"������������������������������������������������.csv"의 파일명이 "전국무인교통단속카메라표준데이터.csv"으로 변경 됨.

Overview

Dataset statistics

Number of variables23
Number of observations10000
Missing cells20809
Missing cells (%)9.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.9 MiB
Average record size in memory201.0 B

Variable types

Text10
Categorical6
Numeric6
DateTime1

Dataset

Description공공데이터 제공 표준데이터 속성정보(허용값, 표현형식/단위 등)는 [공공데이터 제공 표준] 전문을 참고하시기 바랍니다.(공공데이터포털>정보공유>자료실) 각 기관에서 등록한 표준데이터를 취합하여 제공하기 때문에 갱신주기는 개별 파일마다 다릅니다.(기관에서 등록한 데이터를 취합한 것으로 개별 파일별 갱신시점이 다름) ※ 데이터의 취합 기간중 무인교통단속장비 수치가 변경되어(속도, 위치 등) 차이가 있을 수 있습니다. 교통 환경의 변화에 유의하여 주시기 바랍니다. 『도로교통법』에 따라 법규 위반 사실을 기록·증명하기 위하여 설치·관리되는 고정식 무인교통단속카메라에 대한 정보(이동식 무인교통단속카메라는 제외하며 속도, 신호, 통행위반, 불법주정차, 기타 등 단속) (경찰청 : 속도, 신호, 통행위반, 기타 / 지방자치단체 : 버스전용차로, 불법주정차, 기타)
Author경찰청(지방경찰청 기초자료 입력), 지방자치단체
URLhttps://www.data.go.kr/data/15028200/standard.do

Alerts

단속구간위치구분 is highly imbalanced (90.7%)Imbalance
도로노선번호 has 2687 (26.9%) missing valuesMissing
소재지도로명주소 has 5507 (55.1%) missing valuesMissing
소재지지번주소 has 1043 (10.4%) missing valuesMissing
과속단속구간길이 has 9819 (98.2%) missing valuesMissing
설치연도 has 1719 (17.2%) missing valuesMissing
제한속도 has 2254 (22.5%) zerosZeros

Reproduction

Analysis started2023-09-11 03:22:46.771370
Analysis finished2023-09-11 03:22:48.895778
Duration2.12 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

무인교통단속카메라관리번호
Text

Distinct8950
Distinct (%)89.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
2023-09-11T12:22:49.122620image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length20
Median length5
Mean length5.0288
Min length1

Characters and Unicode

Total characters50288
Distinct characters226
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique8602 ?
Unique (%)86.0%

Sample

1st rowSP-7227
2nd rowG1625
3rd rowG7423
4th row101
5th rowPE01205
ValueCountFrequency (%)
주정차 29
 
0.3%
29
 
0.3%
단속 29
 
0.3%
2 26
 
0.3%
3 24
 
0.2%
1 23
 
0.2%
13 20
 
0.2%
20 20
 
0.2%
7 17
 
0.2%
12 17
 
0.2%
Other values (8962) 9895
97.7%
2023-09-11T12:22:49.570039image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 4588
 
9.1%
1 4391
 
8.7%
2 3862
 
7.7%
3 3533
 
7.0%
7 3523
 
7.0%
4 3498
 
7.0%
G 3469
 
6.9%
6 3357
 
6.7%
8 3310
 
6.6%
5 3282
 
6.5%
Other values (216) 13475
26.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 36550
72.7%
Uppercase Letter 8506
 
16.9%
Other Letter 3585
 
7.1%
Dash Punctuation 1219
 
2.4%
Lowercase Letter 208
 
0.4%
Space Separator 132
 
0.3%
Connector Punctuation 40
 
0.1%
Open Punctuation 23
 
< 0.1%
Other Punctuation 13
 
< 0.1%
Close Punctuation 12
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
주 270
 
7.5%
정 244
 
6.8%
차 233
 
6.5%
구 127
 
3.5%
서 126
 
3.5%
동 125
 
3.5%
천 120
 
3.3%
남 113
 
3.2%
안 104
 
2.9%
산 99
 
2.8%
Other values (174) 2024
56.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
G 3469
40.8%
H 2517
29.6%
F 1392
16.4%
P 309
 
3.6%
E 168
 
2.0%
N 131
 
1.5%
O 127
 
1.5%
C 97
 
1.1%
D 89
 
1.0%
I 81
 
1.0%
Other values (10) 126
 
1.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 4588
12.6%
1 4391
12.0%
2 3862
10.6%
3 3533
9.7%
7 3523
9.6%
4 3498
9.6%
6 3357
9.2%
8 3310
9.1%
5 3282
9.0%
9 3206
8.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
c 52
25.0%
a 52
25.0%
m 26
12.5%
e 26
12.5%
r 26
12.5%
g 26
12.5%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1219
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
132
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 40
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 23
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 13
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 12
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 37989
75.5%
Latin 8714
 
17.3%
Hangul 3585
 
7.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 270
 
7.5%
정 244
 
6.8%
차 233
 
6.5%
구 127
 
3.5%
서 126
 
3.5%
동 125
 
3.5%
천 120
 
3.3%
남 113
 
3.2%
안 104
 
2.9%
산 99
 
2.8%
Other values (174) 2024
56.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
G 3469
39.8%
H 2517
28.9%
F 1392
16.0%
P 309
 
3.5%
E 168
 
1.9%
N 131
 
1.5%
O 127
 
1.5%
C 97
 
1.1%
D 89
 
1.0%
I 81
 
0.9%
Other values (16) 334
 
3.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
0 4588
12.1%
1 4391
11.6%
2 3862
10.2%
3 3533
9.3%
7 3523
9.3%
4 3498
9.2%
6 3357
8.8%
8 3310
8.7%
5 3282
8.6%
9 3206
8.4%
Other values (6) 1439
 
3.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 46703
92.9%
Hangul 3584
 
7.1%
Compat Jamo 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 4588
9.8%
1 4391
9.4%
2 3862
 
8.3%
3 3533
 
7.6%
7 3523
 
7.5%
4 3498
 
7.5%
G 3469
 
7.4%
6 3357
 
7.2%
8 3310
 
7.1%
5 3282
 
7.0%
Other values (32) 9890
21.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 270
 
7.5%
정 244
 
6.8%
차 233
 
6.5%
구 127
 
3.5%
서 126
 
3.5%
동 125
 
3.5%
천 120
 
3.3%
남 113
 
3.2%
안 104
 
2.9%
산 99
 
2.8%
Other values (173) 2023
56.4%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅗ 1
100.0%

시도명
Categorical

Distinct17
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
경기도
2397 
서울특별시
1129 
경상남도
810 
충청남도
722 
전라북도
701 
Other values (12)
4241 

Length

Max length7
Median length5
Mean length4.084
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row경기도
2nd row경기도
3rd row경상북도
4th row경상남도
5th row경기도

Common Values

ValueCountFrequency (%)
경기도 2397
24.0%
서울특별시 1129
11.3%
경상남도 810
 
8.1%
충청남도 722
 
7.2%
전라북도 701
 
7.0%
경상북도 593
 
5.9%
전라남도 569
 
5.7%
강원도 493
 
4.9%
인천광역시 431
 
4.3%
대전광역시 431
 
4.3%
Other values (7) 1724
17.2%

Length

2023-09-11T12:22:49.705811image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
경기도 2397
24.0%
서울특별시 1129
11.3%
경상남도 810
 
8.1%
충청남도 722
 
7.2%
전라북도 701
 
7.0%
경상북도 593
 
5.9%
전라남도 569
 
5.7%
강원도 493
 
4.9%
대전광역시 431
 
4.3%
인천광역시 431
 
4.3%
Other values (7) 1724
17.2%

시군구명
Text

Distinct218
Distinct (%)2.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
2023-09-11T12:22:50.204723image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length7
Median length3
Mean length3.066
Min length2

Characters and Unicode

Total characters30660
Distinct characters134
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

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row고양시
2nd row여주시
3rd row경산시
4th row진해구
5th row안산시 단원구
ValueCountFrequency (%)
고양시 257
 
2.5%
서구 239
 
2.3%
천안시 209
 
2.0%
동구 190
 
1.8%
성남시 183
 
1.8%
화성시 181
 
1.8%
중구 172
 
1.7%
북구 159
 
1.5%
아산시 150
 
1.5%
유성구 146
 
1.4%
Other values (207) 8400
81.7%
2023-09-11T12:22:50.630127image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
시 5198
 
17.0%
구 3545
 
11.6%
군 1742
 
5.7%
주 1265
 
4.1%
산 1052
 
3.4%
천 996
 
3.2%
성 960
 
3.1%
양 889
 
2.9%
남 817
 
2.7%
서 753
 
2.5%
Other values (124) 13443
43.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 30374
99.1%
Space Separator 286
 
0.9%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
시 5198
 
17.1%
구 3545
 
11.7%
군 1742
 
5.7%
주 1265
 
4.2%
산 1052
 
3.5%
천 996
 
3.3%
성 960
 
3.2%
양 889
 
2.9%
남 817
 
2.7%
서 753
 
2.5%
Other values (123) 13157
43.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
286
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 30374
99.1%
Common 286
 
0.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 5198
 
17.1%
구 3545
 
11.7%
군 1742
 
5.7%
주 1265
 
4.2%
산 1052
 
3.5%
천 996
 
3.3%
성 960
 
3.2%
양 889
 
2.9%
남 817
 
2.7%
서 753
 
2.5%
Other values (123) 13157
43.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
286
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 30374
99.1%
ASCII 286
 
0.9%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 5198
 
17.1%
구 3545
 
11.7%
군 1742
 
5.7%
주 1265
 
4.2%
산 1052
 
3.5%
천 996
 
3.3%
성 960
 
3.2%
양 889
 
2.9%
남 817
 
2.7%
서 753
 
2.5%
Other values (123) 13157
43.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
286
100.0%

도로종류
Categorical

Distinct9
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
시도
4368 
일반국도
1551 
특별시도
1151 
지방도
1001 
기타
635 
Other values (4)
1294 

Length

Max length7
Median length2
Mean length2.6915
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row시도
2nd row지방도
3rd row시도
4th row시도
5th row시도

Common Values

ValueCountFrequency (%)
시도 4368
43.7%
일반국도 1551
 
15.5%
특별시도 1151
 
11.5%
지방도 1001
 
10.0%
기타 635
 
6.3%
구도 558
 
5.6%
군도 502
 
5.0%
고속국도 220
 
2.2%
국가지원지방도 14
 
0.1%

Length

2023-09-11T12:22:50.766217image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-09-11T12:22:50.895139image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
시도 4368
43.7%
일반국도 1551
 
15.5%
특별시도 1151
 
11.5%
지방도 1001
 
10.0%
기타 635
 
6.3%
구도 558
 
5.6%
군도 502
 
5.0%
고속국도 220
 
2.2%
국가지원지방도 14
 
0.1%

도로노선번호
Text

MISSING 

Distinct274
Distinct (%)3.7%
Missing2687
Missing (%)26.9%
Memory size156.2 KiB
2023-09-11T12:22:51.209046image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/