성별을 출력결과에 가진 데이터 1,171건
이 조건에 맞는 데이터가 몰린 분야
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농림축산식품부에서는 인턴법인맵핑 및 인턴신청서정보를 제공합니다.본 정보 제공 데이터는 인턴접수번호, 성명, 생년, 성별, 도로명주소, 신청일자, 희망직무코드, 희망직무명, 희망분야코드, 희망분야명, 희망법인명, 희망지역시도1, 희망지역시도2, 희망지역시도3, 희망지역시군구1, 희망지역시군구2, 희망지역시군구3, 법인접수번호, 매칭일자, 계약일자, 계약시작일자, 계약종료일자, 업무분야, 직무,
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이 데이터는 임대주택 당첨자의 연령대, 성별, 가족수, 소득분위, 임대주택 유형, 주택면적, 당첨구분 등을 포함한 합성데이터입니다. 개인식별자를 제거하였고, 합성데이터 모델을 활용해 실제 계약정보를 통계적,구조적으로 반영하면서도 개인정보 침해 위험이 없는 데이터를 생성하였습니다. 기관은 이를 활용해 당첨자 관리의 공정성을 높이고 소득별 주거지원 정책을 설계할 수 있습니다. 민간은 취약계층 연
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주1. 진료개시년도: 2020~2024년 - 연령: 연도말 만나이 기준 - 의료급여비용 2025년 12월 심사분까지 반영함. 청구권 소멸시효 완성(3년) 이전 자료는 변동될 수 있음주2. 약국, 한방 제외주3. 수가코드: N1711, N3710, N1721, N3720, N3711, N3716, N3721, N3726, N3712, N3717, N3722, N3727, N3713, N3718
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경기도 파주시 읍면동 단위의 기초생활수급자 성별 연령별 현황에 대한 공공데이터로, 통계일자, 시군명, 시군구명, 읍면동명, 수급자구분명(시설/일반/조건부/특례), 연령구간명, 성별명(남성/여성), 수급자수 등으로 구성되어 있습니다. 본 데이터셋은 특정 연령대와 성별에 특화된 수급자 밀집 지역을 분석하여, 민간 구호 단체나 지자체가 복지관, 무료 급식소 등 사회기반시설(SOC)을 우선 설치해야
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부산시에서 운영한 22년~25년 엔컨에서 운영하는 의료버스 합성데이터 입니다.의료버스는 "찾아가는 시민 건강버스" 입니다. 이 버스는 의료 취약계층이나 의료 접근성이 낮은 지역 주민들을 대상으로 무료 의료 서비스를 제공하는 이동식 진료소입니다.서비스 대상은 사회복지시설 입소자, 장애인, 다문화 가족, 외국인 근로자 등 의료 취약계층과 고령화 지역 주민이고내과, 한방과, 건강검진, 건강상담,
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이 데이터는 창업자의 성별, 학력, 연령대, 업종과 사업장 입지, 매출액 정보를 포함하여 인공지능 생성모델로 산출된 합성데이터입니다. 실제 창업자 개인정보 데이터와 통계적 특성을 반영하되, 개인식별정보를 제거하여 안전성을 확보했습니다. 합성화된 각 행은 창업자 성과를 표현하고 있어 개인 단위의 매출 분석이 가능합니다. 이를 통해 창업자의 배경과 성과 간의 상관관계를 연구할 수 있으며, 공공부
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경기도 동두천시의 불법쓰레기투기 관제 현황 정보를 민원인에게 제공하고자 합니다.데이터는 발생일자, 발생위치, 발생시간, 쓰레기 종류(일반쓰레기, 음식물쓰레기), 외국인 여부(내국인, 외국인), 성별(남자,여자) 정보로 구성되어 있습니다.데이터의 기준일자는 2025년 9월 3일 기준이며 2024년 기준으로 발생한 불법쓰레기투기 관제 현황 정보입니다.데이터에 대하여 추가 문의사항이 있으실 경우
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부산시에서 운영한 22년~25년 온택트헬스에서 운영하는 의료버스 합성데이터 입니다.의료버스는 "찾아가는 시민 건강버스" 입니다. 이 버스는 의료 취약계층이나 의료 접근성이 낮은 지역 주민들을 대상으로 무료 의료 서비스를 제공하는 이동식 진료소입니다.서비스 대상은 사회복지시설 입소자, 장애인, 다문화 가족, 외국인 근로자 등 의료 취약계층과 고령화 지역 주민이고내과, 한방과, 건강검진, 건강상
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<국민건강보험공단_2020~2024년 서울시 자치구별 인플루엔자 진료건수>1. 구분: 건강보험2. 진료연도: 2020년~2024년3. 발췌기준 - 진료일 기준 - 2025년 6월 지급분까지 반영 - 입원외래 및 입원 기준 - 시군구는 진료시점 환자의 "실거주지" 기준 - 진료인원은 연내 중복을 제외한 실 인원수 - 연령은 환자의 진료시점 연도 말 만 나이 기준4. 주상병코드: J09, J10
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- 서울교통공사 직원의 2022년 2월부터 2025년 10월까지의 육아기 단축근무 데이터를 기반으로 한 합성데이터입니다. - 기본정보(사원번호, 성별, 출생연도)와 직원 단축근무 내역(시작일, 종료일, 일일 근무 시간, 단축근무기간(일), 근무유형)으로 구성된 데이터입니다.- 사원번호를 비식별화된 고유 연계값으로 대체하고, 동일인 복수 단축근무 기록의 시간적 연속성 및 일일 근무 시간 변화
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대전광역시 유성구 외국인 연령별 현황에 대한 데이터를 제공합니다.해당 데이터는 관리번호, 기준일자, 연령코드, 연령이름, 성별, 인구총합, 읍면동 데이터를 포함하여, 총 7072개의 행으로 구성되어 있습니다.이 데이터는 유성구 관내 등록된 외국인의 연령별 통계 등의 정보를 포함하고 있어 데이터 이용자의 정보 접근성과 행정자료 검색의 효율성 향상에 기여할 수 있습니다. 이를 통해 정책 분석,
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<국민건강보험공단_2020~2024년 진료현황>1. 구분: 건강보험, 의료급여2. 진료연도: 2020년~2024년3. 발췌기준 - 진료일 기준 - 건강보험: 2025년 6월 지급분까지 반영 - 의료급여: 2025년 12월 지급분까지 반영. 청구권 소멸시효 완성(3년) 이전 자료는 변동될 수 있음 - 진료인원은 연내 중복을 제외한 실 인원수 - 연령은 환자의 진료시점 연도 말 만 나이 기준4.
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1. 구분: 건강보험, 의료급여2. 수진년도: 2020~2024년3. 발췌기준 - 진료일 기준 - 건강보험: 2025년 6월 지급분까지 반영 - 의료급여: 2025년 12월 심사분까지 반영함. 청구권 소멸시효 완성(3년) 이전 자료는 변동될 수 있음 - 진료인원: 연내 중복을 제외한 실 인원수 - 연령: 환자의 진료시점 연도 말 만 나이 기준4. 수가코드: - 그룹1: O7001, O7002
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<국민건강보험공단_2020~2025년 외국인 요양보호사 현황>1. 청구년도: 2020년~2025년2. 발췌기준 - 해당 연도에 1회 이상 청구 완료된 외국인 요양보호사 수 - 단위: 명 ※ 2020, 2021년의 경우 외국인 요양보호사의 성별, 연령별 자료 미보유로 전체 성별 및 연령 자료로 제공합니다.※ ’26.3.3.자로 개정된 「건강보험 공공데이터 제공기준」 [별표4]에 따라 개인정보보
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< 데이터 설명 >- 데이터명 : 행복한백화점 방문·구매 고객 통계- 기준기간 : "21. 9월 ~ "25. 10월 (최근 5개년)- 데이터 설명 : 한국중소벤처기업유통원 행복한백화점 영업일자별 구매 고객 성별/연령대/지역별 비중 정보를 제공합니다.- 제공 정보 : 행복한백화점 영업일자, 고객 성별 비중, 고객 연령대별 비중, 고객 지역별 비중< 데이터 항목 정보 >- 영업일자 : 행복한백화
출력 (성별) 남성 출력 (성별) 미공개 출력 (성별) 여성 -
<국민건강보험공단_2020~2024년 진료현황>1. 구분: 건강보험2. 진료연도: 2020년~2024년3. 발췌기준 - 진료일 기준 - 2025년 6월 지급분까지 반영 - 진료인원은 연내 중복을 제외한 실 인원수 - 연령은 환자의 진료시점 연도 말 만 나이 기준4. 주상병코드:그룹1 : F00, F01, F02, F03, F051, G30그룹2 : F00, G30그룹3 : F00, F01,
출력 성별코드 -
<국민건강보험공단_2020~2024년 진료현황>1. 구분: 건강보험2. 진료연도: 2020년~2024년3. 발췌기준 - 진료일 기준 - 2025년 6월 지급분까지 반영 - 진료인원은 연내 중복을 제외한 실 인원수4. 주상병코드: A02, A03, A04, A05, A06, A07, A08, T61, T625. 진료형태: 입원 또는 외래*부상병기준 발췌 불가능, 주상병만 가능※ ’26.3.3.
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1. 구분: 건강보험2. 진료년도: 2015~2024년3: 연령: 0세 및 5세 단위 4. 주상병코드: Q672(장두증), Q673(쏠린머리증), Q750(두개골유합) / 하위코드 포함 - 질병통계자료는 요양기관에서 환자진료중 진단명이 확정되지 않은 상태에서의 호소, 증세 등에 따라 일차진단명을 부여하고 청구한 내역 중 주진단명 기준으로 발췌한 것이므로 최종확정 된 질병과는 다를 수 있음5.
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이 데이터는 영구임대 계약자의 연령대, 성별, 주택소재지, 가족수, 주거급여 수급 여부와 보증금·월임대료 정보를 포함하는 합성데이터입니다. 개인식별자를 제거하였고, 합성데이터 모델을 활용해 실제 계약정보를 통계적,구조적으로 반영하면서도 개인정보 침해 위험이 없는 데이터를 생성하였습니다. 이를 개방함으로써 기관은 임대료 산정 기준과 지원정책을 검토할 수 있고 민간은 주거 안정성 연구와 임대료
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1. 구분: 건강보험2. 진료년도: 2020년~2024년3. 발췌기준 - 진료일 기준 - 2025년 6월 지급분까지 반영(청구소멸시효 3년 이내 자료는 변동될 수 있음) - 환자수는 연내 중복을 제외한 실 인원수임4. 주상병코드 구분 - 그룹1: F20, F22, F25, F30, F31 - 그룹2 : F20, F22, F25 ~ F331, F332, F333 - 그룹3 : F20, F22,
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