Overview

Dataset statistics

Number of variables30
Number of observations30
Missing cells55
Missing cells (%)6.1%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory7.3 KiB
Average record size in memory250.4 B

Variable types

Numeric5
DateTime6
Text4
Categorical13
Boolean2

Dataset

Description샘플 데이터
Author경기도일자리재단
URLhttps://www.bigdata-region.kr/#/dataset/50e9b4cc-69e3-4de1-8c05-a9a0ad8b0ed5

Alerts

삭제여부 has constant value ""Constant
3D업종명 has constant value ""Constant
유예상태명 is highly imbalanced (78.9%)Imbalance
결혼상태명 is highly imbalanced (53.1%)Imbalance
시작일자 has 11 (36.7%) missing valuesMissing
종료일자 has 11 (36.7%) missing valuesMissing
유예사유내용 has 4 (13.3%) missing valuesMissing
3D업종명 has 29 (96.7%) missing valuesMissing
정보순번 has unique valuesUnique
처리일시 has unique valuesUnique
수정일시 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 14:06:38.164357
Analysis finished2023-12-10 14:06:38.880194
Duration0.72 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

유예신청정보번호
Real number (ℝ)

Distinct21
Distinct (%)70.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean149.06667
Minimum29
Maximum310
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size402.0 B
2023-12-10T23:06:38.976628image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum29
5-th percentile36.95
Q1109.25
median134.5
Q3194
95-th percentile293.35
Maximum310
Range281
Interquartile range (IQR)84.75

Descriptive statistics

Standard deviation75.414685
Coefficient of variation (CV)0.50591247
Kurtosis-0.22710676
Mean149.06667
Median Absolute Deviation (MAD)59.5
Skewness0.43039041
Sum4472
Variance5687.3747
MonotonicityIncreasing
2023-12-10T23:06:39.174712image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=21)
ValueCountFrequency (%)
194 6
20.0%
310 2
 
6.7%
75 2
 
6.7%
113 2
 
6.7%
119 2
 
6.7%
29 1
 
3.3%
159 1
 
3.3%
273 1
 
3.3%
243 1
 
3.3%
193 1
 
3.3%
Other values (11) 11
36.7%
ValueCountFrequency (%)
29 1
3.3%
32 1
3.3%
43 1
3.3%
66 1
3.3%
67 1
3.3%
75 2
6.7%
108 1
3.3%
113 2
6.7%
115 1
3.3%
116 1
3.3%
ValueCountFrequency (%)
310 2
 
6.7%
273 1
 
3.3%
243 1
 
3.3%
194 6
20.0%
193 1
 
3.3%
185 1
 
3.3%
176 1
 
3.3%
159 1
 
3.3%
139 1
 
3.3%
130 1
 
3.3%

정보순번
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1719.1333
Minimum135
Maximum3417
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size402.0 B
2023-12-10T23:06:39.358740image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum135
5-th percentile176.7
Q1868.25
median1694.5
Q32643.75
95-th percentile3207.55
Maximum3417
Range3282
Interquartile range (IQR)1775.5

Descriptive statistics

Standard deviation1081.0071
Coefficient of variation (CV)0.62880935
Kurtosis-1.3057727
Mean1719.1333
Median Absolute Deviation (MAD)918
Skewness-0.014052985
Sum51574
Variance1168576.4
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T23:06:39.552679image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=30)
ValueCountFrequency (%)
3171 1
 
3.3%
2959 1
 
3.3%
1756 1
 
3.3%
2178 1
 
3.3%
213 1
 
3.3%
1417 1
 
3.3%
135 1
 
3.3%
3207 1
 
3.3%
1530 1
 
3.3%
3208 1
 
3.3%
Other values (20) 20
66.7%
ValueCountFrequency (%)
135 1
3.3%
147 1
3.3%
213 1
3.3%
222 1
3.3%
236 1
3.3%
354 1
3.3%
667 1
3.3%
849 1
3.3%
926 1
3.3%
1151 1
3.3%
ValueCountFrequency (%)
3417 1
3.3%
3208 1
3.3%
3207 1
3.3%
3171 1
3.3%
3022 1
3.3%
2992 1
3.3%
2959 1
3.3%
2685 1
3.3%
2520 1
3.3%
2444 1
3.3%

시작일자
Date

MISSING 

Distinct17
Distinct (%)89.5%
Missing11
Missing (%)36.7%
Memory size372.0 B
Minimum2017-09-01 00:00:00
Maximum2019-06-20 00:00:00
2023-12-10T23:06:39.741872image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T23:06:39.890970image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=17)

종료일자
Date

MISSING 

Distinct17
Distinct (%)89.5%
Missing11
Missing (%)36.7%
Memory size372.0 B
Minimum2017-09-01 00:00:00
Maximum2019-06-20 00:00:00
2023-12-10T23:06:40.024407image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T23:06:40.225203image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=17)

유예사유내용
Text

MISSING 

Distinct24
Distinct (%)92.3%
Missing4
Missing (%)13.3%
Memory size372.0 B
2023-12-10T23:06:40.567380image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length38
Median length27
Mean length15.230769
Min length2

Characters and Unicode

Total characters396
Distinct characters103
Distinct categories8 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique22 ?
Unique (%)84.6%

Sample

1st row중도 퇴직
2nd row권고사직
3rd row이직으로 인한 유예신청
4th row경영악화로 인한 퇴사
5th row회사의 지방이전에 따른 퇴사(울산이전)
ValueCountFrequency (%)
인한 8
 
9.2%
유예신청 5
 
5.7%
퇴사 4
 
4.6%
이직으로 3
 
3.4%
준비 3
 
3.4%
취업준비(자격증취득 2
 
2.3%
후 2
 
2.3%
유예 2
 
2.3%
사유로 2
 
2.3%
신청합니다 2
 
2.3%
Other values (54) 54
62.1%
2023-12-10T23:06:41.150528image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
61
 
15.4%
직 15
 
3.8%
로 14
 
3.5%
사 13
 
3.3%
유 12
 
3.0%
취 11
 
2.8%
예 10
 
2.5%
한 10
 
2.5%
인 10
 
2.5%
이 10
 
2.5%
Other values (93) 230
58.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 313
79.0%
Space Separator 61
 
15.4%
Other Punctuation 7
 
1.8%
Close Punctuation 5
 
1.3%
Open Punctuation 5
 
1.3%
Modifier Symbol 2
 
0.5%
Decimal Number 2
 
0.5%
Math Symbol 1
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
직 15
 
4.8%
로 14
 
4.5%
사 13
 
4.2%
유 12
 
3.8%
취 11
 
3.5%
예 10
 
3.2%
한 10
 
3.2%
인 10
 
3.2%
이 10
 
3.2%
청 9
 
2.9%
Other values (84) 199
63.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 6
85.7%
/ 1
 
14.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1
50.0%
3 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
61
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 5
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 5
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
^ 2
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
| 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 313
79.0%
Common 83
 
21.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
직 15
 
4.8%
로 14
 
4.5%
사 13
 
4.2%
유 12
 
3.8%
취 11
 
3.5%
예 10
 
3.2%
한 10
 
3.2%
인 10
 
3.2%
이 10
 
3.2%
청 9
 
2.9%
Other values (84) 199
63.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
61
73.5%
. 6
 
7.2%
) 5
 
6.0%
( 5
 
6.0%
^ 2
 
2.4%
| 1
 
1.2%
/ 1
 
1.2%
1 1
 
1.2%
3 1
 
1.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 313
79.0%
ASCII 83
 
21.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
61
73.5%
. 6
 
7.2%
) 5
 
6.0%
( 5
 
6.0%
^ 2
 
2.4%
| 1
 
1.2%
/ 1
 
1.2%
1 1
 
1.2%
3 1
 
1.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
직 15
 
4.8%
로 14
 
4.5%
사 13
 
4.2%
유 12
 
3.8%
취 11
 
3.5%
예 10
 
3.2%
한 10
 
3.2%
인 10
 
3.2%
이 10
 
3.2%
청 9
 
2.9%
Other values (84) 199
63.6%

유예상태명
Categorical

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)6.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
유예
29 
신청
 
1

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique1 ?
Unique (%)3.3%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
유예 29
96.7%
신청 1
 
3.3%

Length

2023-12-10T23:06:41.362901image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:06:41.520831image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
유예 29
96.7%
신청 1
 
3.3%

처리일시
Date

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
Minimum2017-09-11 17:52:00
Maximum2020-03-30 09:00:00
2023-12-10T23:06:41.675779image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T23:06:41.881593image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=30)

등록일시
Date

Distinct29
Distinct (%)96.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
Minimum2017-09-01 20:51:00
Maximum2020-03-30 07:28:00
2023-12-10T23:06:42.084101image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T23:06:42.351824image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=29)

수정일시
Date

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
Minimum2017-09-12 17:18:00
Maximum2020-03-30 09:00:00
2023-12-10T23:06:42.580827image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T23:06:42.778487image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=30)

삭제여부
Boolean

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size162.0 B
False
30 
ValueCountFrequency (%)
False 30
100.0%
2023-12-10T23:06:43.077275image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

저축목적명
Categorical

Distinct4
Distinct (%)13.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
대출금상환
11 
주거자금
9 
기타 꿈을 위한 준비자금
6 
결혼자금
4 

Length

Max length13
Median length5
Mean length6.1666667
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row대출금상환
2nd row주거자금
3rd row주거자금
4th row결혼자금
5th row주거자금

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대출금상환 11
36.7%
주거자금 9
30.0%
기타 꿈을 위한 준비자금 6
20.0%
결혼자금 4
 
13.3%

Length

2023-12-10T23:06:43.225233image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:06:43.395430image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
대출금상환 11
22.9%
주거자금 9
18.8%
기타 6
12.5%
꿈을 6
12.5%
위한 6
12.5%
준비자금 6
12.5%
결혼자금 4
 
8.3%

연령
Categorical

Distinct2
Distinct (%)6.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
20
18 
30
12 

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row30
2nd row30
3rd row30
4th row30
5th row30

Common Values

ValueCountFrequency (%)
20 18
60.0%
30 12
40.0%

Length

2023-12-10T23:06:43.606825image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:06:43.761482image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
20 18
60.0%
30 12
40.0%

성별코드
Categorical

Distinct2
Distinct (%)6.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
F
20 
M
10 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowM
2nd rowM
3rd rowM
4th rowF
5th rowM

Common Values

ValueCountFrequency (%)
F 20
66.7%
M 10
33.3%

Length

2023-12-10T23:06:43.943907image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:06:44.114349image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
f 20
66.7%
m 10
33.3%

결혼상태명
Categorical

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)6.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
미혼
27 
기혼
3 

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row미혼
2nd row기혼
3rd row미혼
4th row미혼
5th row기혼

Common Values

ValueCountFrequency (%)
미혼 27
90.0%
기혼 3
 
10.0%

Length

2023-12-10T23:06:44.295202image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:06:44.458651image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
미혼 27
90.0%
기혼 3
 
10.0%

우편번호
Real number (ℝ)

Distinct21
Distinct (%)70.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean14236.267
Minimum10872
Maximum18302
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size402.0 B
2023-12-10T23:06:44.641622image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum10872
5-th percentile11773
Q113331
median13500
Q315909.5
95-th percentile17172.9
Maximum18302
Range7430
Interquartile range (IQR)2578.5

Descriptive statistics

Standard deviation1854.4378
Coefficient of variation (CV)0.13026153
Kurtosis-0.48348741
Mean14236.267
Median Absolute Deviation (MAD)932
Skewness0.46951871
Sum427088
Variance3438939.7
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T23:06:44.863763image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=21)
ValueCountFrequency (%)
13397 6
20.0%
14432 2
 
6.7%
13309 2
 
6.7%
11773 2
 
6.7%
16585 2
 
6.7%
17361 1
 
3.3%
13579 1
 
3.3%
14921 1
 
3.3%
12117 1
 
3.3%
13633 1
 
3.3%
Other values (11) 11
36.7%
ValueCountFrequency (%)
10872 1
 
3.3%
11773 2
 
6.7%
12117 1
 
3.3%
12178 1
 
3.3%
13295 1
 
3.3%
13309 2
 
6.7%
13397 6
20.0%
13421 1
 
3.3%
13579 1
 
3.3%
13633 1
 
3.3%
ValueCountFrequency (%)
18302 1
3.3%
17361 1
3.3%
16943 1
3.3%
16585 2
6.7%
16546 1
3.3%
16399 1
3.3%
16239 1
3.3%
14921 1
3.3%
14432 2
6.7%
14409 1
3.3%

지번주소
Text

Distinct18
Distinct (%)60.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-10T23:06:45.143378image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length17
Median length16
Mean length13.866667
Min length1

Characters and Unicode

Total characters416
Distinct characters47
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique11 ?
Unique (%)36.7%

Sample

1st row경기도 이천시 갈산동
2nd row경기도 화성시 봉담읍
3rd row경기도 파주시 목동동
4th row
5th row경기도 수원시 권선구 ****
ValueCountFrequency (%)
경기도 28
27.7%
17
16.8%
성남시 12
11.9%
중원구 7
 
6.9%
수원시 4
 
4.0%
부천시 3
 
3.0%
수정구 3
 
3.0%
권선구 3
 
3.0%
원종동 2
 
2.0%
신곡동 2
 
2.0%
Other values (18) 20
19.8%
2023-12-10T23:06:45.678404image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
103
24.8%
* 58
13.9%
도 29
 
7.0%
시 29
 
7.0%
경 28
 
6.7%
기 28
 
6.7%
구 17
 
4.1%
성 13
 
3.1%
남 13
 
3.1%
원 13
 
3.1%
Other values (37) 85
20.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 255
61.3%
Space Separator 103
24.8%
Other Punctuation 58
 
13.9%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
도 29
11.4%
시 29
11.4%
경 28
11.0%
기 28
11.0%
구 17
 
6.7%
성 13
 
5.1%
남 13
 
5.1%
원 13
 
5.1%
동 10
 
3.9%
수 8
 
3.1%
Other values (35) 67
26.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
103
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
* 58
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 255
61.3%
Common 161
38.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 29
11.4%
시 29
11.4%
경 28
11.0%
기 28
11.0%
구 17
 
6.7%
성 13
 
5.1%
남 13
 
5.1%
원 13
 
5.1%
동 10
 
3.9%
수 8
 
3.1%
Other values (35) 67
26.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
103
64.0%
* 58
36.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 255
61.3%
ASCII 161
38.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
103
64.0%
* 58
36.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 29
11.4%
시 29
11.4%
경 28
11.0%
기 28
11.0%
구 17
 
6.7%
성 13
 
5.1%
남 13
 
5.1%
원 13
 
5.1%
동 10
 
3.9%
수 8
 
3.1%
Other values (35) 67
26.3%

가구원수
Real number (ℝ)

Distinct6
Distinct (%)20.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean3.1
Minimum1
Maximum6
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size402.0 B
2023-12-10T23:06:45.896542image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q12
median3
Q34
95-th percentile5
Maximum6
Range5
Interquartile range (IQR)2

Descriptive statistics

Standard deviation1.5391444
Coefficient of variation (CV)0.4964982
Kurtosis-1.233488
Mean3.1
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness0.064444259
Sum93
Variance2.3689655
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T23:06:46.078184image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=6)
ValueCountFrequency (%)
2 6
20.0%
1 6
20.0%
4 6
20.0%
5 6
20.0%
3 5
16.7%
6 1
 
3.3%
ValueCountFrequency (%)
1 6
20.0%
2 6
20.0%
3 5
16.7%
4 6
20.0%
5 6
20.0%
6 1
 
3.3%
ValueCountFrequency (%)
6 1
 
3.3%
5 6
20.0%
4 6
20.0%
3 5
16.7%
2 6
20.0%
1 6
20.0%

경기도거주기간명
Categorical

Distinct3
Distinct (%)10.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
3년 이상 ~ 4년 미만
22 
1년 이상 ~ 2년 미만
7 
1년 미만
 
1

Length

Max length13
Median length13
Mean length12.733333
Min length5

Unique

Unique1 ?
Unique (%)3.3%

Sample

1st row1년 이상 ~ 2년 미만
2nd row3년 이상 ~ 4년 미만
3rd row1년 이상 ~ 2년 미만
4th row3년 이상 ~ 4년 미만
5th row1년 이상 ~ 2년 미만

Common Values

ValueCountFrequency (%)
3년 이상 ~ 4년 미만 22
73.3%
1년 이상 ~ 2년 미만 7
 
23.3%
1년 미만 1
 
3.3%

Length

2023-12-10T23:06:46.277751image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:06:46.529102image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
미만 30
20.4%
이상 29
19.7%
29
19.7%
3년 22
15.0%
4년 22
15.0%
1년 8
 
5.4%
2년 7
 
4.8%

직업명
Categorical

Distinct4
Distinct (%)13.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
해당없음
19 
개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)
8 
사회적경제조직(종사자 포함)
2 
소상공인(종사자 포함)
 
1

Length

Max length29
Median length4
Mean length11.666667
Min length4

Unique

Unique1 ?
Unique (%)3.3%

Sample

1st row개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)
2nd row개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)
3rd row개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)
4th row해당없음
5th row개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)

Common Values

ValueCountFrequency (%)
해당없음 19
63.3%
개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제) 8
26.7%
사회적경제조직(종사자 포함) 2
 
6.7%
소상공인(종사자 포함) 1
 
3.3%

Length

2023-12-10T23:06:46.873997image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:06:47.059812image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
해당없음 19
26.0%
개인회생 8
11.0%
및 8
11.0%
신용회복지원 8
11.0%
대상자(12개월 8
11.0%
이상 8
11.0%
변제 8
11.0%
포함 3
 
4.1%
사회적경제조직(종사자 2
 
2.7%
소상공인(종사자 1
 
1.4%

3D업종명
Text

CONSTANT  MISSING 

Distinct1
Distinct (%)100.0%
Missing29
Missing (%)96.7%
Memory size372.0 B
2023-12-10T23:06:47.280513image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length29
Median length29
Mean length29
Min length29

Characters and Unicode

Total characters29
Distinct characters22
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

Unique1 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)
ValueCountFrequency (%)
개인회생 1
16.7%
및 1
16.7%
신용회복지원 1
16.7%
대상자(12개월 1
16.7%
이상 1
16.7%
변제 1
16.7%
2023-12-10T23:06:47.752167image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
5
17.2%
개 2
 
6.9%
상 2
 
6.9%
회 2
 
6.9%
제 1
 
3.4%
변 1
 
3.4%
이 1
 
3.4%
월 1
 
3.4%
2 1
 
3.4%
1 1
 
3.4%
Other values (12) 12
41.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 20
69.0%
Space Separator 5
 
17.2%
Decimal Number 2
 
6.9%
Open Punctuation 1
 
3.4%
Close Punctuation 1
 
3.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
개 2
 
10.0%
상 2
 
10.0%
회 2
 
10.0%
제 1
 
5.0%
변 1
 
5.0%
이 1
 
5.0%
월 1
 
5.0%
자 1
 
5.0%
대 1
 
5.0%
인 1
 
5.0%
Other values (7) 7
35.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 1
50.0%
1 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
5
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 20
69.0%
Common 9
31.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
개 2
 
10.0%
상 2
 
10.0%
회 2
 
10.0%
제 1
 
5.0%
변 1
 
5.0%
이 1
 
5.0%
월 1
 
5.0%
자 1
 
5.0%
대 1
 
5.0%
인 1
 
5.0%
Other values (7) 7
35.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
5
55.6%
2 1
 
11.1%
1 1
 
11.1%
( 1
 
11.1%
) 1
 
11.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 20
69.0%
ASCII 9
31.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
5
55.6%
2 1
 
11.1%
1 1
 
11.1%
( 1
 
11.1%
) 1
 
11.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
개 2
 
10.0%
상 2
 
10.0%
회 2
 
10.0%
제 1
 
5.0%
변 1
 
5.0%
이 1
 
5.0%
월 1
 
5.0%
자 1
 
5.0%
대 1
 
5.0%
인 1
 
5.0%
Other values (7) 7
35.0%

제조업종명
Categorical

Distinct3
Distinct (%)10.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
<NA>
22 
생산직
5 
사무직
3 

Length

Max length4
Median length4
Mean length3.7333333
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 22
73.3%
생산직 5
 
16.7%
사무직 3
 
10.0%

Length

2023-12-10T23:06:48.392839image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:06:48.577784image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 22
73.3%
생산직 5
 
16.7%
사무직 3
 
10.0%

근로형태명
Categorical

Distinct3
Distinct (%)10.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
생산직
18 
사무직
11 
<NA>
 
1

Length

Max length4
Median length3
Mean length3.0333333
Min length3

Unique

Unique1 ?
Unique (%)3.3%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
생산직 18
60.0%
사무직 11
36.7%
<NA> 1
 
3.3%

Length

2023-12-10T23:06:48.782818image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:06:48.938152image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
생산직 18
60.0%
사무직 11
36.7%
na 1
 
3.3%

근무처경기도지역여부
Boolean

Distinct2
Distinct (%)6.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size162.0 B
True
20 
False
10 
ValueCountFrequency (%)
True 20
66.7%
False 10
33.3%
2023-12-10T23:06:49.075609image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

근무처우편번호
Real number (ℝ)

Distinct21
Distinct (%)70.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean11621.8
Minimum4177
Maximum18336
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size402.0 B
2023-12-10T23:06:49.245976image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum4177
5-th percentile5006
Q16638.75
median12416.5
Q315842
95-th percentile17102.7
Maximum18336
Range14159
Interquartile range (IQR)9203.25

Descriptive statistics

Standard deviation4700.4258
Coefficient of variation (CV)0.40444903
Kurtosis-1.3510043
Mean11621.8
Median Absolute Deviation (MAD)3906.5
Skewness-0.36790168
Sum348654
Variance22094002
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T23:06:49.459189image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=21)
ValueCountFrequency (%)
5006 6
20.0%
8510 2
 
6.7%
16842 2
 
6.7%
11787 2
 
6.7%
15842 2
 
6.7%
17316 1
 
3.3%
12812 1
 
3.3%
15109 1
 
3.3%
12021 1
 
3.3%
6015 1
 
3.3%
Other values (11) 11
36.7%
ValueCountFrequency (%)
4177 1
 
3.3%
5006 6
20.0%
6015 1
 
3.3%
8510 2
 
6.7%
10935 1
 
3.3%
11355 1
 
3.3%
11787 2
 
6.7%
12021 1
 
3.3%
12812 1
 
3.3%
13486 1
 
3.3%
ValueCountFrequency (%)
18336 1
3.3%
17316 1
3.3%
16842 2
6.7%
16643 1
3.3%
16489 1
3.3%
16227 1
3.3%
15842 2
6.7%
15109 1
3.3%
14548 1
3.3%
13631 1
3.3%

근무처지번주소
Text

Distinct21
Distinct (%)70.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-10T23:06:49.716367image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length23
Median length21
Mean length16.533333
Min length1

Characters and Unicode

Total characters496
Distinct characters61
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique16 ?
Unique (%)53.3%

Sample

1st row경기 이천시 백사면 *** ***
2nd row경기 화성시 봉담읍 *** ***
3rd row경기 파주시 조리읍 *** ***
4th row경기 수원시 팔달구 *** ****
5th row경기 수원시 권선구 *** ***
ValueCountFrequency (%)
39
31.7%
경기 18
14.6%
서울 10
 
8.1%
군자동 6
 
4.9%
광진구 6
 
4.9%
성남시 3
 
2.4%
분당구 3
 
2.4%
수원시 3
 
2.4%
의정부시 2
 
1.6%
용현동 2
 
1.6%
Other values (27) 31
25.2%
2023-12-10T23:06:50.340768image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
* 143
28.8%
125
25.2%
시 19
 
3.8%
동 18
 
3.6%
기 18
 
3.6%
경 18
 
3.6%
구 16
 
3.2%
울 10
 
2.0%
서 10
 
2.0%
군 8
 
1.6%
Other values (51) 111
22.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 228
46.0%
Other Punctuation 143
28.8%
Space Separator 125
25.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
시 19
 
8.3%
동 18
 
7.9%
기 18
 
7.9%
경 18
 
7.9%
구 16
 
7.0%
울 10
 
4.4%
서 10
 
4.4%
군 8
 
3.5%
진 7
 
3.1%
광 7
 
3.1%
Other values (49) 97
42.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
* 143
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
125
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 268
54.0%
Hangul 228
46.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 19
 
8.3%
동 18
 
7.9%
기 18
 
7.9%
경 18
 
7.9%
구 16
 
7.0%
울 10
 
4.4%
서 10
 
4.4%
군 8
 
3.5%
진 7
 
3.1%
광 7
 
3.1%
Other values (49) 97
42.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
* 143
53.4%
125
46.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 268
54.0%
Hangul 228
46.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
* 143
53.4%
125
46.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 19
 
8.3%
동 18
 
7.9%
기 18
 
7.9%
경 18
 
7.9%
구 16
 
7.0%
울 10
 
4.4%
서 10
 
4.4%
군 8
 
3.5%
진 7
 
3.1%
광 7
 
3.1%
Other values (49) 97
42.5%

근로기간명
Categorical

Distinct5
Distinct (%)16.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
6개월 미만
8 
1년 미만
8 
1년 이상 ~ 2년 미만
5 
2년 이상 ~ 3년 미만
5 
3년 이상 ~ 4년 미만
4 

Length

Max length13
Median length6
Mean length9
Min length5

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row6개월 미만
2nd row3년 이상 ~ 4년 미만
3rd row1년 이상 ~ 2년 미만
4th row1년 이상 ~ 2년 미만
5th row2년 이상 ~ 3년 미만

Common Values

ValueCountFrequency (%)
6개월 미만 8
26.7%
1년 미만 8
26.7%
1년 이상 ~ 2년 미만 5
16.7%
2년 이상 ~ 3년 미만 5
16.7%
3년 이상 ~ 4년 미만 4
13.3%

Length

2023-12-10T23:06:50.654033image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:06:50.926042image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
미만 30
29.4%
이상 14
13.7%
14
13.7%
1년 13
12.7%
2년 10
 
9.8%
3년 9
 
8.8%
6개월 8
 
7.8%
4년 4
 
3.9%

거주상태명
Categorical

Distinct6
Distinct (%)20.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2천만원 미만 전월세
10 
자가
10 
5천만원이상~1억원미만 전월세
4 
2천만원이상~5천만원미만 전월세
3 
무상거주
2 

Length

Max length17
Median length16
Mean length8.7333333
Min length2

Unique

Unique1 ?
Unique (%)3.3%

Sample

1st row2천만원 미만 전월세
2nd row2천만원이상~5천만원미만 전월세
3rd row2천만원 미만 전월세
4th row2천만원 미만 전월세
5th row1억원이상 전월세

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2천만원 미만 전월세 10
33.3%
자가 10
33.3%
5천만원이상~1억원미만 전월세 4
 
13.3%
2천만원이상~5천만원미만 전월세 3
 
10.0%
무상거주 2
 
6.7%
1억원이상 전월세 1
 
3.3%

Length

2023-12-10T23:06:51.143547image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:06:51.325739image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
전월세 18
31.0%
2천만원 10
17.2%
미만 10
17.2%
자가 10
17.2%
5천만원이상~1억원미만 4
 
6.9%
2천만원이상~5천만원미만 3
 
5.2%
무상거주 2
 
3.4%
1억원이상 1
 
1.7%

자동차본인명
Categorical

Distinct3
Distinct (%)10.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
차량없음
24 
1;000cc 미만 경차
4 
2;000cc 이상
 
2

Length

Max length13
Median length4
Mean length5.6
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row차량없음
2nd row2;000cc 이상
3rd row차량없음
4th row차량없음
5th row1;000cc 미만 경차

Common Values

ValueCountFrequency (%)
차량없음 24
80.0%
1;000cc 미만 경차 4
 
13.3%
2;000cc 이상 2
 
6.7%

Length

2023-12-10T23:06:51.519627image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:06:51.715721image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
차량없음 24
60.0%
1;000cc 4
 
10.0%
미만 4
 
10.0%
경차 4
 
10.0%
2;000cc 2
 
5.0%
이상 2
 
5.0%

자동차가구원명
Categorical

Distinct5
Distinct (%)16.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
차량없음
18 
2;000cc 이상
7 
1;000cc 이상 ~ 1;600cc 미만
2 
1;600cc 이상 ~ 2;000cc 미만
2 
1;000cc 미만 경차
 
1

Length

Max length23
Median length4
Mean length8.2333333
Min length4

Unique

Unique1 ?
Unique (%)3.3%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
차량없음 18
60.0%
2;000cc 이상 7
 
23.3%
1;000cc 이상 ~ 1;600cc 미만 2
 
6.7%
1;600cc 이상 ~ 2;000cc 미만 2
 
6.7%
1;000cc 미만 경차 1
 
3.3%

Length

2023-12-10T23:06:51.981878image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T23:06:52.208227image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
차량없음 18
32.7%
이상 11
20.0%
2;000cc 9
16.4%
미만 5
 
9.1%
4
 
7.3%
1;600cc 4
 
7.3%
1;000cc 3
 
5.5%
경차 1
 
1.8%

데이터기준일자
Date

Distinct29
Distinct (%)96.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
Minimum2017-09-01 00:00:00
Maximum2020-03-30 00:00:00
2023-12-10T23:06:52.376669image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-10T23:06:52.589947image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=29)

Sample

유예신청정보번호정보순번시작일자종료일자유예사유내용유예상태명처리일시등록일시수정일시삭제여부저축목적명연령성별코드결혼상태명우편번호지번주소가구원수경기도거주기간명직업명3D업종명제조업종명근로형태명근무처경기도지역여부근무처우편번호근무처지번주소근로기간명거주상태명자동차본인명자동차가구원명데이터기준일자
0293171<NA><NA><NA>유예2020-02-21 09:072020-02-19 15:502020-02-21 09:07N대출금상환30M미혼17361경기도 이천시 갈산동21년 이상 ~ 2년 미만개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)<NA>사무직생산직Y17316경기 이천시 백사면 *** ***6개월 미만2천만원 미만 전월세차량없음차량없음2020-02-19
13211832018-11-082018-11-08중도 퇴직유예2018-12-05 09:202018-12-04 22:392018-12-05 09:20N주거자금30M기혼18302경기도 화성시 봉담읍33년 이상 ~ 4년 미만개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)<NA>사무직생산직Y18336경기 화성시 봉담읍 *** ***3년 이상 ~ 4년 미만2천만원이상~5천만원미만 전월세2;000cc 이상차량없음2018-12-04
24318632019-04-012019-04-01권고사직유예2019-04-26 09:582019-04-24 16:342019-04-26 09:58N주거자금30M미혼10872경기도 파주시 목동동11년 이상 ~ 2년 미만개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)<NA>생산직생산직Y10935경기 파주시 조리읍 *** ***1년 이상 ~ 2년 미만2천만원 미만 전월세차량없음차량없음2019-04-24
3668492018-09-012018-09-01이직으로 인한 유예신청유예2018-09-03 10:092018-08-31 15:332018-09-03 10:09N결혼자금30F미혼1654613년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>생산직Y16489경기 수원시 팔달구 *** ****1년 이상 ~ 2년 미만2천만원 미만 전월세차량없음차량없음2018-08-31
4672520<NA><NA>경영악화로 인한 퇴사유예2019-10-01 09:362019-09-27 09:302019-10-01 09:36N주거자금30M기혼16399경기도 수원시 권선구 ****31년 이상 ~ 2년 미만개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)<NA>사무직생산직Y16643경기 수원시 권선구 *** ***2년 이상 ~ 3년 미만1억원이상 전월세1;000cc 미만 경차차량없음2019-09-27
57516332019-03-202019-03-20회사의 지방이전에 따른 퇴사(울산이전)유예2019-03-07 09:022019-03-06 10:202019-03-07 09:02N기타 꿈을 위한 준비자금20F미혼13309경기도 성남시 수정구 ***31년 이상 ~ 2년 미만해당없음<NA><NA>사무직Y168421년 미만5천만원이상~1억원미만 전월세차량없음차량없음2019-03-06
6752444<NA><NA>지방이전(울산)으로 인한 퇴사 후 미취업 사유로 유예 신청합니다.유예2019-09-11 16:312019-09-11 09:542019-09-11 16:31N기타 꿈을 위한 준비자금20F미혼13309경기도 성남시 수정구 ***31년 이상 ~ 2년 미만해당없음<NA><NA>사무직Y168421년 미만5천만원이상~1억원미만 전월세차량없음차량없음2019-09-11
710821092019-06-012019-06-01실직으로 인한 유예신청유예2019-06-24 10:422019-06-20 16:392019-06-24 10:42N결혼자금30F미혼14293경기도 광명시 광명동23년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>생산직N4177서울 마포구 마포동 *****3년 이상 ~ 4년 미만자가차량없음차량없음2019-06-20
811311512018-11-262018-11-26개인사정으로 1개월 유예신청유예2018-11-30 16:072018-11-26 13:212018-11-30 16:07N주거자금20F미혼11773경기도 의정부시 신곡동43년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>생산직Y11787경기 의정부시 용현동 ******6개월 미만2천만원 미만 전월세차량없음1;000cc 이상 ~ 1;600cc 미만2018-11-26
911320992019-06-202019-06-20잔금부족유예2019-06-20 14:562019-06-19 18:252019-06-20 14:56N주거자금20F미혼11773경기도 의정부시 신곡동43년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>생산직Y11787경기 의정부시 용현동 ******6개월 미만2천만원 미만 전월세차량없음1;000cc 이상 ~ 1;600cc 미만2019-06-19
유예신청정보번호정보순번시작일자종료일자유예사유내용유예상태명처리일시등록일시수정일시삭제여부저축목적명연령성별코드결혼상태명우편번호지번주소가구원수경기도거주기간명직업명3D업종명제조업종명근로형태명근무처경기도지역여부근무처우편번호근무처지번주소근로기간명거주상태명자동차본인명자동차가구원명데이터기준일자
201943417<NA><NA>취업준비 (자격증취득)유예2020-03-30 09:002020-03-30 07:282020-03-30 09:00N대출금상환20F미혼13397경기도 성남시 중원구 ****53년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>사무직N5006서울 광진구 군자동 **1년 미만자가차량없음2;000cc 이상2020-03-30
211942992<NA><NA>취업을 위한 자격증 취득을 위해 유예신청합니다.유예2020-01-23 14:072020-01-15 21:122020-01-23 14:07N대출금상환20F미혼13397경기도 성남시 중원구 ****53년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>사무직N5006서울 광진구 군자동 **1년 미만자가차량없음2;000cc 이상2020-01-15
221943208<NA><NA>취업준비(자격증취득)유예2020-03-03 14:572020-02-26 15:132020-03-03 14:57N대출금상환20F미혼13397경기도 성남시 중원구 ****53년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>사무직N5006서울 광진구 군자동 **1년 미만자가차량없음2;000cc 이상2020-02-26
2319415302019-03-012019-03-01계약만료로 인한 취업 준비 사유로 유예 신청합니다.유예2019-03-04 10:472019-02-14 16:072019-03-04 10:47N대출금상환20F미혼13397경기도 성남시 중원구 ****53년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>사무직N5006서울 광진구 군자동 **1년 미만자가차량없음2;000cc 이상2019-02-14
241943207<NA><NA>취업준비(자격증취득)신청2020-02-26 15:132020-02-26 15:132020-02-26 15:13N대출금상환20F미혼13397경기도 성남시 중원구 ****53년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>사무직N5006서울 광진구 군자동 **1년 미만자가차량없음2;000cc 이상2020-02-26
251941352017-09-012017-09-01계약만료 후 다른 직장으로 이직을 위하여 유예합니다.|유예2017-09-11 17:522017-09-01 20:512018-06-30 23:18N대출금상환20F미혼13397경기도 성남시 중원구 ****53년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>사무직N5006서울 광진구 군자동 **1년 미만자가차량없음2;000cc 이상2017-09-01
2624314172019-02-012019-02-01퇴직으로 인한 유예신청유예2019-01-30 09:282019-01-23 14:232019-01-30 09:28N대출금상환20F미혼1211733년 이상 ~ 4년 미만소상공인(종사자 포함)개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)<NA>생산직Y12021경기 남양주시 진접읍 *** **6개월 미만5천만원이상~1억원미만 전월세차량없음차량없음2019-01-23
272732132017-10-142017-10-14회사 퇴사함유예2017-10-27 17:102017-10-14 16:472017-10-27 17:10N기타 꿈을 위한 준비자금20M미혼14921경기도 시흥시 은행동63년 이상 ~ 4년 미만개인회생 및 신용회복지원 대상자(12개월 이상 변제)<NA>생산직생산직Y15109경기 시흥시 정왕동 *******6개월 미만2천만원이상~5천만원미만 전월세차량없음2;000cc 이상2017-10-14
283102178<NA><NA>미취업/이직 준비 상태유예2019-07-03 11:142019-07-02 17:002019-07-03 11:14N주거자금20F미혼14432경기도 부천시 원종동43년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>생산직N8510서울 금천구 가산동 ****2년 이상 ~ 3년 미만2천만원 미만 전월세차량없음차량없음2019-07-02
2931017562019-03-012019-03-01이직으로 인한 유예신청유예2019-04-02 08:522019-03-31 23:342019-04-02 08:52N주거자금20F미혼14432경기도 부천시 원종동43년 이상 ~ 4년 미만해당없음<NA><NA>생산직N8510서울 금천구 가산동 ****2년 이상 ~ 3년 미만2천만원 미만 전월세차량없음차량없음2019-03-31