Overview

Dataset statistics

Number of variables10
Number of observations27
Missing cells15
Missing cells (%)5.6%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory2.3 KiB
Average record size in memory86.7 B

Variable types

Text4
Numeric2
DateTime1
Categorical3

Dataset

Description대학생, 청년, 신혼부부 등 청년 주거비 부담 경감을 위해 대중교통이 편리하여 직주근접이 가능한 부지를 활용하여 저렴하게 공급하는 경기행복주택현황으로써 사업지구명, 위치정보, 공급세대수, 준공일자, 유형 등의 정보를 포함하고 있습니다.
Author경기주택도시공사
URLhttps://www.data.go.kr/data/15112594/fileData.do

Alerts

데이터기준일자 has constant value ""Constant
기타유의사항 has constant value ""Constant
공급세대수 is highly overall correlated with 유형High correlation
유형 is highly overall correlated with 공급세대수High correlation
준공일자 has 3 (11.1%) missing valuesMissing
정제도로명주소 has 5 (18.5%) missing valuesMissing
정제지번주소 has 2 (7.4%) missing valuesMissing
정제우편번호 has 5 (18.5%) missing valuesMissing
사업지구명 has unique valuesUnique
위치정보 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-03-15 00:38:27.812412
Analysis finished2024-03-15 00:38:30.542424
Duration2.73 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

사업지구명
Text

UNIQUE 

Distinct27
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size344.0 B
2024-03-15T09:38:31.177469image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length13
Median length8
Mean length5.962963
Min length3

Characters and Unicode

Total characters161
Distinct characters78
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

Unique27 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row용인영덕(중고층 모듈러)
2nd row용인 죽전
3rd row고덕 서정리역
4th row다산지금 A5
5th row판교2밸리
ValueCountFrequency (%)
양평 2
 
4.2%
광교 2
 
4.2%
bix 2
 
4.2%
화성 2
 
4.2%
수원 2
 
4.2%
영통 1
 
2.1%
의왕역 1
 
2.1%
다산역a2 1
 
2.1%
파주병원복합 1
 
2.1%
성남하대원 1
 
2.1%
Other values (33) 33
68.8%
2024-03-15T09:38:32.222305image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
21
 
13.0%
원 6
 
3.7%
교 4
 
2.5%
양 4
 
2.5%
성 4
 
2.5%
평 4
 
2.5%
안 4
 
2.5%
남 4
 
2.5%
2 4
 
2.5%
산 4
 
2.5%
Other values (68) 102
63.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 120
74.5%
Space Separator 21
 
13.0%
Decimal Number 9
 
5.6%
Uppercase Letter 9
 
5.6%
Open Punctuation 1
 
0.6%
Close Punctuation 1
 
0.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
원 6
 
5.0%
교 4
 
3.3%
양 4
 
3.3%
성 4
 
3.3%
평 4
 
3.3%
안 4
 
3.3%
남 4
 
3.3%
산 4
 
3.3%
역 4
 
3.3%
광 3
 
2.5%
Other values (57) 79
65.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 4
44.4%
1 2
22.2%
5 2
22.2%
0 1
 
11.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 3
33.3%
B 2
22.2%
I 2
22.2%
X 2
22.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
21
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 120
74.5%
Common 32
 
19.9%
Latin 9
 
5.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
원 6
 
5.0%
교 4
 
3.3%
양 4
 
3.3%
성 4
 
3.3%
평 4
 
3.3%
안 4
 
3.3%
남 4
 
3.3%
산 4
 
3.3%
역 4
 
3.3%
광 3
 
2.5%
Other values (57) 79
65.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
21
65.6%
2 4
 
12.5%
1 2
 
6.2%
5 2
 
6.2%
0 1
 
3.1%
( 1
 
3.1%
) 1
 
3.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 3
33.3%
B 2
22.2%
I 2
22.2%
X 2
22.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 120
74.5%
ASCII 41
 
25.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
21
51.2%
2 4
 
9.8%
A 3
 
7.3%
B 2
 
4.9%
I 2
 
4.9%
X 2
 
4.9%
1 2
 
4.9%
5 2
 
4.9%
0 1
 
2.4%
( 1
 
2.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
원 6
 
5.0%
교 4
 
3.3%
양 4
 
3.3%
성 4
 
3.3%
평 4
 
3.3%
안 4
 
3.3%
남 4
 
3.3%
산 4
 
3.3%
역 4
 
3.3%
광 3
 
2.5%
Other values (57) 79
65.8%

위치정보
Text

UNIQUE 

Distinct27
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size344.0 B
2024-03-15T09:38:33.130702image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length31
Median length24
Mean length20.333333
Min length14

Characters and Unicode

Total characters549
Distinct characters106
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

Unique27 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row경기도 용인시 기흥구 흥덕2로 13
2nd row경기도 용인시 수지구 죽전동 494-5
3rd row경기도 평택시 고덕갈평3로 40
4th row경기도 남양주시 다산동 6110
5th row경기도 성남시 수정구 금토동 411-6
ValueCountFrequency (%)
경기도 27
 
21.4%
화성시 4
 
3.2%
수원시 3
 
2.4%
영통구 3
 
2.4%
성남시 3
 
2.4%
양평군 2
 
1.6%
38 2
 
1.6%
용인시 2
 
1.6%
36 2
 
1.6%
평택시 2
 
1.6%
Other values (73) 76
60.3%
2024-03-15T09:38:34.579035image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
99
 
18.0%
도 28
 
5.1%
기 28
 
5.1%
경 27
 
4.9%
시 25
 
4.6%
1 24
 
4.4%
로 18
 
3.3%
0 15
 
2.7%
4 15
 
2.7%
동 11
 
2.0%
Other values (96) 259
47.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 333
60.7%
Decimal Number 103
 
18.8%
Space Separator 99
 
18.0%
Uppercase Letter 6
 
1.1%
Dash Punctuation 5
 
0.9%
Other Punctuation 1
 
0.2%
Open Punctuation 1
 
0.2%
Close Punctuation 1
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
도 28
 
8.4%
기 28
 
8.4%
경 27
 
8.1%
시 25
 
7.5%
로 18
 
5.4%
동 11
 
3.3%
구 11
 
3.3%
길 9
 
2.7%
평 8
 
2.4%
성 8
 
2.4%
Other values (76) 160
48.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 24
23.3%
0 15
14.6%
4 15
14.6%
3 10
9.7%
9 9
 
8.7%
7 7
 
6.8%
2 7
 
6.8%
8 6
 
5.8%
6 6
 
5.8%
5 4
 
3.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 2
33.3%
L 1
16.7%
A 1
16.7%
I 1
16.7%
X 1
16.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
99
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 5
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 333
60.7%
Common 210
38.3%
Latin 6
 
1.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 28
 
8.4%
기 28
 
8.4%
경 27
 
8.1%
시 25
 
7.5%
로 18
 
5.4%
동 11
 
3.3%
구 11
 
3.3%
길 9
 
2.7%
평 8
 
2.4%
성 8
 
2.4%
Other values (76) 160
48.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
99
47.1%
1 24
 
11.4%
0 15
 
7.1%
4 15
 
7.1%
3 10
 
4.8%
9 9
 
4.3%
7 7
 
3.3%
2 7
 
3.3%
8 6
 
2.9%
6 6
 
2.9%
Other values (5) 12
 
5.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 2
33.3%
L 1
16.7%
A 1
16.7%
I 1
16.7%
X 1
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 333
60.7%
ASCII 216
39.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
99
45.8%
1 24
 
11.1%
0 15
 
6.9%
4 15
 
6.9%
3 10
 
4.6%
9 9
 
4.2%
7 7
 
3.2%
2 7
 
3.2%
8 6
 
2.8%
6 6
 
2.8%
Other values (10) 18
 
8.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 28
 
8.4%
기 28
 
8.4%
경 27
 
8.1%
시 25
 
7.5%
로 18
 
5.4%
동 11
 
3.3%
구 11
 
3.3%
길 9
 
2.7%
평 8
 
2.4%
성 8
 
2.4%
Other values (76) 160
48.0%

공급세대수
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct22
Distinct (%)81.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean348.62963
Minimum14
Maximum2078
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size371.0 B
2024-03-15T09:38:34.974694image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum14
5-th percentile15.3
Q150
median106
Q3315
95-th percentile1348.5
Maximum2078
Range2064
Interquartile range (IQR)265

Descriptive statistics

Standard deviation505.90354
Coefficient of variation (CV)1.4511203
Kurtosis4.8916296
Mean348.62963
Median Absolute Deviation (MAD)91
Skewness2.2211786
Sum9413
Variance255938.4
MonotonicityNot monotonic
2024-03-15T09:38:35.357025image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=22)
ValueCountFrequency (%)
300 3
 
11.1%
50 3
 
11.1%
100 2
 
7.4%
106 1
 
3.7%
42 1
 
3.7%
49 1
 
3.7%
1500 1
 
3.7%
16 1
 
3.7%
15 1
 
3.7%
56 1
 
3.7%
Other values (12) 12
44.4%
ValueCountFrequency (%)
14 1
 
3.7%
15 1
 
3.7%
16 1
 
3.7%
40 1
 
3.7%
42 1
 
3.7%
49 1
 
3.7%
50 3
11.1%
56 1
 
3.7%
85 1
 
3.7%
100 2
7.4%
ValueCountFrequency (%)
2078 1
 
3.7%
1500 1
 
3.7%
995 1
 
3.7%
970 1
 
3.7%
800 1
 
3.7%
500 1
 
3.7%
330 1
 
3.7%
300 3
11.1%
232 1
 
3.7%
204 1
 
3.7%

준공일자
Date

MISSING 

Distinct23
Distinct (%)95.8%
Missing3
Missing (%)11.1%
Memory size344.0 B
Minimum2017-12-21 00:00:00
Maximum2023-05-04 00:00:00
2024-03-15T09:38:35.714231image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-03-15T09:38:36.190476image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=23)

유형
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct5
Distinct (%)18.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size344.0 B
청년
10 
신혼부부
9 
산업단지형
6 
실버형
 
1
청년, 대학생, 신혼부부 등
 
1

Length

Max length15
Median length5
Mean length3.8518519
Min length2

Unique

Unique2 ?
Unique (%)7.4%

Sample

1st row청년
2nd row청년
3rd row신혼부부
4th row신혼부부
5th row산업단지형

Common Values

ValueCountFrequency (%)
청년 10
37.0%
신혼부부 9
33.3%
산업단지형 6
22.2%
실버형 1
 
3.7%
청년, 대학생, 신혼부부 등 1
 
3.7%

Length

2024-03-15T09:38:36.670949image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-15T09:38:37.025322image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
청년 11
36.7%
신혼부부 10
33.3%
산업단지형 6
20.0%
실버형 1
 
3.3%
대학생 1
 
3.3%
등 1
 
3.3%

데이터기준일자
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size344.0 B
2024-03-05
27 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2024-03-05
2nd row2024-03-05
3rd row2024-03-05
4th row2024-03-05
5th row2024-03-05

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2024-03-05 27
100.0%

Length

2024-03-15T09:38:37.412106image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-15T09:38:37.749055image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2024-03-05 27
100.0%

정제도로명주소
Text

MISSING 

Distinct22
Distinct (%)100.0%
Missing5
Missing (%)18.5%
Memory size344.0 B
2024-03-15T09:38:38.426651image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length27
Median length23
Mean length20.045455
Min length14

Characters and Unicode

Total characters441
Distinct characters87
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

Unique22 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row경기도 용인시 기흥구 흥덕2로 13
2nd row경기도 평택시 고덕갈평3로 40
3rd row경기도 남양주시 다산중앙로82번길 106
4th row경기도 하남시 덕풍동로 35
5th row경기도 안산시 단원구 산단로 94
ValueCountFrequency (%)
경기도 22
 
21.8%
화성시 3
 
3.0%
수원시 3
 
3.0%
영통구 3
 
3.0%
평택시 2
 
2.0%
38 2
 
2.0%
36 2
 
2.0%
양평읍 2
 
2.0%
양평군 2
 
2.0%
성남시 2
 
2.0%
Other values (55) 58
57.4%
2024-03-15T09:38:39.480522image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
79
 
17.9%
기 23
 
5.2%
경 22
 
5.0%
도 22
 
5.0%
로 21
 
4.8%
시 20
 
4.5%
1 14
 
3.2%
0 13
 
2.9%
4 11
 
2.5%
길 10
 
2.3%
Other values (77) 206
46.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 279
63.3%
Space Separator 79
 
17.9%
Decimal Number 79
 
17.9%
Dash Punctuation 2
 
0.5%
Open Punctuation 1
 
0.2%
Close Punctuation 1
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 23
 
8.2%
경 22
 
7.9%
도 22
 
7.9%
로 21
 
7.5%
시 20
 
7.2%
길 10
 
3.6%
양 9
 
3.2%
평 9
 
3.2%
번 8
 
2.9%
구 8
 
2.9%
Other values (63) 127
45.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 14
17.7%
0 13
16.5%
4 11
13.9%
3 10
12.7%
2 7
8.9%
9 7
8.9%
7 5
 
6.3%
8 5
 
6.3%
6 4
 
5.1%
5 3
 
3.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
79
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 279
63.3%
Common 162
36.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 23
 
8.2%
경 22
 
7.9%
도 22
 
7.9%
로 21
 
7.5%
시 20
 
7.2%
길 10
 
3.6%
양 9
 
3.2%
평 9
 
3.2%
번 8
 
2.9%
구 8
 
2.9%
Other values (63) 127
45.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
79
48.8%
1 14
 
8.6%
0 13
 
8.0%
4 11
 
6.8%
3 10
 
6.2%
2 7
 
4.3%
9 7
 
4.3%
7 5
 
3.1%
8 5
 
3.1%
6 4
 
2.5%
Other values (4) 7
 
4.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 279
63.3%
ASCII 162
36.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
79
48.8%
1 14
 
8.6%
0 13
 
8.0%
4 11
 
6.8%
3 10
 
6.2%
2 7
 
4.3%
9 7
 
4.3%
7 5
 
3.1%
8 5
 
3.1%
6 4
 
2.5%
Other values (4) 7
 
4.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 23
 
8.2%
경 22
 
7.9%
도 22
 
7.9%
로 21
 
7.5%
시 20
 
7.2%
길 10
 
3.6%
양 9
 
3.2%
평 9
 
3.2%
번 8
 
2.9%
구 8
 
2.9%
Other values (63) 127
45.5%

정제지번주소
Text

MISSING 

Distinct25
Distinct (%)100.0%
Missing2
Missing (%)7.4%
Memory size344.0 B
2024-03-15T09:38:40.409917image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length28
Median length22
Mean length19.04
Min length15

Characters and Unicode

Total characters476
Distinct characters78
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

Unique25 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row경기도 용인시 기흥구 영덕동 550-1번지
2nd row경기도 용인시 수지구 죽전동 494-5
3rd row경기도 평택시 고덕동 1856-1
4th row경기도 남양주시 다산동 6110
5th row경기도 성남시 수정구 금토동 411-6
ValueCountFrequency (%)
경기도 25
 
21.7%
수원시 3
 
2.6%
영통구 3
 
2.6%
화성시 3
 
2.6%
성남시 3
 
2.6%
남양주시 2
 
1.7%
양평읍 2
 
1.7%
다산동 2
 
1.7%
진안동 2
 
1.7%
평택시 2
 
1.7%
Other values (66) 68
59.1%
2024-03-15T09:38:41.508824image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
90
18.9%
기 26
 
5.5%
경 25
 
5.3%
도 25
 
5.3%
시 23
 
4.8%
동 22
 
4.6%
1 19
 
4.0%
- 13
 
2.7%
8 11
 
2.3%
구 10
 
2.1%
Other values (68) 212
44.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 276
58.0%
Decimal Number 97
 
20.4%
Space Separator 90
 
18.9%
Dash Punctuation 13
 
2.7%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 26
 
9.4%
경 25
 
9.1%
도 25
 
9.1%
시 23
 
8.3%
동 22
 
8.0%
구 10
 
3.6%
평 9
 
3.3%
원 9
 
3.3%
양 8
 
2.9%
남 6
 
2.2%
Other values (56) 113
40.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 19
19.6%
8 11
11.3%
2 10
10.3%
5 10
10.3%
0 10
10.3%
7 9
9.3%
9 9
9.3%
4 8
8.2%
6 8
8.2%
3 3
 
3.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
90
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 13
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 276
58.0%
Common 200
42.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 26
 
9.4%
경 25
 
9.1%
도 25
 
9.1%
시 23
 
8.3%
동 22
 
8.0%
구 10
 
3.6%
평 9
 
3.3%
원 9
 
3.3%
양 8
 
2.9%
남 6
 
2.2%
Other values (56) 113
40.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
90
45.0%
1 19
 
9.5%
- 13
 
6.5%
8 11
 
5.5%
2 10
 
5.0%
5 10
 
5.0%
0 10
 
5.0%
7 9
 
4.5%
9 9
 
4.5%
4 8
 
4.0%
Other values (2) 11
 
5.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 276
58.0%
ASCII 200
42.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
90
45.0%
1 19
 
9.5%
- 13
 
6.5%
8 11
 
5.5%
2 10
 
5.0%
5 10
 
5.0%
0 10
 
5.0%
7 9
 
4.5%
9 9
 
4.5%
4 8
 
4.0%
Other values (2) 11
 
5.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 26
 
9.4%
경 25
 
9.1%
도 25
 
9.1%
시 23
 
8.3%
동 22
 
8.0%
구 10
 
3.6%
평 9
 
3.3%
원 9
 
3.3%
양 8
 
2.9%
남 6
 
2.2%
Other values (56) 113
40.9%

정제우편번호
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct22
Distinct (%)100.0%
Missing5
Missing (%)18.5%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean15181.636
Minimum10922
Maximum18504
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size371.0 B
2024-03-15T09:38:41.725406image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum10922
5-th percentile12248.05
Q112655.5
median15765
Q317711
95-th percentile18403.85
Maximum18504
Range7582
Interquartile range (IQR)5055.5

Descriptive statistics

Standard deviation2531.3057
Coefficient of variation (CV)0.16673471
Kurtosis-1.5823329
Mean15181.636
Median Absolute Deviation (MAD)2358
Skewness-0.074756568
Sum333996
Variance6407508.6
MonotonicityNot monotonic
2024-03-15T09:38:41.943536image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=22)
ValueCountFrequency (%)
10922 1
 
3.7%
12562 1
 
3.7%
18401 1
 
3.7%
18404 1
 
3.7%
13951 1
 
3.7%
16229 1
 
3.7%
12560 1
 
3.7%
16686 1
 
3.7%
12414 1
 
3.7%
13387 1
 
3.7%
Other values (12) 12
44.4%
(Missing) 5
18.5%
ValueCountFrequency (%)
10922 1
3.7%
12248 1
3.7%
12249 1
3.7%
12414 1
3.7%
12560 1
3.7%
12562 1
3.7%
12936 1
3.7%
13387 1
3.7%
13488 1
3.7%
13951 1
3.7%
ValueCountFrequency (%)
18504 1
3.7%
18404 1
3.7%
18401 1
3.7%
18103 1
3.7%
18004 1
3.7%
17963 1
3.7%
16955 1
3.7%
16686 1
3.7%
16500 1
3.7%
16229 1
3.7%

기타유의사항
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size344.0 B
공란은 데이터 미집계
27 

Length

Max length11
Median length11
Mean length11
Min length11

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row공란은 데이터 미집계
2nd row공란은 데이터 미집계
3rd row공란은 데이터 미집계
4th row공란은 데이터 미집계
5th row공란은 데이터 미집계

Common Values

ValueCountFrequency (%)
공란은 데이터 미집계 27
100.0%

Length

2024-03-15T09:38:42.208326image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-15T09:38:42.525820image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
공란은 27
33.3%
데이터 27
33.3%
미집계 27
33.3%

Interactions

2024-03-15T09:38:29.128077image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-03-15T09:38:28.639835image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-03-15T09:38:29.324580image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-03-15T09:38:28.871818image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-03-15T09:38:42.719762image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
사업지구명위치정보공급세대수준공일자유형정제도로명주소정제지번주소정제우편번호
사업지구명1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
위치정보1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
공급세대수1.0001.0001.0001.0000.7011.0001.0000.000
준공일자1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0000.357
유형1.0001.0000.7011.0001.0001.0001.0000.189
정제도로명주소1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
정제지번주소1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
정제우편번호1.0001.0000.0000.3570.1891.0001.0001.000
2024-03-15T09:38:43.014775image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
공급세대수정제우편번호유형
공급세대수1.0000.0260.518
정제우편번호0.0261.0000.481
유형0.5180.4811.000

Missing values

2024-03-15T09:38:29.710092image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-03-15T09:38:30.134887image/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.
2024-03-15T09:38:30.430768image/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

사업지구명위치정보공급세대수준공일자유형데이터기준일자정제도로명주소정제지번주소정제우편번호기타유의사항
0용인영덕(중고층 모듈러)경기도 용인시 기흥구 흥덕2로 131062023-05-04청년2024-03-05경기도 용인시 기흥구 흥덕2로 13경기도 용인시 기흥구 영덕동 550-1번지16955공란은 데이터 미집계
1용인 죽전경기도 용인시 수지구 죽전동 494-5852022-08-01청년2024-03-05<NA>경기도 용인시 수지구 죽전동 494-5<NA>공란은 데이터 미집계
2고덕 서정리역경기도 평택시 고덕갈평3로 408002022-05-31신혼부부2024-03-05경기도 평택시 고덕갈평3로 40경기도 평택시 고덕동 1856-118004공란은 데이터 미집계
3다산지금 A5경기도 남양주시 다산동 611020782022-04-01신혼부부2024-03-05경기도 남양주시 다산중앙로82번길 106경기도 남양주시 다산동 611012249공란은 데이터 미집계
4판교2밸리경기도 성남시 수정구 금토동 411-63002022-01-01산업단지형2024-03-05<NA>경기도 성남시 수정구 금토동 411-6<NA>공란은 데이터 미집계
5하남 덕풍경기도 하남시 덕풍동로 351312021-12-01신혼부부2024-03-05경기도 하남시 덕풍동로 35경기도 하남시 덕풍동 82812936공란은 데이터 미집계
6경기 광주역경기도 광주시 역동 169-115002021-11-01신혼부부2024-03-05<NA>경기도 광주시 역동 169-11<NA>공란은 데이터 미집계
7안산 스마트허브경기도 안산시 단원구 산단로 942322021-04-30산업단지형2024-03-05경기도 안산시 단원구 산단로 94경기도 안산시 단원구 원시동 78215434공란은 데이터 미집계
8평택 BIX경기도 평택시 포승읍 황해희곡6로 363302021-04-30산업단지형2024-03-05경기도 평택시 포승읍 황해희곡6로 36경기도 평택시 포승읍 희곡리 90817963공란은 데이터 미집계
9광교 원천경기도 수원시 영통구 광교중앙로49번길 403002020-10-27청년2024-03-05경기도 수원시 영통구 광교중앙로49번길 40경기도 수원시 영통구 원천동 55916500공란은 데이터 미집계
사업지구명위치정보공급세대수준공일자유형데이터기준일자정제도로명주소정제지번주소정제우편번호기타유의사항
17가평청사복합경기도 가평군 가평읍 석봉로191번길 10422019-06-17청년2024-03-05경기도 가평군 가평읍 석봉로191번길 10경기도 가평군 가평읍 읍내리 608-512414공란은 데이터 미집계
18수원 영통경기도 수원시 영통구 동탄지성로470번길 341002019-06-07청년2024-03-05경기도 수원시 영통구 동탄지성로470번길 34경기도 수원시 영통구 망포동 76916686공란은 데이터 미집계
19양평 공흥경기도 양평군 양평읍 남북로 70402019-01-28청년2024-03-05경기도 양평군 양평읍 남북로 70경기도 양평군 양평읍 공흥리 441-2212560공란은 데이터 미집계
20수원 광교경기도 수원시 영통구 이의동 12842042018-04-26신혼부부2024-03-05경기도 수원시 영통구 창룡대로 250경기도 수원시 영통구 이의동 128416229공란은 데이터 미집계
21안양 관양경기도 안양시 동안구 관양로 277562018-03-26신혼부부2024-03-05경기도 안양시 동안구 관양로 277경기도 안양시 동안구 관양동 1498-21번지 일원13951공란은 데이터 미집계
22화성 진안2경기도 화성시 효행로 1040번길9152018-02-28청년2024-03-05경기도 화성시 효행로 1040번길9경기도 화성시 진안동 882-118404공란은 데이터 미집계
23화성 진안1경기도 화성시 효행로 988-14162017-12-21청년2024-03-05경기도 화성시 효행로 988-14경기도 화성시 진안동 93818401공란은 데이터 미집계
24동탄2 A105경기도 화성시 동탄2 신도시 택지개발지구 내 A105BL1500<NA>청년, 대학생, 신혼부부 등2024-03-05<NA><NA><NA>공란은 데이터 미집계
25양평 남한강경기도 양평군 창대리 701, 700-349<NA>신혼부부2024-03-05경기도 양평군 양평읍 양근로 302-1 (창대리)경기도 양평군 양평읍 창대리 701번지12562공란은 데이터 미집계
26연천 BIX경기도 연천군 통현리 812번지(연천BIX 주거1)100<NA>산업단지형2024-03-05<NA><NA><NA>공란은 데이터 미집계