Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations1396
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory56.0 KiB
Average record size in memory41.1 B

Variable types

Numeric1
Text1
Categorical2
DateTime1

Dataset

Description서울특별시 양천구의 전동킥보드 견인 현황을 제공합니다. 단속장소, 위반내용, 견인료, 견인일자 등에 대한 정보를 제공합니다. 불법으로 주차 시켜서 조치 되는 일이 없도록 양해 부탁드립니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/15100204/fileData.do

Alerts

견인료 has constant value ""Constant
연번 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 18:11:19.046912
Analysis finished2023-12-12 18:11:19.555688
Duration0.51 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

연번
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct1396
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean698.5
Minimum1
Maximum1396
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size12.4 KiB
2023-12-13T03:11:19.648477image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile70.75
Q1349.75
median698.5
Q31047.25
95-th percentile1326.25
Maximum1396
Range1395
Interquartile range (IQR)697.5

Descriptive statistics

Standard deviation403.1348
Coefficient of variation (CV)0.57714359
Kurtosis-1.2
Mean698.5
Median Absolute Deviation (MAD)349
Skewness0
Sum975106
Variance162517.67
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-13T03:11:19.816034image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
0.1%
930 1
 
0.1%
938 1
 
0.1%
937 1
 
0.1%
936 1
 
0.1%
935 1
 
0.1%
934 1
 
0.1%
933 1
 
0.1%
932 1
 
0.1%
931 1
 
0.1%
Other values (1386) 1386
99.3%
ValueCountFrequency (%)
1 1
0.1%
2 1
0.1%
3 1
0.1%
4 1
0.1%
5 1
0.1%
6 1
0.1%
7 1
0.1%
8 1
0.1%
9 1
0.1%
10 1
0.1%
ValueCountFrequency (%)
1396 1
0.1%
1395 1
0.1%
1394 1
0.1%
1393 1
0.1%
1392 1
0.1%
1391 1
0.1%
1390 1
0.1%
1389 1
0.1%
1388 1
0.1%
1387 1
0.1%

단속장소
Text

Distinct465
Distinct (%)33.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.0 KiB
2023-12-13T03:11:20.134840image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length21
Median length20
Mean length18.113181
Min length16

Characters and Unicode

Total characters25286
Distinct characters27
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique242 ?
Unique (%)17.3%

Sample

1st row서울특별시 양천구 목동 915
2nd row서울특별시 양천구 목동 915
3rd row서울특별시 양천구 목동 404-7
4th row서울특별시 양천구 목동 559
5th row서울특별시 양천구 목동 559
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 1396
25.0%
양천구 1396
25.0%
목동 749
13.4%
신정동 455
 
8.1%
신월동 190
 
3.4%
405-212 92
 
1.6%
560 53
 
0.9%
1065 39
 
0.7%
915 37
 
0.7%
1112 23
 
0.4%
Other values (456) 1154
20.7%
2023-12-13T03:11:20.558952image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
4188
16.6%
서 1396
 
5.5%
울 1396
 
5.5%
특 1396
 
5.5%
별 1396
 
5.5%
시 1396
 
5.5%
양 1396
 
5.5%
천 1396
 
5.5%
구 1396
 
5.5%
동 1394
 
5.5%
Other values (17) 8536
33.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 14608
57.8%
Decimal Number 5738
 
22.7%
Space Separator 4188
 
16.6%
Dash Punctuation 752
 
3.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
서 1396
9.6%
울 1396
9.6%
특 1396
9.6%
별 1396
9.6%
시 1396
9.6%
양 1396
9.6%
천 1396
9.6%
구 1396
9.6%
동 1394
9.5%
목 749
5.1%
Other values (5) 1297
8.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1185
20.7%
0 738
12.9%
2 692
12.1%
9 616
10.7%
4 541
9.4%
6 498
8.7%
5 487
8.5%
3 453
 
7.9%
8 283
 
4.9%
7 245
 
4.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
4188
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 752
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 14608
57.8%
Common 10678
42.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
서 1396
9.6%
울 1396
9.6%
특 1396
9.6%
별 1396
9.6%
시 1396
9.6%
양 1396
9.6%
천 1396
9.6%
구 1396
9.6%
동 1394
9.5%
목 749
5.1%
Other values (5) 1297
8.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
4188
39.2%
1 1185
 
11.1%
- 752
 
7.0%
0 738
 
6.9%
2 692
 
6.5%
9 616
 
5.8%
4 541
 
5.1%
6 498
 
4.7%
5 487
 
4.6%
3 453
 
4.2%
Other values (2) 528
 
4.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 14608
57.8%
ASCII 10678
42.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
4188
39.2%
1 1185
 
11.1%
- 752
 
7.0%
0 738
 
6.9%
2 692
 
6.5%
9 616
 
5.8%
4 541
 
5.1%
6 498
 
4.7%
5 487
 
4.6%
3 453
 
4.2%
Other values (2) 528
 
4.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
서 1396
9.6%
울 1396
9.6%
특 1396
9.6%
별 1396
9.6%
시 1396
9.6%
양 1396
9.6%
천 1396
9.6%
구 1396
9.6%
동 1394
9.5%
목 749
5.1%
Other values (5) 1297
8.9%

위반내용
Categorical

Distinct11
Distinct (%)0.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.0 KiB
횡단보도, 산책로 등
367 
보도와 차도가 구분된 도로의 차도
302 
점자블록, 엘리베이터 입구
156 
버스정류장, 택시 승강장
128 
자전거 도로
126 
Other values (6)
317 

Length

Max length18
Median length13
Mean length11.904728
Min length2

Unique

Unique2 ?
Unique (%)0.1%

Sample

1st row보도 중앙
2nd row보도 중앙
3rd row횡단보도, 산책로 등
4th row보도 중앙
5th row보도 중앙

Common Values

ValueCountFrequency (%)
횡단보도, 산책로 등 367
26.3%
보도와 차도가 구분된 도로의 차도 302
21.6%
점자블록, 엘리베이터 입구 156
11.2%
버스정류장, 택시 승강장 128
 
9.2%
자전거 도로 126
 
9.0%
지하철역 진출입로 및 주변 125
 
9.0%
보도 중앙 110
 
7.9%
기타 74
 
5.3%
건물, 상가 보행자 진출입 6
 
0.4%
오신고 1
 
0.1%

Length

2023-12-13T03:11:20.721794image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
횡단보도 367
 
8.1%
산책로 367
 
8.1%
등 367
 
8.1%
보도와 302
 
6.7%
차도가 302
 
6.7%
구분된 302
 
6.7%
도로의 302
 
6.7%
차도 302
 
6.7%
점자블록 156
 
3.4%
엘리베이터 156
 
3.4%
Other values (20) 1613
35.6%

견인료
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.0 KiB
40,000
1396 

Length

Max length6
Median length6
Mean length6
Min length6

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row40,000
2nd row40,000
3rd row40,000
4th row40,000
5th row40,000

Common Values

ValueCountFrequency (%)
40,000 1396
100.0%

Length

2023-12-13T03:11:20.852091image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T03:11:20.945482image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
40,000 1396
100.0%

견인일자
Date

Distinct1331
Distinct (%)95.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size11.0 KiB
Minimum2021-10-27 12:08:00
Maximum2023-05-18 11:44:00
2023-12-13T03:11:21.052129image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T03:11:21.196332image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

Interactions

2023-12-13T03:11:19.200227image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-13T03:11:21.277430image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번위반내용
연번1.0000.635
위반내용0.6351.000
2023-12-13T03:11:21.372313image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번위반내용
연번1.0000.333
위반내용0.3331.000

Missing values

2023-12-13T03:11:19.371962image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T03:11:19.499887image/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

연번단속장소위반내용견인료견인일자
01서울특별시 양천구 목동 915보도 중앙40,0002021-10-27 12:10
12서울특별시 양천구 목동 915보도 중앙40,0002021-10-27 12:08
23서울특별시 양천구 목동 404-7횡단보도, 산책로 등40,0002021-10-28 11:26
34서울특별시 양천구 목동 559보도 중앙40,0002021-10-28 10:49
45서울특별시 양천구 목동 559보도 중앙40,0002021-10-28 10:34
56서울특별시 양천구 목동 915횡단보도, 산책로 등40,0002021-10-28 11:04
67서울특별시 양천구 목동 911-1횡단보도, 산책로 등40,0002021-10-29 10:37
78서울특별시 양천구 목동 911-3보도 중앙40,0002021-10-29 11:18
89서울특별시 양천구 신정동 1079건물, 상가 보행자 진출입40,0002021-10-29 11:47
910서울특별시 양천구 신정동 1074보도 중앙40,0002021-10-29 12:41
연번단속장소위반내용견인료견인일자
13861387서울특별시 양천구 신정동 326보도 중앙40,0002023-05-14 02:03
13871388서울특별시 양천구 신월동 877횡단보도, 산책로 등40,0002023-05-15 11:54
13881389서울특별시 양천구 목동 917-3버스정류장, 택시 승강장40,0002023-05-15 11:29
13891390서울특별시 양천구 목동 915자전거 도로40,0002023-05-15 11:13
13901391서울특별시 양천구 목동 916-2횡단보도, 산책로 등40,0002023-05-15 12:29
13911392서울특별시 양천구 신정동 1065보도와 차도가 구분된 도로의 차도40,0002023-05-15 11:51
13921393서울특별시 양천구 신월동 890보도 중앙40,0002023-05-15 20:19
13931394서울특별시 양천구 목동 837보도 중앙40,0002023-05-16 15:52
13941395서울특별시 양천구 목동 907-21보도 중앙40,0002023-05-17 17:14
13951396서울특별시 양천구 목동 914-9자전거 도로40,0002023-05-18 11:44