Overview

Dataset statistics

Number of variables8
Number of observations95
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory6.1 KiB
Average record size in memory65.4 B

Variable types

Categorical4
Text4

Dataset

Description강원도 해변 정보(해변명, 주소, 전화번호 등)
Author강원도
URLhttps://www.data.go.kr/data/3044748/fileData.do

Alerts

시군명 is highly overall correlated with 전화번호High correlation
전화번호 is highly overall correlated with 시군명 and 1 other fieldsHigh correlation
입장료 is highly overall correlated with 전화번호High correlation
입장료 is highly imbalanced (51.5%)Imbalance
주차시설 is highly imbalanced (60.1%)Imbalance

Reproduction

Analysis started2023-12-12 14:37:54.433462
Analysis finished2023-12-12 14:37:55.857709
Duration1.42 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

시군명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct6
Distinct (%)6.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size892.0 B
고성군
25 
양양군
21 
강릉시
20 
삼척시
16 
동해시
9 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
고성군 25
26.3%
양양군 21
22.1%
강릉시 20
21.1%
삼척시 16
16.8%
동해시 9
 
9.5%
속초시 4
 
4.2%

Length

2023-12-12T23:37:55.935504image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T23:37:56.041203image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
고성군 25
26.3%
양양군 21
22.1%
강릉시 20
21.1%
삼척시 16
16.8%
동해시 9
 
9.5%
속초시 4
 
4.2%

해변명
Text

Distinct93
Distinct (%)97.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size892.0 B
2023-12-12T23:37:56.357321image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length13
Median length4
Mean length4.8105263
Min length4

Characters and Unicode

Total characters457
Distinct characters125
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique91 ?
Unique (%)95.8%

Sample

1st row경포해변
2nd row등명해변
3rd row사천해변
4th row송정해변
5th row순긋해변
ValueCountFrequency (%)
하평해변 2
 
2.1%
해변 2
 
2.1%
문암해변 2
 
2.1%
봉수대해변 1
 
1.0%
경포해변 1
 
1.0%
추암해변 1
 
1.0%
어달해변 1
 
1.0%
청간해변 1
 
1.0%
천진해변 1
 
1.0%
정동진해변 1
 
1.0%
Other values (84) 84
86.6%
2023-12-12T23:37:56.830401image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
해 99
21.7%
변 95
20.8%
진 21
 
4.6%
리 10
 
2.2%
포 7
 
1.5%
대 7
 
1.5%
1 6
 
1.3%
암 6
 
1.3%
산 6
 
1.3%
장 5
 
1.1%
Other values (115) 195
42.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 438
95.8%
Decimal Number 12
 
2.6%
Other Punctuation 3
 
0.7%
Space Separator 2
 
0.4%
Close Punctuation 1
 
0.2%
Open Punctuation 1
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
해 99
22.6%
변 95
21.7%
진 21
 
4.8%
리 10
 
2.3%
포 7
 
1.6%
대 7
 
1.6%
암 6
 
1.4%
산 6
 
1.4%
장 5
 
1.1%
도 5
 
1.1%
Other values (106) 177
40.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 6
50.0%
3 2
 
16.7%
2 2
 
16.7%
8 1
 
8.3%
5 1
 
8.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 3
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 438
95.8%
Common 19
 
4.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
해 99
22.6%
변 95
21.7%
진 21
 
4.8%
리 10
 
2.3%
포 7
 
1.6%
대 7
 
1.6%
암 6
 
1.4%
산 6
 
1.4%
장 5
 
1.1%
도 5
 
1.1%
Other values (106) 177
40.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
1 6
31.6%
/ 3
15.8%
2
 
10.5%
3 2
 
10.5%
2 2
 
10.5%
) 1
 
5.3%
( 1
 
5.3%
8 1
 
5.3%
5 1
 
5.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 438
95.8%
ASCII 19
 
4.2%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
해 99
22.6%
변 95
21.7%
진 21
 
4.8%
리 10
 
2.3%
포 7
 
1.6%
대 7
 
1.6%
암 6
 
1.4%
산 6
 
1.4%
장 5
 
1.1%
도 5
 
1.1%
Other values (106) 177
40.4%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 6
31.6%
/ 3
15.8%
2
 
10.5%
3 2
 
10.5%
2 2
 
10.5%
) 1
 
5.3%
( 1
 
5.3%
8 1
 
5.3%
5 1
 
5.3%

주요내용
Text

Distinct87
Distinct (%)91.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size892.0 B
2023-12-12T23:37:57.182926image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length162
Median length39
Mean length24.410526
Min length11

Characters and Unicode

Total characters2319
Distinct characters285
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique82 ?
Unique (%)86.3%

Sample

1st row젊은 층들이 많이 찾기로 유명한 대표적인 여름 해변
2nd row백사장이 넓고 소나무 숲이 우거져 있는 곳
3rd row모래가 곱고 경사가 완만하며 주위에 울창한 소나무 숲이 있어 가족단위 피서지로 유명
4th row울창한 송림과 넓은 백사장을 즐길 수 있는 곳
5th row수심이 얕아 가족단위의 피서를 즐기기 좋은 해변
ValueCountFrequency (%)
해변 48
 
8.3%
위치한 31
 
5.4%
있는 15
 
2.6%
고성군 11
 
1.9%
울창한 11
 
1.9%
곳 7
 
1.2%
해수욕장 7
 
1.2%
수 6
 
1.0%
있음 6
 
1.0%
강원도 6
 
1.0%
Other values (332) 431
74.4%
2023-12-12T23:37:57.712826image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
484
 
20.9%
해 92
 
4.0%
변 65
 
2.8%
에 65
 
2.8%
한 64
 
2.8%
이 54
 
2.3%
위 49
 
2.1%
치 40
 
1.7%
는 34
 
1.5%
있 34
 
1.5%
Other values (275) 1338
57.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1768
76.2%
Space Separator 484
 
20.9%
Decimal Number 37
 
1.6%
Lowercase Letter 14
 
0.6%
Other Punctuation 12
 
0.5%
Uppercase Letter 2
 
0.1%
Other Symbol 1
 
< 0.1%
Math Symbol 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
해 92
 
5.2%
변 65
 
3.7%
에 65
 
3.7%
한 64
 
3.6%
이 54
 
3.1%
위 49
 
2.8%
치 40
 
2.3%
는 34
 
1.9%
있 34
 
1.9%
장 32
 
1.8%
Other values (258) 1239
70.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 10
27.0%
5 7
18.9%
7 4
 
10.8%
4 4
 
10.8%
1 4
 
10.8%
8 3
 
8.1%
9 2
 
5.4%
2 2
 
5.4%
6 1
 
2.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 9
75.0%
. 3
 
25.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
m 9
64.3%
k 5
35.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
484
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 2
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㎡ 1
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1768
76.2%
Common 535
 
23.1%
Latin 16
 
0.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
해 92
 
5.2%
변 65
 
3.7%
에 65
 
3.7%
한 64
 
3.6%
이 54
 
3.1%
위 49
 
2.8%
치 40
 
2.3%
는 34
 
1.9%
있 34
 
1.9%
장 32
 
1.8%
Other values (258) 1239
70.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
484
90.5%
0 10
 
1.9%
, 9
 
1.7%
5 7
 
1.3%
7 4
 
0.7%
4 4
 
0.7%
1 4
 
0.7%
. 3
 
0.6%
8 3
 
0.6%
9 2
 
0.4%
Other values (4) 5
 
0.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
m 9
56.2%
k 5
31.2%
M 2
 
12.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1768
76.2%
ASCII 550
 
23.7%
CJK Compat 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
484
88.0%
0 10
 
1.8%
, 9
 
1.6%
m 9
 
1.6%
5 7
 
1.3%
k 5
 
0.9%
7 4
 
0.7%
4 4
 
0.7%
1 4
 
0.7%
. 3
 
0.5%
Other values (6) 11
 
2.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
해 92
 
5.2%
변 65
 
3.7%
에 65
 
3.7%
한 64
 
3.6%
이 54
 
3.1%
위 49
 
2.8%
치 40
 
2.3%
는 34
 
1.9%
있 34
 
1.9%
장 32
 
1.8%
Other values (258) 1239
70.1%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
㎡ 1
100.0%

도로명주소
Text

Distinct90
Distinct (%)94.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size892.0 B
2023-12-12T23:37:58.076535image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length24
Median length21
Mean length17.536842
Min length11

Characters and Unicode

Total characters1666
Distinct characters126
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

Unique86 ?
Unique (%)90.5%

Sample

1st row강원도 강릉시 안현동 산1-9
2nd row강원도 강릉시 정동진리 490-1
3rd row강원 강릉시 사천면 방동리 산 282-6
4th row강원도 강릉시 송정길30번안길 20-3
5th row강원도 강릉시 안현동 235-5
ValueCountFrequency (%)
강원도 79
 
19.3%
고성군 25
 
6.1%
양양군 21
 
5.1%
강릉시 20
 
4.9%
삼척시 17
 
4.2%
강원 16
 
3.9%
죽왕면 10
 
2.4%
동해시 9
 
2.2%
현남면 7
 
1.7%
현내면 6
 
1.5%
Other values (160) 199
48.7%
2023-12-12T23:37:58.655907image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
314
18.8%
강 118
 
7.1%
원 99
 
5.9%
도 83
 
5.0%
리 51
 
3.1%
시 50
 
3.0%
1 49
 
2.9%
면 48
 
2.9%
군 46
 
2.8%
- 45
 
2.7%
Other values (116) 763
45.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1066
64.0%
Space Separator 314
 
18.8%
Decimal Number 241
 
14.5%
Dash Punctuation 45
 
2.7%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
강 118
 
11.1%
원 99
 
9.3%
도 83
 
7.8%
리 51
 
4.8%
시 50
 
4.7%
면 48
 
4.5%
군 46
 
4.3%
양 44
 
4.1%
동 31
 
2.9%
성 29
 
2.7%
Other values (104) 467
43.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 49
20.3%
2 42
17.4%
0 26
10.8%
4 25
10.4%
3 23
9.5%
6 22
9.1%
8 16
 
6.6%
5 13
 
5.4%
7 13
 
5.4%
9 12
 
5.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
314
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 45
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1066
64.0%
Common 600
36.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
강 118
 
11.1%
원 99
 
9.3%
도 83
 
7.8%
리 51
 
4.8%
시 50
 
4.7%
면 48
 
4.5%
군 46
 
4.3%
양 44
 
4.1%
동 31
 
2.9%
성 29
 
2.7%
Other values (104) 467
43.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
314
52.3%
1 49
 
8.2%
- 45
 
7.5%
2 42
 
7.0%
0 26
 
4.3%
4 25
 
4.2%
3 23
 
3.8%
6 22
 
3.7%
8 16
 
2.7%
5 13
 
2.2%
Other values (2) 25
 
4.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1066
64.0%
ASCII 600
36.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
314
52.3%
1 49
 
8.2%
- 45
 
7.5%
2 42
 
7.0%
0 26
 
4.3%
4 25
 
4.2%
3 23
 
3.8%
6 22
 
3.7%
8 16
 
2.7%
5 13
 
2.2%
Other values (2) 25
 
4.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
강 118
 
11.1%
원 99
 
9.3%
도 83
 
7.8%
리 51
 
4.8%
시 50
 
4.7%
면 48
 
4.5%
군 46
 
4.3%
양 44
 
4.1%
동 31
 
2.9%
성 29
 
2.7%
Other values (104) 467
43.8%

전화번호
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct33
Distinct (%)34.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size892.0 B
<NA>
21 
033-680-3557
12 
033-680-3357
12 
033-530-2234
5 
033-530-2478
 
3
Other values (28)
42 

Length

Max length20
Median length12
Mean length10.326316
Min length4

Unique

Unique18 ?
Unique (%)18.9%

Sample

1st row033-640-4533
2nd row033-640-4604
3rd row033-660-3657
4th row033-640-4922
5th row033-660-3976

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 21
22.1%
033-680-3557 12
12.6%
033-680-3357 12
12.6%
033-530-2234 5
 
5.3%
033-530-2478 3
 
3.2%
033-660-3598 3
 
3.2%
033-572-3011 3
 
3.2%
033-639-2027 3
 
3.2%
033-640-4533 3
 
3.2%
033-660-3627 2
 
2.1%
Other values (23) 28
29.5%

Length

2023-12-12T23:37:58.842672image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
na 21
22.1%
033-680-3357 12
12.6%
033-680-3557 12
12.6%
033-530-2234 5
 
5.3%
033-530-2478 3
 
3.2%
033-660-3598 3
 
3.2%
033-572-3011 3
 
3.2%
033-639-2027 3
 
3.2%
033-640-4533 3
 
3.2%
033-670-2114 2
 
2.1%
Other values (23) 28
29.5%

입장료
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size892.0 B
무료
85 
없음
10 

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row없음
2nd row무료
3rd row무료
4th row없음
5th row무료

Common Values

ValueCountFrequency (%)
무료 85
89.5%
없음 10
 
10.5%

Length

2023-12-12T23:37:59.011442image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T23:37:59.108565image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
무료 85
89.5%
없음 10
 
10.5%

주차시설
Categorical

IMBALANCE 

Distinct6
Distinct (%)6.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size892.0 B
주차가능
77 
<NA>
8 
50대 주차가능
 
7
125대 주차가능
 
1
70대 주차가능
 
1

Length

Max length9
Median length4
Mean length4.4421053
Min length4

Unique

Unique3 ?
Unique (%)3.2%

Sample

1st row주차가능
2nd row주차가능
3rd row125대 주차가능
4th row50대 주차가능
5th row70대 주차가능

Common Values

ValueCountFrequency (%)
주차가능 77
81.1%
<NA> 8
 
8.4%
50대 주차가능 7
 
7.4%
125대 주차가능 1
 
1.1%
70대 주차가능 1
 
1.1%
210대 주차가능 1
 
1.1%

Length

2023-12-12T23:37:59.213996image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T23:37:59.310130image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
주차가능 87
82.9%
na 8
 
7.6%
50대 7
 
6.7%
125대 1
 
1.0%
70대 1
 
1.0%
210대 1
 
1.0%

주변명소
Text

Distinct80
Distinct (%)84.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size892.0 B
2023-12-12T23:37:59.609688image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length25
Median length21
Mean length16.631579
Min length13

Characters and Unicode

Total characters1580
Distinct characters167
Distinct categories5 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique70 ?
Unique (%)73.7%

Sample

1st row경포대, 경포호, 경포가시연습지
2nd row정동진역, 정동진 조각공원, 경포도립공원
3rd row남항진, 안목해변, 주문진항
4th row오죽헌, 경포해변, 경포대
5th row오죽헌, 선교장, 경포대
ValueCountFrequency (%)
경포대 10
 
3.3%
낙산사 9
 
3.0%
청간정 8
 
2.7%
해신당공원 8
 
2.7%
오죽헌 7
 
2.3%
진부령 6
 
2.0%
거진항 6
 
2.0%
통일전망대 6
 
2.0%
안목커피거리 6
 
2.0%
남애항 6
 
2.0%
Other values (126) 227
75.9%
2023-12-12T23:38:00.031427image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
204
 
12.9%
, 190
 
12.0%
해 55
 
3.5%
포 47
 
3.0%
진 44
 
2.8%
항 40
 
2.5%
대 39
 
2.5%
사 32
 
2.0%
변 30
 
1.9%
산 27
 
1.7%
Other values (157) 872
55.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1182
74.8%
Space Separator 204
 
12.9%
Other Punctuation 190
 
12.0%
Uppercase Letter 3
 
0.2%
Decimal Number 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
해 55
 
4.7%
포 47
 
4.0%
진 44
 
3.7%
항 40
 
3.4%
대 39
 
3.3%
사 32
 
2.7%
변 30
 
2.5%
산 27
 
2.3%
호 25
 
2.1%
공 23
 
1.9%
Other values (151) 820
69.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
D 1
33.3%
M 1
33.3%
Z 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
204
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 190
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1182
74.8%
Common 395
 
25.0%
Latin 3
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
해 55
 
4.7%
포 47
 
4.0%
진 44
 
3.7%
항 40
 
3.4%
대 39
 
3.3%
사 32
 
2.7%
변 30
 
2.5%
산 27
 
2.3%
호 25
 
2.1%
공 23
 
1.9%
Other values (151) 820
69.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
204
51.6%
, 190
48.1%
2 1
 
0.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
D 1
33.3%
M 1
33.3%
Z 1
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1182
74.8%
ASCII 398
 
25.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
204
51.3%
, 190
47.7%
2 1
 
0.3%
D 1
 
0.3%
M 1
 
0.3%
Z 1
 
0.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
해 55
 
4.7%
포 47
 
4.0%
진 44
 
3.7%
항 40
 
3.4%
대 39
 
3.3%
사 32
 
2.7%
변 30
 
2.5%
산 27
 
2.3%
호 25
 
2.1%
공 23
 
1.9%
Other values (151) 820
69.4%

Correlations

2023-12-12T23:38:00.132578image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
시군명해변명주요내용도로명주소전화번호입장료주차시설주변명소
시군명1.0000.7331.0001.0001.0000.1580.3261.000
해변명0.7331.0000.9930.9950.9911.0000.9110.994
주요내용1.0000.9931.0000.9981.0001.0001.0000.997
도로명주소1.0000.9950.9981.0001.0001.0001.0000.997
전화번호1.0000.9911.0001.0001.0000.8950.8700.996
입장료0.1581.0001.0001.0000.8951.0000.0001.000
주차시설0.3260.9111.0001.0000.8700.0001.0000.990
주변명소1.0000.9940.9970.9970.9961.0000.9901.000
2023-12-12T23:38:00.245019image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
전화번호주차시설시군명입장료
전화번호1.0000.4990.7860.582
주차시설0.4991.0000.2250.000
시군명0.7860.2251.0000.109
입장료0.5820.0000.1091.000
2023-12-12T23:38:00.340248image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
시군명전화번호입장료주차시설
시군명1.0000.7860.1090.225
전화번호0.7861.0000.5820.499
입장료0.1090.5821.0000.000
주차시설0.2250.4990.0001.000

Missing values

2023-12-12T23:37:55.632018image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T23:37:55.800757image/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

시군명해변명주요내용도로명주소전화번호입장료주차시설주변명소
0강릉시경포해변젊은 층들이 많이 찾기로 유명한 대표적인 여름 해변강원도 강릉시 안현동 산1-9033-640-4533없음주차가능경포대, 경포호, 경포가시연습지
1강릉시등명해변백사장이 넓고 소나무 숲이 우거져 있는 곳강원도 강릉시 정동진리 490-1033-640-4604무료주차가능정동진역, 정동진 조각공원, 경포도립공원
2강릉시사천해변모래가 곱고 경사가 완만하며 주위에 울창한 소나무 숲이 있어 가족단위 피서지로 유명강원 강릉시 사천면 방동리 산 282-6033-660-3657무료125대 주차가능남항진, 안목해변, 주문진항
3강릉시송정해변울창한 송림과 넓은 백사장을 즐길 수 있는 곳강원도 강릉시 송정길30번안길 20-3033-640-4922없음50대 주차가능오죽헌, 경포해변, 경포대
4강릉시순긋해변수심이 얕아 가족단위의 피서를 즐기기 좋은 해변강원도 강릉시 안현동 235-5033-660-3976무료70대 주차가능오죽헌, 선교장, 경포대
5강릉시옥계해변깨끗하고 넓은 백사장과 오래된 송림지역을 가진 해변강원도 강릉시 옥계면 금진리 산105-10033-640-4605무료주차가능경포대, 안목커피거리, 주문진
6강릉시주문진해변수심이 얕고 바닷물이 맑아 조개를 잡을 수 있는 해변강원도 강릉시 주문진읍 향호리 33033-640-4535무료주차가능양떼목장, 안목커피거리, 오죽헌
7강릉시하평해변하얀 모래밭 뒤로는 해송 숲이 넓게 펼쳐져 있는 곳강원 강릉시 사천면 사천진리 274-1033-660-3657무료주차가능양떼목장, 안목커피거리, 오죽헌
8동해시감추해변백사장과 갯바위, 울창한 송림이 있는 해변강원도 동해시 해안로 120033-530-2234무료주차가능감추사, 노봉해변, 두타산
9동해시고불개해변동해시청에서 50M거리에 위치한 해변강원도 동해시 한섬해안길 104033-530-2234무료50대 주차가능추암해변, 천곡동굴, 무릉계곡
시군명해변명주요내용도로명주소전화번호입장료주차시설주변명소
85삼척시오분해변강원도 삼척시 오분동에 위치한 해변강원도 삼척시 오분동 208-1<NA>무료주차가능환선굴, 해신당공원, 죽서루
86삼척시월천해변한적한 해변으로 조용한 피서를 즐기기 원하는 여행객에게 좋음강원도 삼척시 원덕읍 월천리033-572-6011무료주차가능이사부사자공원, 덕풍계곡, 해신당공원
87삼척시삼척해변삼척을 대표하는 여름휴양지강원도 삼척시 삼척시 갈천동 14-8033-570-3544무료주차가능새천년해안도로, 이사부사자공원, 해양레일바이크
88삼척시증산해변삼척시내에서 4km가량의 근거리에 위치한 조용하고 아담한 해변강원도 삼척시 수로부인길 374-8<NA>무료주차가능수로부인공원, 해신당공원, 죽서루
89동해시노봉해변망상해변과 붙어있는 해변강원도 동해시 망상동 노봉해변033-530-2234무료50대 주차가능망상해변, 천곡 천연동굴, 묵호항
90고성군명파해변동해안 최북단에 자리 잡고 있는 해수욕장강원도 고성군 현내면 명파리033-680-3361없음<NA>통일전망대, 금강산자연사박물관, 명파 해변
91삼척시원평해변울창한 소나무 숲에서 야영 가능강원도 삼척시 근덕면 궁촌길 628-22033-572-3011없음주차가능궁촌해수욕장, 대진항, 초곡항
92삼척시임원해변임원항 근처에 위치한 해수욕장강원도 삼척시 원덕읍 임원리033-572-6011없음주차가능임원항, 검봉산, 덕풍계곡
93양양군북분리해수욕장울창한 소나무숲과 맑고 푸른 물, 깨끗한 모래사장이 대표적강원도 양양군 현남면 북분리 산21-1033-671-6621무료주차가능하조대, 낙산 해변, 명주사
94고성군마차진해변마을에서 운영하는 간이해변강원도 고성군 현내면 마차진리033-680-3357없음주차가능통일전망대, 대진 해변, 통일안보공원