르신복지과 320
 
1.8%
도로관리과 312
 
1.7%
공원녹지과 305
 
1.7%
Other values (458) 13724
76.3%
2024-05-10T22:17:49.170624image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
9522
 
8.9%
7336
 
6.9%
3657
 
3.4%
3389
 
3.2%
3381
 
3.2%
3191
 
3.0%
3009
 
2.8%
2987
 
2.8%
2969
 
2.8%
2395
 
2.2%
Other values (215) 64639
60.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 96908
91.0%
Space Separator 9522
 
8.9%
Other Punctuation 28
 
< 0.1%
Decimal Number 9
 
< 0.1%
Close Punctuation 4
 
< 0.1%
Open Punctuation 4
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
7336
 
7.6%
3657
 
3.8%
3389
 
3.5%
3381
 
3.5%
3191
 
3.3%
3009
 
3.1%
2987
 
3.1%
2969
 
3.1%
2395
 
2.5%
2195
 
2.3%
Other values (207) 62399
64.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
4 5
55.6%
1 2
 
22.2%
3 1
 
11.1%
2 1
 
11.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
9522
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 28
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 4
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 96908
91.0%
Common 9567
 
9.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
7336
 
7.6%
3657
 
3.8%
3389
 
3.5%
3381
 
3.5%
3191
 
3.3%
3009
 
3.1%
2987
 
3.1%
2969
 
3.1%
2395
 
2.5%
2195
 
2.3%
Other values (207) 62399
64.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
9522
99.5%
, 28
 
0.3%
4 5
 
0.1%
) 4
 
< 0.1%
( 4
 
< 0.1%
1 2
 
< 0.1%
3 1
 
< 0.1%
2 1
 
< 0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 96907
91.0%
ASCII 9567
 
9.0%
Compat Jamo 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
9522
99.5%
, 28
 
0.3%
4 5
 
0.1%
) 4
 
< 0.1%
( 4
 
< 0.1%
1 2
 
< 0.1%
3 1
 
< 0.1%
2 1
 
< 0.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
7336
 
7.6%
3657
 
3.8%
3389
 
3.5%
3381
 
3.5%
3191
 
3.3%
3009
 
3.1%
2987
 
3.1%
2969
 
3.1%
2395
 
2.5%
2195
 
2.3%
Other values (206) 62398
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Compat Jamo
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1
100.0%
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Distinct (%)1.1%
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Missing (%)0.0%
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Maximum2016-06-30 00:00:00
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2024-05-10T22:17:50.031583image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

최종검토시간
Real number (ℝ)

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Zeros (%)0.0%
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Negative (%)0.0%
Memory size86.7 KiB
2024-05-10T22:17:50.457765image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1807
5-th percentile94047.2
Q1125664.25
median160647.5
Q3180024.5
95-th percentile210065
Maximum233227
Range231420
Interquartile range (IQR)54360.25

Descriptive statistics

Standard deviation35969.832
Coefficient of variation (CV)0.23531619
Kurtosis-0.66802486
Mean152857.45
Median Absolute Deviation (MAD)21171.5
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Variance1.2938288 × 109
MonotonicityNot monotonic
2024-05-10T22:17:50.864185image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
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4.1%
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0.2%
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0.1%
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< 0.1%

위치도파일id
Text

MISSING 

Distinct1666
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Missing8188
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Length

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Mean length20
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Characters and Unicode

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

Unique

Unique1666 ?
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Most occurring characters

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2.8%
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Most occurring categories

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Most frequent character per category

Decimal Number
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3.0%
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Uppercase Letter
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Most frequent character per script

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3.5%
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1 748
 
2.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
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Most occurring blocks

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Most frequent character per block

ASCII
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5.0%
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2.8%
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11.7%

현장사진파일id
Text

MISSING 

Distinct1055
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Missing (%)89.3%
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Length

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Characters and Unicode

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Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1055 ?
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Sample

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Most occurring characters

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2.7%
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Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 15825
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Most frequent character per category

Decimal Number
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9 599
 
3.8%
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Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
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25.0%
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25.0%
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Most frequent character per script

Common
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_ 1055
 
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3.4%
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2 504
 
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Latin
ValueCountFrequency (%)
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25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
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Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
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I 1055
 
5.0%
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5.0%
E 1055
 
5.0%
_ 1055
 
5.0%
9 599
 
2.8%
4 576
 
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8 568
 
2.7%
3 560
 
2.7%
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12.0%

기타파일id
Text

MISSING 

Distinct235
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Length

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Characters and Unicode

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Distinct characters15
Distinct categories3 ?
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Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique235 ?
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Sample

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Most occurring characters

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_ 235
 
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5 128
 
2.7%
Other values (5) 526
 
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Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 3525
75.0%
Uppercase Letter 940
 
20.0%
Connector Punctuation 235
 
5.0%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
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4.1%
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3.1%
1 91
 
2.6%
4 90
 
2.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
F 235
25.0%
I 235
25.0%
L 235
25.0%
E 235
25.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 235
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 3760
80.0%
Latin 940
 
20.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
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_ 235
 
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7 145
 
3.9%
6 138
 
3.7%
3 129
 
3.4%
5 128
 
3.4%
9 119
 
3.2%
8 117
 
3.1%
2 109
 
2.9%
1 91
 
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Latin
ValueCountFrequency (%)
F 235
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I 235
25.0%
L 235
25.0%
E 235
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 4700
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
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F 235
 
5.0%
I 235
 
5.0%
L 235
 
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E 235
 
5.0%
_ 235
 
5.0%
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3.1%
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2.9%
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2.7%
5 128
 
2.7%
Other values (5) 526
 
11.2%

결과코드
Categorical

Distinct3
Distinct (%)< 0.1%
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Missing (%)0.0%
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Unique

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Unique (%)0.0%

Sample

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5th row<NA>

Common Values

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<NA> 2304
23.4%

Length

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Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-10T22:17:56.203915image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
99 4355
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0 3195
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na 2304
23.4%

조회수
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)< 0.1%
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Missing (%)0.0%
Memory size77.1 KiB
0
9854 

Length

Max length1
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Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
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4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
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Length

2024-05-10T22:17:56.521056image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-10T22:17:56.857028image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 9854
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사업내용2
Text

MISSING 

Distinct34
Distinct (%)56.7%
Missing9794
Missing (%)99.4%
Memory size77.1 KiB
2024-05-10T22:17:57.630516image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length1024
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Min length4

Characters and Unicode

Total characters24301
Distinct characters690
Distinct categories16 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks11 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique32 ?
Unique (%)53.3%

Sample

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2nd row1092
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4th row1092
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ValueCountFrequency (%)
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6.0%
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1.5%
73
 
1.5%
67
 
1.3%
58
 
1.2%
31
 
0.6%
1092 26
 
0.5%
운영 25
 
0.5%
푸드마켓 24
 
0.5%
프로그램 22
 
0.4%
Other values (2708) 4330
86.0%
2024-05-10T22:17:58.631242image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
7585
31.2%
391
 
1.6%
, 352
 
1.4%
296
 
1.2%
0 251
 
1.0%
225
 
0.9%
218
 
0.9%
208
 
0.9%
207
 
0.9%
204
 
0.8%
Other values (680) 14364
59.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 14300
58.8%
Space Separator 7585
31.2%
Other Punctuation 862
 
3.5%
Decimal Number 834
 
3.4%
Dash Punctuation 137
 
0.6%
Close Punctuation 116
 
0.5%
Open Punctuation 108
 
0.4%
Lowercase Letter 93
 
0.4%
Other Symbol 83
 
0.3%
Uppercase Letter 55
 
0.2%
Other values (6) 128
 
0.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
391
 
2.7%
296
 
2.1%
225
 
1.6%
218
 
1.5%
208
 
1.5%
207
 
1.4%
204
 
1.4%
195
 
1.4%
189
 
1.3%
184
 
1.3%
Other values (585) 11983
83.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 14
15.1%
i 9
 
9.7%
k 9
 
9.7%
m 6
 
6.5%
l 6
 
6.5%
a 6
 
6.5%
f 6
 
6.5%
b 5
 
5.4%
n 5
 
5.4%
d 4
 
4.3%
Other values (9) 23
24.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 8
14.5%
C 8
14.5%
E 6
10.9%
S 5
9.1%
O 4
7.3%
D 4
7.3%
R 4
7.3%
T 4
7.3%
V 3
 
5.5%
W 2
 
3.6%
Other values (7) 7
12.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 352
40.8%
. 184
21.3%
: 146
16.9%
82
 
9.5%
? 33
 
3.8%
* 21
 
2.4%
/ 13
 
1.5%
% 12
 
1.4%
' 8
 
0.9%
6
 
0.7%
Other values (2) 5
 
0.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 251
30.1%
1 179
21.5%
2 156
18.7%
3 63
 
7.6%
6 45
 
5.4%
5 43
 
5.2%
4 38
 
4.6%
9 32
 
3.8%
8 16
 
1.9%
7 11
 
1.3%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
58
69.9%
12
 
14.5%
6
 
7.2%
2
 
2.4%
2
 
2.4%
2
 
2.4%
1
 
1.2%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
4
20.0%
² 4
20.0%
3
15.0%
3
15.0%
3
15.0%
2
10.0%
1
 
5.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 33
61.1%
= 17
31.5%
× 2
 
3.7%
> 1
 
1.9%
1
 
1.9%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 108
93.1%
] 4
 
3.4%
2
 
1.7%
2
 
1.7%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 100
92.6%
[ 4
 
3.7%
2
 
1.9%
2
 
1.9%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
1
33.3%
1
33.3%
1
33.3%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
20
80.0%
5
 
20.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
18
81.8%
4
 
18.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
7585
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 137
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 14302
58.9%
Common 9844
40.5%
Latin 151
 
0.6%
Han 4
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
391
 
2.7%
296
 
2.1%
225
 
1.6%
218
 
1.5%
208
 
1.5%
207
 
1.4%
204
 
1.4%
195
 
1.4%
189
 
1.3%
184
 
1.3%
Other values (584) 11985
83.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
7585
77.1%
, 352
 
3.6%
0 251
 
2.5%
. 184
 
1.9%
1 179
 
1.8%
2 156
 
1.6%
: 146
 
1.5%
- 137
 
1.4%
) 108
 
1.1%
( 100
 
1.0%
Other values (43) 646
 
6.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 14
 
9.3%
i 9
 
6.0%
k 9
 
6.0%
M 8
 
5.3%
C 8
 
5.3%
m 6
 
4.0%
l 6
 
4.0%
a 6
 
4.0%
f 6
 
4.0%
E 6
 
4.0%
Other values (29) 73
48.3%
Han
ValueCountFrequency (%)
1
25.0%
1
25.0%
1
25.0%
1
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 14295
58.8%
ASCII 9748
40.1%
None 103
 
0.4%
Geometric Shapes 76
 
0.3%
Punctuation 53
 
0.2%
Enclosed Alphanum 16
 
0.1%
CJK 4
 
< 0.1%
Number Forms 3
 
< 0.1%
Misc Symbols 1
 
< 0.1%
Compat Jamo 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
7585
77.8%
, 352
 
3.6%
0 251
 
2.6%
. 184
 
1.9%
1 179
 
1.8%
2 156
 
1.6%
: 146
 
1.5%
- 137
 
1.4%
) 108
 
1.1%
( 100
 
1.0%
Other values (55) 550
 
5.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
391
 
2.7%
296
 
2.1%
225
 
1.6%
218
 
1.5%
208
 
1.5%
207
 
1.4%
204
 
1.4%
195
 
1.4%
189
 
1.3%
184
 
1.3%
Other values (580) 11978
83.8%
None
ValueCountFrequency (%)
82
79.6%
² 4
 
3.9%
2
 
1.9%
2
 
1.9%
× 2
 
1.9%
2
 
1.9%
2
 
1.9%
2
 
1.9%
2
 
1.9%
2
 
1.9%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
58
76.3%
12
 
15.8%
6
 
7.9%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
20
37.7%
18
34.0%
6
 
11.3%
5
 
9.4%
4
 
7.5%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
4
25.0%
3
18.8%
3
18.8%
3
18.8%
2
12.5%
1
 
6.2%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
1
25.0%
1
25.0%
1
25.0%
1
25.0%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
1
33.3%
1
33.3%
1
33.3%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

사업성평가2
Categorical

IMBALANCE 

Distinct19
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size77.1 KiB
<NA>
9794 
2016010001232
 
26
※ 동마을 푸드마켓 사업 취지에 맞춰 사업비 조정 : 1개동 X 6,000천원 = 18,000천원 ○ 시는 생산?유통?판매?사용과정의 식품을 기부 받아 어려운 이웃에게 전달, 기부문화 확대 및 나눔 사랑을 실천하기 위해 푸드 뱅크?마켓 운영을 지원하고 있음 ※ 푸드뱅크?마켓 사업개요 ○ 사업근거 : 식품기부활성화에 관한 법률 제7조 ○ 사업대상 : 복지취약계층(기초생활수급자, 긴급복지대상, 차상위 계층 등) ○ 사업내용 - 푸드뱅크 : 총26개소(광역1- 사회복지협의회 운영, 기초 25- 자치구운영) ▶ 대량기탁, 일괄배분 형태로 운영되며 복지시설 위주로 배분 - 푸드마켓 : 총32개소(자치구 운영 ? 시지원 25개소, 자치구 자체운영 7개소) ▶ 상시?자발적인 기탁과 이용자의 직접방문으로 필요물품 선택, 슈퍼마켓 형태의 식품나눔 공간 - 푸드나눔카페 : 2개소(3호선 불광역, 6?7호선 태능입구역) ▶ 푸드마켓에 카페기능을 추가하여 상시적으로 기부문화 홍보 - 희망마차 운영 : 민간자원을 연계하여 위기가정에 식료품 지원 ○ 이용절차 : 동,구청 신청 → 이용자 선정 → 등록 후 이용 ○ ‘14년 기부자원 개발 지원 실적 : 390억원 - 기부실적 : 39,007백만원, 이용가구 : 328,442세대, 이용시설 : 1,599개소 ○ ‘15년 소요예산 : 1,774백만원(시비) - 광역푸드뱅크, 푸드나눔카페, 희망마차 : 시비 100% - 기초푸드뱅크 인건비, 운영비 : 시비 50%, 구비 50% - 기초푸드마켓 인건비 : 시비 50%, 구비50% ○ 동마을 복지센터 도입(2015.7월부터)에 따라, - 동 단위 취약계층의 결식 문제를 해결하기 위해 동마을 복지센터를 중심으로 주민이 자치적으로 기부식품을 모집하여 어려운 가구에게 지원하는 동 단위 소규모 푸드마켓 설치 검토 중이며 - 이 과정에서 현재 자치구 푸드뱅크?마켓을 운영하고 있는 단체?법인에게
 
13
○ 시는 생산?유통?판매?사용과정의 식품을 기부 받아 어려운 이웃에게 전달, 기부문화 확대 및 나눔 사랑을 실천하기 위해 푸드 뱅크?마켓 운영을 지원하고 있음 ※ 푸드뱅크?마켓 사업개요 ○ 사업근거 : 식품기부활성화에 관한 법률 제7조 ○ 사업대상 : 복지취약계층(기초생활수급자, 긴급복지대상, 차상위 계층 등) ○ 사업내용 - 푸드뱅크 : 총26개소(광역1- 사회복지협의회 운영, 기초 25- 자치구운영) ▶ 대량기탁, 일괄배분 형태로 운영되며 복지시설 위주로 배분 - 푸드마켓 : 총32개소(자치구 운영 ? 시지원 25개소, 자치구 자체운영 7개소) ▶ 상시?자발적인 기탁과 이용자의 직접방문으로 필요물품 선택, 슈퍼마켓 형태의 식품나눔 공간 - 푸드나눔카페 : 2개소(3호선 불광역, 6?7호선 태능입구역) ▶ 푸드마켓에 카페기능을 추가하여 상시적으로 기부문화 홍보 - 희망마차 운영 : 민간자원을 연계하여 위기가정에 식료품 지원 ○ 이용절차 : 동,구청 신청 → 이용자 선정 → 등록 후 이용 ○ ‘14년 기부자원 개발 지원 실적 : 390억원 - 기부실적 : 39,007백만원, 이용가구 : 328,442세대, 이용시설 : 1,599개소 ○ ‘15년 소요예산 : 1,774백만원(시비) - 광역푸드뱅크, 푸드나눔카페, 희망마차 : 시비 100% - 기초푸드뱅크 인건비, 운영비 : 시비 50%, 구비 50% - 기초푸드마켓 인건비 : 시비 50%, 구비50% ○ 동마을 복지센터 도입(2015.7월부터)에 따라, - 동 단위 취약계층의 결식 문제를 해결하기 위해 동마을 복지센터를 중심으로 주민이 자치적으로 기부식품을 모집하여 어려운 가구에게 지원하는 동 단위 소규모 푸드마켓 설치 검토 중이며 - 이 과정에서 현재 자치구 푸드뱅크?마켓을 운영하고 있는 단체?법인에게 시민참여 예산을 신청토록 안내하였음 ※ 시의 동마을푸드마켓 설치계획 1. 운영방식 - 장소
 
6
동대문구 나들목가족도서관에서 임신한 여성,영유아들 둔 엄마,아빠,아이를 위한 미술놀이, 북클럽 등 다양한 활동으로 지속적인 만남을 통해 육아 커뮤니티을 활성화하고자 하나, 단년도 사업이 아닌 지속적 프로그램 운영에 대한 예산 지원 불가
 
1
Other values (14)
 
14

Length

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Unique

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Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 9794
99.4%
2016010001232 26
 
0.3%
※ 동마을 푸드마켓 사업 취지에 맞춰 사업비 조정 : 1개동 X 6,000천원 = 18,000천원 ○ 시는 생산?유통?판매?사용과정의 식품을 기부 받아 어려운 이웃에게 전달, 기부문화 확대 및 나눔 사랑을 실천하기 위해 푸드 뱅크?마켓 운영을 지원하고 있음 ※ 푸드뱅크?마켓 사업개요 ○ 사업근거 : 식품기부활성화에 관한 법률 제7조 ○ 사업대상 : 복지취약계층(기초생활수급자, 긴급복지대상, 차상위 계층 등) ○ 사업내용 - 푸드뱅크 : 총26개소(광역1- 사회복지협의회 운영, 기초 25- 자치구운영) ▶ 대량기탁, 일괄배분 형태로 운영되며 복지시설 위주로 배분 - 푸드마켓 : 총32개소(자치구 운영 ? 시지원 25개소, 자치구 자체운영 7개소) ▶ 상시?자발적인 기탁과 이용자의 직접방문으로 필요물품 선택, 슈퍼마켓 형태의 식품나눔 공간 - 푸드나눔카페 : 2개소(3호선 불광역, 6?7호선 태능입구역) ▶ 푸드마켓에 카페기능을 추가하여 상시적으로 기부문화 홍보 - 희망마차 운영 : 민간자원을 연계하여 위기가정에 식료품 지원 ○ 이용절차 : 동,구청 신청 → 이용자 선정 → 등록 후 이용 ○ ‘14년 기부자원 개발 지원 실적 : 390억원 - 기부실적 : 39,007백만원, 이용가구 : 328,442세대, 이용시설 : 1,599개소 ○ ‘15년 소요예산 : 1,774백만원(시비) - 광역푸드뱅크, 푸드나눔카페, 희망마차 : 시비 100% - 기초푸드뱅크 인건비, 운영비 : 시비 50%, 구비 50% - 기초푸드마켓 인건비 : 시비 50%, 구비50% ○ 동마을 복지센터 도입(2015.7월부터)에 따라, - 동 단위 취약계층의 결식 문제를 해결하기 위해 동마을 복지센터를 중심으로 주민이 자치적으로 기부식품을 모집하여 어려운 가구에게 지원하는 동 단위 소규모 푸드마켓 설치 검토 중이며 - 이 과정에서 현재 자치구 푸드뱅크?마켓을 운영하고 있는 단체?법인에게 13
 
0.1%
○ 시는 생산?유통?판매?사용과정의 식품을 기부 받아 어려운 이웃에게 전달, 기부문화 확대 및 나눔 사랑을 실천하기 위해 푸드 뱅크?마켓 운영을 지원하고 있음 ※ 푸드뱅크?마켓 사업개요 ○ 사업근거 : 식품기부활성화에 관한 법률 제7조 ○ 사업대상 : 복지취약계층(기초생활수급자, 긴급복지대상, 차상위 계층 등) ○ 사업내용 - 푸드뱅크 : 총26개소(광역1- 사회복지협의회 운영, 기초 25- 자치구운영) ▶ 대량기탁, 일괄배분 형태로 운영되며 복지시설 위주로 배분 - 푸드마켓 : 총32개소(자치구 운영 ? 시지원 25개소, 자치구 자체운영 7개소) ▶ 상시?자발적인 기탁과 이용자의 직접방문으로 필요물품 선택, 슈퍼마켓 형태의 식품나눔 공간 - 푸드나눔카페 : 2개소(3호선 불광역, 6?7호선 태능입구역) ▶ 푸드마켓에 카페기능을 추가하여 상시적으로 기부문화 홍보 - 희망마차 운영 : 민간자원을 연계하여 위기가정에 식료품 지원 ○ 이용절차 : 동,구청 신청 → 이용자 선정 → 등록 후 이용 ○ ‘14년 기부자원 개발 지원 실적 : 390억원 - 기부실적 : 39,007백만원, 이용가구 : 328,442세대, 이용시설 : 1,599개소 ○ ‘15년 소요예산 : 1,774백만원(시비) - 광역푸드뱅크, 푸드나눔카페, 희망마차 : 시비 100% - 기초푸드뱅크 인건비, 운영비 : 시비 50%, 구비 50% - 기초푸드마켓 인건비 : 시비 50%, 구비50% ○ 동마을 복지센터 도입(2015.7월부터)에 따라, - 동 단위 취약계층의 결식 문제를 해결하기 위해 동마을 복지센터를 중심으로 주민이 자치적으로 기부식품을 모집하여 어려운 가구에게 지원하는 동 단위 소규모 푸드마켓 설치 검토 중이며 - 이 과정에서 현재 자치구 푸드뱅크?마켓을 운영하고 있는 단체?법인에게 시민참여 예산을 신청토록 안내하였음 ※ 시의 동마을푸드마켓 설치계획 1. 운영방식 - 장소 6
 
0.1%
동대문구 나들목가족도서관에서 임신한 여성,영유아들 둔 엄마,아빠,아이를 위한 미술놀이, 북클럽 등 다양한 활동으로 지속적인 만남을 통해 육아 커뮤니티을 활성화하고자 하나, 단년도 사업이 아닌 지속적 프로그램 운영에 대한 예산 지원 불가 1
 
< 0.1%
마포구 성미어린이집은 1994년에 신축한 국공립 어린이집으로서, 낡고 공간이 협소함 기존 성미어린이집과 주변 성미산 근린공원 유휴부지 터에 건물을 신축하여, 성미어린이집과 마을돌봄원스톱센터를 함께 운영 마을돌봄원스톱센터는 품앗이 공동육아,부모강좌,상담 등 육아거점 커뮤니티센터 역할을 할 수 있으며, 공공시설 공유,개방정책에 따라 일상적으로 마을주민들에게 개방하는 열린 어린이집으로서의 모델를 제시하고 있으나,사업의 성격이 불명확하고, 세부 내역 없음 또한, 어린이집 설치기준에 건물전체를 어린이집으로 사용하는 경우, 건물전체가 건축법상 노유자시설로 용도가 지정되어 어린이집으로 전용되어야 하며,건물의 안전진단 등을 거쳐 신축가능여부 등을 파악할 필요가 있음 1
 
< 0.1%
-캘리그라피 등 결혼이민자의 손재주를 활용한 취창업 교육은 우리부서 '결혼이민여성 취창업지원 사업'으로도 지원하고 있는 내용이나 실질적인 취업이나 창업으로는 연결되지 않은 경우가 많이 있었음. -반면, 마스터샵 마스터교육 또는 온라인쇼핑몰 교육 등 창업을 지원하고 프리마켓 참여 등 보다 적극적인 경제활동을 제안한 점은 새롭고 진취적인 결혼이주여성 경제적 자립 지원 방안으로서 타당하다고 판단됨. -사업범위 및 사업효과 확대를 위하여 사업비 상향조정이 필요함. 1
 
< 0.1%
0 EM발효액은 다양하게 활용 가능한 유?한 제품이나, 이미 시중에 많은 제품이 판매되고 있고 가격도 저렴하여 필요시 손쉽게 사용할 수 있음 0 EM발효기를 구청에 만드는 것은 현실성이 낮고 공공성도 낮다고 판단됨 0 1136(CO2줄이기 시민 실천사업, 마은희)사업에 포함 1
 
< 0.1%
본 사업은 특정 단체에 대한 지원을 내용으로 하고 있으며 국립극단의 지원을 받아 제작된 1~2인극을 지원 대상으로 한다는 점에서 이중지원 여부가 문제가 수 있음 1
 
< 0.1%
마포구 성미어린이집은 1994년에 신축한 국공립 어린이집으로서, 낡고 공간이 협소함 기존 성미어린이집과 주변 성미산 근린공원 유휴부지 터에 건물을 신축하여, 성미어린이집과 마을돌봄원스톱센터를 함께 운영 마을돌봄원스톱센터는 품앗이 공동육아,부모강좌,상담 등 육아거점 커뮤니티센터 역할을 할 수 있으며, 공공시설 공유,개방정책에 따라 일상적으로 마을주민들에게 개방하는 열린 어린이집으로서의 모델를 제시하고 있으나,사업의 성격이 불명확하고, 세부 내역 없음 또한, 어린이집 설치기준에 건물전체를 어린이집으로 사용하는 경우, 건물전체가 건축법상 노유자시설로 용도가 지정되어 어린이집으로 전용되어야 하며,건물의 안전진단 등을 거쳐 신축가능여부 등을 파악할 필요가 있음 1
 
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Missing (%)36.7%
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2024-05-10T22:17:59.638140image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length176
Median length95
Mean length18.474527
Min length1

Characters and Unicode

Total characters115318
Distinct characters690
Distinct categories15 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks10 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique3529 ?
Unique (%)56.5%

Sample

1st row녹사평대로40나길 38-2 ? 녹사평대로40다길 27
2nd row이촌로77길 19
3rd row효창원로 8길 28 용산문화원
4th row원효로66, 산호아파트 후문 버스정류장 길외 3개소
5th row장문로 95 보광동 자치회관 4층
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 941
 
3.8%
568
 
2.3%
관내 534
 
2.1%
일대 424
 
1.7%
서울시 361
 
1.5%
동대문구 346
 
1.4%
관악구 312
 
1.3%
강동구 300
 
1.2%
서대문구 270
 
1.1%
주소 252
 
1.0%
Other values (7135) 20548
82.7%
2024-05-10T22:18:00.867559image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
20686
 
17.9%
6201
 
5.4%
3961
 
3.4%
1 3357
 
2.9%
3290
 
2.9%
2680
 
2.3%
2 2378
 
2.1%
1877
 
1.6%
3 1781
 
1.5%
1776
 
1.5%
Other values (680) 67331
58.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 72483
62.9%
Space Separator 20693
 
17.9%
Decimal Number 15731
 
13.6%
Open Punctuation 1401
 
1.2%
Dash Punctuation 1400
 
1.2%
Close Punctuation 1397
 
1.2%
Other Punctuation 1215
 
1.1%
Math Symbol 648
 
0.6%
Uppercase Letter 132
 
0.1%
Other Symbol 114
 
0.1%
Other values (5) 104
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
6201
 
8.6%
3961
 
5.5%
3290
 
4.5%
2680
 
3.7%
1877
 
2.6%
1776
 
2.5%
1678
 
2.3%
1583
 
2.2%
1316
 
1.8%
1076
 
1.5%
Other values (592) 47045
64.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 21
15.9%
T 18
13.6%
M 15
11.4%
D 13
9.8%
S 11
8.3%
K 10
7.6%
I 7
 
5.3%
A 6
 
4.5%
V 6
 
4.5%
G 6
 
4.5%
Other values (10) 19
14.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
m 47
61.8%
k 12
 
15.8%
s 4
 
5.3%
o 2
 
2.6%
w 1
 
1.3%
e 1
 
1.3%
r 1
 
1.3%
v 1
 
1.3%
c 1
 
1.3%
i 1
 
1.3%
Other values (5) 5
 
6.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 838
69.0%
: 155
 
12.8%
? 90
 
7.4%
. 71
 
5.8%
/ 23
 
1.9%
' 12
 
1.0%
7
 
0.6%
@ 6
 
0.5%
& 5
 
0.4%
4
 
0.3%
Other values (3) 4
 
0.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 3357
21.3%
2 2378
15.1%
3 1781
11.3%
4 1529
9.7%
5 1472
9.4%
6 1231
 
7.8%
0 1053
 
6.7%
7 1051
 
6.7%
8 1006
 
6.4%
9 873
 
5.5%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 619
95.5%
> 8
 
1.2%
= 6
 
0.9%
+ 5
 
0.8%
< 4
 
0.6%
3
 
0.5%
1
 
0.2%
1
 
0.2%
1
 
0.2%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
4
30.8%
4
30.8%
3
23.1%
2
15.4%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1397
99.7%
[ 3
 
0.2%
1
 
0.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1393
99.7%
] 3
 
0.2%
1
 
0.1%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
108
94.7%
5
 
4.4%
1
 
0.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
20686
> 99.9%
  7
 
< 0.1%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
5
62.5%
3
37.5%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
3
50.0%
3
50.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1400
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 72477
62.8%
Common 42627
37.0%
Latin 208
 
0.2%
Han 6
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
6201
 
8.6%
3961
 
5.5%
3290
 
4.5%
2680
 
3.7%
1877
 
2.6%
1776
 
2.5%
1678
 
2.3%
1583
 
2.2%
1316
 
1.8%
1076
 
1.5%
Other values (587) 47039
64.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
20686
48.5%
1 3357
 
7.9%
2 2378
 
5.6%
3 1781
 
4.2%
4 1529
 
3.6%
5 1472
 
3.5%
- 1400
 
3.3%
( 1397
 
3.3%
) 1393
 
3.3%
6 1231
 
2.9%
Other values (43) 6003
 
14.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
m 47
22.6%
C 21
10.1%
T 18
 
8.7%
M 15
 
7.2%
D 13
 
6.2%
k 12
 
5.8%
S 11
 
5.3%
K 10
 
4.8%
I 7
 
3.4%
A 6
 
2.9%
Other values (25) 48
23.1%
Han
ValueCountFrequency (%)
2
33.3%
1
16.7%
1
16.7%
1
16.7%
1
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 72474
62.8%
ASCII 42668
37.0%
Geometric Shapes 108
 
0.1%
Punctuation 18
 
< 0.1%
None 16
 
< 0.1%
Enclosed Alphanum 13
 
< 0.1%
CJK Compat 6
 
< 0.1%
Arrows 6
 
< 0.1%
CJK 6
 
< 0.1%
Compat Jamo 3
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
20686
48.5%
1 3357
 
7.9%
2 2378
 
5.6%
3 1781
 
4.2%
4 1529
 
3.6%
5 1472
 
3.4%
- 1400
 
3.3%
( 1397
 
3.3%
) 1393
 
3.3%
6 1231
 
2.9%
Other values (58) 6044
 
14.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
6201
 
8.6%
3961
 
5.5%
3290
 
4.5%
2680
 
3.7%
1877
 
2.6%
1776
 
2.5%
1678
 
2.3%
1583
 
2.2%
1316
 
1.8%
1076
 
1.5%
Other values (585) 47036
64.9%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
108
100.0%
None
ValueCountFrequency (%)
  7
43.8%
7
43.8%
1
 
6.2%
1
 
6.2%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
5
27.8%
4
22.2%
3
16.7%
3
16.7%
3
16.7%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
5
83.3%
1
 
16.7%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
4
30.8%
4
30.8%
3
23.1%
2
15.4%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
3
50.0%
1
 
16.7%
1
 
16.7%
1
 
16.7%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
2
66.7%
1
33.3%
CJK
ValueCountFrequency (%)
2
33.3%
1
16.7%
1
16.7%
1
16.7%
1
16.7%

좌표값1
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct473
Distinct (%)31.3%
Missing8343
Missing (%)84.7%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean37.554395
Minimum37.43913
Maximum37.68954
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size86.7 KiB
2024-05-10T22:18:01.292917image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum37.43913
5-th percentile37.471673
Q137.512792
median37.562879
Q337.585281
95-th percentile37.658825
Maximum37.68954
Range0.25041045
Interquartile range (IQR)0.072488894

Descriptive statistics

Standard deviation0.055305396
Coefficient of variation (CV)0.0014726744
Kurtosis-0.49968993
Mean37.554395
Median Absolute Deviation (MAD)0.039945621
Skewness0.30495924
Sum56744.69
Variance0.0030586868
MonotonicityNot monotonic
2024-05-10T22:18:01.773288image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
37.5668260055 67
 
0.7%
37.51248204235883 43
 
0.4%
37.478368376140686 40
 
0.4%
37.53855831367326 39
 
0.4%
37.66883187925216 38
 
0.4%
37.589366023337 38
 
0.4%
37.65436175671061 37
 
0.4%
37.56342720534317 36
 
0.4%
37.56621419010153 36
 
0.4%
37.57452298171823 35
 
0.4%
Other values (463) 1102
 
11.2%
(Missing) 8343
84.7%
ValueCountFrequency (%)
37.4391296284 1
 
< 0.1%
37.44566929561192 1
 
< 0.1%
37.449008281401184 1
 
< 0.1%
37.4525462803 1
 
< 0.1%
37.4546855609 1
 
< 0.1%
37.45684114858621 30
0.3%
37.4568411486 19
0.2%
37.4579904624 1
 
< 0.1%
37.45827002400632 1
 
< 0.1%
37.4618248738 1
 
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
37.689540074 1
 
< 0.1%
37.6838220066 1
 
< 0.1%
37.6803977958 1
 
< 0.1%
37.6800464225 1
 
< 0.1%
37.6705741043 1
 
< 0.1%
37.66978005508485 1
 
< 0.1%
37.6689240441 1
 
< 0.1%
37.66883187925216 38
0.4%
37.66869141 18
0.2%
37.6682127249 1
 
< 0.1%

좌표값2
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct473
Distinct (%)31.3%
Missing8343
Missing (%)84.7%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean126.9887
Minimum126.80857
Maximum127.17392
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size86.7 KiB
2024-05-10T22:18:02.220842image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum126.80857
5-th percentile126.8665
Q1126.92895
median126.99058
Q3127.04738
95-th percentile127.10592
Maximum127.17392
Range0.36534684
Interquartile range (IQR)0.1184319

Descriptive statistics

Standard deviation0.076983542
Coefficient of variation (CV)0.00060622358
Kurtosis-0.97914013
Mean126.9887
Median Absolute Deviation (MAD)0.056836798
Skewness-0.060077147
Sum191879.92
Variance0.0059264657
MonotonicityNot monotonic
2024-05-10T22:18:02.639449image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
126.9786567859 67
 
0.7%
126.93931505634004 43
 
0.4%
126.9515618538674 40
 
0.4%
127.08238518945788 39
 
0.4%
127.04741914369812 38
 
0.4%
127.0167029072619 38
 
0.4%
127.05643047521656 37
 
0.4%
127.0369301411854 36
 
0.4%
126.9019551411001 36
 
0.4%
127.03965700109148 35
 
0.4%
Other values (463) 1102
 
11.2%
(Missing) 8343
84.7%
ValueCountFrequency (%)
126.8085728217 1
< 0.1%
126.8090776283 1
< 0.1%
126.8112058836 1
< 0.1%
126.8255215395536 1
< 0.1%
126.829562405 1
< 0.1%
126.832151377 1
< 0.1%
126.8342074291 1
< 0.1%
126.8387864843 1
< 0.1%
126.84280621111772 1
< 0.1%
126.8440680257 1
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
127.1739196616 1
< 0.1%
127.1580411723 1
< 0.1%
127.15802966315157 1
< 0.1%
127.1574539417 1
< 0.1%
127.15664472645582 1
< 0.1%
127.154088192 1
< 0.1%
127.1507648963 1
< 0.1%
127.1505403536 1
< 0.1%
127.15026464478628 1
< 0.1%
127.1481387642 1
< 0.1%

조회수.1
Real number (ℝ)

ZEROS 

Distinct225
Distinct (%)2.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean7.3357012
Minimum0
Maximum823
Zeros8401
Zeros (%)85.3%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size86.7 KiB
2024-05-10T22:18:03.071882image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q10
median0
Q30
95-th percentile38.35
Maximum823
Range823
Interquartile range (IQR)0

Descriptive statistics

Standard deviation33.349262
Coefficient of variation (CV)4.5461587
Kurtosis113.98929
Mean7.3357012
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness8.8831983
Sum72286
Variance1112.1733
MonotonicityNot monotonic
2024-05-10T22:18:03.497705image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
0 8401
85.3%
2 95
 
1.0%
3 81
 
0.8%
4 67
 
0.7%
1 61
 
0.6%
5 61
 
0.6%
26 33
 
0.3%
6 32
 
0.3%
28 30
 
0.3%
24 29
 
0.3%
Other values (215) 964
 
9.8%
ValueCountFrequency (%)
0 8401
85.3%
1 61
 
0.6%
2 95
 
1.0%
3 81
 
0.8%
4 67
 
0.7%
5 61
 
0.6%
6 32
 
0.3%
7 17
 
0.2%
8 18
 
0.2%
9 9
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
823 1
< 0.1%
582 1
< 0.1%
533 1
< 0.1%
523 1
< 0.1%
520 1
< 0.1%
510 2
< 0.1%
474 1
< 0.1%
437 1
< 0.1%
410 1
< 0.1%
402 1
< 0.1%

Sample

회계년도제안번호부서코드자치단체코드주관부서여부사업이름사업위치_구사업위치_상세참여구분분과코드사업내용제안취지사업개요소요예산사업시작일사업종료일법률지원적합여부법률지원기준분과심사해당여부분과위심사기준사업성평가검토결과코드진행상태검토자id검토자전화번호검토자팀명최종검토일자최종검토시간위치도파일id현장사진파일id기타파일id결과코드조회수사업내용2사업성평가2맵주소좌표값1좌표값2조회수.1
02016429733000143020000N녹사평대로40나길 주변 보행환경 개선용산구녹사평대로40나길 38-2 ? 녹사평대로40다길 27L<NA><NA><NA><NA>02017-01-012017-12-31<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2016-06-30131947<NA><NA><NA><NA>0<NA><NA>녹사평대로40나길 38-2 ? 녹사평대로40다길 2737.536139126.988886
12016429633000143020000N이촌종합시장 개방화장실 개선용산구이촌로77길 19L<NA><NA><NA><NA>02017-01-012017-12-31<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2016-06-30131947<NA><NA><NA><NA>0<NA><NA>이촌로77길 1937.52051126.9749283
22016429533000143020000N용산문화원 주민 공연장 환경개선용산구효창원로 8길 28 용산문화원L<NA><NA><NA><NA>300000002017-01-012017-12-31<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2016-06-30131947<NA><NA><NA><NA>0<NA><NA>효창원로 8길 28 용산문화원37.533424126.9518611
32016429433000143020000N안전하고 행복한 마을만들기(cctv설치)용산구원효로66, 산호아파트 후문 버스정류장 길외 3개소L<NA><NA><NA><NA>1300000002017-01-012017-12-31<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2016-06-30131947<NA><NA><NA><NA>0<NA><NA>원효로66, 산호아파트 후문 버스정류장 길외 3개소37.532638126.9511426
42016429333000143020000N아이가 즐거우면 ? 모두가 웃는다용산구장문로 95 보광동 자치회관 4층L<NA><NA><NA><NA>1420000002017-01-012017-12-31<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2016-06-30131947<NA><NA><NA><NA>0<NA><NA>장문로 95 보광동 자치회관 4층37.526301127.0001813
52016429233000143020000N서부이촌동 한강둔치 진입로 개선용산구이촌로34길 뒤 한강둔치 진입로L<NA><NA><NA><NA>500000002017-01-012017-12-31<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2016-06-30131947<NA><NA><NA><NA>0<NA><NA>이촌로34길 뒤 한강둔치 진입로37.532431126.9905826
62016429133000143020000N테마가 있는 안심 가로등길 조성용산구이촌로71길L<NA><NA><NA><NA>550000002017-01-012017-12-31<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2016-06-30131947<NA><NA><NA><NA>0<NA><NA>이촌로71길37.52136126.9729192
72016429033000143020000N나의 적성과 진로 찾기!!!용산구용산구 관내L<NA><NA><NA><NA>1100000002017-01-012017-12-31<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2016-06-30131947<NA><NA><NA><NA>0<NA><NA>용산구 관내37.532431126.9905824
82016428148000523170000N정조대왕 능행차' 타일벽화 만들기금천구금천구 시흥대로 53L<NA><NA><NA><NA>500000002017-01-012017-12-31<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2016-06-13181755<NA><NA><NA><NA>0<NA><NA>금천구 시흥대로 5337.43913126.9024928
92016428048000523170000N안심 골목 안전 도시 파수꾼 CCTV금천구금천구 전역L<NA><NA><NA><NA>1200000002017-01-012017-12-31<NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA><NA>2016-06-13181755<NA><NA><NA><NA>0<NA><NA>금천구 전역<NA><NA>0
회계년도제안번호부서코드자치단체코드주관부서여부사업이름사업위치_구사업위치_상세참여구분분과코드사업내용제안취지사업개요소요예산사업시작일사업종료일법률지원적합여부법률지원기준분과심사해당여부분과위심사기준사업성평가검토결과코드진행상태검토자id검토자전화번호검토자팀명최종검토일자최종검토시간위치도파일id현장사진파일id기타파일id결과코드조회수사업내용2사업성평가2맵주소좌표값1좌표값2조회수.1
984420142838000083070000N미아리 고가차로 하부 유휴공간 공유성북구동선동 3가 22?6 미아리 고가차로 하부D3001. 성북 공유 공작소 - 문화예술 활동을 위한 소도구, 소품, 물품을 만드는 제작소 공방 조성 - 우리동네 문화예술 시민 동아리 및 마을예술창작소 활용 - 우리지역 청소년 문화예술 동아리 소품 제작 지원 - 우리마을 모임, 행사를 위한 준비 공간 2. 미아리고개 문화예술센터 기능 - 시민들의 마을예술창작소 음악-미술-공연 및 전시 발표 장소 : 블랙박스 조성 - 동네의 마을예술창작 활동에 대한 지원 스튜디오 조성 - 지역문화예술전문가 와 지역문화예술 활동 주민의 교류 센터 조성 - 경력단절 전문가(주부, 시니어)들의 재능공유 및 교육-배움 센터 조성 - 지역 소재 대학생들과 청소년들이 만나 맘껏 놀 수 있는 난장 공간 제공 - 부모와 어린이들이 함께 창작활동을 체험하는 가족문화놀이터 기능조성 3. 비용소요 ? 건축비 ? 350,000,000원 (344.2㎡ x 약 1,000,000원) ? 장비 및 시설지원 ? 50,000,000원<NA><NA>4000000002014-102015-06Y지역문화진흥법,서울시공유촉진조례Y<NA>지리적,역사적 의미와 중요도가 높은 미아리고개의 지역 재생관점에서 바라본 측면에서 고가하부의 유휴공간을 재생하여 공동화 된 지역의 일부를 마을과 동네의 커뮤니 티 아트 공간으로 변화시키는 제안은 매우 타당하다고 보이며 주민참여 및 지역예술가들의 교류기능을 통한 지역공동체에 기여방식 및 수혜범위와 사회적가치에 대한 측면이 뛰어남.<NA>22007120021891<NA>성북구 교육문화복지국 문화체육과2014-06-0393756<NA><NA><NA>990<NA><NA>성북구 동선동 3가 22?6 미아리 고가차로 하부<NA><NA>0
984520142755000013240000N천호공구거리, 이웃과의 소통의 장으로강동구천호2동 457-12 ~ 461-61 일대D800<제안취지> ○ 역사 - 천호동 공구거리는 20여년 전에 5,6곳으로 시작해 현재 100여 업체가 성업 - 서울시 동남권에서 최대 규모를 자랑하는 공구 유통단지 ○ 현황 - 건물구조 : 총 26개 상점 - 2009년 강동구, 간판정비사업 및 조형물 설치사업을 통해 거리 활성화 시행 ○ 문제점 - 간판만 정비되었고 거리 자체의 환경 개선은 이뤄지지 않음 - 건축 한계선 외부로 각 상점의 공구들이 1미터 가량 보행자 도로를 침범 - 보행자는 자전거 도로로, 자전거는 차도의 끝에 붙어 가는 상황 - 어둡고 삭막한 보행 환경으로 시민들로부터 외면 ○ 대책 - 안전한 걷고 싶은 거리 조성 - 공구상가와 보행자(이웃)간의 소통을 통한 거리 활성화 <사업내용> ○ CCTV 설치 - CCTV 설치로 지속적 관리 시행 - 적발 시 벌금 징수 ○ 불법 점거 상품들 건물 내로 위치 - 불법 점거 상품들을 건물 내부로 위치시켜서 온전한 보행자 도로 폭 확보 - 미관상의 저해 요소 제거 ○ 쇼-윈도우(Show-Window) 설치 - 상점 내부의 활동이 보행자에게 영향을 주지 않도록 차단 기능 - 보행자는 안전하게 지나가면서 상점 내부를 보기에 용이 - 보행자의 안전과 상점의 전시 기능을 동시에 할 수 있는 Win-Win 전략 ○ 화분 설치 - 공구 상가 앞쪽 및 자전거 도로와 보행자 도로 사이에 화분을 설치함으로서 보행 친화적 거리환경 조성 <기대효과> ○ 위험요소(공구물품)를 상점 안으로 들여 놓아 깔끔하고 안전한,걷기 좋은 거리를 조성할 수 있다. ○ CCTV설치와 화분 설치를 통해 보행 환경 및 미관을 개선하여 상인들의 불법 도로 점거를 막고 밝은 분위기의 거리로 변모할 수 있다. ○ 정돈된 거리를 통해 삭막한 공구거리에 활력을 불어 넣는다. ○ 공구상인과 이웃 간의 마찰을 줄이고 차츰 관심을 가지면서 소통이 실현된다. ○ 광진교와 천호역, 인근 상업시설로부터의 인구 유입을 유도 할 수 있다.<NA><NA>837000002015-012014-12Y적격Y적격천호동 공구거리는 무등록 상점가로 특화거리 상점가로 등록을 추진중에 있으며, 등록이 완료되면 유통산업발전법의 보호를 받고 국가 및 지자체의 지원을 받을 수 있음, 따라서 현재 사업요청 내용을 법적지원 기반이 조성된 다음 시행하여야 할 것으로 판단됨.<NA>220090400001983425-5843강동구 기획경제국 일자리경제과2014-05-30174415<NA><NA><NA>990<NA><NA>강동구 천호2동 457-12 ~ 461-61 일대<NA><NA>0
984620142636000703050000N동대문구 용두근린공원 에코시설 조성동대문구천호대로 145(동대문구 청사 및 용두근린공원 일원)D600□ 사업개요 : 동대문구 청사와 인접한 용두근린공원에 태양광에너지 설비 및 자가발전 체험시설을 설치하여 시민이 누구나 쉽게 접할 수 있는 에코체험의 장을 조성하고, 동대문구청사 내 유휴공간을 활용하여 기후변화 대응을 위한 교육,홍보,체험할 수 있는 공간 조성 □ 사업내용 【용두근린공원을 활용 에코 체험장 조성】☞ 붙임 ‘조성(안)’ 참조 ○ 태양광발전시설 설치 ⇒ 태양광 30㎾ ※ 파고라 형태의 태양광발전시설을 설치하여 지지대 하부는 휴식공간으로 활용하고, 태양광발전현황판을 설치하여 태양광에너지의 1일생산량 등을 게시 ○ 하이브리드 보안등 설치 ⇒ 2개 (※친환경에너지에 대한 교육용 및 홍보용으로 활용) ○ 자가발전 체험 시설물 설치 - 자전거, 허리돌리기, 압전배틀, 음악전지 등 ※ 공원내 체육기구와 함께 시민 누구나 손쉽게 운동을 하면서 친환경에너지를 느낄 수 있는 자가발전 체험시설 구비 【동대문구청 내 에코공간 조성】☞ 붙임 ‘조성(안)’ 참조 ≪청사 1층≫ ○ 민원휴식공간(정문 옆) 재배치 ⇒ ‘기후변화 홍보전시대’ 설치 ≪청사 지하2층≫ ○ 로비 유휴공간 리모델링 ⇒ ‘기후변화 홍보관’, ‘대기전력비교체험대’ 조성 ○ 휴게시설 리모델링 ⇒ ‘환경BOOK카페’ 조성 ○ 사내아카데미(지하2층)를 ⇒ 상설 ‘기후변화대응 교육장’으로 활용 【에코 관련 홈페이지 구축】 ○ 에코 관련시설 소개, 운영 프로그램 안내, 교육 신청접수 등 【에코 관련 시설 운영 및 활용 방안】 ○ ‘원전하나줄이기’ 및 기후변화대응 프로그램 운영 - 기후변화대응 관련 홍보?교육 프로그램 개발 및 운영 - 구청사 내?외 에코관련 체험시설과 연결한 프로그램 진행 - 기후변화대응 홍보?교육관련 기자재, 결과물, 전시물 설치 등<NA><NA>4000000002015-012015-12Y<NA>Y<NA>- 서울시 역점사업인 '원전하나줄이기'정책에 부응하는 사업으로 기후변화대응을 위해 시의적절하며, - 동대문환경자원센터 위에 조성된 용두근린공원에 신재생에너지시설을 설치 시 자원재활용?탄소상쇄 숲? 신재생에너지가 결합된 친환경 공간으로 거듭나 친환경 녹색정책의 새로운 모델로 타자치구의 모범사례로 전파 가능 할 것으로 판단됨<NA>22007120012669<NA>동대문구 복지환경국 맑은환경과2014-06-03113329FILE_000000000027744<NA><NA>990<NA><NA>동대문구 천호대로 145(동대문구 청사 및 용두근린공원 일원)<NA><NA>0
984720142538000153070000N아이들의 오감을 만족하는 놀이터조성성북구정릉1동 1035-5 등 2개 어린이공원D700매화어린이공원과 새소리어린이공원 내 미끄럼틀, 그네 등 놀이시설이 매화와 새소리가 가득하게 느낄 수 있도록 리모델링하게 된다면 인근 지역의 명소로 활용될 수 있으며, 아이들 키우기에 알맞은 환경이 만들어 질 것으로 판단됨 총사업비 : 4억원 가량 예상<NA><NA>4000000002015-012015-12Y도시공원 및 녹지 등에 관한 법률 어린이놀이시설 안전관리법Y사업내용 및 타당성성북구 정릉동 29-42 매화어린이공원 등 2개소 공원은 시설의 노후가 심하며, 이러한 시설의 개선(정비)을 요청하는 민원이 자주 발생하는 공원이므로, 해당 공원 내 시설물 정비 및 주민의견을 수렴한 공원으로 리모델링하게 된다면, 지역 주민의 휴게공간 확충에 기여할 것으로 판단됨<NA>22007120021891029203781성북구 안전건설교통국 공원녹지과2014-06-0395339FILE_000000000028793FILE_000000000028794<NA>990<NA><NA>성북구 정릉1동 1035-5 등 2개 어린이공원<NA><NA>0
984820142438000153070000N정릉천변에 물놀이장을 만들어 주세요성북구정릉동 382 (내부순환로 고가 아래 공원)D600정릉동 382번지 공원 내 정릉천과 연계하여 물놀이장을 만들게 된다면, 인근 지역의 명소로 활용될 수 있으며, 아이들 키우기에 알맞은 환경이 만들어 질 것으로 판단됨 총사업비 : 10억원 가량 예상<NA><NA>10000000002015-012015-12Y도시공원 및 녹지 등에 관한 법률Y사업내용 및 타당성성북구 정릉동 382 정릉고가아래 쉼터는 시설의 노후가 심하며, 이러한 시설의 개선(정비)을 요청하는 민원이 자주 발생하는 공원임. 주변 정릉천과 연계, 고가아래(그늘제공)라는 현장여건을 고려할 경우, 물놀이장을 조성시 인근 지역의 명소로 활용될 것으로 판단됨<NA>22007120021891<NA>성북구 안전건설교통국 공원녹지과2014-06-0393322FILE_000000000028796FILE_000000000028926<NA>990<NA><NA>성북구 정릉동 382 (내부순환로 고가 아래 공원)<NA><NA>0
984920142351000013200000N장애인, 저소득층부녀자, 노인을 위한 자립작업장 만들기관악구봉천전철역 부근D400-사업기간 : 2015. 1. ? 2015. 12. -사업위치 : 관악구 남부순환로 1794 (봉천동) -사업규모 : 작업장규모 약 133㎡(사무직 2명, 노동직 12명) -사업내용 : 쇼핑백 만들기 작업 -총사업비 : 167백만원<NA><NA>1670000002015-012015-12Y고용정책기본법제28조(사회비스일자리 창출 및 사회적 기업 육성)Y<NA>-필요성:관내에는 지체장애인을 대상으로 하는 자립 작업 장이 없어 설치가 필요함 -시급성:장애인 등 근로취약계층의 실업률이 높으므로 시급함 -공공성:근로취약계층의 일자리 창출 사업임 -수혜대상:저소득 장애인,부녀자,노인 등 -기대효과 1.취업이 어려운 장애인 등 근로취약계층에게 근로 기회 제공 2.장애인 사회참여 확대 및 소득 향상을 통한 자립기반 마련<NA>22008020000966879-5982관악구 복지환경국 생활복지과2014-06-03112639<NA><NA><NA>00<NA><NA>관악구 봉천전철역 부근<NA><NA>0
985020142310370306110000Y장애인, 저소득층부녀자, 노인을 위한 자립작업장 만들기관악구봉천전철역 부근D400-사업기간 : 2015. 1. ? 2015. 12. -사업위치 : 관악구 남부순환로 1794 (봉천동) -사업규모 : 작업장규모 약 133㎡(사무직 2명, 노동직 12명) -사업내용 : 쇼핑백 만들기 작업 -총사업비 : 167백만원<NA><NA>1670000002015-012015-12N본 사업은 장애인의 직업재활시설 서비스 제공 목적으로 설치하므로 저소득층 부녀자, 노인 등 자립시설로 복합적 설치 부적정N단년도 사업이 아닌 계속사업- 본사업은 장애인의 직업재활시설 서비스 제공 목적으로 설치하므로 저소득층 부녀자, 노인 등 자립시설로 복합적 설치 부적합 - 또한 6월 현재 119개 기 설치, 시설수가 증가되고 있는 실정이므로 주민참여예산은 부적합F120071200029702133-7465복지건강실 장애인복지정책과2014-07-04104225<NA><NA><NA><NA>0<NA><NA>관악구 봉천전철역 부근<NA><NA>0
985120142240000013090000N아토피 예방과 치료를 위한 에코센터도봉구도봉산 인근D600-아토피 증상과 원인의 이해를 돕는 이론적 접근 : 수시 교육 -아토피 증상의 완화와 완치를 위한 건강한 식생활 교육 -알러지성 질환에 대비한 요리 치료 -자연 속에서 자연을 느껴 보기 -몸 단련, 훈련 -텃밭, 베란다 상자밭 가꾸기 교육 -올바른 의류 세탁법과 식기 세척법 교육 -등등<NA><NA>1500000002015-012015-12Y<NA>Y<NA>□ 2013년 보건소 아토피 예방관리 교육 - 아토피 환아 부모 자조모임 : 23회/442명 - 찾아가는 아토피 어린이 교육 : 16개소/936명 - 취약계층 아토피 의료비 지원 : 13명 - 아토피 보습제 지원 : 131명 - 북한산 국립공원과 함께하는 아토피 캠프 : 5회/197명 - 아토피 텃밭 가꾸기 : 5구획 - 제안사업 내용 대부분이 기존하고 있는 사업으로 아토피 예방과 치료를 위한 에코센터는 예산 관계상 조정이 필요할 것으로 사료됨<NA>220071200123622091-4425도봉구 보건소 보건정책과2014-05-26133935<NA><NA><NA>990<NA><NA>도봉구 도봉산 인근<NA><NA>0
985220142136000193050000N구민체육센터 주차장 확산 및 개선동대문구장안동 구민 체육센터 내D200□ 제안취지 구민체육센터 이용고객의 쾌적한 주차환경 개선을 통한 고객만족도 향상 및 안전사고 예방 □ 사업개요 ○ 사업명 : 동대문구민체육센터 주차장 확장 및 개선 ○ 사업기간 : 2015. 2. ~ 2015. 4. ○ 사업예산 : 200,000천원 ○ 주차장 현황 - 주차면수 : 33면 → 통로주차시 42대 까지 가능(셔틀버스 2대 포함) - 출입구 : 1곳 - 문제점 : 센터 이용인원(일일 2,500여 명) 대비 주차장 면수 부족, 어린이 동반 이용자 및 노인이용자(주부포함)들의 차량이용이 많아 센터 주차장 수용면수 보다 많은 차량이 주차시 통로주차는 물론 센터 앞 자동차 도로까지 주차하여 사고위험 높은 실정(대중교통 이용 홍보는 지속 실시중), 또한 센터 셔틀버스 2대가 한시간 단위로 입출입(주차포함)을 하기 위한 이동 공간 확보가 어려운 실정으로 어린이 출입이 잦은 주차장 내 사고위험 항시 내재 ○ 대책 - 센터 주차장 인근 테니스장 일부 주차장으로 변경 확장하고 입출입구 또한 2곳으로 분리 설치 - 이전 테니스 코트 일부는 테니스장 앞 공원 공터 활용 이전 설치 - 확장시 최소 27대, 최대 30대 주차공간 추가확보 가능<NA><NA>2000000002015-022015-04Y국민체육진흥법 제8조 (지방체육의 진흥)Y<NA>지역주민의 구민체육센터 이용시 주차공간 협소로 인해 각종 안전사고가 우려되는 상황에서 센터 주차장 확장 공사를 통해 안전하고 쾌적한 시설 이용에 기여 가능<NA>220071200126692127-4713동대문구 행정국 문화체육과2014-06-03113358FILE_000000000027062FILE_000000000027063<NA>990<NA><NA>동대문구 장안동 구민 체육센터 내<NA><NA>0
985320142051000013200000N구립노인요양원관악구삼성동D400- 사업기간 : 미정 - 사업위치 : 관악구 내 적정장소 - 사업규모 : 2,360㎡(연면적) - 총사업비 : 800백만원<NA><NA>8000000002015-012015-12Y<NA>Y<NA>-필요성 : 독거어르신,치매를 앓고 있는 어르신,중증질환 어르신들이 노후에 편안하게 지낼수 있는 시설이 없음. 특히 관악구는 경제적으로 어려움을 겪는 독거어르신들이 많으나 이분들을 위한 공공적인 돌봄과 지원 서비스와 공간이 열악하여 구립노인요양원 설치 필요 -시급성 : 현재 관악구 시설 총 36개소 설치(데이케어7, 요양시설 29)되어 시급성은 떨어짐 -공공성 :소외계층인 어르신들의 돌봄시설 설치는 상당히 공공성이 높음 -수혜대상 : 독거노인, 치매를 앓고 있는 어르신 및 중증 질환을 가진 어르신 100여명 -성 평 등 : 남녀 어르신을 불문하고 돌보고 있어 양성 평등이 이루어지고 있음 -문제점 :요양원 설치비 및 운영비 등 막대한 예산확보가 어려움<NA>22008020000966879-6162관악구 복지환경국 노인청소년과2014-06-02163747<NA><NA><NA>990<NA><NA>관악구 삼성동<NA><NA>0