Overview

Dataset statistics

Number of variables3
Number of observations94
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory2.3 KiB
Average record size in memory25.4 B

Variable types

Categorical2
Text1

Dataset

Description한국남부발전(주)_해외사업 주요 체크리스트에 대한 데이터로 대분류, 중분류, 소분류의 항목을 제공하고 있습니다.
Author한국남부발전(주)
URLhttps://www.data.go.kr/data/15124878/fileData.do

Alerts

대분류 is highly overall correlated with 중분류High correlation
중분류 is highly overall correlated with 대분류High correlation

Reproduction

Analysis started2023-12-12 09:51:34.489242
Analysis finished2023-12-12 09:51:34.896251
Duration0.41 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

대분류
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct5
Distinct (%)5.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size884.0 B
법률/제도 환경
30 
정치환경
19 
경제환경
19 
산업환경
16 
Project finance
10 

Length

Max length15
Median length4
Mean length6.4468085
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
법률/제도 환경 30
31.9%
정치환경 19
20.2%
경제환경 19
20.2%
산업환경 16
17.0%
Project finance 10
 
10.6%

Length

2023-12-12T18:51:34.983680image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T18:51:35.086452image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
법률/제도 30
22.4%
환경 30
22.4%
정치환경 19
14.2%
경제환경 19
14.2%
산업환경 16
11.9%
project 10
 
7.5%
finance 10
 
7.5%

중분류
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct20
Distinct (%)21.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size884.0 B
건설, 생산 환경
 
6
배당률 상한 및 배당세
 
6
정치체제의 안정성
 
5
외교환경
 
5
경제성장
 
5
Other values (15)
67 

Length

Max length12
Median length4
Mean length7.1702128
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row정치체제의 안정성
2nd row정치체제의 안정성
3rd row정치체제의 안정성
4th row정치체제의 안정성
5th row정치체제의 안정성

Common Values

ValueCountFrequency (%)
건설, 생산 환경 6
 
6.4%
배당률 상한 및 배당세 6
 
6.4%
정치체제의 안정성 5
 
5.3%
외교환경 5
 
5.3%
경제성장 5
 
5.3%
외환환경 5
 
5.3%
수요환경 5
 
5.3%
물가수준 5
 
5.3%
야당의 경제정책 방향 5
 
5.3%
관세제도 5
 
5.3%
Other values (10) 42
44.7%

Length

2023-12-12T18:51:35.247147image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
환경 11
 
6.2%
건설 6
 
3.4%
배당률 6
 
3.4%
상한 6
 
3.4%
및 6
 
3.4%
배당세 6
 
3.4%
생산 6
 
3.4%
경제정책 5
 
2.8%
수송 5
 
2.8%
공급경쟁 5
 
2.8%
Other values (27) 115
65.0%

소분류
Text

Distinct74
Distinct (%)78.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size884.0 B
2023-12-12T18:51:35.572623image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length70
Median length47
Mean length29.755319
Min length5

Characters and Unicode

Total characters2797
Distinct characters264
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique72 ?
Unique (%)76.6%

Sample

1st row정치이데올로기 안정성, 해외사업수행 적합성, 향후 변동가능성
2nd row전쟁, 혁명, 내란 등 위협집단 존재여부, 해외사업 운영기간 중 전쟁발생가능성과 방위태세
3rd row투자자산 국유화 몰수 및 허가취소 가능성
4th row과실송금의 제한, 대외지급정지 등 투자비회수 장애 존재
5th row종합 판단
ValueCountFrequency (%)
및 45
 
6.4%
등 22
 
3.1%
판단 21
 
3.0%
종합 20
 
2.8%
가능성 18
 
2.5%
여부 15
 
2.1%
보장 11
 
1.6%
향후 10
 
1.4%
대한 8
 
1.1%
프로젝트 7
 
1.0%
Other values (423) 531
75.0%
2023-12-12T18:51:36.108278image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
614
 
22.0%
정 70
 
2.5%
성 47
 
1.7%
의 46
 
1.6%
부 46
 
1.6%
및 45
 
1.6%
자 43
 
1.5%
, 43
 
1.5%
제 42
 
1.5%
도 38
 
1.4%
Other values (254) 1763
63.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2118
75.7%
Space Separator 614
 
22.0%
Other Punctuation 44
 
1.6%
Lowercase Letter 12
 
0.4%
Uppercase Letter 4
 
0.1%
Open Punctuation 2
 
0.1%
Close Punctuation 2
 
0.1%
Decimal Number 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
정 70
 
3.3%
성 47
 
2.2%
의 46
 
2.2%
부 46
 
2.2%
및 45
 
2.1%
자 43
 
2.0%
제 42
 
2.0%
도 38
 
1.8%
가 38
 
1.8%
한 38
 
1.8%
Other values (233) 1665
78.6%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 2
16.7%
r 1
8.3%
j 1
8.3%
e 1
8.3%
c 1
8.3%
t 1
8.3%
m 1
8.3%
p 1
8.3%
a 1
8.3%
n 1
8.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 1
25.0%
C 1
25.0%
U 1
25.0%
N 1
25.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 43
97.7%
/ 1
 
2.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
614
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2118
75.7%
Common 663
 
23.7%
Latin 16
 
0.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
정 70
 
3.3%
성 47
 
2.2%
의 46
 
2.2%
부 46
 
2.2%
및 45
 
2.1%
자 43
 
2.0%
제 42
 
2.0%
도 38
 
1.8%
가 38
 
1.8%
한 38
 
1.8%
Other values (233) 1665
78.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
o 2
 
12.5%
P 1
 
6.2%
r 1
 
6.2%
j 1
 
6.2%
e 1
 
6.2%
c 1
 
6.2%
t 1
 
6.2%
C 1
 
6.2%
m 1
 
6.2%
p 1
 
6.2%
Other values (5) 5
31.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
614
92.6%
, 43
 
6.5%
( 2
 
0.3%
) 2
 
0.3%
/ 1
 
0.2%
1 1
 
0.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2117
75.7%
ASCII 679
 
24.3%
Compat Jamo 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
614
90.4%
, 43
 
6.3%
o 2
 
0.3%
( 2
 
0.3%
) 2
 
0.3%
/ 1
 
0.1%
P 1
 
0.1%
r 1
 
0.1%
j 1
 
0.1%
e 1
 
0.1%
Other values (11) 11
 
1.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
정 70
 
3.3%
성 47
 
2.2%
의 46
 
2.2%
부 46
 
2.2%
및 45
 
2.1%
자 43
 
2.0%
제 42
 
2.0%
도 38
 
1.8%
가 38
 
1.8%
한 38
 
1.8%
Other values (232) 1664
78.6%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㄴ 1
100.0%

Correlations

2023-12-12T18:51:36.205064image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
대분류중분류소분류
대분류1.0001.0000.000
중분류1.0001.0000.000
소분류0.0000.0001.000
2023-12-12T18:51:36.292399image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
대분류중분류
대분류1.0000.912
중분류0.9121.000
2023-12-12T18:51:36.395086image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
대분류중분류
대분류1.0000.912
중분류0.9121.000

Missing values

2023-12-12T18:51:34.761571image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T18:51:34.856611image/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

대분류중분류소분류
0정치환경정치체제의 안정성정치이데올로기 안정성, 해외사업수행 적합성, 향후 변동가능성
1정치환경정치체제의 안정성전쟁, 혁명, 내란 등 위협집단 존재여부, 해외사업 운영기간 중 전쟁발생가능성과 방위태세
2정치환경정치체제의 안정성투자자산 국유화 몰수 및 허가취소 가능성
3정치환경정치체제의 안정성과실송금의 제한, 대외지급정지 등 투자비회수 장애 존재
4정치환경정치체제의 안정성종합 판단
5정치환경야당의 경제정책 방향민주화정도, 독재정도, 정권교체 시 경제정책 변화 가능성
6정치환경야당의 경제정책 방향현 정권의 정책추진 효과성 여부, 야당 반대정도, 해외사업 지장 초래 가능성
7정치환경야당의 경제정책 방향중앙정부와 지방자치단체간의 업무협조
8정치환경야당의 경제정책 방향정책결정상 야당의 영향력 및 사업수행 영향
9정치환경야당의 경제정책 방향종합 판단
대분류중분류소분류
84Project finance투자대상국의 국가신용도국제금융시장에서의 신용도, 외화보유수준, 외채규모와 상환율 등 프로젝트 파이낸싱의 용이성
85Project finance투자대상국의 국가신용도현지 정부 투자유치의지 정도와 정부 보증, 각서 등으로 차입금 상환 및 안정된 수익 보장 가능성
86Project finance투자대상국의 국가신용도경제규모나 산업화 정도상 사업수행 적정성 여부
87Project finance투자대상국의 국가신용도종합 판단
88Project finance투자자의 신용상태 등컨소시엄 구성주주나 스폰서들의 신용도와 경험, 과거실적 등
89Project finance투자자의 신용상태 등기자재공급업체, 시공업체, 운전유지업체, 연료공급업체 등의 과거 실적경험과 재무상태 등
90Project finance투자자의 신용상태 등종합 판단
91Project finance프로젝트 자체의 수익성프로젝트 창출수익이 프로젝트 파이낸싱을 위한 적정한 수익률 여부
92Project finance프로젝트 자체의 수익성Project Company의 유동성 확보와 부채상환지수 등을 고려 시 차입금의 원리금 상환 가능성
93Project finance프로젝트 자체의 수익성종합 판단