Overview

Dataset statistics

Number of variables3
Number of observations179
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory4.3 KiB
Average record size in memory24.7 B

Variable types

Categorical1
Text2

Dataset

Description부산광역시 수영구 체육시설업현황 정보로 체육시설업종, 상호명, 시설 주소(도로명주소) 정보를 제공하고 있습니다.
Author부산광역시 수영구
URLhttps://www.data.go.kr/data/15023295/fileData.do

Alerts

시설주소(도로명) has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-03-14 20:52:15.444971
Analysis finished2024-03-14 20:52:16.301648
Duration0.86 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

업종
Categorical

Distinct10
Distinct (%)5.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
체력단련장업
67 
체육도장업
43 
당구장업
28 
가상체험 체육시설업
15 
골프연습장업
11 
Other values (5)
15 

Length

Max length10
Median length7
Mean length5.7094972
Min length4

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.6%

Sample

1st row수영장업
2nd row수영장업
3rd row체육도장업
4th row체육도장업
5th row체육도장업

Common Values

ValueCountFrequency (%)
체력단련장업 67
37.4%
체육도장업 43
24.0%
당구장업 28
15.6%
가상체험 체육시설업 15
 
8.4%
골프연습장업 11
 
6.1%
체육교습업 7
 
3.9%
무도학원업 3
 
1.7%
수영장업 2
 
1.1%
인공암벽장업 2
 
1.1%
종합체육시설업 1
 
0.6%

Length

2024-03-15T05:52:16.540849image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-15T05:52:16.933208image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
체력단련장업 67
34.5%
체육도장업 43
22.2%
당구장업 28
14.4%
가상체험 15
 
7.7%
체육시설업 15
 
7.7%
골프연습장업 11
 
5.7%
체육교습업 7
 
3.6%
무도학원업 3
 
1.5%
수영장업 2
 
1.0%
인공암벽장업 2
 
1.0%

상호
Text

Distinct177
Distinct (%)98.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
2024-03-15T05:52:18.250084image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length24
Median length19
Mean length7.7821229
Min length2

Characters and Unicode

Total characters1393
Distinct characters284
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

Unique175 ?
Unique (%)97.8%

Sample

1st row클래스윔(광안점)
2nd row망고키즈수영장
3rd row삼익태권도체육관
4th row현대태권도
5th row대아검도장
ValueCountFrequency (%)
남천점 5
 
1.8%
태권도 5
 
1.8%
승리마루 5
 
1.8%
광안점 4
 
1.4%
휘트니스 4
 
1.4%
당구클럽 4
 
1.4%
gym 3
 
1.1%
어나더짐 3
 
1.1%
피트니스 3
 
1.1%
아카데미 3
 
1.1%
Other values (233) 246
86.3%
2024-03-15T05:52:20.190592image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
106
 
7.6%
스 65
 
4.7%
장 32
 
2.3%
도 31
 
2.2%
프 30
 
2.2%
당 28
 
2.0%
구 28
 
2.0%
클 27
 
1.9%
골 24
 
1.7%
럽 24
 
1.7%
Other values (274) 998
71.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1117
80.2%
Space Separator 106
 
7.6%
Uppercase Letter 102
 
7.3%
Lowercase Letter 47
 
3.4%
Close Punctuation 6
 
0.4%
Open Punctuation 6
 
0.4%
Other Punctuation 4
 
0.3%
Decimal Number 4
 
0.3%
Dash Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
스 65
 
5.8%
장 32
 
2.9%
도 31
 
2.8%
프 30
 
2.7%
당 28
 
2.5%
구 28
 
2.5%
클 27
 
2.4%
골 24
 
2.1%
럽 24
 
2.1%
짐 24
 
2.1%
Other values (224) 804
72.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 13
 
12.7%
T 11
 
10.8%
E 7
 
6.9%
S 6
 
5.9%
A 6
 
5.9%
B 5
 
4.9%
G 5
 
4.9%
M 5
 
4.9%
L 4
 
3.9%
Y 4
 
3.9%
Other values (14) 36
35.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 6
12.8%
i 6
12.8%
n 5
10.6%
o 5
10.6%
t 5
10.6%
a 4
8.5%
g 3
6.4%
h 3
6.4%
m 2
 
4.3%
s 2
 
4.3%
Other values (6) 6
12.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
& 2
50.0%
# 1
25.0%
. 1
25.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 2
50.0%
5 1
25.0%
1 1
25.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
106
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 6
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 6
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1117
80.2%
Latin 149
 
10.7%
Common 127
 
9.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
스 65
 
5.8%
장 32
 
2.9%
도 31
 
2.8%
프 30
 
2.7%
당 28
 
2.5%
구 28
 
2.5%
클 27
 
2.4%
골 24
 
2.1%
럽 24
 
2.1%
짐 24
 
2.1%
Other values (224) 804
72.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
P 13
 
8.7%
T 11
 
7.4%
E 7
 
4.7%
e 6
 
4.0%
i 6
 
4.0%
S 6
 
4.0%
A 6
 
4.0%
n 5
 
3.4%
B 5
 
3.4%
G 5
 
3.4%
Other values (30) 79
53.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
106
83.5%
) 6
 
4.7%
( 6
 
4.7%
& 2
 
1.6%
2 2
 
1.6%
# 1
 
0.8%
5 1
 
0.8%
1 1
 
0.8%
- 1
 
0.8%
. 1
 
0.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1117
80.2%
ASCII 276
 
19.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
106
38.4%
P 13
 
4.7%
T 11
 
4.0%
E 7
 
2.5%
) 6
 
2.2%
e 6
 
2.2%
i 6
 
2.2%
S 6
 
2.2%
( 6
 
2.2%
A 6
 
2.2%
Other values (40) 103
37.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
스 65
 
5.8%
장 32
 
2.9%
도 31
 
2.8%
프 30
 
2.7%
당 28
 
2.5%
구 28
 
2.5%
클 27
 
2.4%
골 24
 
2.1%
럽 24
 
2.1%
짐 24
 
2.1%
Other values (224) 804
72.0%

시설주소(도로명)
Text

UNIQUE 

Distinct179
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
2024-03-15T05:52:21.370701image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length65
Median length46
Mean length33.592179
Min length24

Characters and Unicode

Total characters6013
Distinct characters199
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

Unique179 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row부산광역시 수영구 광안해변로370번길 7, 해수월드 7, 8층 (민락동)
2nd row부산광역시 수영구 황령대로489번길 22, 지하1층 (남천동)
3rd row부산광역시 수영구 남천동로 36, 201호 (남천동, 케이엠타워)
4th row부산광역시 수영구 수영로741번길 12, 현대아파트 상가 3층 305호 (수영동)
5th row부산광역시 수영구 수영로 732, 지하1층 (광안동)
ValueCountFrequency (%)
부산광역시 179
 
15.3%
수영구 179
 
15.3%
광안동 48
 
4.1%
남천동 44
 
3.8%
수영로 37
 
3.2%
지하1층 25
 
2.1%
3층 25
 
2.1%
망미동 23
 
2.0%
2층 23
 
2.0%
민락동 22
 
1.9%
Other values (348) 565
48.3%
2024-03-15T05:52:22.773206image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
999
 
16.6%
광 293
 
4.9%
수 281
 
4.7%
영 261
 
4.3%
동 216
 
3.6%
, 215
 
3.6%
부 183
 
3.0%
구 183
 
3.0%
산 182
 
3.0%
시 182
 
3.0%
Other values (189) 3018
50.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3457
57.5%
Space Separator 999
 
16.6%
Decimal Number 921
 
15.3%
Other Punctuation 217
 
3.6%
Close Punctuation 181
 
3.0%
Open Punctuation 181
 
3.0%
Uppercase Letter 26
 
0.4%
Dash Punctuation 17
 
0.3%
Math Symbol 7
 
0.1%
Lowercase Letter 7
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
광 293
 
8.5%
수 281
 
8.1%
영 261
 
7.5%
동 216
 
6.2%
부 183
 
5.3%
구 183
 
5.3%
산 182
 
5.3%
시 182
 
5.3%
로 181
 
5.2%
역 180
 
5.2%
Other values (153) 1315
38.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 8
30.8%
S 2
 
7.7%
A 2
 
7.7%
T 2
 
7.7%
E 2
 
7.7%
L 2
 
7.7%
R 2
 
7.7%
D 1
 
3.8%
H 1
 
3.8%
O 1
 
3.8%
Other values (3) 3
 
11.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 170
18.5%
2 146
15.9%
3 117
12.7%
4 104
11.3%
0 81
8.8%
5 79
8.6%
6 72
7.8%
7 56
 
6.1%
9 52
 
5.6%
8 44
 
4.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 2
28.6%
w 1
14.3%
i 1
14.3%
v 1
14.3%
k 1
14.3%
s 1
14.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 215
99.1%
. 2
 
0.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
999
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 181
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 181
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 17
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 7
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3457
57.5%
Common 2523
42.0%
Latin 33
 
0.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
광 293
 
8.5%
수 281
 
8.1%
영 261
 
7.5%
동 216
 
6.2%
부 183
 
5.3%
구 183
 
5.3%
산 182
 
5.3%
시 182
 
5.3%
로 181
 
5.2%
역 180
 
5.2%
Other values (153) 1315
38.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 8
24.2%
S 2
 
6.1%
A 2
 
6.1%
T 2
 
6.1%
E 2
 
6.1%
L 2
 
6.1%
R 2
 
6.1%
e 2
 
6.1%
D 1
 
3.0%
w 1
 
3.0%
Other values (9) 9
27.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
999
39.6%
, 215
 
8.5%
) 181
 
7.2%
( 181
 
7.2%
1 170
 
6.7%
2 146
 
5.8%
3 117
 
4.6%
4 104
 
4.1%
0 81
 
3.2%
5 79
 
3.1%
Other values (7) 250
 
9.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3457
57.5%
ASCII 2556
42.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
999
39.1%
, 215
 
8.4%
) 181
 
7.1%
( 181
 
7.1%
1 170
 
6.7%
2 146
 
5.7%
3 117
 
4.6%
4 104
 
4.1%
0 81
 
3.2%
5 79
 
3.1%
Other values (26) 283
 
11.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
광 293
 
8.5%
수 281
 
8.1%
영 261
 
7.5%
동 216
 
6.2%
부 183
 
5.3%
구 183
 
5.3%
산 182
 
5.3%
시 182
 
5.3%
로 181
 
5.2%
역 180
 
5.2%
Other values (153) 1315
38.0%

Missing values

2024-03-15T05:52:15.954268image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-03-15T05:52:16.200897image/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

업종상호시설주소(도로명)
0수영장업클래스윔(광안점)부산광역시 수영구 광안해변로370번길 7, 해수월드 7, 8층 (민락동)
1수영장업망고키즈수영장부산광역시 수영구 황령대로489번길 22, 지하1층 (남천동)
2체육도장업삼익태권도체육관부산광역시 수영구 남천동로 36, 201호 (남천동, 케이엠타워)
3체육도장업현대태권도부산광역시 수영구 수영로741번길 12, 현대아파트 상가 3층 305호 (수영동)
4체육도장업대아검도장부산광역시 수영구 수영로 732, 지하1층 (광안동)
5체육도장업동성체육관부산광역시 수영구 수영로606번길 127, 2층 (광안동)
6체육도장업승리마루 배산도장부산광역시 수영구 과정로85번길 54, 6동 101호 (망미동, 망미로얄베스토피아아파트)
7체육도장업백호검도장부산광역시 수영구 수영로393번길 24, 지하1층 (남천동)
8체육도장업중앙체육관부산광역시 수영구 광일로 27 (광안동,4층)
9체육도장업한림태권도체육관부산광역시 수영구 광서로 48, 지하1층 (광안동)
업종상호시설주소(도로명)
169가상체험 체육시설업스타골프부산광역시 수영구 광남로 209, 4~5층 (민락동)
170체육교습업밸런스스포츠아카데미부산광역시 수영구 황령대로 497, 지하1층 (남천동)
171체육교습업제이엠 에프씨부산광역시 수영구 광안해변로344번길 9-15, 월드비치빌 4층 (민락동)
172체육교습업이야짐 & 오르카 스위밍부산광역시 수영구 수영로 492, 2, 3층 (남천동)
173체육교습업하이스포츠센터부산광역시 수영구 과정로 52-2, 지하1층 (망미동)
174체육교습업피이씨(PEC) 바스켓볼 부산 남천점부산광역시 수영구 수영로 492, 2층 (남천동)
175체육교습업수영 점프파이어 줄넘기 클럽부산광역시 수영구 광남로 44, 6층 601호 (남천동)
176체육교습업모모 베이스볼 아카데미부산광역시 수영구 광일로 49, 109동 지하1층 (광안동, 비치그린아파트)
177인공암벽장업웨이브락 남천점부산광역시 수영구 황령대로473번길 15, 3층 (남천동, 남천 엑슬루타워)
178인공암벽장업웨이브락부산광역시 수영구 장대골로 41, 제이비클래식빌딩 1층 (광안동)