Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations209
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory8.3 KiB
Average record size in memory40.6 B

Variable types

Text4
DateTime1

Dataset

Description기계식주차장 보수업 등록현황에 대한 데이터로 상호, 주소, 보수업 등록번호, 보수업 등록일 등의 정보 확인이 가능합니다.
Author한국교통안전공단
URLhttps://www.data.go.kr/data/3048282/fileData.do

Reproduction

Analysis started2023-12-12 22:48:33.445055
Analysis finished2023-12-12 22:48:33.873728
Duration0.43 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

상호
Text

Distinct204
Distinct (%)97.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.8 KiB
2023-12-13T07:48:34.030488image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length16
Median length12
Mean length8.0574163
Min length2

Characters and Unicode

Total characters1684
Distinct characters153
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

Unique199 ?
Unique (%)95.2%

Sample

1st row케이파킹 주식회사
2nd row제이앤태크
3rd row(주)대한승강기에이에스
4th row예스파킹
5th row신우파킹
ValueCountFrequency (%)
주식회사 9
 
4.0%
현대엘리베이터(주 2
 
0.9%
주)세한엘리베이터 2
 
0.9%
주)대우주차산업 2
 
0.9%
삼성파킹 2
 
0.9%
eng 2
 
0.9%
스피드파킹 2
 
0.9%
엘리베이터 2
 
0.9%
주)아남테크서비스 1
 
0.4%
태진엔지니어링 1
 
0.4%
Other values (201) 201
88.9%
2023-12-13T07:48:34.369622image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
주 151
 
9.0%
) 131
 
7.8%
( 130
 
7.7%
이 89
 
5.3%
엘 64
 
3.8%
리 60
 
3.6%
베 56
 
3.3%
터 55
 
3.3%
스 45
 
2.7%
파 38
 
2.3%
Other values (143) 865
51.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1383
82.1%
Close Punctuation 131
 
7.8%
Open Punctuation 130
 
7.7%
Uppercase Letter 23
 
1.4%
Space Separator 17
 
1.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
주 151
 
10.9%
이 89
 
6.4%
엘 64
 
4.6%
리 60
 
4.3%
베 56
 
4.0%
터 55
 
4.0%
스 45
 
3.3%
파 38
 
2.7%
킹 36
 
2.6%
성 30
 
2.2%
Other values (129) 759
54.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 6
26.1%
S 3
13.0%
G 2
 
8.7%
N 2
 
8.7%
M 2
 
8.7%
A 2
 
8.7%
F 2
 
8.7%
C 1
 
4.3%
Y 1
 
4.3%
I 1
 
4.3%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 131
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 130
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
17
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1383
82.1%
Common 278
 
16.5%
Latin 23
 
1.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 151
 
10.9%
이 89
 
6.4%
엘 64
 
4.6%
리 60
 
4.3%
베 56
 
4.0%
터 55
 
4.0%
스 45
 
3.3%
파 38
 
2.7%
킹 36
 
2.6%
성 30
 
2.2%
Other values (129) 759
54.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
E 6
26.1%
S 3
13.0%
G 2
 
8.7%
N 2
 
8.7%
M 2
 
8.7%
A 2
 
8.7%
F 2
 
8.7%
C 1
 
4.3%
Y 1
 
4.3%
I 1
 
4.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
) 131
47.1%
( 130
46.8%
17
 
6.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1383
82.1%
ASCII 301
 
17.9%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 151
 
10.9%
이 89
 
6.4%
엘 64
 
4.6%
리 60
 
4.3%
베 56
 
4.0%
터 55
 
4.0%
스 45
 
3.3%
파 38
 
2.7%
킹 36
 
2.6%
성 30
 
2.2%
Other values (129) 759
54.9%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
) 131
43.5%
( 130
43.2%
17
 
5.6%
E 6
 
2.0%
S 3
 
1.0%
G 2
 
0.7%
N 2
 
0.7%
M 2
 
0.7%
A 2
 
0.7%
F 2
 
0.7%
Other values (4) 4
 
1.3%

주소
Text

Distinct207
Distinct (%)99.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.8 KiB
2023-12-13T07:48:34.689828image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length59
Median length38
Mean length29.76555
Min length15

Characters and Unicode

Total characters6221
Distinct characters291
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique205 ?
Unique (%)98.1%

Sample

1st row부산광역시 동래구 명장로20번길 90 (명장동 63-9), 101동 205호
2nd row부산광역시 부산진구 시민공원로19번길 65 (부암동 48-3)
3rd row인천광역시 서구 탁옥로51번길 11 (심곡동 245-5), 406호
4th row서울특별시 동대문구 장한로 58 (장안동 361-4), 305호
5th row서울시 서초구 사임당로8길13, 4층 402호a-417
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 66
 
5.5%
부산광역시 34
 
2.8%
경기도 29
 
2.4%
대구광역시 17
 
1.4%
인천광역시 16
 
1.3%
북구 15
 
1.3%
송파구 12
 
1.0%
2층 10
 
0.8%
서구 10
 
0.8%
부산진구 9
 
0.8%
Other values (732) 977
81.8%
2023-12-13T07:48:35.134871image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
986
 
15.8%
1 307
 
4.9%
시 215
 
3.5%
2 210
 
3.4%
구 197
 
3.2%
동 190
 
3.1%
로 177
 
2.8%
3 162
 
2.6%
0 143
 
2.3%
4 125
 
2.0%
Other values (281) 3509
56.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3395
54.6%
Decimal Number 1377
22.1%
Space Separator 986
 
15.8%
Close Punctuation 118
 
1.9%
Open Punctuation 118
 
1.9%
Dash Punctuation 109
 
1.8%
Other Punctuation 101
 
1.6%
Uppercase Letter 16
 
0.3%
Lowercase Letter 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
시 215
 
6.3%
구 197
 
5.8%
동 190
 
5.6%
로 177
 
5.2%
서 105
 
3.1%
길 101
 
3.0%
산 94
 
2.8%
호 90
 
2.7%
광 86
 
2.5%
역 84
 
2.5%
Other values (256) 2056
60.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 307
22.3%
2 210
15.3%
3 162
11.8%
0 143
10.4%
4 125
9.1%
5 115
 
8.4%
6 95
 
6.9%
7 84
 
6.1%
8 77
 
5.6%
9 59
 
4.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 8
50.0%
T 2
 
12.5%
C 2
 
12.5%
A 1
 
6.2%
G 1
 
6.2%
O 1
 
6.2%
I 1
 
6.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 89
88.1%
. 11
 
10.9%
/ 1
 
1.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
986
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 118
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 118
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 109
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3395
54.6%
Common 2809
45.2%
Latin 17
 
0.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 215
 
6.3%
구 197
 
5.8%
동 190
 
5.6%
로 177
 
5.2%
서 105
 
3.1%
길 101
 
3.0%
산 94
 
2.8%
호 90
 
2.7%
광 86
 
2.5%
역 84
 
2.5%
Other values (256) 2056
60.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
986
35.1%
1 307
 
10.9%
2 210
 
7.5%
3 162
 
5.8%
0 143
 
5.1%
4 125
 
4.4%
) 118
 
4.2%
( 118
 
4.2%
5 115
 
4.1%
- 109
 
3.9%
Other values (7) 416
14.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 8
47.1%
T 2
 
11.8%
C 2
 
11.8%
A 1
 
5.9%
G 1
 
5.9%
O 1
 
5.9%
a 1
 
5.9%
I 1
 
5.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3395
54.6%
ASCII 2826
45.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
986
34.9%
1 307
 
10.9%
2 210
 
7.4%
3 162
 
5.7%
0 143
 
5.1%
4 125
 
4.4%
) 118
 
4.2%
( 118
 
4.2%
5 115
 
4.1%
- 109
 
3.9%
Other values (15) 433
15.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 215
 
6.3%
구 197
 
5.8%
동 190
 
5.6%
로 177
 
5.2%
서 105
 
3.1%
길 101
 
3.0%
산 94
 
2.8%
호 90
 
2.7%
광 86
 
2.5%
역 84
 
2.5%
Other values (256) 2056
60.6%

보수업 등록번호
Text

Distinct184
Distinct (%)88.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.8 KiB
2023-12-13T07:48:35.369275image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length19
Median length16
Mean length8.6172249
Min length3

Characters and Unicode

Total characters1801
Distinct characters77
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

Unique170 ?
Unique (%)81.3%

Sample

1st row제2023-1호
2nd row부산진구2023-01
3rd row인천서구 제2023-1호
4th row동대문구2023-01
5th row서초구제2023-01호
ValueCountFrequency (%)
부천 8
 
2.9%
제2022-1호 7
 
2.6%
제2023-1호 6
 
2.2%
제3호 5
 
1.8%
제2021-1호 5
 
1.8%
서구 5
 
1.8%
마포구 4
 
1.5%
계양구 4
 
1.5%
제2005-1호 4
 
1.5%
제2020-1호 4
 
1.5%
Other values (181) 222
81.0%
2023-12-13T07:48:35.720487image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2 229
12.7%
0 226
12.5%
1 198
11.0%
호 187
10.4%
제 179
9.9%
- 157
 
8.7%
구 81
 
4.5%
65
 
3.6%
서 28
 
1.6%
3 26
 
1.4%
Other values (67) 425
23.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 793
44.0%
Other Letter 786
43.6%
Dash Punctuation 157
 
8.7%
Space Separator 65
 
3.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
호 187
23.8%
제 179
22.8%
구 81
 
10.3%
서 28
 
3.6%
부 20
 
2.5%
남 17
 
2.2%
천 16
 
2.0%
강 15
 
1.9%
송 12
 
1.5%
시 12
 
1.5%
Other values (55) 219
27.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 229
28.9%
0 226
28.5%
1 198
25.0%
3 26
 
3.3%
5 22
 
2.8%
4 22
 
2.8%
6 21
 
2.6%
7 19
 
2.4%
8 17
 
2.1%
9 13
 
1.6%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 157
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
65
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 1015
56.4%
Hangul 786
43.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
호 187
23.8%
제 179
22.8%
구 81
 
10.3%
서 28
 
3.6%
부 20
 
2.5%
남 17
 
2.2%
천 16
 
2.0%
강 15
 
1.9%
송 12
 
1.5%
시 12
 
1.5%
Other values (55) 219
27.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
2 229
22.6%
0 226
22.3%
1 198
19.5%
- 157
15.5%
65
 
6.4%
3 26
 
2.6%
5 22
 
2.2%
4 22
 
2.2%
6 21
 
2.1%
7 19
 
1.9%
Other values (2) 30
 
3.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1015
56.4%
Hangul 786
43.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2 229
22.6%
0 226
22.3%
1 198
19.5%
- 157
15.5%
65
 
6.4%
3 26
 
2.6%
5 22
 
2.2%
4 22
 
2.2%
6 21
 
2.1%
7 19
 
1.9%
Other values (2) 30
 
3.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
호 187
23.8%
제 179
22.8%
구 81
 
10.3%
서 28
 
3.6%
부 20
 
2.5%
남 17
 
2.2%
천 16
 
2.0%
강 15
 
1.9%
송 12
 
1.5%
시 12
 
1.5%
Other values (55) 219
27.9%

등록관청
Text

Distinct80
Distinct (%)38.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.8 KiB
2023-12-13T07:48:35.952298image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length11
Mean length8.6794258
Min length3

Characters and Unicode

Total characters1814
Distinct characters83
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique34 ?
Unique (%)16.3%

Sample

1st row부산광역시 동래구
2nd row부산광역시 부산진구
3rd row인천광역시 서구
4th row서울특별시 동대문구
5th row서울특별시 서초구
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 69
 
16.5%
부산광역시 34
 
8.2%
경기도 30
 
7.2%
대구광역시 17
 
4.1%
인천광역시 15
 
3.6%
강남구 12
 
2.9%
송파구 12
 
2.9%
부천시 9
 
2.2%
부산진구 9
 
2.2%
북구 9
 
2.2%
Other values (81) 201
48.2%
2023-12-13T07:48:36.275640image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
208
 
11.5%
시 205
 
11.3%
구 174
 
9.6%
서 89
 
4.9%
광 89
 
4.9%
역 81
 
4.5%
특 74
 
4.1%
별 74
 
4.1%
울 72
 
4.0%
도 61
 
3.4%
Other values (73) 687
37.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1606
88.5%
Space Separator 208
 
11.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
시 205
 
12.8%
구 174
 
10.8%
서 89
 
5.5%
광 89
 
5.5%
역 81
 
5.0%
특 74
 
4.6%
별 74
 
4.6%
울 72
 
4.5%
도 61
 
3.8%
산 56
 
3.5%
Other values (72) 631
39.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
208
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1606
88.5%
Common 208
 
11.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 205
 
12.8%
구 174
 
10.8%
서 89
 
5.5%
광 89
 
5.5%
역 81
 
5.0%
특 74
 
4.6%
별 74
 
4.6%
울 72
 
4.5%
도 61
 
3.8%
산 56
 
3.5%
Other values (72) 631
39.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
208
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1606
88.5%
ASCII 208
 
11.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
208
100.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 205
 
12.8%
구 174
 
10.8%
서 89
 
5.5%
광 89
 
5.5%
역 81
 
5.0%
특 74
 
4.6%
별 74
 
4.6%
울 72
 
4.5%
도 61
 
3.8%
산 56
 
3.5%
Other values (72) 631
39.3%

보수업 등록일
Date

Distinct189
Distinct (%)90.4%
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Missing (%)0.0%
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Maximum2023-08-14 00:00:00
2023-12-13T07:48:36.387487image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T07:48:36.492320image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

Missing values

2023-12-13T07:48:33.758637image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T07:48:33.838517image/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

상호주소보수업 등록번호등록관청보수업 등록일
0케이파킹 주식회사부산광역시 동래구 명장로20번길 90 (명장동 63-9), 101동 205호제2023-1호부산광역시 동래구2023-08-14
1제이앤태크부산광역시 부산진구 시민공원로19번길 65 (부암동 48-3)부산진구2023-01부산광역시 부산진구2023-06-30
2(주)대한승강기에이에스인천광역시 서구 탁옥로51번길 11 (심곡동 245-5), 406호인천서구 제2023-1호인천광역시 서구2023-05-15
3예스파킹서울특별시 동대문구 장한로 58 (장안동 361-4), 305호동대문구2023-01서울특별시 동대문구2023-04-27
4신우파킹서울시 서초구 사임당로8길13, 4층 402호a-417서초구제2023-01호서울특별시 서초구2023-04-24
5(주)미래오토파킹시스템대구광역시 북구 태암로5길 15-4 (태전동 1008-11)제2023-1호대구광역시 북구2023-04-21
6(주)정현파킹강원특별자치도 원주시 동진골1길 20-28 (일산동 243-2), B동 203호제2023-1호대전광역시2023-03-16
7주식회사 금호이엔지전라남도 순천시 왕궁길 36 (조례동 1825-10)제3호광주광역시 광산구2022-07-04
8주식회사 지앤디산업대구광역시 달서구 성서공단로11길 32, 연구1동 411호 (호림동 12)달서제-10호대구광역시 달서구2020-05-19
9주식회사 태하파킹시스템서울특별시 서초구 서초대로34길 6 호원빌딩 3층 (방배동 893-2)제2022-1호서울특별시 서초구2022-02-11
상호주소보수업 등록번호등록관청보수업 등록일
199(주)세성파킹시스템서울특별시 영등포구 버드나루로 120 (당산동 121-81)영등포구 2018-제1호서울특별시 영등포구2018-12-04
200(주)경포엔지니어링경상북도 포항시 북구 장량로 17번길 33, 1층경북6470000-022-00경상북도 포항시2022-04-28
201승우엘레텍(주)서울특별시 강서구 강서로54길 98 (등촌동 668-3), 3층제서울강서8호서울특별시 강서구2022-12-20
202금아기전경상남도 창원시 의창구 원이대로240번길 31 (명서동 104-1)창원시 제13호경상남도 창원시 의창구2008-05-26
203대우기공부산광역시 부산진구 봉수로15번길 47 (전포동 479-34)부산진구2006-1부산광역시 부산진구2006-01-19
204대신산업경상남도 창원시 의창구 지귀로120번길 38-3 (봉곡동 48-17)의창-제2호경상남도 창원시 의창구2018-06-29
205영일엔지니어링(주)경기도 구리시 응달말로 37 (인창동 570-6) 삼명빌딩 3층제2010-1호경기도 구리시2010-06-29
206라이프기공광주광역시 동구 수기 23-2(제일오피스텔13층)광주서2005-1호광주광역시 광산구2005-01-01
207그린엘리베이터(주)경기도 의정부시 산단로76번길 113-4 (한도빌딩 4층)제2005-1호경기도 의정부시2004-12-31
208코리아주차시스템김포 양촌읍 향동로 21번길 31-10번지김포 제2022-01서울특별시 강남구2022-01-27