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재난보험
2025.07.03 최초 등록
공장업종별 화재현황
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2025-04-30
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상품 설명
특수건물 내에서 운영중인 공장에 대한 업종별 화재현황 데이터 셋
AI 상품 설명
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공장업종별 화재현황 데이터는 다양한 업종에서 발생할 수 있는 화재의 위험성을 분석하여 제공합니다. 이 데이터는 여러 지역의 공장에서 발생한 화재를 업종별로 세분화하여 위험 요인을 파악할 수 있게 해줍니다. 화재 발생 요인은 기계, 전기, 화학 물질 등 다양한 요소로 나뉘어 있으며, 각 요인별로 화재 발생 빈도와 손실 규모를 분석합니다. 이를 통해 특정 업종에서 자주 발생하는 화재 유형과 그 원인을 파악할 수 있습니다. 또한, 요율 구분을 통해 화재 발생 위험이 높은 구간과 낮은 구간을 명확히 구분하여 각 업종의 리스크 관리에 도움을 줍니다. 예를 들어, 30% 미만의 낮은 요율 구간부터 90% 이상의 높은 요율 구간까지 다양한 데이터를 제공합니다. 이러한 데이터는 공장 운영자나 안전 관리자가 화재 예방 전략을 수립하는 데 유용한 정보를 제공합니다. 특히, 각 업종별로 화재 위험이 높은 요인을 미리 파악하고 대비책을 마련할 수 있습니다. 이 데이터는 화재 보험사의 요율 책정에도 중요한 참고 자료가 될 수 있으며, 이를 통해 보다 합리적인 보험 요율을 설정할 수 있습니다. 공장업종별 화재현황 데이터는 화재로 인한 피해를 최소화하고, 안전한 공장 운영을 위한 필수적인 자료입니다. 다양한 업종의 화재 데이터를 분석하여 각 공장의 특성에 맞는 맞춤형 안전 대책을 수립할 수 있도록 돕습니다. 이러한 정보는 공장의 효율적인 리스크 관리와 안전한 작업 환경 조성에 큰 기여를 할 것입니다.
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데이터 컬럼 정보
| 컬럼명 | 데이터 타입 | 컬럼 길이 | 컬럼 설명 |
|---|---|---|---|
| mchn_mtl_vl | NUMERIC | 10 | 기계금속값 |
| etc_tpbiz_vl | NUMERIC | 10 | 기타업종값 |
| tmbr_vl | NUMERIC | 10 | 목재값 |
| petrl_vl | NUMERIC | 10 | 석유값 |
| txtl_vl | NUMERIC | 10 | 섬유값 |
| test_yr | CHAR | 4 | 시험연도 |
| grcr_vl | NUMERIC | 10 | 식료품값 |
| ccty_eathst_vl | NUMERIC | 10 | 요업토석값 |
| risk_fctr_nm | VARCHAR | 200 | 위험요소명 |
| risk_fctr_en_nm | VARCHAR | 40 | 위험요소유무명 |
| prvtm_elctrn_vl | NUMERIC | 10 | 전기전자값 |
| nfrtld_vl | NUMERIC | 10 | 제지값 |
| pprtng_vl | NUMERIC | 10 | 지공인쇄값 |
| plst_vl | NUMERIC | 10 | 플라스틱값 |
| dam_anls_cmpr_artcl_nm | VARCHAR | 200 | 피해분석비교항목명 |
| dam_cnd_se_nm | VARCHAR | 200 | 피해조건구분명 |
| chem_vl | NUMERIC | 10 | 화학값 |
| tcbiz_fctry_vl | NUMERIC | 10 | 휴업공장값 |
샘플 데이터 정보
| mchn_mtl_vl | etc_tpbiz_vl | tmbr_vl | petrl_vl | txtl_vl | test_yr | grcr_vl | ccty_eathst_vl | risk_fctr_nm | risk_fctr_en_nm | prvtm_elctrn_vl | nfrtld_vl | pprtng_vl | plst_vl | dam_anls_cmpr_artcl_nm | dam_cnd_se_nm | chem_vl | tcbiz_fctry_vl |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 425.0 | 62.0 | 1.0 | 2.0 | 15.0 | 2017 | 113.0 | 45.0 | 30%-40% | 179.0 | 1.0 | 4.0 | 27.0 | EML 구간별 분포 공장업종별 | 요율구분 | 60.0 | 11.0 | |
| 218.0 | 38.0 | 2.0 | 3.0 | 5.0 | 2017 | 60.0 | 42.0 | 30%미만 | 158.0 | 1.0 | 4.0 | 12.0 | EML 구간별 분포 공장업종별 | 요율구분 | 54.0 | 7.0 | |
| 623.0 | 90.0 | 10.0 | 3.0 | 29.0 | 2017 | 160.0 | 81.0 | 40%-50% | 279.0 | 1.0 | 19.0 | 88.0 | EML 구간별 분포 공장업종별 | 요율구분 | 94.0 | 22.0 | |
| 1015.0 | 154.0 | 15.0 | 4.0 | 132.0 | 2017 | 240.0 | 108.0 | 50%-60% | 352.0 | 5.0 | 41.0 | 141.0 | EML 구간별 분포 공장업종별 | 요율구분 | 172.0 | 23.0 | |
| 2301.0 | 220.0 | 30.0 | 6.0 | 257.0 | 2017 | 308.0 | 169.0 | 60%-70% | 341.0 | 4.0 | 74.0 | 237.0 | EML 구간별 분포 공장업종별 | 요율구분 | 262.0 | 34.0 | |
| 1276.0 | 264.0 | 46.0 | 13.0 | 250.0 | 2017 | 332.0 | 111.0 | 70%-80% | 566.0 | 15.0 | 96.0 | 414.0 | EML 구간별 분포 공장업종별 | 요율구분 | 360.0 | 46.0 | |
| 98.0 | 210.0 | 106.0 | 9.0 | 290.0 | 2017 | 136.0 | 12.0 | 80%-90% | 255.0 | 23.0 | 181.0 | 895.0 | EML 구간별 분포 공장업종별 | 요율구분 | 316.0 | 21.0 | |
| 2.0 | 73.0 | 66.0 | 5.0 | 110.0 | 2017 | 10.0 | 0.0 | 90%이상 | 46.0 | 9.0 | 127.0 | 608.0 | EML 구간별 분포 공장업종별 | 요율구분 | 132.0 | 1.0 | |
| 401.0 | 58.0 | 1.0 | 2.0 | 15.0 | 2018 | 116.0 | 60.0 | 30%-40% | 205.0 | 1.0 | 7.0 | 37.0 | EML 구간별 분포 공장업종별 | 요율구분 | 59.0 | 6.0 | |
| 206.0 | 39.0 | 2.0 | 3.0 | 3.0 | 2018 | 78.0 | 36.0 | 30%미만 | 182.0 | 1.0 | 4.0 | 12.0 | EML 구간별 분포 공장업종별 | 요율구분 | 41.0 | 7.0 |
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