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충청북도 음성군_행정리별 인구현황의 정보 표로 항목 설명, 도메인분류, 데이터타입, 최대길이, 표현형식, 단위, 생성출처, 코드, 정보시스템명, DB명, 테이블 정보를 나타냅니다.
항목명
항목명
(영문명)
항목 설명
도메인분류
데이터타입
최대길이
표현형식
단위
생성출처
코드
정보시스템명
DB명
Table명
행정동명
administrative name
행정동명
명칭_명
가변문자형(VARCHAR)
100
-
-
행정리명
ri-name
행정리명
명칭_명
가변문자형(VARCHAR)
100
-
-
행정통
administrative name
행정통
명칭_명
가변문자형(VARCHAR)
100
-
-
세대수
number of generations
세대수
명칭_명
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
총계(명)
sum
남자인구와 여자인구의 합
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남자계(명)
man
남자인구
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남 0 ~ 4세
Man age 0 ~ 4
남자 인구 0 ~ 4세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남 5 ~ 9세
Man age 5 ~ 9
남자 인구 5 ~ 9세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남 10 ~ 14세
Man age 10 ~ 14
남자 인구 10 ~ 14세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남 15 ~ 19세
Man age 15 ~ 19
남자 인구 15 ~ 19세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남 20 ~ 24세
Man age 20 ~ 24
남자 인구 20 ~ 24세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남 25 ~ 29세
Man age 25 ~ 29
남자 인구 25 ~ 29세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남 30 ~ 34세
Man age 30 ~ 34
남자 인구 30 ~ 34세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남 35 ~ 39세
Man age 35 ~ 39
남자 인구 35 ~ 39세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남 40 ~ 44세
Man age 40 ~ 44
남자 인구 40 ~ 44세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남 45 ~ 49세
Man age 45 ~ 49
남자 인구 45 ~ 49세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남 50 ~ 54세
Man age 50 ~ 54
남자 인구 50 ~ 54세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남 55 ~ 59세
Man age 55 ~ 59
남자 인구 55 ~ 59세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남 60 ~ 64세
Man age 60 ~ 64
남자 인구 60 ~ 64세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남 65 ~ 69세
Man age 65 ~ 69
남자 인구 65 ~ 69세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남 70 ~ 74세
Man age 70 ~ 74
남자 인구 70 ~ 74세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남 75 ~ 79세
Man age 75 ~ 79
남자 인구 75 ~ 79세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남 80 ~ 84세
Man age 80 ~ 84
남자 인구 80 ~ 84세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남 85 ~ 89세
Man age 85 ~ 89
남자 인구 85 ~ 89세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남 90 ~ 94세
Man age 90 ~ 94
남자 인구 90 ~ 94세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남 95 ~ 99세
Man age 95 ~ 99
남자 인구 95 ~ 99세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남100 ~104세
Man age100 ~104
남자 인구100 ~104세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남105 ~109세
Man age105 ~109
남자 인구105 ~109세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남110 ~114세
Man age110 ~114
남자 인구110 ~114세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남115 ~119세
Man age115 ~119
남자 인구115 ~119세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
남120 ~124세
Man age120 ~124
남자 인구120 ~124세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여자계(명)
woman
여자인구
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여 0 ~ 4세
Woman age 0 ~ 4
여자 인구 0 ~ 4세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여 5 ~ 9세
Woman age 5 ~ 9
여자 인구 5 ~ 9세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여 10 ~ 14세
Woman age 10 ~ 14
여자 인구 10 ~ 14세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여 15 ~ 19세
Woman age 15 ~ 19
여자 인구 15 ~ 19세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여 20 ~ 24세
Woman age 20 ~ 24
여자 인구 20 ~ 24세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여 25 ~ 29세
Woman age 25 ~ 29
여자 인구 25 ~ 29세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여 30 ~ 34세
Woman age 30 ~ 34
여자 인구 30 ~ 34세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여 35 ~ 39세
Woman age 35 ~ 39
여자 인구 35 ~ 39세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여 40 ~ 44세
Woman age 40 ~ 44
여자 인구 40 ~ 44세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여 45 ~ 49세
Woman age 45 ~ 49
여자 인구 45 ~ 49세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여 50 ~ 54세
Woman age 50 ~ 54
여자 인구 50 ~ 54세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여 55 ~ 59세
Woman age 55 ~ 59
여자 인구 55 ~ 59세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여 60 ~ 64세
Woman age 60 ~ 64
여자 인구 60 ~ 64세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여 65 ~ 69세
Woman age 65 ~ 69
여자 인구 65 ~ 69세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여 70 ~ 74세
Woman age 70 ~ 74
여자 인구 70 ~ 74세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여 75 ~ 79세
Woman age 75 ~ 79
여자 인구 75 ~ 79세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여 80 ~ 84세
Woman age 80 ~ 84
여자 인구 80 ~ 84세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여 85 ~ 89세
Woman age 85 ~ 89
여자 인구 85 ~ 89세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여 90 ~ 94세
Woman age 90 ~ 94
여자 인구 90 ~ 94세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여 95 ~ 99세
Woman age 95 ~ 99
여자 인구 95 ~ 99세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여100 ~104세
Woman age100 ~104
여자 인구100 ~104세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여105 ~109세
Woman age105 ~109
여자 인구105 ~109세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여110 ~114세
Woman age110 ~114
여자 인구110 ~114세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여115 ~119세
Woman age115 ~119
여자 인구115 ~119세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
여120 ~124세
Woman age120 ~124
여자 인구120 ~124세
수량_수
숫자형(NUMERIC)
3
-
-
기준일자
date
데이터 기준일자
날짜/시간_연월일
가변문자형(VARCHAR)
10
-
-
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