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seoulpopulation_publicadministration_22
30세 남자의 기대 여명이 높은 순서대로 통계 연도를 알려줘
SELECT STATS_YR FROM POP_022 WHERE AGE = 30 AND SEX_NM = '남자' ORDER BY LFEXPTCY_YCNT DESC
POP_022
서울시기대여명
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AGE", "SEX_NM", "DTH_PB", "LFEXPTCY_YCNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "나이", "성별", "사망 확률", "기대여명", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "number", "text", "number", "number", "text" ]
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[]
seoulpopulation_publicadministration_22
30세 남자의 기대 여명이 높은 순서대로 통계 연도를 알려줘
SELECT STATS_YR FROM POP_022 WHERE SEX_NM = '남자' AND AGE = 30 ORDER BY LFEXPTCY_YCNT DESC
POP_022
서울시기대여명
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AGE", "SEX_NM", "DTH_PB", "LFEXPTCY_YCNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "나이", "성별", "사망 확률", "기대여명", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "number", "text", "number", "number", "text" ]
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[]
seoulpopulation_publicadministration_22
나이가 0세인 여자의 기대 여명이 높은 순서대로 통계 연도를 나타내줘
SELECT STATS_YR FROM POP_022 WHERE AGE = 0 AND SEX_NM = '여자' ORDER BY LFEXPTCY_YCNT DESC
POP_022
서울시기대여명
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AGE", "SEX_NM", "DTH_PB", "LFEXPTCY_YCNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "나이", "성별", "사망 확률", "기대여명", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_22
기대 여명이 80 이상인 서울시의 성별과 나이를 보여줘
SELECT SEX_NM, AGE FROM POP_022 WHERE LFEXPTCY_YCNT >= 80
POP_022
서울시기대여명
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AGE", "SEX_NM", "DTH_PB", "LFEXPTCY_YCNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "나이", "성별", "사망 확률", "기대여명", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_22
2005년 20세 여자의 사망 확률과 기대 여명을 찾아줘
SELECT DTH_PB, LFEXPTCY_YCNT FROM POP_022 WHERE AGE = 20 AND SEX_NM = '여자' AND STATS_YR = '2005'
POP_022
서울시기대여명
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AGE", "SEX_NM", "DTH_PB", "LFEXPTCY_YCNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "나이", "성별", "사망 확률", "기대여명", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "number", "text", "number", "number", "text" ]
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seoulpopulation_publicadministration_22
기대 여명이 30 미만인 남자의 나이를 많은 순으로 나열해 줘
SELECT AGE FROM POP_022 WHERE LFEXPTCY_YCNT < 30 AND SEX_NM = '남자' ORDER BY AGE DESC
POP_022
서울시기대여명
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AGE", "SEX_NM", "DTH_PB", "LFEXPTCY_YCNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "나이", "성별", "사망 확률", "기대여명", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "number", "text", "number", "number", "text" ]
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[]
seoulpopulation_publicadministration_23
2004년 합계 사망자 수가 150명 이상인 지역의 시군구와 읍면동을 찾아줘
SELECT SIGUNGU_NM, EPMNDN_NM FROM POP_023 WHERE STATS_YR = '2004' AND SEX_NM = '계' AND DTH_CNT >= 150
POP_023
동별사망자수
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "EPMNDN_NM", "SEX_NM", "DTH_CNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "읍면동명", "성별", "사망자 수", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "text", "number", "text" ]
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seoulpopulation_publicadministration_23
2004년의 남자 사망자 수가 많은 순서대로 읍면동을 찾아줘
SELECT EPMNDN_NM FROM POP_023 WHERE STATS_YR = '2004' AND SEX_NM = '남자' ORDER BY DTH_CNT DESC
POP_023
동별사망자수
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "EPMNDN_NM", "SEX_NM", "DTH_CNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "읍면동명", "성별", "사망자 수", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_23
2004년 남자 사망자 수가 많은 순서대로 성동구의 읍면동을 나타내줘
SELECT EPMNDN_NM FROM POP_023 WHERE STATS_YR = '2004' AND SIGUNGU_NM = '성동구' AND SEX_NM = '남자' ORDER BY DTH_CNT DESC
POP_023
동별사망자수
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "EPMNDN_NM", "SEX_NM", "DTH_CNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "읍면동명", "성별", "사망자 수", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "text", "number", "text" ]
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seoulpopulation_publicadministration_23
2004년의 남자 사망자 수가 많은 순서대로 읍면동을 보여줘
SELECT EPMNDN_NM FROM POP_023 WHERE STATS_YR = '2004' AND SEX_NM = '남자' ORDER BY DTH_CNT DESC
POP_023
동별사망자수
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "EPMNDN_NM", "SEX_NM", "DTH_CNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "읍면동명", "성별", "사망자 수", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "text", "number", "text" ]
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[]
seoulpopulation_publicadministration_23
2004년 남자의 사망자 수가 많은 순서대로 서초구의 읍면동을 보여줘
SELECT EPMNDN_NM FROM POP_023 WHERE SEX_NM = '남자' AND SIGUNGU_NM = '서초구' AND STATS_YR = '2004' ORDER BY DTH_CNT DESC
POP_023
동별사망자수
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "EPMNDN_NM", "SEX_NM", "DTH_CNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "읍면동명", "성별", "사망자 수", "행정동 코드" ]
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[]
seoulpopulation_publicadministration_23
마장동이거나 응봉동의 평균 사망자 수를 알려줘
SELECT AVG(DTH_CNT) FROM POP_023 WHERE EPMNDN_NM = '마장동' OR EPMNDN_NM = '응봉동'
POP_023
동별사망자수
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "EPMNDN_NM", "SEX_NM", "DTH_CNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "읍면동명", "성별", "사망자 수", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_23
읍면동명이 옥수로 시작하는 곳의 성별과 사망자 수를 보여줘
SELECT SEX_NM, DTH_CNT FROM POP_023 WHERE EPMNDN_NM LIKE '옥수%'
POP_023
동별사망자수
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "EPMNDN_NM", "SEX_NM", "DTH_CNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "읍면동명", "성별", "사망자 수", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_23
2004년의 남자 사망자 수가 많은 순서대로 서초구에 있는 읍면동을 알려줘
SELECT EPMNDN_NM FROM POP_023 WHERE STATS_YR = '2004' AND SIGUNGU_NM = '서초구' AND SEX_NM = '남자' ORDER BY DTH_CNT DESC
POP_023
동별사망자수
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "EPMNDN_NM", "SEX_NM", "DTH_CNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "읍면동명", "성별", "사망자 수", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_23
통계 연도별 사망자 수가 30명 미만인 읍면동명의 수와 통계 연도를 보여줘
SELECT STATS_YR, COUNT(EPMNDN_NM) FROM POP_023 WHERE DTH_CNT < 30 GROUP BY STATS_YR
POP_023
동별사망자수
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "EPMNDN_NM", "SEX_NM", "DTH_CNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "읍면동명", "성별", "사망자 수", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_23
사망자 수가 50명 이상인 통계 연도를 오래된 순으로 중복되지 않게 나열해 줘
SELECT DISTINCT STATS_YR FROM POP_023 WHERE DTH_CNT >= 50 ORDER BY STATS_YR
POP_023
동별사망자수
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "EPMNDN_NM", "SEX_NM", "DTH_CNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "읍면동명", "성별", "사망자 수", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_23
남자이거나 여자의 사망자 수 합계는 얼마야
SELECT SUM(DTH_CNT) FROM POP_023 WHERE SEX_NM = '남자' OR SEX_NM = '여자'
POP_023
동별사망자수
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "EPMNDN_NM", "SEX_NM", "DTH_CNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "읍면동명", "성별", "사망자 수", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_24
사망자 수가 1000명 이상인 시군구명을 통계 연도가 오래된 순으로 정렬해 줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_024 WHERE DTH_CNT >= 1000 ORDER BY STATS_YR
POP_024
구별사망자수
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "DTH_CNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "성별", "사망자 수", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_24
2008년의 남자 사망자 수가 많은 순서대로 시군구를 보여줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_024 WHERE STATS_YR = '2008' AND SEX_NM = '남자' ORDER BY DTH_CNT DESC
POP_024
구별사망자수
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "DTH_CNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "성별", "사망자 수", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_24
통계 연도별로 금천구의 사망자 수 합계와 통계 연도를 보여줘
SELECT STATS_YR, SUM(DTH_CNT) FROM POP_024 WHERE SIGUNGU_NM = '금천구' GROUP BY STATS_YR
POP_024
구별사망자수
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "DTH_CNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "성별", "사망자 수", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_24
시군구명이 은평으로 시작하는 곳에 있는 여자의 사망자 수 합계는 얼마야
SELECT SUM(DTH_CNT) FROM POP_024 WHERE SIGUNGU_NM LIKE '은평%' AND SEX_NM = '여자'
POP_024
구별사망자수
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "DTH_CNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "성별", "사망자 수", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_24
중랑구의 사망자 수가 900명을 초과하는 통계 연도를 최근인 순으로 정렬해 줘
SELECT STATS_YR FROM POP_024 WHERE SIGUNGU_NM = '중랑구' AND DTH_CNT > 900 ORDER BY STATS_YR DESC
POP_024
구별사망자수
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "DTH_CNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "성별", "사망자 수", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_24
2008년의 여자 사망자 수가 많은 순서대로 시군구를 나타내줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_024 WHERE STATS_YR = '2008' AND SEX_NM = '여자' ORDER BY DTH_CNT DESC
POP_024
구별사망자수
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "DTH_CNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "성별", "사망자 수", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_24
2008년 마포구에서 사망한 610명의 성별을 알려줘
SELECT SEX_NM FROM POP_024 WHERE STATS_YR = '2008' AND SIGUNGU_NM = '마포구' AND DTH_CNT = 610
POP_024
구별사망자수
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "DTH_CNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "성별", "사망자 수", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_24
용산구의 여자 사망자 수가 많은 순서대로 통계 연도를 알려줘
SELECT STATS_YR FROM POP_024 WHERE SIGUNGU_NM = '용산구' AND SEX_NM = '여자' ORDER BY DTH_CNT DESC
POP_024
구별사망자수
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "DTH_CNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "성별", "사망자 수", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_24
958명의 사망자 성별과 통계 연도를 찾아줘
SELECT SEX_NM, STATS_YR FROM POP_024 WHERE DTH_CNT = 958
POP_024
구별사망자수
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "DTH_CNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "성별", "사망자 수", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_24
2008년의 여자 사망자 수가 많은 순서대로 시군구를 나타내줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_024 WHERE STATS_YR = '2008' AND SEX_NM = '여자' ORDER BY DTH_CNT DESC
POP_024
구별사망자수
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "DTH_CNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "성별", "사망자 수", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "text" ]
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seoulpopulation_publicadministration_24
중랑으로 시작하는 곳에 있는 여자 사망자 수를 보여줘
SELECT DTH_CNT FROM POP_024 WHERE SIGUNGU_NM LIKE '중랑%' AND SEX_NM = '여자'
POP_024
구별사망자수
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "DTH_CNT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "성별", "사망자 수", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_19
출산율 합계가 2이면서 시군구명이 노원으로 시작하는 곳의 통계 연도를 찾아줘
SELECT STATS_YR FROM POP_019 WHERE TOT_FERTIL_RT = 2 AND SIGUNGU_NM LIKE '노원%'
POP_019
구별합계출산율
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "TOT_FERTIL_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "출산율 합계", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_19
2020년의 합계 출산율이 0인 시군구를 알려줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_019 WHERE STATS_YR = '2020' AND TOT_FERTIL_RT = 0
POP_019
구별합계출산율
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "TOT_FERTIL_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "출산율 합계", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_19
노원구의 2000년 합계 출산율을 알려줘
SELECT TOT_FERTIL_RT FROM POP_019 WHERE STATS_YR = '2000' AND SIGUNGU_NM = '노원구'
POP_019
구별합계출산율
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "TOT_FERTIL_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "출산율 합계", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_19
2000년의 합계 출산율이 1이 아닌 시군구를 보여줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_019 WHERE STATS_YR = '2000' AND TOT_FERTIL_RT != 1
POP_019
구별합계출산율
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "TOT_FERTIL_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "출산율 합계", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_19
시군구명이 강북으로 시작하는 곳의 통계 연도를 보여줘
SELECT STATS_YR FROM POP_019 WHERE SIGUNGU_NM LIKE '강북%'
POP_019
구별합계출산율
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "TOT_FERTIL_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "출산율 합계", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_19
동대문으로 시작하는 시군구명의 통계 연도를 찾아줘
SELECT STATS_YR FROM POP_019 WHERE SIGUNGU_NM LIKE '동대문%'
POP_019
구별합계출산율
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "TOT_FERTIL_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "출산율 합계", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_19
시군구명이 노로 시작하면서 출산율 합계가 2인 통계 연도는 언제야
SELECT STATS_YR FROM POP_019 WHERE SIGUNGU_NM LIKE '노%' AND TOT_FERTIL_RT = 2
POP_019
구별합계출산율
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "TOT_FERTIL_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "출산율 합계", "행정동 코드" ]
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[]
seoulpopulation_publicadministration_19
행정동 코드가 150으로 끝나는 곳의 시군구명을 중복 없이 찾아줘
SELECT DISTINCT SIGUNGU_NM FROM POP_019 WHERE ADMDONG_CD LIKE '%150'
POP_019
구별합계출산율
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "TOT_FERTIL_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "출산율 합계", "행정동 코드" ]
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[]
seoulpopulation_publicadministration_29
순으로 시작하는 이동 유형의 남자 인구수를 알려줘
SELECT POPL_CNT FROM POP_029 WHERE MVMN_TYPE_NM LIKE '순%' AND SEX_NM = '남자'
POP_029
월별 성 연령별 순이동사수
[ "STATS_YM", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "AGEGRD_NM", "MVMN_TYPE_NM", "POPL_CNT", "ADMDONG_CD", "AGEGRD_CD" ]
[ "통계 연월", "시군구명", "성별", "나이대", "이동 유형", "인구 수", "행정동 코드", "나이대 코드" ]
[ "text", "text", "text", "text", "text", "number", "text", "number" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_29
시군구별로 총 전출 인구수 총합과 시군구를 보여줘
SELECT SIGUNGU_NM, SUM(POPL_CNT) FROM POP_029 WHERE MVMN_TYPE_NM = '총전출' GROUP BY SIGUNGU_NM
POP_029
월별 성 연령별 순이동사수
[ "STATS_YM", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "AGEGRD_NM", "MVMN_TYPE_NM", "POPL_CNT", "ADMDONG_CD", "AGEGRD_CD" ]
[ "통계 연월", "시군구명", "성별", "나이대", "이동 유형", "인구 수", "행정동 코드", "나이대 코드" ]
[ "text", "text", "text", "text", "text", "number", "text", "number" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_29
중구의 남자 총 전출 인구수 총합을 알려줘
SELECT SUM(POPL_CNT) FROM POP_029 WHERE SIGUNGU_NM = '중구' AND SEX_NM = '남자' AND MVMN_TYPE_NM = '총전출'
POP_029
월별 성 연령별 순이동사수
[ "STATS_YM", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "AGEGRD_NM", "MVMN_TYPE_NM", "POPL_CNT", "ADMDONG_CD", "AGEGRD_CD" ]
[ "통계 연월", "시군구명", "성별", "나이대", "이동 유형", "인구 수", "행정동 코드", "나이대 코드" ]
[ "text", "text", "text", "text", "text", "number", "text", "number" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_29
나이대 코드가 55인 남자의 총 전출 인구수가 많은 순서대로 시군구를 알려줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_029 WHERE MVMN_TYPE_NM = '총전출' AND AGEGRD_CD = 55 AND SEX_NM = '남자' ORDER BY POPL_CNT DESC
POP_029
월별 성 연령별 순이동사수
[ "STATS_YM", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "AGEGRD_NM", "MVMN_TYPE_NM", "POPL_CNT", "ADMDONG_CD", "AGEGRD_CD" ]
[ "통계 연월", "시군구명", "성별", "나이대", "이동 유형", "인구 수", "행정동 코드", "나이대 코드" ]
[ "text", "text", "text", "text", "text", "number", "text", "number" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_29
이동 인구수가 4명이거나 3명인 이동 유형을 중복되지 않게 보여줘
SELECT DISTINCT MVMN_TYPE_NM FROM POP_029 WHERE POPL_CNT = 4 OR POPL_CNT = 3
POP_029
월별 성 연령별 순이동사수
[ "STATS_YM", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "AGEGRD_NM", "MVMN_TYPE_NM", "POPL_CNT", "ADMDONG_CD", "AGEGRD_CD" ]
[ "통계 연월", "시군구명", "성별", "나이대", "이동 유형", "인구 수", "행정동 코드", "나이대 코드" ]
[ "text", "text", "text", "text", "text", "number", "text", "number" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_29
나이대 코드가 60인 남자의 총 전입 인구수가 많은 순서대로 시군구를 알려줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_029 WHERE AGEGRD_CD = 60 AND SEX_NM = '남자' AND MVMN_TYPE_NM = '총전입' ORDER BY POPL_CNT DESC
POP_029
월별 성 연령별 순이동사수
[ "STATS_YM", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "AGEGRD_NM", "MVMN_TYPE_NM", "POPL_CNT", "ADMDONG_CD", "AGEGRD_CD" ]
[ "통계 연월", "시군구명", "성별", "나이대", "이동 유형", "인구 수", "행정동 코드", "나이대 코드" ]
[ "text", "text", "text", "text", "text", "number", "text", "number" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_29
성별로 묶어서 순 이동 인구수의 총합과 성별을 찾아줘
SELECT SEX_NM, SUM(POPL_CNT) FROM POP_029 WHERE MVMN_TYPE_NM = '순이동' GROUP BY SEX_NM
POP_029
월별 성 연령별 순이동사수
[ "STATS_YM", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "AGEGRD_NM", "MVMN_TYPE_NM", "POPL_CNT", "ADMDONG_CD", "AGEGRD_CD" ]
[ "통계 연월", "시군구명", "성별", "나이대", "이동 유형", "인구 수", "행정동 코드", "나이대 코드" ]
[ "text", "text", "text", "text", "text", "number", "text", "number" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_29
나이대별로 평균 순 이동 인구수와 나이대를 찾아줘
SELECT AGEGRD_NM, AVG(POPL_CNT) FROM POP_029 WHERE MVMN_TYPE_NM = '순이동' GROUP BY AGEGRD_NM
POP_029
월별 성 연령별 순이동사수
[ "STATS_YM", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "AGEGRD_NM", "MVMN_TYPE_NM", "POPL_CNT", "ADMDONG_CD", "AGEGRD_CD" ]
[ "통계 연월", "시군구명", "성별", "나이대", "이동 유형", "인구 수", "행정동 코드", "나이대 코드" ]
[ "text", "text", "text", "text", "text", "number", "text", "number" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_29
전입으로 끝나는 이동 유형의 통계 연월을 중복되지 않게 보여줘
SELECT DISTINCT STATS_YM FROM POP_029 WHERE MVMN_TYPE_NM LIKE '%전입'
POP_029
월별 성 연령별 순이동사수
[ "STATS_YM", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "AGEGRD_NM", "MVMN_TYPE_NM", "POPL_CNT", "ADMDONG_CD", "AGEGRD_CD" ]
[ "통계 연월", "시군구명", "성별", "나이대", "이동 유형", "인구 수", "행정동 코드", "나이대 코드" ]
[ "text", "text", "text", "text", "text", "number", "text", "number" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_29
나이대 코드가 50인 남자의 총 전입 인구수가 많은 순서대로 시군구를 알려줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_029 WHERE SEX_NM = '남자' AND AGEGRD_CD = 50 AND MVMN_TYPE_NM = '총전입' ORDER BY POPL_CNT DESC
POP_029
월별 성 연령별 순이동사수
[ "STATS_YM", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "AGEGRD_NM", "MVMN_TYPE_NM", "POPL_CNT", "ADMDONG_CD", "AGEGRD_CD" ]
[ "통계 연월", "시군구명", "성별", "나이대", "이동 유형", "인구 수", "행정동 코드", "나이대 코드" ]
[ "text", "text", "text", "text", "text", "number", "text", "number" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_29
시군구별로 총 전출 인구수의 총합과 시군구를 찾아줘
SELECT SIGUNGU_NM, SUM(POPL_CNT) FROM POP_029 WHERE MVMN_TYPE_NM = '총전출' GROUP BY SIGUNGU_NM
POP_029
월별 성 연령별 순이동사수
[ "STATS_YM", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "AGEGRD_NM", "MVMN_TYPE_NM", "POPL_CNT", "ADMDONG_CD", "AGEGRD_CD" ]
[ "통계 연월", "시군구명", "성별", "나이대", "이동 유형", "인구 수", "행정동 코드", "나이대 코드" ]
[ "text", "text", "text", "text", "text", "number", "text", "number" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_34
2001년의 평균 출산 연령이 30세 이상인 시군구를 가나다순으로 보여줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_034 WHERE STATS_YR = '2001' AND AVRG_MOM_AGE >= 30 ORDER BY SIGUNGU_NM
POP_034
평균출산 나이
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AVRG_MOM_AGE", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "평균 출산 연령", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_34
2004년의 시군구명을 평균 출산 연령이 높은 순으로 나열해 줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_034 WHERE STATS_YR = '2004' ORDER BY AVRG_MOM_AGE DESC
POP_034
평균출산 나이
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AVRG_MOM_AGE", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "평균 출산 연령", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_34
통계 연도별로 평균 출산 연령의 최솟값과 통계 연도를 찾아줘
SELECT STATS_YR, MIN(AVRG_MOM_AGE) FROM POP_034 GROUP BY STATS_YR
POP_034
평균출산 나이
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AVRG_MOM_AGE", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "평균 출산 연령", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_34
통계 연도별로 평균 출산 연령의 최댓값과 통계 연도를 나타내줘
SELECT STATS_YR, MAX(AVRG_MOM_AGE) FROM POP_034 GROUP BY STATS_YR
POP_034
평균출산 나이
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AVRG_MOM_AGE", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "평균 출산 연령", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_34
평균 출산 연령이 29.5세 이상인 시군구명을 가나다순으로 중복 없이 나열해 줘
SELECT DISTINCT SIGUNGU_NM FROM POP_034 WHERE AVRG_MOM_AGE >= 29.5 ORDER BY SIGUNGU_NM
POP_034
평균출산 나이
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AVRG_MOM_AGE", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "평균 출산 연령", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_34
평균 출산 연령이 29.7 이상인 시군구명을 가나다순으로 중복 없이 보여줘
SELECT DISTINCT SIGUNGU_NM FROM POP_034 WHERE AVRG_MOM_AGE >= 29.7 ORDER BY SIGUNGU_NM
POP_034
평균출산 나이
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AVRG_MOM_AGE", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "평균 출산 연령", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_34
종로구이거나 중랑구의 평균 출산 연령을 알려줘
SELECT AVRG_MOM_AGE FROM POP_034 WHERE SIGUNGU_NM = '종로구' OR SIGUNGU_NM = '중랑구'
POP_034
평균출산 나이
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AVRG_MOM_AGE", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "평균 출산 연령", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_34
2001년 성동구의 평균 출산 연령은 얼마야
SELECT AVRG_MOM_AGE FROM POP_034 WHERE STATS_YR = '2001' AND SIGUNGU_NM = '성동구'
POP_034
평균출산 나이
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AVRG_MOM_AGE", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "평균 출산 연령", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_34
2001년의 평균 출산 연령이 30세 이상인 시군구를 알려줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_034 WHERE AVRG_MOM_AGE >= 30 AND STATS_YR = '2001'
POP_034
평균출산 나이
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AVRG_MOM_AGE", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "평균 출산 연령", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_34
2000년의 평균 출산 연령이 낮은 순서대로 시군구를 나타내줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_034 WHERE STATS_YR = '2000' ORDER BY AVRG_MOM_AGE
POP_034
평균출산 나이
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AVRG_MOM_AGE", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "평균 출산 연령", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_5
노년 부양비가 0.3 이상인 지역의 시군구와 읍면동을 중복 없이 알려줘
SELECT DISTINCT SIGUNGU_NM, EPMNDN_NM FROM POP_005 WHERE AGED_DEPND_RT >= 0.3
POP_005
월별 노령화지수 유소년 노년 부양비 동별
[ "STATS_YM", "SIGUNGU_NM", "EPMNDN_NM", "AGING_IDX", "CHLD_DEPND_RT", "AGED_DEPND_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연월", "시군구명", "읍면동명", "노령화 지수", "유소년 부양비", "노년 부양비", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "number", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_5
노령화 지수가 0.9 이상이거나 유소년 부양비가 0.14 이하인 읍면동 이름을 보여줘
SELECT EPMNDN_NM FROM POP_005 WHERE AGING_IDX >= 0.9 OR CHLD_DEPND_RT <= 0.14
POP_005
월별 노령화지수 유소년 노년 부양비 동별
[ "STATS_YM", "SIGUNGU_NM", "EPMNDN_NM", "AGING_IDX", "CHLD_DEPND_RT", "AGED_DEPND_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연월", "시군구명", "읍면동명", "노령화 지수", "유소년 부양비", "노년 부양비", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "number", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_5
시군구명별 평균 노년 부양비와 시군구명을 보여줘
SELECT SIGUNGU_NM, AVG(AGED_DEPND_RT) FROM POP_005 GROUP BY SIGUNGU_NM
POP_005
월별 노령화지수 유소년 노년 부양비 동별
[ "STATS_YM", "SIGUNGU_NM", "EPMNDN_NM", "AGING_IDX", "CHLD_DEPND_RT", "AGED_DEPND_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연월", "시군구명", "읍면동명", "노령화 지수", "유소년 부양비", "노년 부양비", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "number", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_5
노년 부양비가 0.2 이상이거나 0.1 이하인 시군구의 통계 연월을 알려줘
SELECT STATS_YM FROM POP_005 WHERE AGED_DEPND_RT >= 0.2 OR AGED_DEPND_RT <= 0.1
POP_005
월별 노령화지수 유소년 노년 부양비 동별
[ "STATS_YM", "SIGUNGU_NM", "EPMNDN_NM", "AGING_IDX", "CHLD_DEPND_RT", "AGED_DEPND_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연월", "시군구명", "읍면동명", "노령화 지수", "유소년 부양비", "노년 부양비", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "number", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_5
시군구별로 평균 노령화 지수와 시군구를 평균 노령화 지수가 높은 순서대로 알려줘
SELECT SIGUNGU_NM, AVG(AGING_IDX) FROM POP_005 GROUP BY SIGUNGU_NM ORDER BY AVG(AGING_IDX) DESC
POP_005
월별 노령화지수 유소년 노년 부양비 동별
[ "STATS_YM", "SIGUNGU_NM", "EPMNDN_NM", "AGING_IDX", "CHLD_DEPND_RT", "AGED_DEPND_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연월", "시군구명", "읍면동명", "노령화 지수", "유소년 부양비", "노년 부양비", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "number", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_5
오금동의 노령화 지수가 높은 순서대로 통계 연월을 나타내줘
SELECT STATS_YM FROM POP_005 WHERE EPMNDN_NM = '오금동' ORDER BY AGING_IDX DESC
POP_005
월별 노령화지수 유소년 노년 부양비 동별
[ "STATS_YM", "SIGUNGU_NM", "EPMNDN_NM", "AGING_IDX", "CHLD_DEPND_RT", "AGED_DEPND_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연월", "시군구명", "읍면동명", "노령화 지수", "유소년 부양비", "노년 부양비", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "number", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_5
노년 부양비가 0.14 이상인 노령화 지수의 통계 연월을 오래된 순으로 중복되지 않게 정렬해 줘
SELECT DISTINCT STATS_YM FROM POP_005 WHERE AGED_DEPND_RT >= 0.14 ORDER BY STATS_YM
POP_005
월별 노령화지수 유소년 노년 부양비 동별
[ "STATS_YM", "SIGUNGU_NM", "EPMNDN_NM", "AGING_IDX", "CHLD_DEPND_RT", "AGED_DEPND_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연월", "시군구명", "읍면동명", "노령화 지수", "유소년 부양비", "노년 부양비", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "number", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_5
노령화 지수가 0.5 이상이거나 유소년 부양비가 0.15를 초과하는 읍면동의 이름을 중복 없이 보여줘
SELECT DISTINCT EPMNDN_NM FROM POP_005 WHERE AGING_IDX >= 0.5 OR CHLD_DEPND_RT > 0.15
POP_005
월별 노령화지수 유소년 노년 부양비 동별
[ "STATS_YM", "SIGUNGU_NM", "EPMNDN_NM", "AGING_IDX", "CHLD_DEPND_RT", "AGED_DEPND_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연월", "시군구명", "읍면동명", "노령화 지수", "유소년 부양비", "노년 부양비", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "number", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_5
삼전동의 노령화 지수가 높은 순서대로 통계 연월을 보여줘
SELECT STATS_YM FROM POP_005 WHERE EPMNDN_NM = '삼전동' ORDER BY AGING_IDX DESC
POP_005
월별 노령화지수 유소년 노년 부양비 동별
[ "STATS_YM", "SIGUNGU_NM", "EPMNDN_NM", "AGING_IDX", "CHLD_DEPND_RT", "AGED_DEPND_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연월", "시군구명", "읍면동명", "노령화 지수", "유소년 부양비", "노년 부양비", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "number", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_18
평균 초혼 나이가 33.38세이거나 34.32세인 통계 연도를 알려줘
SELECT STATS_YR FROM POP_018 WHERE AVRG_FRST_MRRG_AGE = 33.38 OR AVRG_FRST_MRRG_AGE = 34.32
POP_018
평균초혼연령
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "MRD_DIV", "AVRG_FRST_MRRG_AGE", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "부부 구분", "평균 초혼 나이", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_18
강남구이거나 은평구에 있는 부부의 평균 초혼 나이를 보여줘
SELECT AVRG_FRST_MRRG_AGE FROM POP_018 WHERE SIGUNGU_NM = '강남구' OR SIGUNGU_NM = '은평구'
POP_018
평균초혼연령
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "MRD_DIV", "AVRG_FRST_MRRG_AGE", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "부부 구분", "평균 초혼 나이", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_18
남편의 2021년 평균 초혼 나이가 낮은 순서대로 시군구를 알려줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_018 WHERE STATS_YR = '2021' AND MRD_DIV = '남편' ORDER BY AVRG_FRST_MRRG_AGE
POP_018
평균초혼연령
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "MRD_DIV", "AVRG_FRST_MRRG_AGE", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "부부 구분", "평균 초혼 나이", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_18
평균 초혼 나이가 33세 이상인 부부의 구분과 시군구명을 통계 연도가 오래된 순으로 나열해 줘
SELECT MRD_DIV, SIGUNGU_NM FROM POP_018 WHERE AVRG_FRST_MRRG_AGE >= 33 ORDER BY STATS_YR
POP_018
평균초혼연령
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "MRD_DIV", "AVRG_FRST_MRRG_AGE", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "부부 구분", "평균 초혼 나이", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_18
성북구의 부부 중 아내의 평균 초혼 나이가 낮은 순서대로 통계 연도를 나타내줘
SELECT STATS_YR FROM POP_018 WHERE SIGUNGU_NM = '성북구' AND MRD_DIV = '아내' ORDER BY AVRG_FRST_MRRG_AGE
POP_018
평균초혼연령
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "MRD_DIV", "AVRG_FRST_MRRG_AGE", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "부부 구분", "평균 초혼 나이", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_18
시군구명이 송으로 시작하는 곳의 평균 초혼 나이를 찾아줘
SELECT AVRG_FRST_MRRG_AGE FROM POP_018 WHERE SIGUNGU_NM LIKE '송%'
POP_018
평균초혼연령
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "MRD_DIV", "AVRG_FRST_MRRG_AGE", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "부부 구분", "평균 초혼 나이", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_18
2021년의 부부 중 아내의 평균 초혼 나이가 낮은 순서대로 시군구를 찾아줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_018 WHERE STATS_YR = '2021' AND MRD_DIV = '아내' ORDER BY AVRG_FRST_MRRG_AGE
POP_018
평균초혼연령
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "MRD_DIV", "AVRG_FRST_MRRG_AGE", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "부부 구분", "평균 초혼 나이", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_18
영등포구에 있는 부부 중 아내의 평균 초혼 나이가 높은 순서대로 통계 연도를 나타내줘
SELECT STATS_YR FROM POP_018 WHERE SIGUNGU_NM = '영등포구' AND MRD_DIV = '아내' ORDER BY AVRG_FRST_MRRG_AGE DESC
POP_018
평균초혼연령
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "MRD_DIV", "AVRG_FRST_MRRG_AGE", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "부부 구분", "평균 초혼 나이", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_18
시군구명이 강서로 시작하는 곳에 있는 남편의 평균 초혼 나이를 알려줘
SELECT AVRG_FRST_MRRG_AGE FROM POP_018 WHERE SIGUNGU_NM LIKE '강서%' AND MRD_DIV = '남편'
POP_018
평균초혼연령
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "MRD_DIV", "AVRG_FRST_MRRG_AGE", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "부부 구분", "평균 초혼 나이", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_18
시군구명이 영등으로 시작하는 곳의 평균 초혼 나이를 보여줘
SELECT AVRG_FRST_MRRG_AGE FROM POP_018 WHERE SIGUNGU_NM LIKE '영등%'
POP_018
평균초혼연령
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "MRD_DIV", "AVRG_FRST_MRRG_AGE", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "부부 구분", "평균 초혼 나이", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_18
2021년의 부부 중 아내의 평균 초혼 나이가 낮은 순서대로 시군구를 알려줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_018 WHERE STATS_YR = '2021' AND MRD_DIV = '아내' ORDER BY AVRG_FRST_MRRG_AGE
POP_018
평균초혼연령
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "MRD_DIV", "AVRG_FRST_MRRG_AGE", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "부부 구분", "평균 초혼 나이", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_20
나이대 코드가 30인 연령의 2004년 출산율이 80명 이상인 시군구를 보여줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_020 WHERE AGEGRD_CD = 30 AND FERTIL_RT >= 80 AND STATS_YR = '2004'
POP_020
구별 연령별 출산율
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AGEGRD_NM", "FERTIL_RT", "AGEGRD_CD", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "나이대", "출산율", "나이대 코드", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_20
2004년의 합계 출산율이 높은 순서대로 시군구를 보여줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_020 WHERE STATS_YR = '2004' AND AGEGRD_NM = '계' ORDER BY FERTIL_RT DESC
POP_020
구별 연령별 출산율
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AGEGRD_NM", "FERTIL_RT", "AGEGRD_CD", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "나이대", "출산율", "나이대 코드", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_20
중랑구이거나 도봉구의 평균 출산율은 얼마야
SELECT AVG(FERTIL_RT) FROM POP_020 WHERE SIGUNGU_NM = '중랑구' OR SIGUNGU_NM = '도봉구'
POP_020
구별 연령별 출산율
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AGEGRD_NM", "FERTIL_RT", "AGEGRD_CD", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "나이대", "출산율", "나이대 코드", "행정동 코드" ]
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[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_20
시군구명이 노원구이거나 은평구인 곳의 출산율을 보여줘
SELECT FERTIL_RT FROM POP_020 WHERE SIGUNGU_NM = '노원구' OR SIGUNGU_NM = '은평구'
POP_020
구별 연령별 출산율
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AGEGRD_NM", "FERTIL_RT", "AGEGRD_CD", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "나이대", "출산율", "나이대 코드", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_20
나이대 코드가 20인 여성의 2020년 출산율이 높은 순서대로 시군구를 나타내줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_020 WHERE AGEGRD_CD = 20 AND STATS_YR = '2020' ORDER BY FERTIL_RT DESC
POP_020
구별 연령별 출산율
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AGEGRD_NM", "FERTIL_RT", "AGEGRD_CD", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "나이대", "출산율", "나이대 코드", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "number", "text" ]
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[]
seoulpopulation_publicadministration_20
나이대 코드가 25인 여성의 2004년 출산율이 높은 순서대로 시군구를 찾아줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_020 WHERE AGEGRD_CD = 25 AND STATS_YR = '2004' ORDER BY FERTIL_RT DESC
POP_020
구별 연령별 출산율
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AGEGRD_NM", "FERTIL_RT", "AGEGRD_CD", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "나이대", "출산율", "나이대 코드", "행정동 코드" ]
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[]
seoulpopulation_publicadministration_20
나이대 코드가 40인 산모의 2004년 출산율이 높은 순서대로 시군구를 보여줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_020 WHERE STATS_YR = '2004' AND AGEGRD_CD = 40 ORDER BY FERTIL_RT DESC
POP_020
구별 연령별 출산율
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AGEGRD_NM", "FERTIL_RT", "AGEGRD_CD", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "나이대", "출산율", "나이대 코드", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_20
출산율이 75 이상이거나 20 미만인 나이대를 찾아줘
SELECT AGEGRD_NM FROM POP_020 WHERE FERTIL_RT >= 75 OR FERTIL_RT < 20
POP_020
구별 연령별 출산율
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AGEGRD_NM", "FERTIL_RT", "AGEGRD_CD", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "나이대", "출산율", "나이대 코드", "행정동 코드" ]
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[]
seoulpopulation_publicadministration_20
출산율이 100 이상인 시군구명을 가나다순으로 중복 없이 보여줘
SELECT DISTINCT SIGUNGU_NM FROM POP_020 WHERE FERTIL_RT >= 100 ORDER BY SIGUNGU_NM
POP_020
구별 연령별 출산율
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AGEGRD_NM", "FERTIL_RT", "AGEGRD_CD", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "나이대", "출산율", "나이대 코드", "행정동 코드" ]
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[]
seoulpopulation_publicadministration_20
2004년에 나이대 코드가 20인 산모의 출산율이 높은 순서대로 시군구를 찾아줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_020 WHERE AGEGRD_CD = 20 AND STATS_YR = '2004' ORDER BY FERTIL_RT DESC
POP_020
구별 연령별 출산율
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AGEGRD_NM", "FERTIL_RT", "AGEGRD_CD", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "나이대", "출산율", "나이대 코드", "행정동 코드" ]
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[]
seoulpopulation_publicadministration_20
2004년에 나이대 코드가 35인 여성의 출산율이 높은 순서대로 시군구를 나타내줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_020 WHERE STATS_YR = '2004' AND AGEGRD_CD = 35 ORDER BY FERTIL_RT DESC
POP_020
구별 연령별 출산율
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "AGEGRD_NM", "FERTIL_RT", "AGEGRD_CD", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "나이대", "출산율", "나이대 코드", "행정동 코드" ]
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[]
seoulpopulation_publicadministration_26
1998년에 강서구에서 악성이 들어가는 원인으로 사망한 남자의 사망자 수 총합을 찾아줘
SELECT SUM(DTH_CNT) FROM POP_026 WHERE DTH_CAUSE_NM LIKE '%악성%' AND SEX_NM = '남자' AND STATS_YR = '1998' AND SIGUNGU_NM = '강서구'
POP_026
구별사망원인별사망률
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "DTH_CAUSE_NM", "DTH_CNT", "DTH_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "성별", "사망원인명", "사망자 수", "사망률", "행정동 코드" ]
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[]
seoulpopulation_publicadministration_26
사망자 수가 100명 이상인 사망 원인을 가나다순으로 중복 없이 보여줘
SELECT DISTINCT DTH_CAUSE_NM FROM POP_026 WHERE DTH_CNT >= 100 ORDER BY DTH_CAUSE_NM
POP_026
구별사망원인별사망률
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "DTH_CAUSE_NM", "DTH_CNT", "DTH_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "성별", "사망원인명", "사망자 수", "사망률", "행정동 코드" ]
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[]
seoulpopulation_publicadministration_26
사망률이 90퍼센트 이상인 사망 원인명을 가나다순으로 중복 없이 보여줘
SELECT DISTINCT DTH_CAUSE_NM FROM POP_026 WHERE DTH_RT >= 90 ORDER BY DTH_CAUSE_NM
POP_026
구별사망원인별사망률
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "DTH_CAUSE_NM", "DTH_CNT", "DTH_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "성별", "사망원인명", "사망자 수", "사망률", "행정동 코드" ]
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[]
seoulpopulation_publicadministration_26
사망 원인명에 심장이 들어가고 사망자 수가 80명을 초과하는 곳의 시군구명을 보여줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_026 WHERE DTH_CAUSE_NM LIKE '%심장%' AND DTH_CNT > 80
POP_026
구별사망원인별사망률
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "DTH_CAUSE_NM", "DTH_CNT", "DTH_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "성별", "사망원인명", "사망자 수", "사망률", "행정동 코드" ]
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[]
seoulpopulation_publicadministration_26
담관이 들어가는 원인으로 사망한 남자 사망자 수를 보여줘
SELECT DTH_CNT FROM POP_026 WHERE DTH_CAUSE_NM LIKE '%담관%' AND SEX_NM = '남자'
POP_026
구별사망원인별사망률
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "DTH_CAUSE_NM", "DTH_CNT", "DTH_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "성별", "사망원인명", "사망자 수", "사망률", "행정동 코드" ]
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seoulpopulation_publicadministration_26
1998년이거나 1999년의 사망 원인명을 보여줘
SELECT DTH_CAUSE_NM FROM POP_026 WHERE STATS_YR = '1998' OR STATS_YR = '1999'
POP_026
구별사망원인별사망률
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "DTH_CAUSE_NM", "DTH_CNT", "DTH_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "성별", "사망원인명", "사망자 수", "사망률", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "text", "number", "number", "text" ]
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[]
seoulpopulation_publicadministration_26
강서구에서 심장이 들어가는 원인으로 사망한 사망자 수의 총합을 알려줘
SELECT SUM(DTH_CNT) FROM POP_026 WHERE DTH_CAUSE_NM LIKE '%심장%' AND SIGUNGU_NM = '강서구'
POP_026
구별사망원인별사망률
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "DTH_CAUSE_NM", "DTH_CNT", "DTH_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "성별", "사망원인명", "사망자 수", "사망률", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "text", "number", "number", "text" ]
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seoulpopulation_publicadministration_26
1998년에 정신이 들어가는 원인으로 사망한 사망자 수의 총합을 알려줘
SELECT SUM(DTH_CNT) FROM POP_026 WHERE DTH_CAUSE_NM LIKE '%정신%' AND STATS_YR = '1998'
POP_026
구별사망원인별사망률
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "DTH_CAUSE_NM", "DTH_CNT", "DTH_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "성별", "사망원인명", "사망자 수", "사망률", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "text", "number", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_26
1998년에 당뇨병이 들어가는 원인으로 사망한 남자의 사망률이 20 이상인 시군구를 찾아줘
SELECT SIGUNGU_NM FROM POP_026 WHERE DTH_CAUSE_NM LIKE '%당뇨병%' AND STATS_YR = '1998' AND SEX_NM = '남자' AND DTH_RT >= 20
POP_026
구별사망원인별사망률
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "DTH_CAUSE_NM", "DTH_CNT", "DTH_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "성별", "사망원인명", "사망자 수", "사망률", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "text", "number", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_32
고용률이 50 이상이거나 70 이하인 경제 활동 인구의 통계 연도를 중복 없이 보여줘
SELECT DISTINCT STATS_YR FROM POP_032 WHERE EMPLY_RT >= 50 OR EMPLY_RT <= 70
POP_032
성 연령별 경제활동인구
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "WRK_AGE_POPL_CNT", "ECONOAVT_POPL_CNT", "ECONOINAVT_POPL_CNT", "LABRFC_PATICP_RT", "UEMPLY_RT", "EMPLY_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "성별", "15세 이상인구", "경제활동 인구", "비경제 활동", "경제활동 참가율", "실업률", "고용률", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "number", "number", "number", "number", "number", "text" ]
[]
[]
seoulpopulation_publicadministration_32
남자 실업률이 5퍼센트 이상인 통계 연도를 최근인 순서대로 나타내줘
SELECT STATS_YR FROM POP_032 WHERE SEX_NM = '남자' AND UEMPLY_RT >= 5 ORDER BY STATS_YR DESC
POP_032
성 연령별 경제활동인구
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "WRK_AGE_POPL_CNT", "ECONOAVT_POPL_CNT", "ECONOINAVT_POPL_CNT", "LABRFC_PATICP_RT", "UEMPLY_RT", "EMPLY_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "성별", "15세 이상인구", "경제활동 인구", "비경제 활동", "경제활동 참가율", "실업률", "고용률", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "number", "number", "number", "number", "number", "text" ]
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seoulpopulation_publicadministration_32
2007년의 경제 활동 인구를 15세 이상 인구가 적은 순으로 나열해 줘
SELECT ECONOAVT_POPL_CNT FROM POP_032 WHERE STATS_YR = '2007' ORDER BY WRK_AGE_POPL_CNT
POP_032
성 연령별 경제활동인구
[ "STATS_YR", "SIGUNGU_NM", "SEX_NM", "WRK_AGE_POPL_CNT", "ECONOAVT_POPL_CNT", "ECONOINAVT_POPL_CNT", "LABRFC_PATICP_RT", "UEMPLY_RT", "EMPLY_RT", "ADMDONG_CD" ]
[ "통계 연도", "시군구명", "성별", "15세 이상인구", "경제활동 인구", "비경제 활동", "경제활동 참가율", "실업률", "고용률", "행정동 코드" ]
[ "text", "text", "text", "number", "number", "number", "number", "number", "number", "text" ]
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