Overview

Dataset statistics

Number of variables10
Number of observations96
Missing cells2
Missing cells (%)0.2%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory7.7 KiB
Average record size in memory82.4 B

Variable types

Categorical6
Text3
Numeric1

Dataset

Description경상남도 김해시 외국인 음식점 현황에 대한 데이터로 업종명, 사업자명,소재지주소, 영업상태, 면적, 국적, 업태 등의 항목을 포함합니다.
Author경상남도 김해시
URLhttps://www.data.go.kr/data/15092353/fileData.do

Alerts

영업상태 has constant value ""Constant
내외국인구분 has constant value ""Constant
구분 is highly overall correlated with 업태명High correlation
업태명 is highly overall correlated with 구분High correlation
소재지(지번) has 2 (2.1%) missing valuesMissing
영업장면적 has 1 (1.0%) zerosZeros

Reproduction

Analysis started2023-12-12 22:35:09.121675
Analysis finished2023-12-12 22:35:10.489617
Duration1.37 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

구분
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct3
Distinct (%)3.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size900.0 B
일반음식점
76 
휴게음식점
15 
제과점영업
 
5

Length

Max length5
Median length5
Mean length5
Min length5

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
일반음식점 76
79.2%
휴게음식점 15
 
15.6%
제과점영업 5
 
5.2%

Length

2023-12-13T07:35:10.553449image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T07:35:10.645242image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
일반음식점 76
79.2%
휴게음식점 15
 
15.6%
제과점영업 5
 
5.2%

업소명
Text

Distinct91
Distinct (%)94.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size900.0 B
2023-12-13T07:35:10.817913image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length28
Median length17
Mean length8.3645833
Min length2

Characters and Unicode

Total characters803
Distinct characters252
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique86 ?
Unique (%)89.6%

Sample

1st row구강춘
2nd row똠양꿍 키친
3rd row가매 아부라(GAME AMBULA)
4th row아사삭호록
5th row라쿵푸
ValueCountFrequency (%)
김해점 4
 
2.7%
양꼬치 3
 
2.1%
일미양꼬치 2
 
1.4%
푸드 2
 
1.4%
향리원마라탕 2
 
1.4%
마라탕 2
 
1.4%
블랑제리 2
 
1.4%
라쿵푸 2
 
1.4%
초원양꼬치 2
 
1.4%
코스트코코리아 2
 
1.4%
Other values (122) 123
84.2%
2023-12-13T07:35:11.144049image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
50
 
6.2%
A 26
 
3.2%
라 24
 
3.0%
) 20
 
2.5%
( 20
 
2.5%
마 17
 
2.1%
점 16
 
2.0%
이 15
 
1.9%
양 15
 
1.9%
치 14
 
1.7%
Other values (242) 586
73.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 567
70.6%
Uppercase Letter 124
 
15.4%
Space Separator 50
 
6.2%
Close Punctuation 20
 
2.5%
Open Punctuation 20
 
2.5%
Lowercase Letter 10
 
1.2%
Decimal Number 9
 
1.1%
Other Punctuation 3
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
라 24
 
4.2%
마 17
 
3.0%
점 16
 
2.8%
이 15
 
2.6%
양 15
 
2.6%
치 14
 
2.5%
탕 14
 
2.5%
스 14
 
2.5%
꼬 13
 
2.3%
리 13
 
2.3%
Other values (201) 412
72.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 26
21.0%
N 10
 
8.1%
M 8
 
6.5%
D 6
 
4.8%
L 6
 
4.8%
O 6
 
4.8%
R 6
 
4.8%
S 5
 
4.0%
K 5
 
4.0%
U 5
 
4.0%
Other values (13) 41
33.1%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
n 3
30.0%
u 2
20.0%
a 1
 
10.0%
o 1
 
10.0%
y 1
 
10.0%
e 1
 
10.0%
i 1
 
10.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 2
22.2%
0 2
22.2%
3 2
22.2%
8 1
11.1%
7 1
11.1%
2 1
11.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
& 2
66.7%
. 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
50
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 20
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 20
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 567
70.6%
Latin 134
 
16.7%
Common 102
 
12.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
라 24
 
4.2%
마 17
 
3.0%
점 16
 
2.8%
이 15
 
2.6%
양 15
 
2.6%
치 14
 
2.5%
탕 14
 
2.5%
스 14
 
2.5%
꼬 13
 
2.3%
리 13
 
2.3%
Other values (201) 412
72.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 26
19.4%
N 10
 
7.5%
M 8
 
6.0%
D 6
 
4.5%
L 6
 
4.5%
O 6
 
4.5%
R 6
 
4.5%
S 5
 
3.7%
K 5
 
3.7%
U 5
 
3.7%
Other values (20) 51
38.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
50
49.0%
) 20
 
19.6%
( 20
 
19.6%
1 2
 
2.0%
0 2
 
2.0%
3 2
 
2.0%
& 2
 
2.0%
8 1
 
1.0%
7 1
 
1.0%
2 1
 
1.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 567
70.6%
ASCII 236
29.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
50
21.2%
A 26
 
11.0%
) 20
 
8.5%
( 20
 
8.5%
N 10
 
4.2%
M 8
 
3.4%
D 6
 
2.5%
L 6
 
2.5%
O 6
 
2.5%
R 6
 
2.5%
Other values (31) 78
33.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
라 24
 
4.2%
마 17
 
3.0%
점 16
 
2.8%
이 15
 
2.6%
양 15
 
2.6%
치 14
 
2.5%
탕 14
 
2.5%
스 14
 
2.5%
꼬 13
 
2.3%
리 13
 
2.3%
Other values (201) 412
72.7%

소재지(도로명)
Text

Distinct95
Distinct (%)99.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size900.0 B
2023-12-13T07:35:11.414779image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length47
Median length39
Mean length30.0625
Min length19

Characters and Unicode

Total characters2886
Distinct characters142
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique94 ?
Unique (%)97.9%

Sample

1st row경상남도 김해시 진영읍 진영로 150
2nd row경상남도 김해시 가락로94번길 4-1 (서상동)
3rd row경상남도 김해시 진례면 진례로247번길 3-1
4th row경상남도 김해시 가야로147번길 20, 1층 (삼계동)
5th row경상남도 김해시 내외중앙로 27 (외동,오로라 201호)
ValueCountFrequency (%)
경상남도 96
 
16.2%
김해시 96
 
16.2%
1층 33
 
5.6%
2층 15
 
2.5%
서상동 14
 
2.4%
진영읍 13
 
2.2%
동상동 11
 
1.9%
부원동 8
 
1.4%
분성로335번길 7
 
1.2%
외동 7
 
1.2%
Other values (205) 292
49.3%
2023-12-13T07:35:11.822239image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
496
 
17.2%
1 140
 
4.9%
상 122
 
4.2%
해 109
 
3.8%
김 107
 
3.7%
경 104
 
3.6%
남 102
 
3.5%
동 98
 
3.4%
시 98
 
3.4%
로 97
 
3.4%
Other values (132) 1413
49.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1625
56.3%
Decimal Number 501
 
17.4%
Space Separator 496
 
17.2%
Close Punctuation 76
 
2.6%
Open Punctuation 76
 
2.6%
Other Punctuation 73
 
2.5%
Dash Punctuation 33
 
1.1%
Uppercase Letter 6
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
상 122
 
7.5%
해 109
 
6.7%
김 107
 
6.6%
경 104
 
6.4%
남 102
 
6.3%
동 98
 
6.0%
시 98
 
6.0%
로 97
 
6.0%
도 96
 
5.9%
번 50
 
3.1%
Other values (112) 642
39.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 140
27.9%
2 77
15.4%
3 57
11.4%
4 45
 
9.0%
0 42
 
8.4%
5 35
 
7.0%
6 31
 
6.2%
9 27
 
5.4%
8 26
 
5.2%
7 21
 
4.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 2
33.3%
B 2
33.3%
G 1
16.7%
D 1
16.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 72
98.6%
/ 1
 
1.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
496
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 76
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 76
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 33
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1625
56.3%
Common 1255
43.5%
Latin 6
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
상 122
 
7.5%
해 109
 
6.7%
김 107
 
6.6%
경 104
 
6.4%
남 102
 
6.3%
동 98
 
6.0%
시 98
 
6.0%
로 97
 
6.0%
도 96
 
5.9%
번 50
 
3.1%
Other values (112) 642
39.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
496
39.5%
1 140
 
11.2%
2 77
 
6.1%
) 76
 
6.1%
( 76
 
6.1%
, 72
 
5.7%
3 57
 
4.5%
4 45
 
3.6%
0 42
 
3.3%
5 35
 
2.8%
Other values (6) 139
 
11.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 2
33.3%
B 2
33.3%
G 1
16.7%
D 1
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1625
56.3%
ASCII 1261
43.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
496
39.3%
1 140
 
11.1%
2 77
 
6.1%
) 76
 
6.0%
( 76
 
6.0%
, 72
 
5.7%
3 57
 
4.5%
4 45
 
3.6%
0 42
 
3.3%
5 35
 
2.8%
Other values (10) 145
 
11.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
상 122
 
7.5%
해 109
 
6.7%
김 107
 
6.6%
경 104
 
6.4%
남 102
 
6.3%
동 98
 
6.0%
시 98
 
6.0%
로 97
 
6.0%
도 96
 
5.9%
번 50
 
3.1%
Other values (112) 642
39.5%

소재지(지번)
Text

MISSING 

Distinct93
Distinct (%)98.9%
Missing2
Missing (%)2.1%
Memory size900.0 B
2023-12-13T07:35:12.140577image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length42
Median length38
Mean length24.617021
Min length17

Characters and Unicode

Total characters2314
Distinct characters117
Distinct categories6 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique92 ?
Unique (%)97.9%

Sample

1st row경상남도 김해시 진영읍 진영리 253-20
2nd row경상남도 김해시 서상동 82-23
3rd row경상남도 김해시 진례면 송정리 247-3
4th row경상남도 김해시 삼계동 1449-1 1층
5th row경상남도 김해시 외동 1254-4 오로라 201호
ValueCountFrequency (%)
경상남도 94
19.0%
김해시 94
19.0%
1층 23
 
4.7%
서상동 15
 
3.0%
진영읍 13
 
2.6%
진영리 12
 
2.4%
2층 11
 
2.2%
동상동 10
 
2.0%
부원동 8
 
1.6%
외동 8
 
1.6%
Other values (154) 206
41.7%
2023-12-13T07:35:12.554892image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
478
20.7%
1 163
 
7.0%
상 119
 
5.1%
경 100
 
4.3%
김 98
 
4.2%
해 98
 
4.2%
남 97
 
4.2%
시 96
 
4.1%
도 94
 
4.1%
동 88
 
3.8%
Other values (107) 883
38.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1218
52.6%
Decimal Number 523
22.6%
Space Separator 478
 
20.7%
Dash Punctuation 85
 
3.7%
Other Punctuation 6
 
0.3%
Uppercase Letter 4
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
상 119
 
9.8%
경 100
 
8.2%
김 98
 
8.0%
해 98
 
8.0%
남 97
 
8.0%
시 96
 
7.9%
도 94
 
7.7%
동 88
 
7.2%
층 35
 
2.9%
진 29
 
2.4%
Other values (90) 364
29.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 163
31.2%
2 81
15.5%
3 49
 
9.4%
0 44
 
8.4%
6 35
 
6.7%
4 35
 
6.7%
9 35
 
6.7%
5 35
 
6.7%
8 29
 
5.5%
7 17
 
3.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 2
50.0%
G 1
25.0%
D 1
25.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 5
83.3%
/ 1
 
16.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
478
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 85
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1218
52.6%
Common 1092
47.2%
Latin 4
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
상 119
 
9.8%
경 100
 
8.2%
김 98
 
8.0%
해 98
 
8.0%
남 97
 
8.0%
시 96
 
7.9%
도 94
 
7.7%
동 88
 
7.2%
층 35
 
2.9%
진 29
 
2.4%
Other values (90) 364
29.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
478
43.8%
1 163
 
14.9%
- 85
 
7.8%
2 81
 
7.4%
3 49
 
4.5%
0 44
 
4.0%
6 35
 
3.2%
4 35
 
3.2%
9 35
 
3.2%
5 35
 
3.2%
Other values (4) 52
 
4.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 2
50.0%
G 1
25.0%
D 1
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1218
52.6%
ASCII 1096
47.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
478
43.6%
1 163
 
14.9%
- 85
 
7.8%
2 81
 
7.4%
3 49
 
4.5%
0 44
 
4.0%
6 35
 
3.2%
4 35
 
3.2%
9 35
 
3.2%
5 35
 
3.2%
Other values (7) 56
 
5.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
상 119
 
9.8%
경 100
 
8.2%
김 98
 
8.0%
해 98
 
8.0%
남 97
 
8.0%
시 96
 
7.9%
도 94
 
7.7%
동 88
 
7.2%
층 35
 
2.9%
진 29
 
2.4%
Other values (90) 364
29.9%

영업장면적
Real number (ℝ)

ZEROS 

Distinct95
Distinct (%)99.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean104.00052
Minimum0
Maximum530.5
Zeros1
Zeros (%)1.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size996.0 B
2023-12-13T07:35:12.675452image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile13.585
Q145.2
median92.08
Q3120.49
95-th percentile257.57
Maximum530.5
Range530.5
Interquartile range (IQR)75.29

Descriptive statistics

Standard deviation94.354161
Coefficient of variation (CV)0.907247
Kurtosis8.5674648
Mean104.00052
Median Absolute Deviation (MAD)42.415
Skewness2.5935015
Sum9984.05
Variance8902.7076
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T07:35:12.803570image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
117.0 2
 
2.1%
0.0 1
 
1.0%
100.97 1
 
1.0%
158.74 1
 
1.0%
34.02 1
 
1.0%
70.51 1
 
1.0%
42.81 1
 
1.0%
45.6 1
 
1.0%
99.1 1
 
1.0%
163.92 1
 
1.0%
Other values (85) 85
88.5%
ValueCountFrequency (%)
0.0 1
1.0%
3.3 1
1.0%
3.9 1
1.0%
7.2 1
1.0%
7.54 1
1.0%
15.6 1
1.0%
19.1 1
1.0%
19.97 1
1.0%
21.24 1
1.0%
29.52 1
1.0%
ValueCountFrequency (%)
530.5 1
1.0%
502.39 1
1.0%
474.0 1
1.0%
318.5 1
1.0%
287.63 1
1.0%
247.55 1
1.0%
229.74 1
1.0%
210.42 1
1.0%
202.3 1
1.0%
181.86 1
1.0%

업태명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct15
Distinct (%)15.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size900.0 B
기타
19 
한식
16 
외국음식전문점(인도,태국등)
13 
중국식
11 
식육(숯불구이)
8 
Other values (10)
29 

Length

Max length15
Median length10
Mean length5.3645833
Min length2

Unique

Unique3 ?
Unique (%)3.1%

Sample

1st row중국식
2nd row한식
3rd row한식
4th row한식
5th row경양식

Common Values

ValueCountFrequency (%)
기타 19
19.8%
한식 16
16.7%
외국음식전문점(인도,태국등) 13
13.5%
중국식 11
11.5%
식육(숯불구이) 8
8.3%
기타 휴게음식점 6
 
6.2%
제과점영업 5
 
5.2%
일반조리판매 4
 
4.2%
커피숍 4
 
4.2%
호프/통닭 3
 
3.1%
Other values (5) 7
 
7.3%

Length

2023-12-13T07:35:12.907598image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
기타 25
24.5%
한식 16
15.7%
외국음식전문점(인도,태국등 13
12.7%
중국식 11
10.8%
식육(숯불구이 8
 
7.8%
휴게음식점 6
 
5.9%
제과점영업 5
 
4.9%
일반조리판매 4
 
3.9%
커피숍 4
 
3.9%
호프/통닭 3
 
2.9%
Other values (5) 7
 
6.9%

급수시설
Categorical

Distinct3
Distinct (%)3.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size900.0 B
상수도전용
74 
<NA>
20 
지하수전용
 
2

Length

Max length5
Median length5
Mean length4.7916667
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row<NA>
2nd row<NA>
3rd row<NA>
4th row<NA>
5th row상수도전용

Common Values

ValueCountFrequency (%)
상수도전용 74
77.1%
<NA> 20
 
20.8%
지하수전용 2
 
2.1%

Length

2023-12-13T07:35:13.007770image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T07:35:13.096792image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
상수도전용 74
77.1%
na 20
 
20.8%
지하수전용 2
 
2.1%

영업상태
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size900.0 B
영업
96 

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
영업 96
100.0%

Length

2023-12-13T07:35:13.173209image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T07:35:13.241163image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
영업 96
100.0%

내외국인구분
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size900.0 B
외국인
96 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
외국인 96
100.0%

Length

2023-12-13T07:35:13.311883image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T07:35:13.381867image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
외국인 96
100.0%

국적
Categorical

Distinct18
Distinct (%)18.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size900.0 B
중국
47 
미국
8 
우즈베키스탄
7 
베트남
7 
태국
5 
Other values (13)
22 

Length

Max length6
Median length2
Mean length2.75
Min length2

Unique

Unique7 ?
Unique (%)7.3%

Sample

1st row중국
2nd row스리랑카
3rd row스리랑카
4th row중국
5th row중국

Common Values

ValueCountFrequency (%)
중국 47
49.0%
미국 8
 
8.3%
우즈베키스탄 7
 
7.3%
베트남 7
 
7.3%
태국 5
 
5.2%
인도네시아 3
 
3.1%
러시아 3
 
3.1%
캐나다 3
 
3.1%
스리랑카 2
 
2.1%
미얀마 2
 
2.1%
Other values (8) 9
 
9.4%

Length

2023-12-13T07:35:13.467870image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
중국 47
49.0%
미국 8
 
8.3%
우즈베키스탄 7
 
7.3%
베트남 7
 
7.3%
태국 5
 
5.2%
인도네시아 3
 
3.1%
러시아 3
 
3.1%
캐나다 3
 
3.1%
카자흐스탄 2
 
2.1%
미얀마 2
 
2.1%
Other values (8) 9
 
9.4%

Interactions

2023-12-13T07:35:10.213617image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-13T07:35:13.542160image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분업소명소재지(도로명)소재지(지번)영업장면적업태명급수시설국적
구분1.0000.0000.0000.0000.7221.0000.0000.673
업소명0.0001.0000.9980.9960.0000.0001.0001.000
소재지(도로명)0.0000.9981.0000.9990.9900.9681.0000.993
소재지(지번)0.0000.9960.9991.0001.0000.8581.0001.000
영업장면적0.7220.0000.9901.0001.0000.6860.0000.000
업태명1.0000.0000.9680.8580.6861.0000.0000.000
급수시설0.0001.0001.0001.0000.0000.0001.0000.000
국적0.6731.0000.9931.0000.0000.0000.0001.000
2023-12-13T07:35:13.919044image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분급수시설업태명국적
구분1.0000.0000.9330.369
급수시설0.0001.0000.0000.000
업태명0.9330.0001.0000.000
국적0.3690.0000.0001.000
2023-12-13T07:35:14.083752image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
영업장면적구분업태명급수시설국적
영업장면적1.0000.4130.3470.0000.000
구분0.4131.0000.9330.0000.369
업태명0.3470.9331.0000.0000.000
급수시설0.0000.0000.0001.0000.000
국적0.0000.3690.0000.0001.000

Missing values

2023-12-13T07:35:10.313427image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T07:35:10.443729image/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

구분업소명소재지(도로명)소재지(지번)영업장면적업태명급수시설영업상태내외국인구분국적
0일반음식점구강춘경상남도 김해시 진영읍 진영로 150경상남도 김해시 진영읍 진영리 253-200.0중국식<NA>영업외국인중국
1일반음식점똠양꿍 키친경상남도 김해시 가락로94번길 4-1 (서상동)경상남도 김해시 서상동 82-2390.35한식<NA>영업외국인스리랑카
2일반음식점가매 아부라(GAME AMBULA)경상남도 김해시 진례면 진례로247번길 3-1경상남도 김해시 진례면 송정리 247-340.0한식<NA>영업외국인스리랑카
3일반음식점아사삭호록경상남도 김해시 가야로147번길 20, 1층 (삼계동)경상남도 김해시 삼계동 1449-1 1층85.23한식<NA>영업외국인중국
4일반음식점라쿵푸경상남도 김해시 내외중앙로 27 (외동,오로라 201호)경상남도 김해시 외동 1254-4 오로라 201호117.0경양식상수도전용영업외국인중국
5일반음식점도원반점경상남도 김해시 관동로 80, 1층 (관동동)경상남도 김해시 관동동 1089-7103.35한식상수도전용영업외국인중국
6일반음식점김재완 원조집 돼지 김치구이경상남도 김해시 인제로188번길 11 (어방동)경상남도 김해시 어방동 521-655.35한식상수도전용영업외국인중국
7일반음식점(주)룬챈샹황먼지경상남도 김해시 가락로63번길 4 (부원동)경상남도 김해시 부원동 833-2693.16한식상수도전용영업외국인중국
8일반음식점도화원경상남도 김해시 삼계중앙로 35 (삼계동,서주빌딩 101호)경상남도 김해시 삼계동 1489-8 서주빌딩 101호168.7한식상수도전용영업외국인중국
9일반음식점JASMin.A(자스미나)경상남도 김해시 진영읍 진산대로26번길 4-27 (외1필지)경상남도 김해시 진영읍 진영리 1590-2 외1필지113.1한식상수도전용영업외국인우즈베키스탄
구분업소명소재지(도로명)소재지(지번)영업장면적업태명급수시설영업상태내외국인구분국적
86휴게음식점롯데웰푸드(주)파스퇴르밀크바 김해점경상남도 김해시 장유로 469, 롯데프리미엄아울렛김해점 G동 2층 일부 (신문동)경상남도 김해시 신문동 1414 , 롯데프리미엄아울렛김해점 G동 2층 일부19.1기타 휴게음식점상수도전용영업외국인미국
87휴게음식점로얄케이크경상남도 김해시 관동로 157, 1층 (관동동)경상남도 김해시 관동동 1116-739.21기타 휴게음식점상수도전용영업외국인중국
88휴게음식점왕코미네탕후루경상남도 김해시 내외중앙로 41, 플러스원빌딩 1층 116호 (외동)경상남도 김해시 외동 1255-4 플러스원빌딩 1층 116호30.41일반조리판매<NA>영업외국인중국
89휴게음식점민지분식경상남도 김해시 구지로180번길 25-1, 1층 (동상동)경상남도 김해시 동상동 871-23 1층59.8일반조리판매<NA>영업외국인베트남
90휴게음식점탕빙빙 탕후루 율하점경상남도 김해시 율하3로 49, 유성프라자 1층 101-1호 (율하동)경상남도 김해시 율하동 1334-3 유성프라자 101-1호39.48기타 휴게음식점상수도전용영업외국인중국
91제과점영업(주)신세계푸드 블랑제리 김해점경상남도 김해시 김해대로 2232 (외동)경상남도 김해시 외동 1264210.42제과점영업<NA>영업외국인캐나다
92제과점영업호밀빵경상남도 김해시 진영읍 장등로 26-1, 1층경상남도 김해시 진영읍 진영리 1630-7 1층50.0제과점영업상수도전용영업외국인러시아
93제과점영업코스트코코리아 김해점경상남도 김해시 주촌면 선천남로 16, 코스트코 홀세일 김해점경상남도 김해시 주촌면 천곡리 1522 코스트코 홀세일 김해점474.0제과점영업상수도전용영업외국인미국
94제과점영업임페리아 푸드경상남도 김해시 진영읍 장등로6번길 17, 1층경상남도 김해시 진영읍 진영리 1629-1 1층19.97제과점영업상수도전용영업외국인우즈베키스탄
95제과점영업블랑제리 김해점1경상남도 김해시 김해대로 2232, 이마트 김해점 1층 (외동)경상남도 김해시 외동 1264 이마트 김해점 1층3.3제과점영업상수도전용영업외국인캐나다