Overview

Dataset statistics

Number of variables3
Number of observations49
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.3 KiB
Average record size in memory27.7 B

Variable types

Numeric1
Text1
Categorical1

Dataset

Description인천광역시 부평구 인쇄소 현황 데이터는 인쇄소 사업체 명칭, 사업체 소재지(도로명)에 대한 데이터를 제공합니다.
Author인천광역시 부평구
URLhttps://data.incheon.go.kr/findData/publicDataDetail?dataId=15104150&srcSe=7661IVAWM27C61E190

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순번 has unique valuesUnique
사업체명칭 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-01-28 07:57:49.349110
Analysis finished2024-01-28 07:57:49.627677
Duration0.28 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

순번
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct49
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean25
Minimum1
Maximum49
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size573.0 B
2024-01-28T16:57:49.697243image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile3.4
Q113
median25
Q337
95-th percentile46.6
Maximum49
Range48
Interquartile range (IQR)24

Descriptive statistics

Standard deviation14.28869
Coefficient of variation (CV)0.57154761
Kurtosis-1.2
Mean25
Median Absolute Deviation (MAD)12
Skewness0
Sum1225
Variance204.16667
MonotonicityStrictly increasing
2024-01-28T16:57:49.849646image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=49)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
2.0%
38 1
 
2.0%
28 1
 
2.0%
29 1
 
2.0%
30 1
 
2.0%
31 1
 
2.0%
32 1
 
2.0%
33 1
 
2.0%
34 1
 
2.0%
35 1
 
2.0%
Other values (39) 39
79.6%
ValueCountFrequency (%)
1 1
2.0%
2 1
2.0%
3 1
2.0%
4 1
2.0%
5 1
2.0%
6 1
2.0%
7 1
2.0%
8 1
2.0%
9 1
2.0%
10 1
2.0%
ValueCountFrequency (%)
49 1
2.0%
48 1
2.0%
47 1
2.0%
46 1
2.0%
45 1
2.0%
44 1
2.0%
43 1
2.0%
42 1
2.0%
41 1
2.0%
40 1
2.0%

사업체명칭
Text

UNIQUE 

Distinct49
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size524.0 B
2024-01-28T16:57:50.060174image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length17
Median length11
Mean length6.5102041
Min length2

Characters and Unicode

Total characters319
Distinct characters130
Distinct categories7 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique49 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row삼성인쇄사
2nd row동양인쇄사
3rd row중앙인쇄사
4th row한국인쇄공사
5th row도서출판 북뱅크
ValueCountFrequency (%)
주식회사 5
 
7.9%
삼성인쇄사 1
 
1.6%
주)브니엘이앤씨 1
 
1.6%
주)선광 1
 
1.6%
가우스미디어 1
 
1.6%
새솔기획 1
 
1.6%
주)마농탄토 1
 
1.6%
보명 1
 
1.6%
인쇄소 1
 
1.6%
주)디자인톡톡 1
 
1.6%
Other values (49) 49
77.8%
2024-01-28T16:57:50.396750image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
인 20
 
6.3%
주 17
 
5.3%
사 15
 
4.7%
14
 
4.4%
) 12
 
3.8%
( 12
 
3.8%
쇄 11
 
3.4%
디 9
 
2.8%
회 7
 
2.2%
식 6
 
1.9%
Other values (120) 196
61.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 275
86.2%
Space Separator 14
 
4.4%
Close Punctuation 12
 
3.8%
Open Punctuation 12
 
3.8%
Uppercase Letter 3
 
0.9%
Other Punctuation 2
 
0.6%
Dash Punctuation 1
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
인 20
 
7.3%
주 17
 
6.2%
사 15
 
5.5%
쇄 11
 
4.0%
디 9
 
3.3%
회 7
 
2.5%
식 6
 
2.2%
스 6
 
2.2%
자 6
 
2.2%
아 5
 
1.8%
Other values (112) 173
62.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
N 1
33.3%
O 1
33.3%
G 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
14
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 12
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 12
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 2
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 275
86.2%
Common 41
 
12.9%
Latin 3
 
0.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
인 20
 
7.3%
주 17
 
6.2%
사 15
 
5.5%
쇄 11
 
4.0%
디 9
 
3.3%
회 7
 
2.5%
식 6
 
2.2%
스 6
 
2.2%
자 6
 
2.2%
아 5
 
1.8%
Other values (112) 173
62.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
14
34.1%
) 12
29.3%
( 12
29.3%
. 2
 
4.9%
- 1
 
2.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
N 1
33.3%
O 1
33.3%
G 1
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 275
86.2%
ASCII 44
 
13.8%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
인 20
 
7.3%
주 17
 
6.2%
사 15
 
5.5%
쇄 11
 
4.0%
디 9
 
3.3%
회 7
 
2.5%
식 6
 
2.2%
스 6
 
2.2%
자 6
 
2.2%
아 5
 
1.8%
Other values (112) 173
62.9%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
14
31.8%
) 12
27.3%
( 12
27.3%
. 2
 
4.5%
- 1
 
2.3%
N 1
 
2.3%
O 1
 
2.3%
G 1
 
2.3%

사업체소재지(동까지)
Categorical

Distinct8
Distinct (%)16.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size524.0 B
인천광역시 부평구 청천동
17 
인천광역시 부평구 부평동
14 
인천광역시 부평구 십정동
5 
인천광역시 부평구 갈산동
5 
인천광역시 부평구 부개동
3 
Other values (3)
5 

Length

Max length13
Median length13
Mean length13
Min length13

Unique

Unique2 ?
Unique (%)4.1%

Sample

1st row인천광역시 부평구 부평동
2nd row인천광역시 부평구 부평동
3rd row인천광역시 부평구 부평동
4th row인천광역시 부평구 부평동
5th row인천광역시 부평구 십정동

Common Values

ValueCountFrequency (%)
인천광역시 부평구 청천동 17
34.7%
인천광역시 부평구 부평동 14
28.6%
인천광역시 부평구 십정동 5
 
10.2%
인천광역시 부평구 갈산동 5
 
10.2%
인천광역시 부평구 부개동 3
 
6.1%
인천광역시 부평구 삼산동 3
 
6.1%
인천광역시 부평구 산곡동 1
 
2.0%
인천광역시 부평구 구산동 1
 
2.0%

Length

2024-01-28T16:57:50.546442image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-01-28T16:57:50.650232image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
인천광역시 49
33.3%
부평구 49
33.3%
청천동 17
 
11.6%
부평동 14
 
9.5%
십정동 5
 
3.4%
갈산동 5
 
3.4%
부개동 3
 
2.0%
삼산동 3
 
2.0%
산곡동 1
 
0.7%
구산동 1
 
0.7%

Interactions

2024-01-28T16:57:49.460786image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-01-28T16:57:50.740709image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
순번사업체명칭사업체소재지(동까지)
순번1.0001.0000.473
사업체명칭1.0001.0001.000
사업체소재지(동까지)0.4731.0001.000
2024-01-28T16:57:50.842341image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
순번사업체소재지(동까지)
순번1.0000.247
사업체소재지(동까지)0.2471.000

Missing values

2024-01-28T16:57:49.547214image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-01-28T16:57:49.604460image/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

순번사업체명칭사업체소재지(동까지)
01삼성인쇄사인천광역시 부평구 부평동
12동양인쇄사인천광역시 부평구 부평동
23중앙인쇄사인천광역시 부평구 부평동
34한국인쇄공사인천광역시 부평구 부평동
45도서출판 북뱅크인천광역시 부평구 십정동
56신성인쇄인천광역시 부평구 부개동
67아리랑인쇄사인천광역시 부평구 부평동
78제록스상사인천광역시 부평구 부평동
89(주)에스이씨글로벌인천광역시 부평구 부평동
910해동인쇄인천광역시 부평구 부평동
순번사업체명칭사업체소재지(동까지)
3940아이드림인천광역시 부평구 십정동
4041(주)조선일보사인천광역시 부평구 청천동
4142디-사인팩토리인천광역시 부평구 갈산동
4243다지인 청호인천광역시 부평구 청천동
4344(주)신정코아앤이엔엠인천광역시 부평구 갈산동
4445한스기획인천광역시 부평구 청천동
4546(주)해동특수지인천광역시 부평구 청천동
4647어썸디자인인천광역시 부평구 청천동
4748주식회사 에듀마크인천광역시 부평구 갈산동
4849프로젝트 지아인천광역시 부평구 갈산동