Overview

Dataset statistics

Number of variables6
Number of observations88
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory4.3 KiB
Average record size in memory50.5 B

Variable types

Categorical5
Text1

Dataset

Description한국방송광고진흥공사 광고교육원에서 진행하는 국가인적자원개발컨소시엄 교육과정을 NCS 분류별, 연도별로 데이터를 제공합니다.
Author한국방송광고진흥공사
URLhttps://www.data.go.kr/data/15087328/fileData.do

Alerts

대분류(NCS) has constant value ""Constant
중분류(NCS) has constant value ""Constant
소분류(NCS) is highly overall correlated with 세분류(NCS)High correlation
세분류(NCS) is highly overall correlated with 소분류(NCS)High correlation

Reproduction

Analysis started2023-12-12 12:10:40.821024
Analysis finished2023-12-12 12:10:41.229036
Duration0.41 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

연도
Categorical

Distinct5
Distinct (%)5.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size836.0 B
2023
22 
2022
21 
2021
20 
2020
17 
2019
8 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2019
2nd row2019
3rd row2019
4th row2019
5th row2019

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2023 22
25.0%
2022 21
23.9%
2021 20
22.7%
2020 17
19.3%
2019 8
 
9.1%

Length

2023-12-12T21:10:41.294100image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T21:10:41.418967image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2023 22
25.0%
2022 21
23.9%
2021 20
22.7%
2020 17
19.3%
2019 8
 
9.1%

대분류(NCS)
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size836.0 B
08. 문화·예술·디자인·방송
88 

Length

Max length16
Median length16
Mean length16
Min length16

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row08. 문화·예술·디자인·방송
2nd row08. 문화·예술·디자인·방송
3rd row08. 문화·예술·디자인·방송
4th row08. 문화·예술·디자인·방송
5th row08. 문화·예술·디자인·방송

Common Values

ValueCountFrequency (%)
08. 문화·예술·디자인·방송 88
100.0%

Length

2023-12-12T21:10:41.562646image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T21:10:41.675722image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
08 88
50.0%
문화·예술·디자인·방송 88
50.0%

중분류(NCS)
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size836.0 B
03. 문화콘텐츠
88 

Length

Max length9
Median length9
Mean length9
Min length9

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row03. 문화콘텐츠
2nd row03. 문화콘텐츠
3rd row03. 문화콘텐츠
4th row03. 문화콘텐츠
5th row03. 문화콘텐츠

Common Values

ValueCountFrequency (%)
03. 문화콘텐츠 88
100.0%

Length

2023-12-12T21:10:41.797530image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T21:10:41.924725image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
03 88
50.0%
문화콘텐츠 88
50.0%

소분류(NCS)
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)2.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size836.0 B
03. 문화콘텐츠유통·서비스
62 
02. 문화콘텐츠제작
26 

Length

Max length15
Median length15
Mean length13.818182
Min length11

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row02. 문화콘텐츠제작
2nd row02. 문화콘텐츠제작
3rd row03. 문화콘텐츠유통·서비스
4th row03. 문화콘텐츠유통·서비스
5th row03. 문화콘텐츠유통·서비스

Common Values

ValueCountFrequency (%)
03. 문화콘텐츠유통·서비스 62
70.5%
02. 문화콘텐츠제작 26
29.5%

Length

2023-12-12T21:10:42.068038image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T21:10:42.196488image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
03 62
35.2%
문화콘텐츠유통·서비스 62
35.2%
02 26
14.8%
문화콘텐츠제작 26
14.8%

세분류(NCS)
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct3
Distinct (%)3.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size836.0 B
04. 광고콘텐츠유통·서비스
53 
04. 광고콘텐츠제작
26 
09. 스마트문화앱콘텐츠유통·서비스
9 

Length

Max length19
Median length15
Mean length14.227273
Min length11

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row04. 광고콘텐츠제작
2nd row04. 광고콘텐츠제작
3rd row04. 광고콘텐츠유통·서비스
4th row04. 광고콘텐츠유통·서비스
5th row04. 광고콘텐츠유통·서비스

Common Values

ValueCountFrequency (%)
04. 광고콘텐츠유통·서비스 53
60.2%
04. 광고콘텐츠제작 26
29.5%
09. 스마트문화앱콘텐츠유통·서비스 9
 
10.2%

Length

2023-12-12T21:10:42.336191image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T21:10:42.509249image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
04 79
44.9%
광고콘텐츠유통·서비스 53
30.1%
광고콘텐츠제작 26
 
14.8%
09 9
 
5.1%
스마트문화앱콘텐츠유통·서비스 9
 
5.1%

교육과정명
Text

Distinct68
Distinct (%)77.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size836.0 B
2023-12-12T21:10:42.873851image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length26
Median length19
Mean length14.409091
Min length7

Characters and Unicode

Total characters1268
Distinct characters128
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

Unique52 ?
Unique (%)59.1%

Sample

1st row광고마케팅 이해 및 전략
2nd row광고기획 사례연구 및 기획서 작성 클리닉
3rd row미디어플래닝의 이해
4th row디지털광고 마케팅 및 트렌드 이해
5th row빅데이터와 디지털광고 사례분석
ValueCountFrequency (%)
및 19
 
5.8%
전략 18
 
5.5%
마케팅 15
 
4.6%
광고 12
 
3.7%
디지털 11
 
3.4%
이해 9
 
2.8%
퍼포먼스 9
 
2.8%
기획 8
 
2.5%
캠페인 7
 
2.1%
실습 7
 
2.1%
Other values (96) 211
64.7%
2023-12-12T21:10:43.437624image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
239
 
18.8%
디 38
 
3.0%
광 35
 
2.8%
고 35
 
2.8%
전 34
 
2.7%
이 32
 
2.5%
케 31
 
2.4%
략 26
 
2.1%
마 26
 
2.1%
기 25
 
2.0%
Other values (118) 747
58.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 971
76.6%
Space Separator 239
 
18.8%
Uppercase Letter 40
 
3.2%
Lowercase Letter 8
 
0.6%
Close Punctuation 4
 
0.3%
Open Punctuation 4
 
0.3%
Other Punctuation 2
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
디 38
 
3.9%
광 35
 
3.6%
고 35
 
3.6%
전 34
 
3.5%
이 32
 
3.3%
케 31
 
3.2%
략 26
 
2.7%
마 26
 
2.7%
기 25
 
2.6%
팅 25
 
2.6%
Other values (102) 664
68.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 10
25.0%
A 7
17.5%
Z 4
 
10.0%
T 4
 
10.0%
R 3
 
7.5%
I 3
 
7.5%
K 3
 
7.5%
G 3
 
7.5%
S 2
 
5.0%
N 1
 
2.5%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 4
50.0%
t 4
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
239
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 4
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 4
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
& 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 971
76.6%
Common 249
 
19.6%
Latin 48
 
3.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
디 38
 
3.9%
광 35
 
3.6%
고 35
 
3.6%
전 34
 
3.5%
이 32
 
3.3%
케 31
 
3.2%
략 26
 
2.7%
마 26
 
2.7%
기 25
 
2.6%
팅 25
 
2.6%
Other values (102) 664
68.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
P 10
20.8%
A 7
14.6%
Z 4
 
8.3%
o 4
 
8.3%
t 4
 
8.3%
T 4
 
8.3%
R 3
 
6.2%
I 3
 
6.2%
K 3
 
6.2%
G 3
 
6.2%
Other values (2) 3
 
6.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
239
96.0%
) 4
 
1.6%
( 4
 
1.6%
& 2
 
0.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 971
76.6%
ASCII 297
 
23.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
239
80.5%
P 10
 
3.4%
A 7
 
2.4%
Z 4
 
1.3%
) 4
 
1.3%
o 4
 
1.3%
t 4
 
1.3%
T 4
 
1.3%
( 4
 
1.3%
R 3
 
1.0%
Other values (6) 14
 
4.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
디 38
 
3.9%
광 35
 
3.6%
고 35
 
3.6%
전 34
 
3.5%
이 32
 
3.3%
케 31
 
3.2%
략 26
 
2.7%
마 26
 
2.7%
기 25
 
2.6%
팅 25
 
2.6%
Other values (102) 664
68.4%

Correlations

2023-12-12T21:10:43.566425image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연도소분류(NCS)세분류(NCS)교육과정명
연도1.0000.0000.3000.000
소분류(NCS)0.0001.0001.0001.000
세분류(NCS)0.3001.0001.0000.965
교육과정명0.0001.0000.9651.000
2023-12-12T21:10:43.681623image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연도소분류(NCS)세분류(NCS)
연도1.0000.0000.234
소분류(NCS)0.0001.0000.994
세분류(NCS)0.2340.9941.000
2023-12-12T21:10:43.792864image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연도소분류(NCS)세분류(NCS)
연도1.0000.0000.234
소분류(NCS)0.0001.0000.994
세분류(NCS)0.2340.9941.000

Missing values

2023-12-12T21:10:41.066737image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T21:10:41.176749image/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

연도대분류(NCS)중분류(NCS)소분류(NCS)세분류(NCS)교육과정명
0201908. 문화·예술·디자인·방송03. 문화콘텐츠02. 문화콘텐츠제작04. 광고콘텐츠제작광고마케팅 이해 및 전략
1201908. 문화·예술·디자인·방송03. 문화콘텐츠02. 문화콘텐츠제작04. 광고콘텐츠제작광고기획 사례연구 및 기획서 작성 클리닉
2201908. 문화·예술·디자인·방송03. 문화콘텐츠03. 문화콘텐츠유통·서비스04. 광고콘텐츠유통·서비스미디어플래닝의 이해
3201908. 문화·예술·디자인·방송03. 문화콘텐츠03. 문화콘텐츠유통·서비스04. 광고콘텐츠유통·서비스디지털광고 마케팅 및 트렌드 이해
4201908. 문화·예술·디자인·방송03. 문화콘텐츠03. 문화콘텐츠유통·서비스04. 광고콘텐츠유통·서비스빅데이터와 디지털광고 사례분석
5201908. 문화·예술·디자인·방송03. 문화콘텐츠03. 문화콘텐츠유통·서비스04. 광고콘텐츠유통·서비스콘텐츠 마케팅
6201908. 문화·예술·디자인·방송03. 문화콘텐츠03. 문화콘텐츠유통·서비스04. 광고콘텐츠유통·서비스퍼포먼스 미디어 운영 및 효과분석
7201908. 문화·예술·디자인·방송03. 문화콘텐츠03. 문화콘텐츠유통·서비스04. 광고콘텐츠유통·서비스디지털 효과 측정 실전
8202008. 문화·예술·디자인·방송03. 문화콘텐츠02. 문화콘텐츠제작04. 광고콘텐츠제작광고마케팅 이해 및 전략
9202008. 문화·예술·디자인·방송03. 문화콘텐츠02. 문화콘텐츠제작04. 광고콘텐츠제작광고기획 사례연구 및 기획서 작성 클리닉
연도대분류(NCS)중분류(NCS)소분류(NCS)세분류(NCS)교육과정명
78202308. 문화·예술·디자인·방송03. 문화콘텐츠03. 문화콘텐츠유통·서비스09. 스마트문화앱콘텐츠유통·서비스브랜딩과 브랜드 커뮤니케이션 성공전략
79202308. 문화·예술·디자인·방송03. 문화콘텐츠03. 문화콘텐츠유통·서비스09. 스마트문화앱콘텐츠유통·서비스디지털 광고를 위한 빅데이터 활용 전략
80202308. 문화·예술·디자인·방송03. 문화콘텐츠03. 문화콘텐츠유통·서비스04. 광고콘텐츠유통·서비스미디어플래닝 전략실무
81202308. 문화·예술·디자인·방송03. 문화콘텐츠02. 문화콘텐츠제작04. 광고콘텐츠제작마케팅 기획서 & PT 클리닉
82202308. 문화·예술·디자인·방송03. 문화콘텐츠02. 문화콘텐츠제작04. 광고콘텐츠제작카피라이팅 실전 전략
83202308. 문화·예술·디자인·방송03. 문화콘텐츠03. 문화콘텐츠유통·서비스04. 광고콘텐츠유통·서비스브랜드 및 퍼포먼스 광고 KPI 전략
84202308. 문화·예술·디자인·방송03. 문화콘텐츠03. 문화콘텐츠유통·서비스04. 광고콘텐츠유통·서비스캠페인 광고 기획과 실전 PT
85202308. 문화·예술·디자인·방송03. 문화콘텐츠03. 문화콘텐츠유통·서비스04. 광고콘텐츠유통·서비스디지털 광고 효과분석
86202308. 문화·예술·디자인·방송03. 문화콘텐츠03. 문화콘텐츠유통·서비스09. 스마트문화앱콘텐츠유통·서비스라이브 커머스 기획과 성공요소
87202308. 문화·예술·디자인·방송03. 문화콘텐츠03. 문화콘텐츠유통·서비스04. 광고콘텐츠유통·서비스검색광고와 퍼포먼스 마케팅