Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations48
Missing cells29
Missing cells (%)12.1%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory2.1 KiB
Average record size in memory44.8 B

Variable types

Categorical3
Text2

Dataset

Description공군사관학교의 전공별 교육과정 정보입니다. 공군사관학교 전공별(국제관계학, 국방경영학, 항공우주정책학, 컴퓨터과학, 항공우주공학, 기계공학, 전자통신공학, 시스템공학) 전공필수 및 전공심화에 대한 내용입니다.
Author국방부
URLhttps://www.data.go.kr/data/15068813/fileData.do

Alerts

전공필수 has 5 (10.4%) missing valuesMissing
전공심화 has 24 (50.0%) missing valuesMissing

Reproduction

Analysis started2023-12-12 08:45:34.532230
Analysis finished2023-12-12 08:45:35.338739
Duration0.81 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

학과명
Categorical

Distinct8
Distinct (%)16.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size516.0 B
국제관계학
6 
국방경영학
6 
항공우주정책학
6 
컴퓨터과학
6 
항공우주공학
6 
Other values (3)
18 

Length

Max length7
Median length6.5
Mean length5.375
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
국제관계학 6
12.5%
국방경영학 6
12.5%
항공우주정책학 6
12.5%
컴퓨터과학 6
12.5%
항공우주공학 6
12.5%
기계공학 6
12.5%
전자통신공학 6
12.5%
시스템공학 6
12.5%

Length

2023-12-12T17:45:35.435245image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T17:45:35.600638image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
국제관계학 6
12.5%
국방경영학 6
12.5%
항공우주정책학 6
12.5%
컴퓨터과학 6
12.5%
항공우주공학 6
12.5%
기계공학 6
12.5%
전자통신공학 6
12.5%
시스템공학 6
12.5%

학년
Categorical

Distinct3
Distinct (%)6.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size516.0 B
2
16 
3
16 
4
16 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2
2nd row2
3rd row3
4th row3
5th row4

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2 16
33.3%
3 16
33.3%
4 16
33.3%

Length

2023-12-12T17:45:35.789509image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T17:45:35.935930image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2 16
33.3%
3 16
33.3%
4 16
33.3%

학기
Categorical

Distinct2
Distinct (%)4.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size516.0 B
1
24 
2
24 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1
2nd row2
3rd row1
4th row2
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 24
50.0%
2 24
50.0%

Length

2023-12-12T17:45:36.085840image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T17:45:36.214118image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 24
50.0%
2 24
50.0%

전공필수
Text

MISSING 

Distinct43
Distinct (%)100.0%
Missing5
Missing (%)10.4%
Memory size516.0 B
2023-12-12T17:45:36.488273image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length34
Median length25
Mean length13.209302
Min length4

Characters and Unicode

Total characters568
Distinct characters118
Distinct categories5 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique43 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row정치학개론
2nd row국제관계사, 정치사상사, 비교정치론
3rd row한국정치와 외교, 정치학방법론, 궁제정치론
4th row국제정치경제론
5th row외교정책결정론
ValueCountFrequency (%)
및 8
 
7.5%
실험 3
 
2.8%
열역학 2
 
1.9%
컴퓨터이용 2
 
1.9%
공업수학i 2
 
1.9%
공업수학ⅰ 2
 
1.9%
수치해석 2
 
1.9%
실습 2
 
1.9%
공학 2
 
1.9%
제작 1
 
0.9%
Other values (80) 80
75.5%
2023-12-12T17:45:36.990653image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
63
 
11.1%
, 38
 
6.7%
학 33
 
5.8%
공 28
 
4.9%
론 22
 
3.9%
정 16
 
2.8%
이 12
 
2.1%
제 11
 
1.9%
역 10
 
1.8%
항 10
 
1.8%
Other values (108) 325
57.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 463
81.5%
Space Separator 63
 
11.1%
Other Punctuation 38
 
6.7%
Letter Number 2
 
0.4%
Uppercase Letter 2
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
학 33
 
7.1%
공 28
 
6.0%
론 22
 
4.8%
정 16
 
3.5%
이 12
 
2.6%
제 11
 
2.4%
역 10
 
2.2%
항 10
 
2.2%
치 9
 
1.9%
관 9
 
1.9%
Other values (104) 303
65.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
63
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 38
100.0%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
Ⅰ 2
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
I 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 463
81.5%
Common 101
 
17.8%
Latin 4
 
0.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 33
 
7.1%
공 28
 
6.0%
론 22
 
4.8%
정 16
 
3.5%
이 12
 
2.6%
제 11
 
2.4%
역 10
 
2.2%
항 10
 
2.2%
치 9
 
1.9%
관 9
 
1.9%
Other values (104) 303
65.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
63
62.4%
, 38
37.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
Ⅰ 2
50.0%
I 2
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 463
81.5%
ASCII 103
 
18.1%
Number Forms 2
 
0.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
63
61.2%
, 38
36.9%
I 2
 
1.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 33
 
7.1%
공 28
 
6.0%
론 22
 
4.8%
정 16
 
3.5%
이 12
 
2.6%
제 11
 
2.4%
역 10
 
2.2%
항 10
 
2.2%
치 9
 
1.9%
관 9
 
1.9%
Other values (104) 303
65.4%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
Ⅰ 2
100.0%

전공심화
Text

MISSING 

Distinct24
Distinct (%)100.0%
Missing24
Missing (%)50.0%
Memory size516.0 B
2023-12-12T17:45:37.289579image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length65
Median length40.5
Mean length37.833333
Min length18

Characters and Unicode

Total characters908
Distinct characters180
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique24 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row동아시아국제관계사, 국제기구, 정치과정론, 기술과 정치변동, 비전통안보연구, 정치경제론
2nd row미국정치론, 러시아정치론, 북한정치와 사회, 중국정치론, 일본정치론, 유럽정치론
3rd row국제사회쟁점연구, 한미관계연구, 남북관계연구
4th row경영협상론, 윤리경영, 공공경제학, 경영과학, 마케팅, 현대경영이론
5th row조직개발과 혁신, 국제경영, 게임이론, 사회과학연구방법론, 경영자료분석론, 계량경제학
ValueCountFrequency (%)
및 13
 
8.2%
실험 5
 
3.1%
시스템 3
 
1.9%
항공기 3
 
1.9%
디지털 3
 
1.9%
압축성유체역학 2
 
1.3%
기계학습 2
 
1.3%
열전달 2
 
1.3%
실습 2
 
1.3%
연구 2
 
1.3%
Other values (120) 122
76.7%
2023-12-12T17:45:37.841606image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
135
 
14.9%
, 84
 
9.3%
공 35
 
3.9%
학 33
 
3.6%
론 20
 
2.2%
항 19
 
2.1%
계 16
 
1.8%
전 16
 
1.8%
제 14
 
1.5%
시 14
 
1.5%
Other values (170) 522
57.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 685
75.4%
Space Separator 135
 
14.9%
Other Punctuation 86
 
9.5%
Close Punctuation 1
 
0.1%
Open Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
공 35
 
5.1%
학 33
 
4.8%
론 20
 
2.9%
항 19
 
2.8%
계 16
 
2.3%
전 16
 
2.3%
제 14
 
2.0%
시 14
 
2.0%
기 14
 
2.0%
구 14
 
2.0%
Other values (164) 490
71.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 84
97.7%
& 1
 
1.2%
· 1
 
1.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
135
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 685
75.4%
Common 223
 
24.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
공 35
 
5.1%
학 33
 
4.8%
론 20
 
2.9%
항 19
 
2.8%
계 16
 
2.3%
전 16
 
2.3%
제 14
 
2.0%
시 14
 
2.0%
기 14
 
2.0%
구 14
 
2.0%
Other values (164) 490
71.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
135
60.5%
, 84
37.7%
& 1
 
0.4%
) 1
 
0.4%
( 1
 
0.4%
· 1
 
0.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 685
75.4%
ASCII 222
 
24.4%
None 1
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
135
60.8%
, 84
37.8%
& 1
 
0.5%
) 1
 
0.5%
( 1
 
0.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
공 35
 
5.1%
학 33
 
4.8%
론 20
 
2.9%
항 19
 
2.8%
계 16
 
2.3%
전 16
 
2.3%
제 14
 
2.0%
시 14
 
2.0%
기 14
 
2.0%
구 14
 
2.0%
Other values (164) 490
71.5%
None
ValueCountFrequency (%)
· 1
100.0%

Correlations

2023-12-12T17:45:37.995335image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
학과명학년학기전공필수전공심화
학과명1.0000.0000.0001.0001.000
학년0.0001.0000.0001.0001.000
학기0.0000.0001.0001.0001.000
전공필수1.0001.0001.0001.0001.000
전공심화1.0001.0001.0001.0001.000
2023-12-12T17:45:38.123204image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
학과명학년학기
학과명1.0000.0000.000
학년0.0001.0000.000
학기0.0000.0001.000
2023-12-12T17:45:38.245036image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
학과명학년학기
학과명1.0000.0000.000
학년0.0001.0000.000
학기0.0000.0001.000

Missing values

2023-12-12T17:45:35.003546image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T17:45:35.141617image/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.
2023-12-12T17:45:35.260758image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

학과명학년학기전공필수전공심화
0국제관계학21정치학개론<NA>
1국제관계학22국제관계사, 정치사상사, 비교정치론<NA>
2국제관계학31한국정치와 외교, 정치학방법론, 궁제정치론<NA>
3국제관계학32국제정치경제론동아시아국제관계사, 국제기구, 정치과정론, 기술과 정치변동, 비전통안보연구, 정치경제론
4국제관계학41외교정책결정론미국정치론, 러시아정치론, 북한정치와 사회, 중국정치론, 일본정치론, 유럽정치론
5국제관계학42국제갈등론국제사회쟁점연구, 한미관계연구, 남북관계연구
6국방경영학21경영학개론<NA>
7국방경영학22조직행위론, 회계원리, 미시경제학<NA>
8국방경영학31재무관리, 거시경제학, 생산관리<NA>
9국방경영학32인적자원관리경영협상론, 윤리경영, 공공경제학, 경영과학, 마케팅, 현대경영이론
학과명학년학기전공필수전공심화
38전자통신공학31전자기학, 디지털 공학, 전자공학실험<NA>
39전자통신공학32통신공학 및 실험전자장, 디지털 신호처리, 로봇공학개론, 아날로그 전자회로
40전자통신공학41레이더공학초고주파공학 및 실험, 디지털 영상처리 및 실험, 디지털 통신 시스템, 전자공학설계, 광전자공학, 전자전과 미래전
41전자통신공학42<NA>무선공학 및 실험, 지능 시스템 및 실험
42시스템공학21컴퓨터프로그래밍, 과학적관리<NA>
43시스템공학22공업수학Ⅰ, 시스템최적화 이론 및 실습, 데이터시스템 분석<NA>
44시스템공학31경제성공학, 시스템운영관리론, 의사결정분석론<NA>
45시스템공학32인간공학 및 실험정수최적화 이론 및 알고리즘, 시뮬레이션, 회귀분석 및 실험계획법, 품질관리
46시스템공학41데이터마이닝시스템분석응용 및 실습, 네트워크모형 및 기계학습, 확률시스템분석, 인간기계체계 및 실험, 안전공학, 신뢰성공학
47시스템공학42<NA>무기체계 분석·설계, 무기체계 사업관리