Overview

Dataset statistics

Number of variables6
Number of observations4291
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory201.3 KiB
Average record size in memory48.0 B

Variable types

Categorical3
Text3

Dataset

Description성남시내 공중위생업(숙박,목욕,이용,세탁,위생관리용역,공중이용시설,미용업) 현황에 대한 데이터로 업종명, 업소명, 업소소재지주소 등의 항목을 제공합니다.
Author경기도 성남시
URLhttps://www.data.go.kr/data/15055164/fileData.do

Alerts

데이터기준일자 has constant value ""Constant

Reproduction

Analysis started2023-12-12 16:47:14.499771
Analysis finished2023-12-12 16:47:16.311570
Duration1.81 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

구별
Categorical

Distinct3
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size33.7 KiB
분당구
2014 
수정구
1210 
중원구
1067 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
분당구 2014
46.9%
수정구 1210
28.2%
중원구 1067
24.9%

Length

2023-12-13T01:47:16.422203image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T01:47:16.578163image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
분당구 2014
46.9%
수정구 1210
28.2%
중원구 1067
24.9%

업종명
Categorical

Distinct22
Distinct (%)0.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size33.7 KiB
일반미용업
1797 
피부미용업
495 
세탁업
335 
숙박업(일반)
321 
네일미용업
299 
Other values (17)
1044 

Length

Max length23
Median length5
Mean length5.9522256
Min length3

Unique

Unique1 ?
Unique (%)< 0.1%

Sample

1st row숙박업(일반)
2nd row숙박업(일반)
3rd row숙박업(일반)
4th row숙박업(일반)
5th row숙박업(일반)

Common Values

ValueCountFrequency (%)
일반미용업 1797
41.9%
피부미용업 495
 
11.5%
세탁업 335
 
7.8%
숙박업(일반) 321
 
7.5%
네일미용업 299
 
7.0%
건물위생관리업 274
 
6.4%
이용업 201
 
4.7%
종합미용업 107
 
2.5%
화장ㆍ분장 미용업 81
 
1.9%
네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업 66
 
1.5%
Other values (12) 315
 
7.3%

Length

2023-12-13T01:47:16.765604image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
일반미용업 1921
38.5%
피부미용업 665
 
13.3%
네일미용업 515
 
10.3%
세탁업 335
 
6.7%
숙박업(일반 321
 
6.4%
미용업 301
 
6.0%
화장ㆍ분장 300
 
6.0%
건물위생관리업 274
 
5.5%
이용업 201
 
4.0%
종합미용업 107
 
2.1%
Other values (2) 53
 
1.1%

업소명
Text

Distinct4068
Distinct (%)94.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size33.7 KiB
2023-12-13T01:47:17.184728image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length38
Median length35
Mean length6.5965975
Min length1

Characters and Unicode

Total characters28306
Distinct characters786
Distinct categories14 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks6 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique3907 ?
Unique (%)91.1%

Sample

1st row양호여인숙
2nd row사랑방
3rd row은하파크
4th row속리여인숙
5th row핑크장
ValueCountFrequency (%)
헤어 66
 
1.2%
hair 43
 
0.8%
주식회사 40
 
0.8%
nail 30
 
0.6%
미용실 20
 
0.4%
네일 20
 
0.4%
헤어샵 19
 
0.4%
에스테틱 17
 
0.3%
위례점 16
 
0.3%
올가드림뷰티 14
 
0.3%
Other values (4394) 5031
94.6%
2023-12-13T01:47:17.816919image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
어 1308
 
4.6%
헤 1251
 
4.4%
1026
 
3.6%
이 732
 
2.6%
스 699
 
2.5%
) 590
 
2.1%
( 588
 
2.1%
리 505
 
1.8%
일 442
 
1.6%
미 434
 
1.5%
Other values (776) 20731
73.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 22792
80.5%
Lowercase Letter 1642
 
5.8%
Uppercase Letter 1275
 
4.5%
Space Separator 1026
 
3.6%
Close Punctuation 592
 
2.1%
Open Punctuation 590
 
2.1%
Decimal Number 207
 
0.7%
Other Punctuation 169
 
0.6%
Dash Punctuation 7
 
< 0.1%
Connector Punctuation 2
 
< 0.1%
Other values (4) 4
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
어 1308
 
5.7%
헤 1251
 
5.5%
이 732
 
3.2%
스 699
 
3.1%
리 505
 
2.2%
일 442
 
1.9%
미 434
 
1.9%
네 417
 
1.8%
아 315
 
1.4%
라 296
 
1.3%
Other values (694) 16393
71.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 129
 
10.1%
H 101
 
7.9%
I 94
 
7.4%
N 90
 
7.1%
E 87
 
6.8%
R 85
 
6.7%
O 83
 
6.5%
S 77
 
6.0%
L 71
 
5.6%
B 64
 
5.0%
Other values (16) 394
30.9%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 235
14.3%
i 191
11.6%
e 173
10.5%
l 126
 
7.7%
n 123
 
7.5%
o 120
 
7.3%
r 120
 
7.3%
s 76
 
4.6%
h 75
 
4.6%
t 64
 
3.9%
Other values (15) 339
20.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 41
19.8%
1 41
19.8%
4 24
11.6%
3 23
11.1%
0 23
11.1%
5 22
10.6%
9 9
 
4.3%
6 9
 
4.3%
7 8
 
3.9%
8 7
 
3.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 38
22.5%
& 37
21.9%
# 32
18.9%
, 30
17.8%
' 15
 
8.9%
: 13
 
7.7%
· 1
 
0.6%
! 1
 
0.6%
; 1
 
0.6%
＆ 1
 
0.6%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 590
99.7%
] 2
 
0.3%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 588
99.7%
[ 2
 
0.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1026
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 7
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 2
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 1
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 1
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
℃ 1
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 22776
80.5%
Latin 2917
 
10.3%
Common 2597
 
9.2%
Han 16
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
어 1308
 
5.7%
헤 1251
 
5.5%
이 732
 
3.2%
스 699
 
3.1%
리 505
 
2.2%
일 442
 
1.9%
미 434
 
1.9%
네 417
 
1.8%
아 315
 
1.4%
라 296
 
1.3%
Other values (684) 16377
71.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
a 235
 
8.1%
i 191
 
6.5%
e 173
 
5.9%
A 129
 
4.4%
l 126
 
4.3%
n 123
 
4.2%
o 120
 
4.1%
r 120
 
4.1%
H 101
 
3.5%
I 94
 
3.2%
Other values (41) 1505
51.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
1026
39.5%
) 590
22.7%
( 588
22.6%
2 41
 
1.6%
1 41
 
1.6%
. 38
 
1.5%
& 37
 
1.4%
# 32
 
1.2%
, 30
 
1.2%
4 24
 
0.9%
Other values (21) 150
 
5.8%
Han
ValueCountFrequency (%)
美 7
43.8%
慧 1
 
6.2%
韓 1
 
6.2%
海 1
 
6.2%
上 1
 
6.2%
大 1
 
6.2%
新 1
 
6.2%
正 1
 
6.2%
學 1
 
6.2%
士 1
 
6.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 22776
80.5%
ASCII 5510
 
19.5%
CJK 16
 
0.1%
None 2
 
< 0.1%
Letterlike Symbols 1
 
< 0.1%
Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
어 1308
 
5.7%
헤 1251
 
5.5%
이 732
 
3.2%
스 699
 
3.1%
리 505
 
2.2%
일 442
 
1.9%
미 434
 
1.9%
네 417
 
1.8%
아 315
 
1.4%
라 296
 
1.3%
Other values (684) 16377
71.9%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
1026
18.6%
) 590
 
10.7%
( 588
 
10.7%
a 235
 
4.3%
i 191
 
3.5%
e 173
 
3.1%
A 129
 
2.3%
l 126
 
2.3%
n 123
 
2.2%
o 120
 
2.2%
Other values (68) 2209
40.1%
CJK
ValueCountFrequency (%)
美 7
43.8%
慧 1
 
6.2%
韓 1
 
6.2%
海 1
 
6.2%
上 1
 
6.2%
大 1
 
6.2%
新 1
 
6.2%
正 1
 
6.2%
學 1
 
6.2%
士 1
 
6.2%
None
ValueCountFrequency (%)
· 1
50.0%
＆ 1
50.0%
Letterlike Symbols
ValueCountFrequency (%)
℃ 1
100.0%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 1
100.0%

영업소 주소(도로명)
Text

Distinct4226
Distinct (%)98.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size33.7 KiB
2023-12-13T01:47:18.206195image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length82
Median length60
Mean length39.065952
Min length9

Characters and Unicode

Total characters167632
Distinct characters463
Distinct categories11 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique4166 ?
Unique (%)97.1%

Sample

1st row경기도 성남시 수정구 수정남로48번길 7 (수진동)
2nd row경기도 성남시 수정구 수정남로52번길 2-1 (수진동)
3rd row경기도 성남시 수정구 수정남로22번길 4, 1.2층 (수진동)
4th row경기도 성남시 수정구 남문로2번길 3 (태평동)
5th row경기도 성남시 수정구 수정남로54번길 14 (수진동)
ValueCountFrequency (%)
경기도 4289
 
12.5%
성남시 4289
 
12.5%
분당구 2014
 
5.9%
1층 1241
 
3.6%
수정구 1208
 
3.5%
중원구 1067
 
3.1%
2층 466
 
1.4%
일부호 345
 
1.0%
성남동 314
 
0.9%
신흥동 308
 
0.9%
Other values (3835) 18714
54.6%
2023-12-13T01:47:18.872497image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
29978
 
17.9%
1 7720
 
4.6%
성 5464
 
3.3%
남 5307
 
3.2%
동 5008
 
3.0%
) 4817
 
2.9%
( 4816
 
2.9%
시 4581
 
2.7%
구 4537
 
2.7%
도 4427
 
2.6%
Other values (453) 90977
54.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 95233
56.8%
Space Separator 29978
 
17.9%
Decimal Number 26629
 
15.9%
Close Punctuation 4821
 
2.9%
Open Punctuation 4821
 
2.9%
Other Punctuation 4386
 
2.6%
Dash Punctuation 1070
 
0.6%
Uppercase Letter 632
 
0.4%
Lowercase Letter 34
 
< 0.1%
Math Symbol 17
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
성 5464
 
5.7%
남 5307
 
5.6%
동 5008
 
5.3%
시 4581
 
4.8%
구 4537
 
4.8%
도 4427
 
4.6%
경 4326
 
4.5%
로 4324
 
4.5%
기 4307
 
4.5%
호 2807
 
2.9%
Other values (389) 50145
52.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 198
31.3%
A 115
18.2%
I 33
 
5.2%
S 33
 
5.2%
C 33
 
5.2%
E 32
 
5.1%
K 27
 
4.3%
D 25
 
4.0%
L 19
 
3.0%
M 16
 
2.5%
Other values (14) 101
16.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 5
14.7%
n 5
14.7%
u 4
11.8%
a 3
8.8%
i 3
8.8%
t 3
8.8%
o 2
 
5.9%
r 2
 
5.9%
q 2
 
5.9%
b 1
 
2.9%
Other values (4) 4
11.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 7720
29.0%
2 4158
15.6%
0 2922
 
11.0%
3 2791
 
10.5%
4 2052
 
7.7%
5 1859
 
7.0%
6 1625
 
6.1%
7 1220
 
4.6%
9 1153
 
4.3%
8 1129
 
4.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 4358
99.4%
. 20
 
0.5%
@ 4
 
0.1%
' 2
 
< 0.1%
& 2
 
< 0.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 4816
99.9%
{ 4
 
0.1%
[ 1
 
< 0.1%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 13
76.5%
> 2
 
11.8%
< 2
 
11.8%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 4817
99.9%
} 4
 
0.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
29978
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1070
100.0%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
Ⅱ 11
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 95233
56.8%
Common 71722
42.8%
Latin 677
 
0.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
성 5464
 
5.7%
남 5307
 
5.6%
동 5008
 
5.3%
시 4581
 
4.8%
구 4537
 
4.8%
도 4427
 
4.6%
경 4326
 
4.5%
로 4324
 
4.5%
기 4307
 
4.5%
호 2807
 
2.9%
Other values (389) 50145
52.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 198
29.2%
A 115
17.0%
I 33
 
4.9%
S 33
 
4.9%
C 33
 
4.9%
E 32
 
4.7%
K 27
 
4.0%
D 25
 
3.7%
L 19
 
2.8%
M 16
 
2.4%
Other values (29) 146
21.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
29978
41.8%
1 7720
 
10.8%
) 4817
 
6.7%
( 4816
 
6.7%
, 4358
 
6.1%
2 4158
 
5.8%
0 2922
 
4.1%
3 2791
 
3.9%
4 2052
 
2.9%
5 1859
 
2.6%
Other values (15) 6251
 
8.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 95233
56.8%
ASCII 72388
43.2%
Number Forms 11
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
29978
41.4%
1 7720
 
10.7%
) 4817
 
6.7%
( 4816
 
6.7%
, 4358
 
6.0%
2 4158
 
5.7%
0 2922
 
4.0%
3 2791
 
3.9%
4 2052
 
2.8%
5 1859
 
2.6%
Other values (53) 6917
 
9.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
성 5464
 
5.7%
남 5307
 
5.6%
동 5008
 
5.3%
시 4581
 
4.8%
구 4537
 
4.8%
도 4427
 
4.6%
경 4326
 
4.5%
로 4324
 
4.5%
기 4307
 
4.5%
호 2807
 
2.9%
Other values (389) 50145
52.7%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
Ⅱ 11
100.0%

영업소 주소(지번)
Text

Distinct4006
Distinct (%)93.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size33.7 KiB
2023-12-13T01:47:19.197918image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length62
Median length51
Mean length30.101841
Min length18

Characters and Unicode

Total characters129167
Distinct characters450
Distinct categories11 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique3844 ?
Unique (%)89.6%

Sample

1st row경기도 성남시 수정구 수진동 168
2nd row경기도 성남시 수정구 수진동 230
3rd row경기도 성남시 수정구 수진동 3233 1,2층
4th row경기도 성남시 수정구 태평동 6106
5th row경기도 성남시 수정구 수진동 249
ValueCountFrequency (%)
경기도 4291
 
15.0%
성남시 4291
 
15.0%
분당구 2014
 
7.0%
수정구 1210
 
4.2%
중원구 1067
 
3.7%
1층 991
 
3.5%
일부 408
 
1.4%
정자동 349
 
1.2%
야탑동 337
 
1.2%
신흥동 336
 
1.2%
Other values (4338) 13403
46.7%
2023-12-13T01:47:19.698953image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
28073
21.7%
1 5769
 
4.5%
동 4842
 
3.7%
성 4759
 
3.7%
남 4677
 
3.6%
구 4512
 
3.5%
시 4479
 
3.5%
도 4389
 
3.4%
경 4326
 
3.3%
기 4296
 
3.3%
Other values (440) 59045
45.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 73222
56.7%
Space Separator 28073
 
21.7%
Decimal Number 24000
 
18.6%
Dash Punctuation 2003
 
1.6%
Uppercase Letter 541
 
0.4%
Open Punctuation 447
 
0.3%
Close Punctuation 446
 
0.3%
Other Punctuation 386
 
0.3%
Lowercase Letter 26
 
< 0.1%
Math Symbol 12
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 4842
 
6.6%
성 4759
 
6.5%
남 4677
 
6.4%
구 4512
 
6.2%
시 4479
 
6.1%
도 4389
 
6.0%
경 4326
 
5.9%
기 4296
 
5.9%
분 2260
 
3.1%
당 2206
 
3.0%
Other values (378) 32476
44.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 155
28.7%
A 95
17.6%
S 33
 
6.1%
I 31
 
5.7%
C 29
 
5.4%
K 27
 
5.0%
E 26
 
4.8%
D 26
 
4.8%
M 15
 
2.8%
L 15
 
2.8%
Other values (14) 89
16.5%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 5
19.2%
a 3
11.5%
n 3
11.5%
q 2
 
7.7%
o 2
 
7.7%
u 2
 
7.7%
r 2
 
7.7%
s 1
 
3.8%
m 1
 
3.8%
p 1
 
3.8%
Other values (4) 4
15.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 5769
24.0%
2 3576
14.9%
3 2657
11.1%
0 2471
10.3%
5 2121
 
8.8%
4 2020
 
8.4%
6 1850
 
7.7%
9 1293
 
5.4%
7 1283
 
5.3%
8 960
 
4.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 359
93.0%
. 20
 
5.2%
@ 3
 
0.8%
& 2
 
0.5%
' 2
 
0.5%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 442
98.9%
{ 4
 
0.9%
[ 1
 
0.2%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 442
99.1%
} 4
 
0.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
28073
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2003
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 12
100.0%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
Ⅱ 11
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 73222
56.7%
Common 55367
42.9%
Latin 578
 
0.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 4842
 
6.6%
성 4759
 
6.5%
남 4677
 
6.4%
구 4512
 
6.2%
시 4479
 
6.1%
도 4389
 
6.0%
경 4326
 
5.9%
기 4296
 
5.9%
분 2260
 
3.1%
당 2206
 
3.0%
Other values (378) 32476
44.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 155
26.8%
A 95
16.4%
S 33
 
5.7%
I 31
 
5.4%
C 29
 
5.0%
K 27
 
4.7%
E 26
 
4.5%
D 26
 
4.5%
M 15
 
2.6%
L 15
 
2.6%
Other values (29) 126
21.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
28073
50.7%
1 5769
 
10.4%
2 3576
 
6.5%
3 2657
 
4.8%
0 2471
 
4.5%
5 2121
 
3.8%
4 2020
 
3.6%
- 2003
 
3.6%
6 1850
 
3.3%
9 1293
 
2.3%
Other values (13) 3534
 
6.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 73219
56.7%
ASCII 55934
43.3%
Number Forms 11
 
< 0.1%
Compat Jamo 3
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
28073
50.2%
1 5769
 
10.3%
2 3576
 
6.4%
3 2657
 
4.8%
0 2471
 
4.4%
5 2121
 
3.8%
4 2020
 
3.6%
- 2003
 
3.6%
6 1850
 
3.3%
9 1293
 
2.3%
Other values (51) 4101
 
7.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 4842
 
6.6%
성 4759
 
6.5%
남 4677
 
6.4%
구 4512
 
6.2%
시 4479
 
6.1%
도 4389
 
6.0%
경 4326
 
5.9%
기 4296
 
5.9%
분 2260
 
3.1%
당 2206
 
3.0%
Other values (375) 32473
44.4%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
Ⅱ 11
100.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅓ 1
33.3%
ㅗ 1
33.3%
ㅣ 1
33.3%

데이터기준일자
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size33.7 KiB
2023-09-26
4291 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2023-09-26
2nd row2023-09-26
3rd row2023-09-26
4th row2023-09-26
5th row2023-09-26

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2023-09-26 4291
100.0%

Length

2023-12-13T01:47:19.844871image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T01:47:19.948058image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2023-09-26 4291
100.0%

Correlations

2023-12-13T01:47:20.009967image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구별업종명
구별1.0000.319
업종명0.3191.000
2023-12-13T01:47:20.091094image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구별업종명
구별1.0000.175
업종명0.1751.000
2023-12-13T01:47:20.171072image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구별업종명
구별1.0000.175
업종명0.1751.000

Missing values

2023-12-13T01:47:15.977448image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T01:47:16.196809image/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

구별업종명업소명영업소 주소(도로명)영업소 주소(지번)데이터기준일자
0수정구숙박업(일반)양호여인숙경기도 성남시 수정구 수정남로48번길 7 (수진동)경기도 성남시 수정구 수진동 1682023-09-26
1수정구숙박업(일반)사랑방경기도 성남시 수정구 수정남로52번길 2-1 (수진동)경기도 성남시 수정구 수진동 2302023-09-26
2수정구숙박업(일반)은하파크경기도 성남시 수정구 수정남로22번길 4, 1.2층 (수진동)경기도 성남시 수정구 수진동 3233 1,2층2023-09-26
3수정구숙박업(일반)속리여인숙경기도 성남시 수정구 남문로2번길 3 (태평동)경기도 성남시 수정구 태평동 61062023-09-26
4수정구숙박업(일반)핑크장경기도 성남시 수정구 수정남로54번길 14 (수진동)경기도 성남시 수정구 수진동 2492023-09-26
5수정구숙박업(일반)태백파크경기도 성남시 수정구 수정남로54번길 3-1 (수진동)경기도 성남시 수정구 수진동 2762023-09-26
6수정구숙박업(일반)수미여인숙경기도 성남시 수정구 수정남로88번길 4 (신흥동)경기도 성남시 수정구 신흥동 59292023-09-26
7수정구숙박업(일반)아담파크경기도 성남시 수정구 수정로120번길 20-1 (수진동)경기도 성남시 수정구 수진동 2852023-09-26
8수정구숙박업(일반)은정장여인숙경기도 성남시 수정구 수정남로48번길 9 (수진동)경기도 성남시 수정구 수진동 1702023-09-26
9수정구숙박업(일반)팝콘장경기도 성남시 수정구 수정남로20번길 12-2 (수진동)경기도 성남시 수정구 수진동 31902023-09-26
구별업종명업소명영업소 주소(도로명)영업소 주소(지번)데이터기준일자
4281분당구피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업수수프네경기도 성남시 분당구 백현로 97, 수내동 다운타운 5층 504일부(504-1)호 (수내동)경기도 성남시 분당구 수내동 22-3 수내동 다운타운 5층 504일부(504-1)호2023-09-26
4282분당구피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업에스와이뷰티크(sy뷰티크)경기도 성남시 분당구 서현로210번길 14, 유성트윈프라자2차 3층 306호 (서현동)경기도 성남시 분당구 서현동 248-3 유성트윈프라자2차 306호2023-09-26
4283분당구피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업디에이치뷰티경기도 성남시 분당구 황새울로200번길 34, 코포모빌딩 2층 204(일부)호 (수내동)경기도 성남시 분당구 수내동 16-3 코포모빌딩2023-09-26
4284분당구피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업라꾸 서현경기도 성남시 분당구 분당로53번길 21, 산호프라자 307호 (서현동)경기도 성남시 분당구 서현동 269-1 산호프라자 307호2023-09-26
4285분당구피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업닥터아이티엔네일다움 성남지점경기도 성남시 분당구 돌마로 85, 4층 404호 (금곡동)경기도 성남시 분당구 금곡동 152 4층 404호2023-09-26
4286분당구피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업메이드마이네일경기도 성남시 분당구 분당로53번길 14, 서현프라자 2층 208호 (서현동)경기도 성남시 분당구 서현동 268-4 서현프라자 208호2023-09-26
4287분당구피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업라이네일경기도 성남시 분당구 황새울로312번길 20, 분당태성빌딩 지하1층 비122호,비123호 (서현동)경기도 성남시 분당구 서현동 265-6 분당태성빌딩 지하1층 비122호,비123호2023-09-26
4288분당구피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업포쉬네일 AK분당점경기도 성남시 분당구 황새울로360번길 42, AK플라자 3층 301(일부)호 (서현동)경기도 성남시 분당구 서현동 263 AK플라자 3층 301(일부)호2023-09-26
4289분당구피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업더꽃님뷰티랩경기도 성남시 분당구 성남대로 165, 천사의도시1 오피스텔 2층 근249(일부)호 (금곡동)경기도 성남시 분당구 금곡동 161 천사의도시1 오피스텔 근249(일부)호2023-09-26
4290분당구피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업정원뷰티끄 서현점경기도 성남시 분당구 황새울로360번길 26, 삼보프라자 3층 302호 (서현동)경기도 성남시 분당구 서현동 247-3 삼보프라자 302호2023-09-26