Overview

Dataset statistics

Number of variables6
Number of observations573
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory28.1 KiB
Average record size in memory50.2 B

Variable types

Numeric2
Categorical2
Text2

Dataset

Description경상남도 하수처리시설 현황으로, 일 사용량, 시군명, 하수처리장명, 시설용량, 소재지에 관한 데이터를 제공합니다.
Author경상남도
URLhttps://bigdata.gyeongnam.go.kr/index.gn?menuCd=DOM_000000114002001000&publicdatapk=3076631

Alerts

연번 is highly overall correlated with 일 사용량 구분 and 1 other fieldsHigh correlation
일 사용량 구분 is highly overall correlated with 연번High correlation
시군 is highly overall correlated with 연번High correlation
연번 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 23:42:04.867610
Analysis finished2023-12-10 23:42:05.702528
Duration0.83 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

연번
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct573
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean287
Minimum1
Maximum573
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size5.2 KiB
2023-12-11T08:42:06.073445image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile29.6
Q1144
median287
Q3430
95-th percentile544.4
Maximum573
Range572
Interquartile range (IQR)286

Descriptive statistics

Standard deviation165.55513
Coefficient of variation (CV)0.57684713
Kurtosis-1.2
Mean287
Median Absolute Deviation (MAD)143
Skewness0
Sum164451
Variance27408.5
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-11T08:42:06.259452image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
0.2%
386 1
 
0.2%
380 1
 
0.2%
381 1
 
0.2%
382 1
 
0.2%
383 1
 
0.2%
384 1
 
0.2%
385 1
 
0.2%
387 1
 
0.2%
378 1
 
0.2%
Other values (563) 563
98.3%
ValueCountFrequency (%)
1 1
0.2%
2 1
0.2%
3 1
0.2%
4 1
0.2%
5 1
0.2%
6 1
0.2%
7 1
0.2%
8 1
0.2%
9 1
0.2%
10 1
0.2%
ValueCountFrequency (%)
573 1
0.2%
572 1
0.2%
571 1
0.2%
570 1
0.2%
569 1
0.2%
568 1
0.2%
567 1
0.2%
566 1
0.2%
565 1
0.2%
564 1
0.2%

일 사용량 구분
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.6 KiB
500㎥/일 미만
503 
500㎥/일 이상
70 

Length

Max length10
Median length9
Mean length9.122164
Min length9

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row500㎥/일 이상
2nd row500㎥/일 이상
3rd row500㎥/일 이상
4th row500㎥/일 이상
5th row500㎥/일 이상

Common Values

ValueCountFrequency (%)
500㎥/일 미만 503
87.8%
500㎥/일 이상 70
 
12.2%

Length

2023-12-11T08:42:06.408737image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T08:42:06.507592image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
500㎥/일 573
50.0%
미만 503
43.9%
이상 70
 
6.1%

시군
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct18
Distinct (%)3.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.6 KiB
하동군
59 
남해군
59 
함양군
50 
산청군
48 
진주시
42 
Other values (13)
315 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row창원시
2nd row창원시
3rd row창원시
4th row창원시
5th row창원시

Common Values

ValueCountFrequency (%)
하동군 59
 
10.3%
남해군 59
 
10.3%
함양군 50
 
8.7%
산청군 48
 
8.4%
진주시 42
 
7.3%
창녕군 38
 
6.6%
거제시 35
 
6.1%
밀양시 30
 
5.2%
사천시 28
 
4.9%
거창군 27
 
4.7%
Other values (8) 157
27.4%

Length

2023-12-11T08:42:06.604439image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
하동군 59
 
10.3%
남해군 59
 
10.3%
함양군 50
 
8.7%
산청군 48
 
8.4%
진주시 42
 
7.3%
창녕군 38
 
6.6%
거제시 35
 
6.1%
밀양시 30
 
5.2%
사천시 28
 
4.9%
거창군 27
 
4.7%
Other values (8) 157
27.4%

처리장명
Text

Distinct534
Distinct (%)93.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.6 KiB
2023-12-11T08:42:06.944358image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length9
Median length2
Mean length2.2059337
Min length2

Characters and Unicode

Total characters1264
Distinct characters239
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique501 ?
Unique (%)87.4%

Sample

1st row대산
2nd row북면
3rd row마산/창원
4th row진해
5th row동부맑은물재생센터
ValueCountFrequency (%)
신촌 4
 
0.7%
대산 3
 
0.5%
신기 3
 
0.5%
입석 3
 
0.5%
평촌 3
 
0.5%
계산 2
 
0.3%
용호 2
 
0.3%
당산 2
 
0.3%
갈전 2
 
0.3%
대천 2
 
0.3%
Other values (524) 547
95.5%
2023-12-11T08:42:07.456245image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
산 47
 
3.7%
대 35
 
2.8%
촌 34
 
2.7%
동 32
 
2.5%
곡 30
 
2.4%
천 25
 
2.0%
신 25
 
2.0%
정 24
 
1.9%
평 23
 
1.8%
구 20
 
1.6%
Other values (229) 969
76.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1240
98.1%
Other Punctuation 9
 
0.7%
Decimal Number 9
 
0.7%
Close Punctuation 3
 
0.2%
Open Punctuation 3
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
산 47
 
3.8%
대 35
 
2.8%
촌 34
 
2.7%
동 32
 
2.6%
곡 30
 
2.4%
천 25
 
2.0%
신 25
 
2.0%
정 24
 
1.9%
평 23
 
1.9%
구 20
 
1.6%
Other values (222) 945
76.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 7
77.8%
. 1
 
11.1%
? 1
 
11.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 5
55.6%
2 4
44.4%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1240
98.1%
Common 24
 
1.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 47
 
3.8%
대 35
 
2.8%
촌 34
 
2.7%
동 32
 
2.6%
곡 30
 
2.4%
천 25
 
2.0%
신 25
 
2.0%
정 24
 
1.9%
평 23
 
1.9%
구 20
 
1.6%
Other values (222) 945
76.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
/ 7
29.2%
1 5
20.8%
2 4
16.7%
) 3
12.5%
( 3
12.5%
. 1
 
4.2%
? 1
 
4.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1240
98.1%
ASCII 24
 
1.9%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 47
 
3.8%
대 35
 
2.8%
촌 34
 
2.7%
동 32
 
2.6%
곡 30
 
2.4%
천 25
 
2.0%
신 25
 
2.0%
정 24
 
1.9%
평 23
 
1.9%
구 20
 
1.6%
Other values (222) 945
76.2%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
/ 7
29.2%
1 5
20.8%
2 4
16.7%
) 3
12.5%
( 3
12.5%
. 1
 
4.2%
? 1
 
4.2%

시설용량(㎥/일)
Real number (ℝ)

Distinct115
Distinct (%)20.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2778.8045
Minimum10
Maximum500000
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size5.2 KiB
2023-12-11T08:42:07.602937image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum10
5-th percentile30
Q145
median60
Q3120
95-th percentile4000
Maximum500000
Range499990
Interquartile range (IQR)75

Descriptive statistics

Standard deviation24606.504
Coefficient of variation (CV)8.8550681
Kurtosis301.93835
Mean2778.8045
Median Absolute Deviation (MAD)25
Skewness16.082935
Sum1592255
Variance6.0548002 × 108
MonotonicityNot monotonic
2023-12-11T08:42:07.740250image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
50 64
 
11.2%
60 47
 
8.2%
30 45
 
7.9%
40 40
 
7.0%
45 31
 
5.4%
100 28
 
4.9%
70 25
 
4.4%
80 21
 
3.7%
55 13
 
2.3%
120 13
 
2.3%
Other values (105) 246
42.9%
ValueCountFrequency (%)
10 2
 
0.3%
12 1
 
0.2%
15 2
 
0.3%
16 2
 
0.3%
20 9
 
1.6%
21 1
 
0.2%
25 6
 
1.0%
28 1
 
0.2%
30 45
7.9%
32 1
 
0.2%
ValueCountFrequency (%)
500000 1
0.2%
190000 1
0.2%
146000 1
0.2%
145000 1
0.2%
97000 1
0.2%
60000 1
0.2%
54000 1
0.2%
43000 1
0.2%
30000 2
0.3%
24000 1
0.2%

소재지
Text

Distinct569
Distinct (%)99.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.6 KiB
2023-12-11T08:42:08.105796image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length27
Median length26
Mean length21.401396
Min length15

Characters and Unicode

Total characters12263
Distinct characters228
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique565 ?
Unique (%)98.6%

Sample

1st row경상남도 창원시 대산면 유등리 35-2
2nd row경상남도 창원시 북면 월계리 163-2
3rd row경상남도 창원시 합포구 덕동동 714
4th row경상남도 창원시 진해구 덕산동 584
5th row경상남도 창원시 진해구 남양동 403
ValueCountFrequency (%)
경상남도 573
 
20.3%
하동군 59
 
2.1%
남해군 59
 
2.1%
함양군 50
 
1.8%
산청군 48
 
1.7%
진주시 42
 
1.5%
창녕군 38
 
1.3%
거제시 35
 
1.2%
밀양시 30
 
1.1%
사천시 28
 
1.0%
Other values (1167) 1858
65.9%
2023-12-11T08:42:08.655957image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2260
18.4%
남 696
 
5.7%
상 619
 
5.0%
도 594
 
4.8%
경 574
 
4.7%
리 552
 
4.5%
면 507
 
4.1%
1 483
 
3.9%
- 382
 
3.1%
군 379
 
3.1%
Other values (218) 5217
42.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 7426
60.6%
Space Separator 2260
 
18.4%
Decimal Number 2190
 
17.9%
Dash Punctuation 382
 
3.1%
Other Punctuation 3
 
< 0.1%
Open Punctuation 1
 
< 0.1%
Close Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
남 696
 
9.4%
상 619
 
8.3%
도 594
 
8.0%
경 574
 
7.7%
리 552
 
7.4%
면 507
 
6.8%
군 379
 
5.1%
시 208
 
2.8%
산 176
 
2.4%
동 153
 
2.1%
Other values (203) 2968
40.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 483
22.1%
2 286
13.1%
3 219
10.0%
4 212
9.7%
6 187
 
8.5%
5 186
 
8.5%
8 165
 
7.5%
9 160
 
7.3%
7 147
 
6.7%
0 145
 
6.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2260
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 382
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 3
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 7426
60.6%
Common 4837
39.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
남 696
 
9.4%
상 619
 
8.3%
도 594
 
8.0%
경 574
 
7.7%
리 552
 
7.4%
면 507
 
6.8%
군 379
 
5.1%
시 208
 
2.8%
산 176
 
2.4%
동 153
 
2.1%
Other values (203) 2968
40.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
2260
46.7%
1 483
 
10.0%
- 382
 
7.9%
2 286
 
5.9%
3 219
 
4.5%
4 212
 
4.4%
6 187
 
3.9%
5 186
 
3.8%
8 165
 
3.4%
9 160
 
3.3%
Other values (5) 297
 
6.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 7426
60.6%
ASCII 4837
39.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2260
46.7%
1 483
 
10.0%
- 382
 
7.9%
2 286
 
5.9%
3 219
 
4.5%
4 212
 
4.4%
6 187
 
3.9%
5 186
 
3.8%
8 165
 
3.4%
9 160
 
3.3%
Other values (5) 297
 
6.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
남 696
 
9.4%
상 619
 
8.3%
도 594
 
8.0%
경 574
 
7.7%
리 552
 
7.4%
면 507
 
6.8%
군 379
 
5.1%
시 208
 
2.8%
산 176
 
2.4%
동 153
 
2.1%
Other values (203) 2968
40.0%

Interactions

2023-12-11T08:42:05.373836image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T08:42:05.201570image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T08:42:05.463017image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T08:42:05.289642image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-11T08:42:08.751411image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번일 사용량 구분시군시설용량(㎥/일)
연번1.0000.9910.9390.256
일 사용량 구분0.9911.0000.2890.235
시군0.9390.2891.0000.336
시설용량(㎥/일)0.2560.2350.3361.000
2023-12-11T08:42:08.830574image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
시군일 사용량 구분
시군1.0000.224
일 사용량 구분0.2241.000
2023-12-11T08:42:08.906550image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번시설용량(㎥/일)일 사용량 구분시군
연번1.000-0.3020.9120.734
시설용량(㎥/일)-0.3021.0000.2860.176
일 사용량 구분0.9120.2861.0000.224
시군0.7340.1760.2241.000

Missing values

2023-12-11T08:42:05.571647image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-11T08:42:05.664132image/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

연번일 사용량 구분시군처리장명시설용량(㎥/일)소재지
01500㎥/일 이상창원시대산13000경상남도 창원시 대산면 유등리 35-2
12500㎥/일 이상창원시북면12000경상남도 창원시 북면 월계리 163-2
23500㎥/일 이상창원시마산/창원500000경상남도 창원시 합포구 덕동동 714
34500㎥/일 이상창원시진해60000경상남도 창원시 진해구 덕산동 584
45500㎥/일 이상창원시동부맑은물재생센터10000경상남도 창원시 진해구 남양동 403
56500㎥/일 이상창원시진동4000경상남도 창원시 진동면 고현리 71-2
67500㎥/일 이상진주시진주190000경상남도 진주시 초전동 190-1
78500㎥/일 이상진주시문산7100경상남도 진주시 문산읍 소문리 1786
89500㎥/일 이상진주시사봉2400경상남도 진주시 사봉면 무촌리 204
910500㎥/일 이상진주시대곡1900경상남도 진주시 대곡면 가정리 85
연번일 사용량 구분시군처리장명시설용량(㎥/일)소재지
563564500㎥/일 미만합천군권빈70경상남도 합천군 봉산면 권빈리 884-1
564565500㎥/일 미만합천군회양150경상남도 합천군 대병면 회양리 647
565566500㎥/일 미만합천군구평46경상남도 합천군 가회면 함방리 689-1
566567500㎥/일 미만합천군봉계68경상남도 합천군 봉산면 봉계리 814-2
567568500㎥/일 미만합천군봉산150경상남도 합천군 봉산면 김봉리 420-8
568569500㎥/일 미만합천군대병170경상남도 합천군 대병면 회양리 647
569570500㎥/일 미만합천군묘산120경상남도 합천군 묘산면 관기리 868-2
570571500㎥/일 미만합천군쌍책165경상남도 합천군 쌍책면 성산리
571572500㎥/일 미만합천군대양180경상남도 합천군 대양면 대목리
572573500㎥/일 미만합천군청덕115경상남도 합천군 청덕면 가현리