Overview

Dataset statistics

Number of variables3
Number of observations4681
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory114.4 KiB
Average record size in memory25.0 B

Variable types

Text2
Categorical1

Dataset

Description범정부 공공데이터 중장기 (미제공)개방예정데이터 목록 정보로 각 기관의 연차별 개방계획과 개방목록명을 제공 합니다.1) 1년 단위로 개방이 예정되어 있는 기관별 목록으로, 기관의 사정에 따라 변경될 수 있음을 알려드립니다.2) 문의사항이 있을 시, 데이터 목록정보별 해당 기관 연락처로 문의주시길 바랍니다.3) 기관별 공공데이터 실무담당자 연락처는 공공데이터포털 "공공데이터 제공기관 실무담당자" 개방목록으로 개방되어있으니 참고하시길 바랍니다.※ 기준일 : 2024년 1월말
Author공공데이터활용지원센터
URLhttps://www.data.go.kr/data/15127106/fileData.do

Reproduction

Analysis started2024-05-04 07:17:18.996128
Analysis finished2024-05-04 07:17:20.685031
Duration1.69 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

기관명
Text

Distinct337
Distinct (%)7.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size36.7 KiB
2024-05-04T07:17:20.994034image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length29
Median length19
Mean length6.7628712
Min length3

Characters and Unicode

Total characters31657
Distinct characters247
Distinct categories7 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique69 ?
Unique (%)1.5%

Sample

1st row문화체육관광부 국립국어원
2nd row문화체육관광부 국립국어원
3rd row문화체육관광부 국립국어원
4th row문화체육관광부 국립국어원
5th row문화체육관광부 국립국어원
ValueCountFrequency (%)
경기도 443
 
7.1%
광주광역시 350
 
5.6%
충청남도 344
 
5.5%
전라북도 242
 
3.9%
충청북도 217
 
3.5%
행정안전부 199
 
3.2%
국토교통부 194
 
3.1%
서울특별시 190
 
3.1%
통계청 185
 
3.0%
해양수산부 163
 
2.6%
Other values (329) 3699
59.4%
2024-05-04T07:17:21.974392image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
도 1646
 
5.2%
1545
 
4.9%
시 1512
 
4.8%
광 1164
 
3.7%
국 1131
 
3.6%
부 970
 
3.1%
청 935
 
3.0%
기 820
 
2.6%
산 771
 
2.4%
전 750
 
2.4%
Other values (237) 20413
64.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 29983
94.7%
Space Separator 1545
 
4.9%
Open Punctuation 47
 
0.1%
Close Punctuation 47
 
0.1%
Other Symbol 22
 
0.1%
Uppercase Letter 10
 
< 0.1%
Other Punctuation 3
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
도 1646
 
5.5%
시 1512
 
5.0%
광 1164
 
3.9%
국 1131
 
3.8%
부 970
 
3.2%
청 935
 
3.1%
기 820
 
2.7%
산 771
 
2.6%
전 750
 
2.5%
한 711
 
2.4%
Other values (225) 19573
65.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
D 2
20.0%
K 2
20.0%
N 2
20.0%
C 1
10.0%
E 1
10.0%
P 1
10.0%
A 1
10.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1545
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 47
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 47
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 22
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 30005
94.8%
Common 1642
 
5.2%
Latin 10
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 1646
 
5.5%
시 1512
 
5.0%
광 1164
 
3.9%
국 1131
 
3.8%
부 970
 
3.2%
청 935
 
3.1%
기 820
 
2.7%
산 771
 
2.6%
전 750
 
2.5%
한 711
 
2.4%
Other values (226) 19595
65.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
D 2
20.0%
K 2
20.0%
N 2
20.0%
C 1
10.0%
E 1
10.0%
P 1
10.0%
A 1
10.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
1545
94.1%
( 47
 
2.9%
) 47
 
2.9%
. 3
 
0.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 29983
94.7%
ASCII 1652
 
5.2%
None 22
 
0.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 1646
 
5.5%
시 1512
 
5.0%
광 1164
 
3.9%
국 1131
 
3.8%
부 970
 
3.2%
청 935
 
3.1%
기 820
 
2.7%
산 771
 
2.6%
전 750
 
2.5%
한 711
 
2.4%
Other values (225) 19573
65.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
1545
93.5%
( 47
 
2.8%
) 47
 
2.8%
. 3
 
0.2%
D 2
 
0.1%
K 2
 
0.1%
N 2
 
0.1%
C 1
 
0.1%
E 1
 
0.1%
P 1
 
0.1%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 22
100.0%

개방예정연도
Categorical

Distinct4
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size36.7 KiB
2024
2662 
2025
1733 
2023
 
256
<NA>
 
30

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2024
2nd row2024
3rd row2025
4th row2025
5th row2025

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2024 2662
56.9%
2025 1733
37.0%
2023 256
 
5.5%
<NA> 30
 
0.6%

Length

2024-05-04T07:17:22.239447image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-04T07:17:22.456458image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2024 2662
56.9%
2025 1733
37.0%
2023 256
 
5.5%
na 30
 
0.6%

목록명
Text

Distinct4674
Distinct (%)99.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size36.7 KiB
2024-05-04T07:17:22.862921image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length64
Median length44
Mean length23.474899
Min length6

Characters and Unicode

Total characters109886
Distinct characters645
Distinct categories11 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique4667 ?
Unique (%)99.7%

Sample

1st row문화체육관광부 국립국어원_지역어 종합 정보_지역어 대응표준어
2nd row문화체육관광부 국립국어원_한국수어사전_한국어대응표현정보
3rd row문화체육관광부 국립국어원_국어 정책 자료 시스템 관련정보
4th row문화체육관광부 국립국어원_온라인가나다 상담 사례
5th row문화체육관광부 국립국어원_온라인 한국어교수학습샘터 관련정보
ValueCountFrequency (%)
현황 572
 
4.4%
관련정보 563
 
4.4%
정보 512
 
4.0%
경기도 371
 
2.9%
충청남도 224
 
1.7%
충청북도 210
 
1.6%
전라북도 160
 
1.2%
통계청_sgis오픈플랫폼 138
 
1.1%
광주광역시_소방민원정보 112
 
0.9%
경상남도 103
 
0.8%
Other values (5659) 9977
77.1%
2024-05-04T07:17:23.804600image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
8279
 
7.5%
_ 5887
 
5.4%
정 4109
 
3.7%
보 4075
 
3.7%
시 3796
 
3.5%
도 2942
 
2.7%
관 1849
 
1.7%
기 1635
 
1.5%
국 1624
 
1.5%
통 1575
 
1.4%
Other values (635) 74115
67.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 91099
82.9%
Space Separator 8279
 
7.5%
Connector Punctuation 5887
 
5.4%
Uppercase Letter 2675
 
2.4%
Close Punctuation 635
 
0.6%
Open Punctuation 634
 
0.6%
Decimal Number 304
 
0.3%
Other Punctuation 246
 
0.2%
Lowercase Letter 78
 
0.1%
Dash Punctuation 27
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
정 4109
 
4.5%
보 4075
 
4.5%
시 3796
 
4.2%
도 2942
 
3.2%
관 1849
 
2.0%
기 1635
 
1.8%
국 1624
 
1.8%
통 1575
 
1.7%
공 1516
 
1.7%
지 1483
 
1.6%
Other values (574) 66495
73.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 676
25.3%
I 484
18.1%
P 300
11.2%
U 280
10.5%
G 187
 
7.0%
M 117
 
4.4%
R 84
 
3.1%
D 66
 
2.5%
A 65
 
2.4%
T 59
 
2.2%
Other values (15) 357
13.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 34
43.6%
a 7
 
9.0%
t 6
 
7.7%
n 5
 
6.4%
i 5
 
6.4%
o 4
 
5.1%
c 4
 
5.1%
r 3
 
3.8%
k 3
 
3.8%
m 3
 
3.8%
Other values (4) 4
 
5.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 113
37.2%
2 49
16.1%
1 45
 
14.8%
5 34
 
11.2%
3 20
 
6.6%
4 12
 
3.9%
9 11
 
3.6%
8 8
 
2.6%
7 8
 
2.6%
6 4
 
1.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 157
63.8%
· 35
 
14.2%
. 24
 
9.8%
& 14
 
5.7%
/ 9
 
3.7%
: 7
 
2.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
8279
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 5887
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 635
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 634
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 27
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 22
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 91121
82.9%
Common 16012
 
14.6%
Latin 2753
 
2.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
정 4109
 
4.5%
보 4075
 
4.5%
시 3796
 
4.2%
도 2942
 
3.2%
관 1849
 
2.0%
기 1635
 
1.8%
국 1624
 
1.8%
통 1575
 
1.7%
공 1516
 
1.7%
지 1483
 
1.6%
Other values (575) 66517
73.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
S 676
24.6%
I 484
17.6%
P 300
10.9%
U 280
10.2%
G 187
 
6.8%
M 117
 
4.2%
R 84
 
3.1%
D 66
 
2.4%
A 65
 
2.4%
T 59
 
2.1%
Other values (29) 435
15.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
8279
51.7%
_ 5887
36.8%
) 635
 
4.0%
( 634
 
4.0%
, 157
 
1.0%
0 113
 
0.7%
2 49
 
0.3%
1 45
 
0.3%
· 35
 
0.2%
5 34
 
0.2%
Other values (11) 144
 
0.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 91099
82.9%
ASCII 18730
 
17.0%
None 57
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
8279
44.2%
_ 5887
31.4%
S 676
 
3.6%
) 635
 
3.4%
( 634
 
3.4%
I 484
 
2.6%
P 300
 
1.6%
U 280
 
1.5%
G 187
 
1.0%
, 157
 
0.8%
Other values (49) 1211
 
6.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
정 4109
 
4.5%
보 4075
 
4.5%
시 3796
 
4.2%
도 2942
 
3.2%
관 1849
 
2.0%
기 1635
 
1.8%
국 1624
 
1.8%
통 1575
 
1.7%
공 1516
 
1.7%
지 1483
 
1.6%
Other values (574) 66495
73.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 35
61.4%
㈜ 22
38.6%

Missing values

2024-05-04T07:17:20.312576image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-05-04T07:17:20.581099image/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

기관명개방예정연도목록명
0문화체육관광부 국립국어원2024문화체육관광부 국립국어원_지역어 종합 정보_지역어 대응표준어
1문화체육관광부 국립국어원2024문화체육관광부 국립국어원_한국수어사전_한국어대응표현정보
2문화체육관광부 국립국어원2025문화체육관광부 국립국어원_국어 정책 자료 시스템 관련정보
3문화체육관광부 국립국어원2025문화체육관광부 국립국어원_온라인가나다 상담 사례
4문화체육관광부 국립국어원2025문화체육관광부 국립국어원_온라인 한국어교수학습샘터 관련정보
5문화체육관광부 국립국어원2025문화체육관광부 국립국어원_지역어 종합 정보 관련정보
6문화체육관광부 국립국어원2025문화체육관광부 국립국어원_한국수어사전 관련정보
7문화체육관광부 대한민국역사박물관2024문화체육관광부 대한민국역사박물관_근현대사 구술영상_목록정보
8문화체육관광부 대한민국역사박물관2025문화체육관광부 대한민국역사박물관_근현대사 아카이브_목록정보(저작권정보 포함)
9보건복지부2024보건복지부_어린이집 교직원 정보화교육 현황
기관명개방예정연도목록명
4671환경부 국립환경인재개발원2025환경부 국립환경인재개발원_국립환경인재개발원_석면해체작업 감리원 문제은행 시스템 관련정보
4672환경부 온실가스종합정보센터2024환경부 온실가스종합정보센터_온실가스배출시설관련정보
4673환경부 온실가스종합정보센터2025환경부 온실가스종합정보센터_온실가스종합정보센터_국가온실가스종합관리시스템 관련정보
4674환경부 한강홍수통제소2024환경부 한강홍수통제소_국토개발 관련 정보
4675환경부 한강홍수통제소2024환경부 한강홍수통제소_유역자원 관련 정보
4676환경부 한강홍수통제소2024환경부 한강홍수통제소_유역특성 관련 정보
4677환경부 한강홍수통제소2024환경부 한강홍수통제소_인문사회 관련 정보
4678환경부 한강홍수통제소2024환경부 한강홍수통제소_자연재해 관련 정보
4679환경부 한강홍수통제소2024환경부 한강홍수통제소_지하수 관련 정보
4680환경부 한강홍수통제소2025환경부 한강홍수통제소_국가수자원관리종합정보시스템 관련정보