Overview

Dataset statistics

Number of variables6
Number of observations190
Missing cells75
Missing cells (%)6.6%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory9.0 KiB
Average record size in memory48.7 B

Variable types

Text6

Dataset

Description경상남도 양산시의 사업장을 둔 식품제조가공업체 공공데이터 현황입니다. 사업장명, 소재지 주소, 전화번호, 식품의종류, 식품의유형 등을 확인할 수 있습니다.
Author경상남도 양산시
URLhttps://bigdata.gyeongnam.go.kr/index.gn?menuCd=DOM_000000114002001000&publicdatapk=15021959

Alerts

소재지전화번호 has 64 (33.7%) missing valuesMissing
식품의유형 has 10 (5.3%) missing valuesMissing

Reproduction

Analysis started2023-12-11 00:48:38.582481
Analysis finished2023-12-11 00:48:39.439100
Duration0.86 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

업소명
Text

Distinct189
Distinct (%)99.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 KiB
2023-12-11T09:48:39.628104image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length23
Median length15
Mean length7.0473684
Min length2

Characters and Unicode

Total characters1339
Distinct characters286
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

Unique188 ?
Unique (%)98.9%

Sample

1st row롯데칠성음료(주)
2nd row롯데제과(주)
3rd row(주)희창유업
4th row(주)진주햄
5th row오성식품
ValueCountFrequency (%)
주식회사 17
 
7.7%
금강식품 2
 
0.9%
농업회사법인 2
 
0.9%
주)희창유업 2
 
0.9%
젤푸드 2
 
0.9%
주 2
 
0.9%
진푸드시스템 1
 
0.5%
그린밀베이커리 1
 
0.5%
청유담 1
 
0.5%
로스팅코리아 1
 
0.5%
Other values (190) 190
86.0%
2023-12-11T09:48:40.012498image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
주 90
 
6.7%
) 74
 
5.5%
( 74
 
5.5%
식 65
 
4.9%
품 44
 
3.3%
드 32
 
2.4%
31
 
2.3%
사 30
 
2.2%
푸 30
 
2.2%
산 28
 
2.1%
Other values (276) 841
62.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1120
83.6%
Close Punctuation 74
 
5.5%
Open Punctuation 74
 
5.5%
Space Separator 31
 
2.3%
Lowercase Letter 19
 
1.4%
Uppercase Letter 13
 
1.0%
Decimal Number 7
 
0.5%
Dash Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
주 90
 
8.0%
식 65
 
5.8%
품 44
 
3.9%
드 32
 
2.9%
사 30
 
2.7%
푸 30
 
2.7%
산 28
 
2.5%
회 27
 
2.4%
스 22
 
2.0%
에 21
 
1.9%
Other values (248) 731
65.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 4
21.1%
f 3
15.8%
s 3
15.8%
e 2
10.5%
n 2
10.5%
k 1
 
5.3%
u 1
 
5.3%
i 1
 
5.3%
m 1
 
5.3%
c 1
 
5.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
I 2
15.4%
M 2
15.4%
B 2
15.4%
G 1
7.7%
J 1
7.7%
K 1
7.7%
W 1
7.7%
F 1
7.7%
C 1
7.7%
S 1
7.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 3
42.9%
0 2
28.6%
3 1
 
14.3%
1 1
 
14.3%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 74
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 74
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
31
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1120
83.6%
Common 187
 
14.0%
Latin 32
 
2.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 90
 
8.0%
식 65
 
5.8%
품 44
 
3.9%
드 32
 
2.9%
사 30
 
2.7%
푸 30
 
2.7%
산 28
 
2.5%
회 27
 
2.4%
스 22
 
2.0%
에 21
 
1.9%
Other values (248) 731
65.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
o 4
 
12.5%
f 3
 
9.4%
s 3
 
9.4%
I 2
 
6.2%
M 2
 
6.2%
B 2
 
6.2%
e 2
 
6.2%
n 2
 
6.2%
G 1
 
3.1%
k 1
 
3.1%
Other values (10) 10
31.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
) 74
39.6%
( 74
39.6%
31
16.6%
2 3
 
1.6%
0 2
 
1.1%
3 1
 
0.5%
- 1
 
0.5%
1 1
 
0.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1120
83.6%
ASCII 219
 
16.4%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 90
 
8.0%
식 65
 
5.8%
품 44
 
3.9%
드 32
 
2.9%
사 30
 
2.7%
푸 30
 
2.7%
산 28
 
2.5%
회 27
 
2.4%
스 22
 
2.0%
에 21
 
1.9%
Other values (248) 731
65.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
) 74
33.8%
( 74
33.8%
31
14.2%
o 4
 
1.8%
f 3
 
1.4%
2 3
 
1.4%
s 3
 
1.4%
I 2
 
0.9%
0 2
 
0.9%
M 2
 
0.9%
Other values (18) 21
 
9.6%

소재지전화번호
Text

MISSING 

Distinct124
Distinct (%)98.4%
Missing64
Missing (%)33.7%
Memory size1.6 KiB
2023-12-11T09:48:40.267716image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length13
Median length12
Mean length11.960317
Min length9

Characters and Unicode

Total characters1507
Distinct characters11
Distinct categories2 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique122 ?
Unique (%)96.8%

Sample

1st row055-388-5580
2nd row055-370-6114
3rd row055-911-3112
4th row055-387-5001
5th row055-365-1286
ValueCountFrequency (%)
055-781-0220 2
 
1.6%
055-389-1001 2
 
1.6%
055-383-5413 1
 
0.8%
055-388-5580 1
 
0.8%
055-384-1310 1
 
0.8%
055-389-1701 1
 
0.8%
055-375-7757 1
 
0.8%
055-868-8875 1
 
0.8%
055-362-4728 1
 
0.8%
055-367-2337 1
 
0.8%
Other values (114) 114
90.5%
2023-12-11T09:48:40.754301image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
5 304
20.2%
- 251
16.7%
0 203
13.5%
3 164
10.9%
1 110
 
7.3%
7 101
 
6.7%
6 99
 
6.6%
8 94
 
6.2%
2 71
 
4.7%
9 57
 
3.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 1256
83.3%
Dash Punctuation 251
 
16.7%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
5 304
24.2%
0 203
16.2%
3 164
13.1%
1 110
 
8.8%
7 101
 
8.0%
6 99
 
7.9%
8 94
 
7.5%
2 71
 
5.7%
9 57
 
4.5%
4 53
 
4.2%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 251
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 1507
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
5 304
20.2%
- 251
16.7%
0 203
13.5%
3 164
10.9%
1 110
 
7.3%
7 101
 
6.7%
6 99
 
6.6%
8 94
 
6.2%
2 71
 
4.7%
9 57
 
3.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1507
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
5 304
20.2%
- 251
16.7%
0 203
13.5%
3 164
10.9%
1 110
 
7.3%
7 101
 
6.7%
6 99
 
6.6%
8 94
 
6.2%
2 71
 
4.7%
9 57
 
3.8%

소재지(도로명)
Text

Distinct186
Distinct (%)98.4%
Missing1
Missing (%)0.5%
Memory size1.6 KiB
2023-12-11T09:48:41.085329image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length46
Median length37
Mean length25.78836
Min length19

Characters and Unicode

Total characters4874
Distinct characters172
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique183 ?
Unique (%)96.8%

Sample

1st row경상남도 양산시 북정공단1길 28 (북정동)
2nd row경상남도 양산시 양산대로 1158 (산막동)
3rd row경상남도 양산시 신기로 114 (북정동)
4th row경상남도 양산시 유산공단7길 39 (유산동)
5th row경상남도 양산시 중뫼길 36 (주남동)
ValueCountFrequency (%)
경상남도 189
 
17.5%
양산시 189
 
17.5%
1층 53
 
4.9%
상북면 23
 
2.1%
하북면 20
 
1.9%
동면 17
 
1.6%
어곡동 16
 
1.5%
물금읍 14
 
1.3%
평산동 14
 
1.3%
2층 13
 
1.2%
Other values (333) 531
49.2%
2023-12-11T09:48:41.517704image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
890
18.3%
산 255
 
5.2%
1 251
 
5.1%
상 214
 
4.4%
남 210
 
4.3%
양 197
 
4.0%
시 190
 
3.9%
경 189
 
3.9%
도 189
 
3.9%
동 160
 
3.3%
Other values (162) 2129
43.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2810
57.7%
Space Separator 890
 
18.3%
Decimal Number 770
 
15.8%
Open Punctuation 116
 
2.4%
Close Punctuation 116
 
2.4%
Other Punctuation 106
 
2.2%
Dash Punctuation 57
 
1.2%
Lowercase Letter 4
 
0.1%
Math Symbol 3
 
0.1%
Uppercase Letter 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
산 255
 
9.1%
상 214
 
7.6%
남 210
 
7.5%
양 197
 
7.0%
시 190
 
6.8%
경 189
 
6.7%
도 189
 
6.7%
동 160
 
5.7%
길 104
 
3.7%
층 89
 
3.2%
Other values (141) 1013
36.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 251
32.6%
2 109
14.2%
3 84
 
10.9%
4 73
 
9.5%
5 56
 
7.3%
0 48
 
6.2%
6 43
 
5.6%
7 43
 
5.6%
9 32
 
4.2%
8 31
 
4.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
c 1
25.0%
i 1
25.0%
t 1
25.0%
y 1
25.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
890
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 116
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 116
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 106
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 57
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 3
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2810
57.7%
Common 2058
42.2%
Latin 6
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 255
 
9.1%
상 214
 
7.6%
남 210
 
7.5%
양 197
 
7.0%
시 190
 
6.8%
경 189
 
6.7%
도 189
 
6.7%
동 160
 
5.7%
길 104
 
3.7%
층 89
 
3.2%
Other values (141) 1013
36.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
890
43.2%
1 251
 
12.2%
( 116
 
5.6%
) 116
 
5.6%
2 109
 
5.3%
, 106
 
5.2%
3 84
 
4.1%
4 73
 
3.5%
- 57
 
2.8%
5 56
 
2.7%
Other values (6) 200
 
9.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 2
33.3%
c 1
16.7%
i 1
16.7%
t 1
16.7%
y 1
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2810
57.7%
ASCII 2064
42.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
890
43.1%
1 251
 
12.2%
( 116
 
5.6%
) 116
 
5.6%
2 109
 
5.3%
, 106
 
5.1%
3 84
 
4.1%
4 73
 
3.5%
- 57
 
2.8%
5 56
 
2.7%
Other values (11) 206
 
10.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 255
 
9.1%
상 214
 
7.6%
남 210
 
7.5%
양 197
 
7.0%
시 190
 
6.8%
경 189
 
6.7%
도 189
 
6.7%
동 160
 
5.7%
길 104
 
3.7%
층 89
 
3.2%
Other values (141) 1013
36.0%

소재지(지번)
Text

Distinct188
Distinct (%)98.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 KiB
2023-12-11T09:48:41.796093image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length44
Median length35
Mean length24.021053
Min length5

Characters and Unicode

Total characters4564
Distinct characters140
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique186 ?
Unique (%)97.9%

Sample

1st row경상남도 양산시 북정동 291
2nd row경상남도 양산시 산막동 511
3rd row경상남도 양산시 북정동 291 - 8
4th row경상남도 양산시 유산동 150
5th row경상남도 양산시 주남동 144
ValueCountFrequency (%)
경상남도 189
 
16.0%
양산시 189
 
16.0%
141
 
12.0%
1 30
 
2.5%
상북면 23
 
2.0%
하북면 20
 
1.7%
동면 18
 
1.5%
2 16
 
1.4%
어곡동 16
 
1.4%
석산리 14
 
1.2%
Other values (276) 522
44.3%
2023-12-11T09:48:42.569342image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1320
28.9%
산 233
 
5.1%
상 213
 
4.7%
남 202
 
4.4%
양 191
 
4.2%
시 190
 
4.2%
경 189
 
4.1%
도 189
 
4.1%
1 179
 
3.9%
- 141
 
3.1%
Other values (130) 1517
33.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2265
49.6%
Space Separator 1320
28.9%
Decimal Number 819
 
17.9%
Dash Punctuation 141
 
3.1%
Other Punctuation 8
 
0.2%
Lowercase Letter 4
 
0.1%
Open Punctuation 2
 
< 0.1%
Close Punctuation 2
 
< 0.1%
Math Symbol 2
 
< 0.1%
Uppercase Letter 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
산 233
10.3%
상 213
 
9.4%
남 202
 
8.9%
양 191
 
8.4%
시 190
 
8.4%
경 189
 
8.3%
도 189
 
8.3%
동 139
 
6.1%
리 78
 
3.4%
면 66
 
2.9%
Other values (109) 575
25.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 179
21.9%
2 108
13.2%
4 79
9.6%
5 71
 
8.7%
6 68
 
8.3%
3 68
 
8.3%
0 67
 
8.2%
7 61
 
7.4%
8 59
 
7.2%
9 59
 
7.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
c 1
25.0%
i 1
25.0%
t 1
25.0%
y 1
25.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1320
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 141
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 8
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 2
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 2294
50.3%
Hangul 2265
49.6%
Latin 5
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 233
10.3%
상 213
 
9.4%
남 202
 
8.9%
양 191
 
8.4%
시 190
 
8.4%
경 189
 
8.3%
도 189
 
8.3%
동 139
 
6.1%
리 78
 
3.4%
면 66
 
2.9%
Other values (109) 575
25.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
1320
57.5%
1 179
 
7.8%
- 141
 
6.1%
2 108
 
4.7%
4 79
 
3.4%
5 71
 
3.1%
6 68
 
3.0%
3 68
 
3.0%
0 67
 
2.9%
7 61
 
2.7%
Other values (6) 132
 
5.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 1
20.0%
c 1
20.0%
i 1
20.0%
t 1
20.0%
y 1
20.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 2299
50.4%
Hangul 2265
49.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1320
57.4%
1 179
 
7.8%
- 141
 
6.1%
2 108
 
4.7%
4 79
 
3.4%
5 71
 
3.1%
6 68
 
3.0%
3 68
 
3.0%
0 67
 
2.9%
7 61
 
2.7%
Other values (11) 137
 
6.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 233
10.3%
상 213
 
9.4%
남 202
 
8.9%
양 191
 
8.4%
시 190
 
8.4%
경 189
 
8.3%
도 189
 
8.3%
동 139
 
6.1%
리 78
 
3.4%
면 66
 
2.9%
Other values (109) 575
25.4%

식품의종류
Text

Distinct134
Distinct (%)70.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 KiB
2023-12-11T09:48:42.779429image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length428
Median length99.5
Mean length34.294737
Min length4

Characters and Unicode

Total characters6516
Distinct characters124
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

Unique116 ?
Unique (%)61.1%

Sample

1st row 당시럽류, 다류, 커피, 음료류, 빵또는떡류, 커피, 음료류, 탄산음료, 탄산수, 혼합음료, 음료류
2nd row 과자류, 코코아가공품류또는초콜릿류, 특수용도식품, 기타식품류, 규격외일반가공식품, 과자류, 과자, 코코아가공품류또는초콜릿류, 과자류, 빵류 또는 떡류, 빙과류, 코코아가공품류 또는 초콜릿류
3rd row 식품별기준및규격외의일반가공식품, 코코아가공품류또는초콜릿류, 다류, 커피, 음료류, 기타식품류, 규격외일반가공식품, 덱스트린, 기타식품류, 규격외일반가공식품, 당류가공품, 유가공품, 식용유지류, 기타식품류
4th row 식육또는알가공품, 어육가공품, 음료류, 어육가공품, 어육소시지, 두부류또는묵류, 두부류 또는 묵류, 수산가공식품류
5th row 기타식품류, 장류, 규격외일반가공식품, 장류, 곡류가공품
ValueCountFrequency (%)
조미식품 97
 
10.2%
기타식품류 88
 
9.3%
규격외일반가공식품 71
 
7.5%
음료류 62
 
6.5%
과자류 52
 
5.5%
또는 52
 
5.5%
빵류 29
 
3.1%
떡류 29
 
3.1%
농산가공식품류 28
 
3.0%
장류 27
 
2.9%
Other values (86) 412
43.5%
2023-12-11T09:48:43.169754image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1751
26.9%
, 642
 
9.9%
류 585
 
9.0%
품 438
 
6.7%
식 407
 
6.2%
가 198
 
3.0%
공 195
 
3.0%
조 125
 
1.9%
기 107
 
1.6%
는 103
 
1.6%
Other values (114) 1965
30.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 4115
63.2%
Space Separator 1751
26.9%
Other Punctuation 648
 
9.9%
Close Punctuation 1
 
< 0.1%
Open Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
류 585
 
14.2%
품 438
 
10.6%
식 407
 
9.9%
가 198
 
4.8%
공 195
 
4.7%
조 125
 
3.0%
기 107
 
2.6%
는 103
 
2.5%
또 103
 
2.5%
타 101
 
2.5%
Other values (109) 1753
42.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 642
99.1%
. 6
 
0.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1751
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4115
63.2%
Common 2401
36.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
류 585
 
14.2%
품 438
 
10.6%
식 407
 
9.9%
가 198
 
4.8%
공 195
 
4.7%
조 125
 
3.0%
기 107
 
2.6%
는 103
 
2.5%
또 103
 
2.5%
타 101
 
2.5%
Other values (109) 1753
42.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
1751
72.9%
, 642
 
26.7%
. 6
 
0.2%
) 1
 
< 0.1%
( 1
 
< 0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4115
63.2%
ASCII 2401
36.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1751
72.9%
, 642
 
26.7%
. 6
 
0.2%
) 1
 
< 0.1%
( 1
 
< 0.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
류 585
 
14.2%
품 438
 
10.6%
식 407
 
9.9%
가 198
 
4.8%
공 195
 
4.7%
조 125
 
3.0%
기 107
 
2.6%
는 103
 
2.5%
또 103
 
2.5%
타 101
 
2.5%
Other values (109) 1753
42.6%

식품의유형
Text

MISSING 

Distinct127
Distinct (%)70.6%
Missing10
Missing (%)5.3%
Memory size1.6 KiB
2023-12-11T09:48:43.454626image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length284
Median length67
Mean length20.977778
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3776
Distinct characters155
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

Unique108 ?
Unique (%)60.0%

Sample

1st row 커피, 과.채주스, 과.채음료, 탄산음료, 탄산수, 혼합음료, 음료베이스
2nd row 과자, 빙과, 코코아매스, 초콜릿, 밀크초콜릿, 준초콜릿, 초콜릿가공품
3rd row 덱스트린, 식물성크림, 기타가공품
4th row 어육소시지
5th row 개량메주, 청국장, 곡류가공품
ValueCountFrequency (%)
기타가공품 40
 
6.9%
소스 34
 
5.8%
기타 26
 
4.5%
커피 22
 
3.8%
빵류 16
 
2.7%
곡류가공품 16
 
2.7%
수산물가공품 13
 
2.2%
과.채주스 13
 
2.2%
액상차 12
 
2.1%
혼합음료 12
 
2.1%
Other values (99) 378
64.9%
2023-12-11T09:48:43.959340image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1119
29.6%
, 357
 
9.5%
품 187
 
5.0%
가 156
 
4.1%
공 143
 
3.8%
기 92
 
2.4%
류 78
 
2.1%
타 78
 
2.1%
식 74
 
2.0%
과 56
 
1.5%
Other values (145) 1436
38.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2236
59.2%
Space Separator 1119
29.6%
Other Punctuation 401
 
10.6%
Close Punctuation 10
 
0.3%
Open Punctuation 10
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
품 187
 
8.4%
가 156
 
7.0%
공 143
 
6.4%
기 92
 
4.1%
류 78
 
3.5%
타 78
 
3.5%
식 74
 
3.3%
과 56
 
2.5%
스 54
 
2.4%
료 53
 
2.4%
Other values (140) 1265
56.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 357
89.0%
. 44
 
11.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1119
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 10
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 10
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2236
59.2%
Common 1540
40.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
품 187
 
8.4%
가 156
 
7.0%
공 143
 
6.4%
기 92
 
4.1%
류 78
 
3.5%
타 78
 
3.5%
식 74
 
3.3%
과 56
 
2.5%
스 54
 
2.4%
료 53
 
2.4%
Other values (140) 1265
56.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
1119
72.7%
, 357
 
23.2%
. 44
 
2.9%
) 10
 
0.6%
( 10
 
0.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2236
59.2%
ASCII 1540
40.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1119
72.7%
, 357
 
23.2%
. 44
 
2.9%
) 10
 
0.6%
( 10
 
0.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
품 187
 
8.4%
가 156
 
7.0%
공 143
 
6.4%
기 92
 
4.1%
류 78
 
3.5%
타 78
 
3.5%
식 74
 
3.3%
과 56
 
2.5%
스 54
 
2.4%
료 53
 
2.4%
Other values (140) 1265
56.6%

Missing values

2023-12-11T09:48:39.109906image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-11T09:48:39.244898image/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.
2023-12-11T09:48:39.361924image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

업소명소재지전화번호소재지(도로명)소재지(지번)식품의종류식품의유형
0롯데칠성음료(주)055-388-5580경상남도 양산시 북정공단1길 28 (북정동)경상남도 양산시 북정동 291당시럽류, 다류, 커피, 음료류, 빵또는떡류, 커피, 음료류, 탄산음료, 탄산수, 혼합음료, 음료류커피, 과.채주스, 과.채음료, 탄산음료, 탄산수, 혼합음료, 음료베이스
1롯데제과(주)055-370-6114경상남도 양산시 양산대로 1158 (산막동)경상남도 양산시 산막동 511과자류, 코코아가공품류또는초콜릿류, 특수용도식품, 기타식품류, 규격외일반가공식품, 과자류, 과자, 코코아가공품류또는초콜릿류, 과자류, 빵류 또는 떡류, 빙과류, 코코아가공품류 또는 초콜릿류과자, 빙과, 코코아매스, 초콜릿, 밀크초콜릿, 준초콜릿, 초콜릿가공품
2(주)희창유업055-911-3112경상남도 양산시 신기로 114 (북정동)경상남도 양산시 북정동 291 - 8식품별기준및규격외의일반가공식품, 코코아가공품류또는초콜릿류, 다류, 커피, 음료류, 기타식품류, 규격외일반가공식품, 덱스트린, 기타식품류, 규격외일반가공식품, 당류가공품, 유가공품, 식용유지류, 기타식품류덱스트린, 식물성크림, 기타가공품
3(주)진주햄055-387-5001경상남도 양산시 유산공단7길 39 (유산동)경상남도 양산시 유산동 150식육또는알가공품, 어육가공품, 음료류, 어육가공품, 어육소시지, 두부류또는묵류, 두부류 또는 묵류, 수산가공식품류어육소시지
4오성식품055-365-1286경상남도 양산시 중뫼길 36 (주남동)경상남도 양산시 주남동 144기타식품류, 장류, 규격외일반가공식품, 장류, 곡류가공품개량메주, 청국장, 곡류가공품
5대륙식품(주)055-389-1700경상남도 양산시 동면 곡리1길 11경상남도 양산시 동면 석산리 680 - 12과자류, 코코아가공품류또는초콜릿류, 기타식품류, 규격외일반가공식품, 코코아가공품류 또는 초콜릿류, 농산가공식품류초콜릿가공품, 땅콩버터, 땅콩 또는 견과류가공품
6(주)엠에스씨(MSC)055-389-1001경상남도 양산시 소주회야로 45-73 (소주동)경상남도 양산시 소주동 439 - 13혼합제제류, 과자류, 코코아가공품류또는초콜릿류, 엿류, 당시럽류, 올리고당류, 식육또는알가공품, 두부류또는묵류, 식용유지류, 면류, 다류, 커피, 음료류, 특수용도식품, 장류, 조미식품, 드레싱, 젓갈류, 절임식품, 건포류, 기타식품류, 규격외일반가공식품, 과자류, 올리고당류, 갈락토올리고당, 식용유지류, 다류, 액상차, 커피, 음료류, 과.채음료, 혼합음료, 장류, 고추장, 조미식품, 소스류, 복합조미식품, 카레(커리), 드레싱류, 기타식품류, 과.채가공품류, 과.채가공품, 규격외일반가공식품, 곡류가공품, 기타가공품, 과자류, 빵류 또는 떡류, 당류, 식용유지류, 음료류, 특수용도식품, 조미식품, 농산가공식품류, 수산가공식품류, 동물성가공식품류, 기타식품류캔디류, 올리고당, 올리고당가공품, 기타엿, 당류가공품, 향미유, 식물성크림, 생면, 액상차, 커피, 과.채주스, 과.채음료, 탄산음료, 유산균음료, 인삼.홍삼음료, 혼합음료, 음료베이스, 고추장, 혼합장, 소스, 복합조미식품, 카레(커리), 카레(커리)분, 카레(커리), 천연향신료, 향신료조제품, 과.채가공품, 곡류가공품, 두류가공품, 서류가공품, 기타 농산가공품, 양념젓갈, 건어포, 한천, 기타 수산물가공품, 추출가공식품, 기타가공품
7(주)동원식품055-383-3121경상남도 양산시 산막공단북8길 9-3 (호계동)경상남도 양산시 호계동 857 - 7과자류, 코코아가공품류또는초콜릿류, 기타식품류, 규격외일반가공식품땅콩 또는 견과류가공품, 기타가공품
8대성식품055-374-6000경상남도 양산시 상북면 대석1길 64경상남도 양산시 상북면 대석리 524 - 3조미식품, 기타식품류, 조미식품소스, 추출가공식품
9구포국수055-383-9917경상남도 양산시 원동면 원동로 1748경상남도 양산시 원동면 원리 251빵또는떡류, 면류, 면류떡류, 생면, 건면
업소명소재지전화번호소재지(도로명)소재지(지번)식품의종류식품의유형
180모세스리<NA>경상남도 양산시 명곡로 321, 동원과학기술대학교 창업보육센터 2314호 (명곡동)경상남도 양산시 명곡동 922 - 2 동원과학기술대학교조미식품<NA>
181명품유통<NA>경상남도 양산시 대평들4길 20, 1층 (주남동)경상남도 양산시 주남동 57 - 9 1층수산가공식품류기타 어육가공품
182휘푸드<NA>경상남도 양산시 산막공단남12길 142 (북정동)경상남도 양산시 북정동 395 - 3조미식품소스
183(주)더캔<NA>경상남도 양산시 동면 금오10길 9, 1층경상남도 양산시 동면 석산리 1482 - 3면류건면
184투맨베스트푸드<NA>경상남도 양산시 산막공단남4길 23-5, 1층,2층 (북정동)경상남도 양산시 북정동 97 - 74음료류액상차, 과.채주스, 과.채음료
185(주)꽃과열매<NA>경상남도 양산시 상북면 소토로 31, 2층 일부경상남도 양산시 상북면 소토리 660 - 2음료류, 절임류 또는 조림류<NA>
186(주)다미온푸드055-785-1178경상남도 양산시 주남산단로 17 (주남동)경상남도 양산시 주남동 1105 - 1조미식품, 기타식품류소스, 기타가공품
187(주)봉가코리아1566-6228-경상남도 양산시 서창로 74, 101호 (명동)경상남도 양산시 명동 707 - 6 , 101호조미식품복합조미식품
188무타블랑<NA>경상남도 양산시 상북면 수서로 164-10, 1층 일부경상남도 양산시 상북면 좌삼리 22 - 1음료류<NA>
189고운식품<NA>경상남도 양산시 초동길 6 (소주동)경상남도 양산시 소주동 929농산가공식품류, 수산가공식품류<NA>