Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations31
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.1 KiB
Average record size in memory36.3 B

Variable types

Text4

Dataset

Description한국관광공사 데이터랩(datalab.visitkorea.or.kr)의 MICE 관광 관련 통계보고서 목록의 정보를 제공합니다.
Author한국관광공사
URLhttps://www.data.go.kr/data/3069595/fileData.do

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제목 has unique valuesUnique
첨부파일명 has unique valuesUnique
파일 링크 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 15:58:10.200754
Analysis finished2023-12-12 15:58:10.755109
Duration0.55 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

제목
Text

UNIQUE 

Distinct31
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size380.0 B
2023-12-13T00:58:10.888729image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length30
Median length28
Mean length18.16129
Min length14

Characters and Unicode

Total characters563
Distinct characters53
Distinct categories7 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique31 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row2019 국제회의 개최현황
2nd row2019 MICE 참가자조사
3rd row2019 MICE 참가자조사 (통계편)
4th row2018 MICE 산업통계 조사
5th row2018 MICE 산업의 경제적 파급효과 분석
ValueCountFrequency (%)
mice 28
23.0%
산업통계 11
 
9.0%
조사 11
 
9.0%
참가자조사 10
 
8.2%
분석 4
 
3.3%
2018 4
 
3.3%
산업의 4
 
3.3%
경제적 4
 
3.3%
파급효과 4
 
3.3%
2017 4
 
3.3%
Other values (20) 38
31.1%
2023-12-13T00:58:11.307022image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
91
16.2%
2 40
 
7.1%
0 36
 
6.4%
1 32
 
5.7%
E 28
 
5.0%
M 28
 
5.0%
I 28
 
5.0%
C 28
 
5.0%
사 22
 
3.9%
조 22
 
3.9%
Other values (43) 208
36.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 215
38.2%
Decimal Number 136
24.2%
Uppercase Letter 112
19.9%
Space Separator 91
16.2%
Dash Punctuation 5
 
0.9%
Close Punctuation 2
 
0.4%
Open Punctuation 2
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
사 22
 
10.2%
조 22
 
10.2%
업 15
 
7.0%
산 15
 
7.0%
계 12
 
5.6%
통 12
 
5.6%
자 10
 
4.7%
참 10
 
4.7%
가 10
 
4.7%
제 7
 
3.3%
Other values (25) 80
37.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 40
29.4%
0 36
26.5%
1 32
23.5%
7 6
 
4.4%
8 6
 
4.4%
9 5
 
3.7%
6 4
 
2.9%
5 3
 
2.2%
3 2
 
1.5%
4 2
 
1.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 28
25.0%
M 28
25.0%
I 28
25.0%
C 28
25.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
91
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 5
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 236
41.9%
Hangul 215
38.2%
Latin 112
19.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
사 22
 
10.2%
조 22
 
10.2%
업 15
 
7.0%
산 15
 
7.0%
계 12
 
5.6%
통 12
 
5.6%
자 10
 
4.7%
참 10
 
4.7%
가 10
 
4.7%
제 7
 
3.3%
Other values (25) 80
37.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
91
38.6%
2 40
16.9%
0 36
 
15.3%
1 32
 
13.6%
7 6
 
2.5%
8 6
 
2.5%
- 5
 
2.1%
9 5
 
2.1%
6 4
 
1.7%
5 3
 
1.3%
Other values (4) 8
 
3.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
E 28
25.0%
M 28
25.0%
I 28
25.0%
C 28
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 348
61.8%
Hangul 215
38.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
91
26.1%
2 40
11.5%
0 36
 
10.3%
1 32
 
9.2%
E 28
 
8.0%
M 28
 
8.0%
I 28
 
8.0%
C 28
 
8.0%
7 6
 
1.7%
8 6
 
1.7%
Other values (8) 25
 
7.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
사 22
 
10.2%
조 22
 
10.2%
업 15
 
7.0%
산 15
 
7.0%
계 12
 
5.6%
통 12
 
5.6%
자 10
 
4.7%
참 10
 
4.7%
가 10
 
4.7%
제 7
 
3.3%
Other values (25) 80
37.2%

내용
Text

Distinct24
Distinct (%)77.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size380.0 B
2023-12-13T00:58:11.591552image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length103
Median length99
Mean length88.483871
Min length49

Characters and Unicode

Total characters2743
Distinct characters135
Distinct categories7 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique20 ?
Unique (%)64.5%

Sample

1st row국제기구(UIA, ICCA) 기준 국제회의의 세계 및 국내 개최 현황을 대륙/국가/도시별, 월별, 주제별 등으로 분석한 자료입니다.
2nd row2019년 국내 개최 MICE 행사 참가자의 한국 방문 특성, 개최지로서의 수용태세, 방문 소비액 등 소비실태 결과를 행사유형별, 대륙/국가별로 분석한 통계자료입니다.
3rd row2019년 국내 개최 MICE 행사 참가자의 한국 방문 특성, 개최지로서의 수용태세, 방문 소비액 등 소비실태 결과를 행사유형별, 대륙/국가별로 분석한 통계자료입니다.
4th row2018년 국내 MICE 산업의 규모를 종합적으로 파악하여 정책의 수립 및 평가, 기업의 경영전략 수립, 학계 및 연구소 등 학술연구 활성화를 위한 기초자료를 제공하고 있습니다.
5th rowMICE산업이 국내 경제에 미친 생산유발효과, 고용유발효과 등을 산업연관분석모형으로 분석
ValueCountFrequency (%)
및 28
 
4.5%
국내 28
 
4.5%
등 24
 
3.8%
mice 24
 
3.8%
수립 22
 
3.5%
방문 20
 
3.2%
개최 16
 
2.6%
있습니다 14
 
2.2%
분석한 13
 
2.1%
제공하고 11
 
1.8%
Other values (80) 426
68.1%
2023-12-13T00:58:12.006678image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
595
 
21.7%
, 77
 
2.8%
의 65
 
2.4%
국 63
 
2.3%
를 43
 
1.6%
가 40
 
1.5%
수 38
 
1.4%
로 38
 
1.4%
자 37
 
1.3%
I 34
 
1.2%
Other values (125) 1713
62.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1790
65.3%
Space Separator 595
 
21.7%
Uppercase Letter 133
 
4.8%
Other Punctuation 120
 
4.4%
Decimal Number 99
 
3.6%
Close Punctuation 3
 
0.1%
Open Punctuation 3
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
의 65
 
3.6%
국 63
 
3.5%
를 43
 
2.4%
가 40
 
2.2%
수 38
 
2.1%
로 38
 
2.1%
자 37
 
2.1%
한 34
 
1.9%
기 34
 
1.9%
소 34
 
1.9%
Other values (103) 1364
76.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 30
30.3%
1 26
26.3%
2 25
25.3%
8 5
 
5.1%
9 3
 
3.0%
6 2
 
2.0%
7 2
 
2.0%
4 2
 
2.0%
5 2
 
2.0%
3 2
 
2.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
I 34
25.6%
C 34
25.6%
M 28
21.1%
E 28
21.1%
A 6
 
4.5%
U 3
 
2.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 77
64.2%
. 27
 
22.5%
/ 16
 
13.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
595
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1790
65.3%
Common 820
29.9%
Latin 133
 
4.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 65
 
3.6%
국 63
 
3.5%
를 43
 
2.4%
가 40
 
2.2%
수 38
 
2.1%
로 38
 
2.1%
자 37
 
2.1%
한 34
 
1.9%
기 34
 
1.9%
소 34
 
1.9%
Other values (103) 1364
76.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
595
72.6%
, 77
 
9.4%
0 30
 
3.7%
. 27
 
3.3%
1 26
 
3.2%
2 25
 
3.0%
/ 16
 
2.0%
8 5
 
0.6%
9 3
 
0.4%
) 3
 
0.4%
Other values (6) 13
 
1.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
I 34
25.6%
C 34
25.6%
M 28
21.1%
E 28
21.1%
A 6
 
4.5%
U 3
 
2.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1790
65.3%
ASCII 953
34.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
595
62.4%
, 77
 
8.1%
I 34
 
3.6%
C 34
 
3.6%
0 30
 
3.1%
M 28
 
2.9%
E 28
 
2.9%
. 27
 
2.8%
1 26
 
2.7%
2 25
 
2.6%
Other values (12) 49
 
5.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 65
 
3.6%
국 63
 
3.5%
를 43
 
2.4%
가 40
 
2.2%
수 38
 
2.1%
로 38
 
2.1%
자 37
 
2.1%
한 34
 
1.9%
기 34
 
1.9%
소 34
 
1.9%
Other values (103) 1364
76.2%

첨부파일명
Text

UNIQUE 

Distinct31
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size380.0 B
2023-12-13T00:58:12.210639image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length34
Median length33
Mean length21.870968
Min length14

Characters and Unicode

Total characters678
Distinct characters63
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

Unique31 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row2019 국제회의 개최현황
2nd row2019 MICE 참가자조사 보고서
3rd row2019 MICE 참가자조사 보고서 (통계편)
4th row2018 MICE 산업통계 조사·연구
5th row2018 MICE 산업의 경제적 파급효과 분석
ValueCountFrequency (%)
mice 28
20.1%
산업통계 11
 
7.9%
조사·연구 11
 
7.9%
참가자조사 10
 
7.2%
보고서 10
 
7.2%
2018 5
 
3.6%
2017 5
 
3.6%
분석 4
 
2.9%
산업의 4
 
2.9%
경제적 4
 
2.9%
Other values (23) 47
33.8%
2023-12-13T00:58:12.561653image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
108
 
15.9%
2 40
 
5.9%
0 36
 
5.3%
E 34
 
5.0%
1 32
 
4.7%
C 31
 
4.6%
M 28
 
4.1%
I 28
 
4.1%
사 22
 
3.2%
조 22
 
3.2%
Other values (53) 297
43.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 260
38.3%
Uppercase Letter 151
22.3%
Decimal Number 136
20.1%
Space Separator 108
15.9%
Other Punctuation 12
 
1.8%
Lowercase Letter 4
 
0.6%
Dash Punctuation 3
 
0.4%
Open Punctuation 2
 
0.3%
Close Punctuation 2
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
사 22
 
8.5%
조 22
 
8.5%
업 15
 
5.8%
산 15
 
5.8%
구 13
 
5.0%
연 13
 
5.0%
계 12
 
4.6%
통 12
 
4.6%
서 10
 
3.8%
고 10
 
3.8%
Other values (25) 116
44.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 34
22.5%
C 31
20.5%
M 28
18.5%
I 28
18.5%
A 9
 
6.0%
R 6
 
4.0%
N 3
 
2.0%
D 3
 
2.0%
L 3
 
2.0%
O 3
 
2.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 40
29.4%
0 36
26.5%
1 32
23.5%
7 6
 
4.4%
8 6
 
4.4%
9 5
 
3.7%
6 4
 
2.9%
5 3
 
2.2%
3 2
 
1.5%
4 2
 
1.5%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 2
50.0%
t 2
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
108
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
· 12
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 263
38.8%
Hangul 260
38.3%
Latin 155
22.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
사 22
 
8.5%
조 22
 
8.5%
업 15
 
5.8%
산 15
 
5.8%
구 13
 
5.0%
연 13
 
5.0%
계 12
 
4.6%
통 12
 
4.6%
서 10
 
3.8%
고 10
 
3.8%
Other values (25) 116
44.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
108
41.1%
2 40
 
15.2%
0 36
 
13.7%
1 32
 
12.2%
· 12
 
4.6%
7 6
 
2.3%
8 6
 
2.3%
9 5
 
1.9%
6 4
 
1.5%
5 3
 
1.1%
Other values (5) 11
 
4.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
E 34
21.9%
C 31
20.0%
M 28
18.1%
I 28
18.1%
A 9
 
5.8%
R 6
 
3.9%
N 3
 
1.9%
D 3
 
1.9%
L 3
 
1.9%
O 3
 
1.9%
Other values (3) 7
 
4.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 406
59.9%
Hangul 260
38.3%
None 12
 
1.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
108
26.6%
2 40
 
9.9%
0 36
 
8.9%
E 34
 
8.4%
1 32
 
7.9%
C 31
 
7.6%
M 28
 
6.9%
I 28
 
6.9%
A 9
 
2.2%
7 6
 
1.5%
Other values (17) 54
13.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
사 22
 
8.5%
조 22
 
8.5%
업 15
 
5.8%
산 15
 
5.8%
구 13
 
5.0%
연 13
 
5.0%
계 12
 
4.6%
통 12
 
4.6%
서 10
 
3.8%
고 10
 
3.8%
Other values (25) 116
44.6%
None
ValueCountFrequency (%)
· 12
100.0%

파일 링크
Text

UNIQUE 

Distinct31
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size380.0 B
2023-12-13T00:58:12.843499image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length223
Median length90
Mean length85.322581
Min length77

Characters and Unicode

Total characters2645
Distinct characters50
Distinct categories9 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique31 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowhttp://k-mice.visitkorea.or.kr/convention/pds/e_book/2019/2019_convention_state.pdf
2nd rowhttp://k-mice.visitkorea.or.kr/convention/pds/e_book/2019/2019_MICE_participant.pdf
3rd rowhttp://k-mice.visitkorea.or.kr/convention/pds/e_book/2019/2019_MICE_participant_result.pdf
4th rowhttp://k-mice.visitkorea.or.kr/convention/pds/e_book/2018/2018_MICE_file1.pdf
5th rowhttp://k-mice.visitkorea.or.kr/convention/pds/e_book/2018/2018_Eco_Effect.pdf
ValueCountFrequency (%)
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3.2%
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3.2%
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Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
/ 217
 
8.2%
o 187
 
7.1%
i 156
 
5.9%
t 153
 
5.8%
e 143
 
5.4%
. 124
 
4.7%
k 121
 
4.6%
p 114
 
4.3%
r 103
 
3.9%
n 102
 
3.9%
Other values (40) 1225
46.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1571
59.4%
Other Punctuation 420
 
15.9%
Decimal Number 320
 
12.1%
Uppercase Letter 199
 
7.5%
Connector Punctuation 94
 
3.6%
Dash Punctuation 33
 
1.2%
Math Symbol 4
 
0.2%
Open Punctuation 2
 
0.1%
Close Punctuation 2
 
0.1%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 187
11.9%
i 156
9.9%
t 153
9.7%
e 143
9.1%
k 121
 
7.7%
p 114
 
7.3%
r 103
 
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n 102
 
6.5%
c 82
 
5.2%
s 66
 
4.2%
Other values (9) 344
21.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 58
29.1%
C 42
21.1%
M 24
12.1%
I 24
12.1%
A 14
 
7.0%
B 14
 
7.0%
R 6
 
3.0%
D 5
 
2.5%
N 3
 
1.5%
L 3
 
1.5%
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3.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 81
25.3%
0 80
25.0%
1 78
24.4%
8 21
 
6.6%
9 16
 
5.0%
7 11
 
3.4%
5 11
 
3.4%
6 9
 
2.8%
4 7
 
2.2%
3 6
 
1.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 217
51.7%
. 124
29.5%
% 48
 
11.4%
: 31
 
7.4%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 94
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 33
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 4
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1770
66.9%
Common 875
33.1%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
o 187
 
10.6%
i 156
 
8.8%
t 153
 
8.6%
e 143
 
8.1%
k 121
 
6.8%
p 114
 
6.4%
r 103
 
5.8%
n 102
 
5.8%
c 82
 
4.6%
s 66
 
3.7%
Other values (21) 543
30.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
/ 217
24.8%
. 124
14.2%
_ 94
10.7%
2 81
 
9.3%
0 80
 
9.1%
1 78
 
8.9%
% 48
 
5.5%
- 33
 
3.8%
: 31
 
3.5%
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Other values (9) 68
 
7.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 2645
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
/ 217
 
8.2%
o 187
 
7.1%
i 156
 
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t 153
 
5.8%
e 143
 
5.4%
. 124
 
4.7%
k 121
 
4.6%
p 114
 
4.3%
r 103
 
3.9%
n 102
 
3.9%
Other values (40) 1225
46.3%

Correlations

2023-12-13T00:58:13.828691image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
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제목1.0001.0001.0001.000
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Missing values

2023-12-13T00:58:10.571770image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T00:58:10.707037image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.

Sample

제목내용첨부파일명파일 링크
02019 국제회의 개최현황국제기구(UIA, ICCA) 기준 국제회의의 세계 및 국내 개최 현황을 대륙/국가/도시별, 월별, 주제별 등으로 분석한 자료입니다.2019 국제회의 개최현황http://k-mice.visitkorea.or.kr/convention/pds/e_book/2019/2019_convention_state.pdf
12019 MICE 참가자조사2019년 국내 개최 MICE 행사 참가자의 한국 방문 특성, 개최지로서의 수용태세, 방문 소비액 등 소비실태 결과를 행사유형별, 대륙/국가별로 분석한 통계자료입니다.2019 MICE 참가자조사 보고서http://k-mice.visitkorea.or.kr/convention/pds/e_book/2019/2019_MICE_participant.pdf
22019 MICE 참가자조사 (통계편)2019년 국내 개최 MICE 행사 참가자의 한국 방문 특성, 개최지로서의 수용태세, 방문 소비액 등 소비실태 결과를 행사유형별, 대륙/국가별로 분석한 통계자료입니다.2019 MICE 참가자조사 보고서 (통계편)http://k-mice.visitkorea.or.kr/convention/pds/e_book/2019/2019_MICE_participant_result.pdf
32018 MICE 산업통계 조사2018년 국내 MICE 산업의 규모를 종합적으로 파악하여 정책의 수립 및 평가, 기업의 경영전략 수립, 학계 및 연구소 등 학술연구 활성화를 위한 기초자료를 제공하고 있습니다.2018 MICE 산업통계 조사·연구http://k-mice.visitkorea.or.kr/convention/pds/e_book/2018/2018_MICE_file1.pdf
42018 MICE 산업의 경제적 파급효과 분석MICE산업이 국내 경제에 미친 생산유발효과, 고용유발효과 등을 산업연관분석모형으로 분석2018 MICE 산업의 경제적 파급효과 분석http://k-mice.visitkorea.or.kr/convention/pds/e_book/2018/2018_Eco_Effect.pdf
52019-2028 MICE 캘린더향후 10년 동안 국내에서 개최 예정인 국제회의, 전시회 등 약 802여 건 행사의 개최시기, 장소, 예상 참가자 수, 주최기관 및 주요 MICE 서비스 업체 정보가 수록되어 있습니다.KOREA MICE CALENDAR 2019-2028http://k-mice.visitkorea.or.kr/mice/upload/pds/KOREA_MICE_CALENDER_2019-2028.pdf
62018-2027 MICE 캘린더향후 10년 동안 국내에서 개최 예정인 국제회의, 전시회 등 약 801여 건 행사의 개최시기, 장소, 예상 참가자 수, 주최기관 및 주요 MICE 서비스 업체 정보가 수록되어 있습니다.KOREA MICE CALENDAR 2018 to 2027http://k-mice.visitkorea.or.kr/mice/upload/pds/KOREA_MICE_CALENDER_2018-2027.pdf
72018 국제회의 개최현황국제기구(UIA, ICCA) 기준 국제회의의 세계 및 국내 개최 현황을 대륙/국가/도시별, 월별, 주제별 등으로 분석한 자료입니다.2018 국제회의 개최현황http://k-mice.visitkorea.or.kr/convention/pds/e_book/2018/2018_convention_state.pdf
82018 MICE 참가자조사2018년 국내 개최 MICE 행사 참가자의 한국 방문 특성, 개최지로서의 수용태세, 방문 소비액 등 소비실태 결과를 행사유형별, 대륙/국가별로 분석한 통계자료입니다.2018 MICE 참가자조사 보고서http://k-mice.visitkorea.or.kr/convention/pds/e_book/2018/2018_MICE_participant.pdf
92017-2026 MICE 캘린더향후 10년 동안 국내에서 개최 예정인 국제회의, 전시회 등 약 800여 건 행사의 개최시기, 장소, 예상 참가자 수, 주최기관 및 주요 MICE 서비스 업체 정보가 수록되어 있습니다.KOREA MICE CALENDAR 2017 to 2026http://k-mice.visitkorea.or.kr/mice/upload/pds/KOREA_MICE_CALENDER_2017_2024.pdf
제목내용첨부파일명파일 링크
212014 MICE 산업통계 조사2014년 국내 MICE 산업의 규모를 종합적으로 파악하여 정책의 수립 및 평가, 기업의 경영전략 수립, 학계 및 연구소 등 학술연구 활성화를 위한 기초자료를 제공하고 있습니다.2014 MICE 산업통계 조사·연구http://k-mice.visitkorea.or.kr/convention/pds/e_book/2014/2014_MICE_file1.pdf
222013 MICE 참가자조사2013년 국내 개최 MICE 행사 참가자의 한국 방문 특성, 개최지로서의 수용태세, 방문 소비액 등 소비실태 결과를 행사유형별, 대륙/국가별로 분석한 통계자료입니다.2013 MICE 참가자조사 보고서http://k-mice.visitkorea.or.kr/convention/pds/e_book/2015/2013+MICE+%EC%B0%B8%EA%B0%80%EC%9E%90+%EC%A1%B0%EC%82%AC+%EA%B2%B0%EA%B3%BC%EB%B3%B4%EA%B3%A0%EC%84%9C(%EC%95%88)_%EC%B5%9C%EC%A2%85%ED%8C%90(%EC%9D%B8%EC%87%84).pdf
232013 MICE 산업통계 조사2013년 국내 MICE 산업의 규모를 종합적으로 파악하여 정책의 수립 및 평가, 기업의 경영전략 수립, 학계 및 연구소 등 학술연구 활성화를 위한 기초자료를 제공하고 있습니다.2013 MICE 산업통계 조사·연구http://k-mice.visitkorea.or.kr/convention/pds/e_book/2013/2013_MICE_file1.pdf
242012 MICE 참가자조사2012년 국내 개최 MICE 행사 참가자의 한국 방문 특성, 개최지로서의 수용태세, 방문 소비액 등 소비실태 결과를 행사유형별, 대륙/국가별로 분석한 통계자료입니다.2012 MICE 참가자조사 보고서http://k-mice.visitkorea.or.kr/convention/pds/e_book/2012/2012_MICE_participant.pdf
252012 MICE 산업통계 조사 - 추정연구편(개정판)2012년 국내 MICE 산업의 규모를 종합적으로 파악하여 정책의 수립 및 평가, 기업의 경영전략 수립, 학계 및 연구소 등 학술연구 활성화를 위한 기초자료를 제공하고 있습니다.2012 MICE 산업통계 조사·연구 - 추정연구편(개정판)http://k-mice.visitkorea.or.kr/convention/pds/e_book/2012/2012_MICE_file1.pdf
262012 MICE 산업통계 조사 - 실적조사 분석편2012년 국내 MICE 산업의 규모를 종합적으로 파악하여 정책의 수립 및 평가, 기업의 경영전략 수립, 학계 및 연구소 등 학술연구 활성화를 위한 기초자료를 제공하고 있습니다.2012 MICE 산업통계 조사·연구 - 실적조사·연구 분석편http://k-mice.visitkorea.or.kr/convention/pds/e_book/2012/2012_MICE_file2.pdf
272011 MICE 참가자조사2011년 국내 개최 MICE 행사 참가자의 한국 방문 특성, 개최지로서의 수용태세, 방문 소비액 등 소비실태 결과를 행사유형별, 대륙/국가별로 분석한 통계자료입니다.2011 MICE 참가자조사 보고서http://k-mice.visitkorea.or.kr/convention/pds/e_book/2011/2011_MICE_participant.pdf
282011 MICE 산업통계 조사2011년 국내 MICE 산업의 규모를 종합적으로 파악하여 정책의 수립 및 평가, 기업의 경영전략 수립, 학계 및 연구소 등 학술연구 활성화를 위한 기초자료를 제공하고 있습니다.2011 MICE 산업통계 조사·연구http://k-mice.visitkorea.or.kr/convention/pds/e_book/20120116/2011/2011_MICE_file.pdf
292010 MICE 산업통계 조사2010년 국내 MICE 산업의 규모를 종합적으로 파악하여 정책의 수립 및 평가, 기업의 경영전략 수립, 학계 및 연구소 등 학술연구 활성화를 위한 기초자료를 제공하고 있습니다.2010 MICE 산업통계 조사·연구http://k-mice.visitkorea.or.kr/convention/pds/e_book/20120116/2010/2010_MICE_file.pdf
302009 MICE 산업통계 조사2009년 국내 MICE 산업의 규모를 종합적으로 파악하여 정책의 수립 및 평가, 기업의 경영전략 수립, 학계 및 연구소 등 학술연구 활성화를 위한 기초자료를 제공하고 있습니다.2009 MICE 산업통계 조사·연구http://k-mice.visitkorea.or.kr/convention/pds/e_book/20120116/2009/2009_MICE_file.pdf