Overview

Dataset statistics

Number of variables18
Number of observations95
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory13.9 KiB
Average record size in memory149.4 B

Variable types

Numeric3
Text2
Categorical5
Boolean8

Dataset

Description대구 달서구 전통시장 중 하나인 대곡시장의 상점정보에 대한 csv 파일이다. 시장의 상점들의 주소, 상품권 사용 유무 등의 정보을 파악할 수 있다.
Author대구광역시 달서구
URLhttps://www.data.go.kr/data/15109956/fileData.do

Alerts

빈점포 유무 has constant value ""Constant
구역 내외 유무 has constant value ""Constant
도로명주소 is highly overall correlated with 상점코드 and 3 other fieldsHigh correlation
지번주소 is highly overall correlated with 상점코드 and 3 other fieldsHigh correlation
상점코드 is highly overall correlated with 도로명주소 and 1 other fieldsHigh correlation
경도 is highly overall correlated with 도로명주소 and 1 other fieldsHigh correlation
위도 is highly overall correlated with 도로명주소 and 1 other fieldsHigh correlation
카드단말기 유무 is highly overall correlated with 매출규모High correlation
매출규모 is highly overall correlated with 카드단말기 유무High correlation
상가번영회 가입 유무 is highly imbalanced (79.8%)Imbalance
문화상품권 사용유무 is highly imbalanced (91.6%)Imbalance
전자상품권 사용유무 is highly imbalanced (58.3%)Imbalance
종업원 수 is highly imbalanced (57.9%)Imbalance
상점코드 has unique valuesUnique
상점명 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 00:19:58.386274
Analysis finished2023-12-12 00:20:00.546208
Duration2.16 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

상점코드
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct95
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean48.842105
Minimum1
Maximum96
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size987.0 B
2023-12-12T09:20:00.613485image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile5.7
Q125.5
median49
Q372.5
95-th percentile91.3
Maximum96
Range95
Interquartile range (IQR)47

Descriptive statistics

Standard deviation27.801085
Coefficient of variation (CV)0.56920325
Kurtosis-1.1852697
Mean48.842105
Median Absolute Deviation (MAD)24
Skewness-0.020351102
Sum4640
Variance772.90034
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-12T09:20:00.981162image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
1.1%
2 1
 
1.1%
72 1
 
1.1%
71 1
 
1.1%
70 1
 
1.1%
69 1
 
1.1%
68 1
 
1.1%
67 1
 
1.1%
66 1
 
1.1%
65 1
 
1.1%
Other values (85) 85
89.5%
ValueCountFrequency (%)
1 1
1.1%
2 1
1.1%
3 1
1.1%
4 1
1.1%
5 1
1.1%
6 1
1.1%
7 1
1.1%
8 1
1.1%
9 1
1.1%
10 1
1.1%
ValueCountFrequency (%)
96 1
1.1%
95 1
1.1%
94 1
1.1%
93 1
1.1%
92 1
1.1%
91 1
1.1%
90 1
1.1%
89 1
1.1%
88 1
1.1%
87 1
1.1%

상점명
Text

UNIQUE 

Distinct95
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size892.0 B
2023-12-12T09:20:01.232138image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length17
Median length15
Mean length5.9578947
Min length3

Characters and Unicode

Total characters566
Distinct characters264
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

Unique95 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row솜씨방옷수선
2nd row대곡야채
3rd row시아분식
4th row수미분식
5th row울릉도 회
ValueCountFrequency (%)
shop 2
 
1.8%
노래연습장 2
 
1.8%
the 2
 
1.8%
필수상회 1
 
0.9%
밥짓는남자 1
 
0.9%
emart24 1
 
0.9%
계꿀치킨 1
 
0.9%
cafe 1
 
0.9%
well 1
 
0.9%
ceragem 1
 
0.9%
Other values (97) 97
88.2%
2023-12-12T09:20:01.659845image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
대 19
 
3.4%
15
 
2.7%
곡 13
 
2.3%
이 11
 
1.9%
수 9
 
1.6%
기 8
 
1.4%
집 7
 
1.2%
식 7
 
1.2%
스 7
 
1.2%
장 6
 
1.1%
Other values (254) 464
82.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 469
82.9%
Uppercase Letter 45
 
8.0%
Lowercase Letter 26
 
4.6%
Space Separator 15
 
2.7%
Decimal Number 9
 
1.6%
Math Symbol 1
 
0.2%
Other Punctuation 1
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
대 19
 
4.1%
곡 13
 
2.8%
이 11
 
2.3%
수 9
 
1.9%
기 8
 
1.7%
집 7
 
1.5%
식 7
 
1.5%
스 7
 
1.5%
장 6
 
1.3%
어 6
 
1.3%
Other values (210) 376
80.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 6
13.3%
A 5
11.1%
H 4
 
8.9%
R 3
 
6.7%
O 3
 
6.7%
S 3
 
6.7%
I 3
 
6.7%
T 2
 
4.4%
Q 2
 
4.4%
C 2
 
4.4%
Other values (10) 12
26.7%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 5
19.2%
l 3
11.5%
e 3
11.5%
o 2
 
7.7%
r 2
 
7.7%
c 2
 
7.7%
t 1
 
3.8%
m 1
 
3.8%
f 1
 
3.8%
h 1
 
3.8%
Other values (5) 5
19.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 3
33.3%
9 2
22.2%
2 1
 
11.1%
4 1
 
11.1%
1 1
 
11.1%
7 1
 
11.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
15
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 1
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
& 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 469
82.9%
Latin 71
 
12.5%
Common 26
 
4.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 19
 
4.1%
곡 13
 
2.8%
이 11
 
2.3%
수 9
 
1.9%
기 8
 
1.7%
집 7
 
1.5%
식 7
 
1.5%
스 7
 
1.5%
장 6
 
1.3%
어 6
 
1.3%
Other values (210) 376
80.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
E 6
 
8.5%
A 5
 
7.0%
a 5
 
7.0%
H 4
 
5.6%
R 3
 
4.2%
O 3
 
4.2%
S 3
 
4.2%
l 3
 
4.2%
I 3
 
4.2%
e 3
 
4.2%
Other values (25) 33
46.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
15
57.7%
0 3
 
11.5%
9 2
 
7.7%
2 1
 
3.8%
+ 1
 
3.8%
4 1
 
3.8%
1 1
 
3.8%
7 1
 
3.8%
& 1
 
3.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 469
82.9%
ASCII 97
 
17.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 19
 
4.1%
곡 13
 
2.8%
이 11
 
2.3%
수 9
 
1.9%
기 8
 
1.7%
집 7
 
1.5%
식 7
 
1.5%
스 7
 
1.5%
장 6
 
1.3%
어 6
 
1.3%
Other values (210) 376
80.2%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
15
 
15.5%
E 6
 
6.2%
A 5
 
5.2%
a 5
 
5.2%
H 4
 
4.1%
0 3
 
3.1%
R 3
 
3.1%
O 3
 
3.1%
S 3
 
3.1%
l 3
 
3.1%
Other values (34) 47
48.5%

도로명주소
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct15
Distinct (%)15.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size892.0 B
대구광역시 달서구 도원로 30
13 
대구광역시 달서구 도원로서길 5
12 
대구광역시 달서구 도원로 24
9 
대구광역시 달서구 한실로 73
8 
대구광역시 달서구 도원로서길 3-8
7 
Other values (10)
46 

Length

Max length20
Median length16
Mean length16.978947
Min length16

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.1%

Sample

1st row대구광역시 달서구 도원로서길 3-10
2nd row대구광역시 달서구 도원로서길 3-10
3rd row대구광역시 달서구 도원로서길 3-8
4th row대구광역시 달서구 도원로서길 3-8
5th row대구광역시 달서구 도원로서길 3-8

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대구광역시 달서구 도원로 30 13
13.7%
대구광역시 달서구 도원로서길 5 12
12.6%
대구광역시 달서구 도원로 24 9
9.5%
대구광역시 달서구 한실로 73 8
8.4%
대구광역시 달서구 도원로서길 3-8 7
7.4%
대구광역시 달서구 도원로서길 9 7
7.4%
대구광역시 달서구 한실로 67 6
 
6.3%
대구광역시 달서구 한실로 71 6
 
6.3%
대구광역시 달서구 도원동 1432 6
 
6.3%
대구광역시 달서구 도원로서길 3-12 5
 
5.3%
Other values (5) 16
16.8%

Length

2023-12-12T09:20:01.846133image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
대구광역시 95
25.0%
달서구 95
25.0%
도원로서길 40
10.5%
한실로 27
 
7.1%
도원로 22
 
5.8%
30 13
 
3.4%
5 12
 
3.2%
24 9
 
2.4%
73 8
 
2.1%
9 7
 
1.8%
Other values (11) 52
13.7%

지번주소
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct15
Distinct (%)15.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size892.0 B
대구광역시 달서구 도원동 1432-2
13 
대구광역시 달서구 도원동 1433-2
12 
대구광역시 달서구 도원동 1432
9 
대구광역시 달서구 도원동 1432-5
8 
대구광역시 달서구 도원동 1433-5
7 
Other values (10)
46 

Length

Max length20
Median length20
Mean length19.557895
Min length16

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.1%

Sample

1st row대구광역시 달서구 도원동 1433-7
2nd row대구광역시 달서구 도원동 1433-7
3rd row대구광역시 달서구 도원동 1433-5
4th row대구광역시 달서구 도원동 1433-5
5th row대구광역시 달서구 도원동 1433-5

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대구광역시 달서구 도원동 1432-2 13
13.7%
대구광역시 달서구 도원동 1433-2 12
12.6%
대구광역시 달서구 도원동 1432 9
9.5%
대구광역시 달서구 도원동 1432-5 8
8.4%
대구광역시 달서구 도원동 1433-5 7
7.4%
대구광역시 달서구 도원동 1433-1 7
7.4%
대구광역시 달서구 도원동 1432-8 6
 
6.3%
대구광역시 달서구 도원동 1432-6 6
 
6.3%
대구광역시 달서구 도원로 24 6
 
6.3%
대구광역시 달서구 도원동 1433-4 5
 
5.3%
Other values (5) 16
16.8%

Length

2023-12-12T09:20:01.987395image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
대구광역시 95
25.0%
달서구 95
25.0%
도원동 89
23.4%
1432-2 13
 
3.4%
1433-2 12
 
3.2%
1432 9
 
2.4%
1432-5 8
 
2.1%
1433-5 7
 
1.8%
1433-1 7
 
1.8%
도원로 6
 
1.6%
Other values (9) 39
10.3%

업종분류
Categorical

Distinct4
Distinct (%)4.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size892.0 B
기타
51 
음식점
38 
카페
 
4
쇼핑시설
 
2

Length

Max length4
Median length2
Mean length2.4421053
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row기타
2nd row기타
3rd row음식점
4th row음식점
5th row음식점

Common Values

ValueCountFrequency (%)
기타 51
53.7%
음식점 38
40.0%
카페 4
 
4.2%
쇼핑시설 2
 
2.1%

Length

2023-12-12T09:20:02.137384image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T09:20:02.241585image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
기타 51
53.7%
음식점 38
40.0%
카페 4
 
4.2%
쇼핑시설 2
 
2.1%

대표품목
Text

Distinct71
Distinct (%)74.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size892.0 B
2023-12-12T09:20:02.472801image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length9
Median length8
Mean length2.7789474
Min length1

Characters and Unicode

Total characters264
Distinct characters129
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique56 ?
Unique (%)58.9%

Sample

1st row옷수선
2nd row농산물
3rd row분식
4th row분식
5th row산오징어
ValueCountFrequency (%)
옷수선 4
 
4.1%
노래방 4
 
4.1%
분식 3
 
3.1%
휴대폰 3
 
3.1%
한식 3
 
3.1%
커피 3
 
3.1%
약 3
 
3.1%
족발 2
 
2.0%
닭갈비 2
 
2.0%
헤어샵 2
 
2.0%
Other values (63) 69
70.4%
2023-12-12T09:20:02.925972image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
수 9
 
3.4%
어 8
 
3.0%
물 7
 
2.7%
옷 6
 
2.3%
기 6
 
2.3%
, 6
 
2.3%
닭 6
 
2.3%
식 6
 
2.3%
산 6
 
2.3%
피 5
 
1.9%
Other values (119) 199
75.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 255
96.6%
Other Punctuation 6
 
2.3%
Space Separator 3
 
1.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
수 9
 
3.5%
어 8
 
3.1%
물 7
 
2.7%
옷 6
 
2.4%
기 6
 
2.4%
닭 6
 
2.4%
식 6
 
2.4%
산 6
 
2.4%
피 5
 
2.0%
고 5
 
2.0%
Other values (117) 191
74.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 6
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 255
96.6%
Common 9
 
3.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
수 9
 
3.5%
어 8
 
3.1%
물 7
 
2.7%
옷 6
 
2.4%
기 6
 
2.4%
닭 6
 
2.4%
식 6
 
2.4%
산 6
 
2.4%
피 5
 
2.0%
고 5
 
2.0%
Other values (117) 191
74.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
, 6
66.7%
3
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 255
96.6%
ASCII 9
 
3.4%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
수 9
 
3.5%
어 8
 
3.1%
물 7
 
2.7%
옷 6
 
2.4%
기 6
 
2.4%
닭 6
 
2.4%
식 6
 
2.4%
산 6
 
2.4%
피 5
 
2.0%
고 5
 
2.0%
Other values (117) 191
74.9%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
, 6
66.7%
3
33.3%

상가번영회 가입 유무
Boolean

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size227.0 B
False
92 
True
 
3
ValueCountFrequency (%)
False 92
96.8%
True 3
 
3.2%
2023-12-12T09:20:03.055376image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

온누리상품권 사용유무
Boolean

Distinct2
Distinct (%)2.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size227.0 B
True
60 
False
35 
ValueCountFrequency (%)
True 60
63.2%
False 35
36.8%
2023-12-12T09:20:03.129745image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

문화상품권 사용유무
Boolean

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size227.0 B
False
94 
True
 
1
ValueCountFrequency (%)
False 94
98.9%
True 1
 
1.1%
2023-12-12T09:20:03.210486image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

전자상품권 사용유무
Boolean

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size227.0 B
False
87 
True
 
8
ValueCountFrequency (%)
False 87
91.6%
True 8
 
8.4%
2023-12-12T09:20:03.285844image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

카드단말기 유무
Boolean

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)2.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size227.0 B
True
76 
False
19 
ValueCountFrequency (%)
True 76
80.0%
False 19
 
20.0%
2023-12-12T09:20:03.367383image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

택배서비스 유무
Boolean

Distinct2
Distinct (%)2.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size227.0 B
False
60 
True
35 
ValueCountFrequency (%)
False 60
63.2%
True 35
36.8%
2023-12-12T09:20:03.473603image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

매출규모
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct6
Distinct (%)6.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size892.0 B
3000~5000만원/년
40 
0~3000만원/년
25 
5000~1억/년
22 
1억~3억/년
 
4
<NA>
 
3

Length

Max length13
Median length10
Mean length10.684211
Min length4

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.1%

Sample

1st row0~3000만원/년
2nd row3000~5000만원/년
3rd row0~3000만원/년
4th row0~3000만원/년
5th row3000~5000만원/년

Common Values

ValueCountFrequency (%)
3000~5000만원/년 40
42.1%
0~3000만원/년 25
26.3%
5000~1억/년 22
23.2%
1억~3억/년 4
 
4.2%
<NA> 3
 
3.2%
3억~5억/년 1
 
1.1%

Length

2023-12-12T09:20:03.618512image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T09:20:03.753494image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
3000~5000만원/년 40
42.1%
0~3000만원/년 25
26.3%
5000~1억/년 22
23.2%
1억~3억/년 4
 
4.2%
na 3
 
3.2%
3억~5억/년 1
 
1.1%

종업원 수
Categorical

IMBALANCE 

Distinct4
Distinct (%)4.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size892.0 B
1
79 
2
11 
3
 
4
4
 
1

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.1%

Sample

1st row1
2nd row1
3rd row1
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 79
83.2%
2 11
 
11.6%
3 4
 
4.2%
4 1
 
1.1%

Length

2023-12-12T09:20:03.890030image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T09:20:04.011721image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 79
83.2%
2 11
 
11.6%
3 4
 
4.2%
4 1
 
1.1%

빈점포 유무
Boolean

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size227.0 B
False
95 
ValueCountFrequency (%)
False 95
100.0%
2023-12-12T09:20:04.101079image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

구역 내외 유무
Boolean

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size227.0 B
True
95 
ValueCountFrequency (%)
True 95
100.0%
2023-12-12T09:20:04.180265image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

경도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct15
Distinct (%)15.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean128.53489
Minimum128.53385
Maximum128.53547
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size987.0 B
2023-12-12T09:20:04.272885image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum128.53385
5-th percentile128.53407
Q1128.53463
median128.53494
Q3128.53535
95-th percentile128.53547
Maximum128.53547
Range0.001617
Interquartile range (IQR)0.000722

Descriptive statistics

Standard deviation0.00043488242
Coefficient of variation (CV)3.3833805 × 10-6
Kurtosis-0.5796667
Mean128.53489
Median Absolute Deviation (MAD)0.000341
Skewness-0.37618233
Sum12210.814
Variance1.8912272 × 10-7
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T09:20:04.416116image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=15)
ValueCountFrequency (%)
128.535347 13
13.7%
128.535032 12
12.6%
128.535453 9
9.5%
128.53472 8
8.4%
128.535003 7
7.4%
128.534625 7
7.4%
128.534066 6
 
6.3%
128.534502 6
 
6.3%
128.535467 6
 
6.3%
128.534597 5
 
5.3%
Other values (5) 16
16.8%
ValueCountFrequency (%)
128.53385 2
 
2.1%
128.534066 6
6.3%
128.534284 4
4.2%
128.534502 6
6.3%
128.534597 5
5.3%
128.534625 7
7.4%
128.53472 8
8.4%
128.53476 4
4.2%
128.534788 5
5.3%
128.534938 1
 
1.1%
ValueCountFrequency (%)
128.535467 6
6.3%
128.535453 9
9.5%
128.535347 13
13.7%
128.535032 12
12.6%
128.535003 7
7.4%
128.534938 1
 
1.1%
128.534788 5
 
5.3%
128.53476 4
 
4.2%
128.53472 8
8.4%
128.534625 7
7.4%

위도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct15
Distinct (%)15.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean35.807488
Minimum35.807232
Maximum35.807774
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size987.0 B
2023-12-12T09:20:04.573030image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum35.807232
5-th percentile35.807239
Q135.807276
median35.807558
Q335.807657
95-th percentile35.807774
Maximum35.807774
Range0.000542
Interquartile range (IQR)0.000381

Descriptive statistics

Standard deviation0.00020058245
Coefficient of variation (CV)5.6016901 × 10-6
Kurtosis-1.5708486
Mean35.807488
Median Absolute Deviation (MAD)0.0002
Skewness0.016902328
Sum3401.7114
Variance4.0233319 × 10-8
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T09:20:04.693743image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=15)
ValueCountFrequency (%)
35.807239 13
13.7%
35.807731 12
12.6%
35.807583 9
9.5%
35.807254 8
8.4%
35.807534 7
7.4%
35.807774 7
7.4%
35.80732 6
 
6.3%
35.807276 6
 
6.3%
35.807578 6
 
6.3%
35.807574 5
 
5.3%
Other values (5) 16
16.8%
ValueCountFrequency (%)
35.807232 1
 
1.1%
35.807239 13
13.7%
35.807254 8
8.4%
35.807276 6
6.3%
35.807298 4
 
4.2%
35.80732 6
6.3%
35.807343 2
 
2.1%
35.807534 7
7.4%
35.807558 4
 
4.2%
35.807574 5
 
5.3%
ValueCountFrequency (%)
35.807774 7
7.4%
35.807758 5
5.3%
35.807731 12
12.6%
35.807583 9
9.5%
35.807578 6
6.3%
35.807574 5
5.3%
35.807558 4
 
4.2%
35.807534 7
7.4%
35.807343 2
 
2.1%
35.80732 6
6.3%

Interactions

2023-12-12T09:19:59.921941image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:19:59.419281image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:19:59.643529image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:19:59.992612image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:19:59.485463image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:19:59.730075image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:20:00.098971image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:19:59.570045image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:19:59.833395image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T09:20:04.800266image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
상점코드상점명도로명주소지번주소업종분류대표품목상가번영회 가입 유무온누리상품권 사용유무문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무매출규모종업원 수경도위도
상점코드1.0001.0000.9120.9120.0000.7720.3360.5600.0000.0000.4420.0000.4130.2970.7140.823
상점명1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
도로명주소0.9121.0001.0001.0000.0000.6770.1710.4160.1210.0000.2700.0970.7840.4981.0001.000
지번주소0.9121.0001.0001.0000.0000.6770.1710.4160.1210.0000.2700.0970.7840.4981.0001.000
업종분류0.0001.0000.0000.0001.0000.9980.0000.2870.0000.0000.3840.5050.0920.0000.0000.000
대표품목0.7721.0000.6770.6770.9981.0000.7010.9631.0000.7440.8360.8660.9740.9760.8100.639
상가번영회 가입 유무0.3361.0000.1710.1710.0000.7011.0000.0000.0000.0000.0000.0000.1480.0000.2380.116
온누리상품권 사용유무0.5601.0000.4160.4160.2870.9630.0001.0000.0000.2540.0000.0000.1610.4060.3230.409
문화상품권 사용유무0.0001.0000.1210.1210.0001.0000.0000.0001.0000.0000.0000.0000.0000.0000.2950.278
전자상품권 사용유무0.0001.0000.0000.0000.0000.7440.0000.2540.0001.0000.0290.0000.0000.0000.0000.000
카드단말기 유무0.4421.0000.2700.2700.3840.8360.0000.0000.0000.0291.0000.4310.4400.2110.2470.361
택배서비스 유무0.0001.0000.0970.0970.5050.8660.0000.0000.0000.0000.4311.0000.1930.0000.0000.000
매출규모0.4131.0000.7840.7840.0920.9740.1480.1610.0000.0000.4400.1931.0000.5620.5230.518
종업원 수0.2971.0000.4980.4980.0000.9760.0000.4060.0000.0000.2110.0000.5621.0000.4680.203
경도0.7141.0001.0001.0000.0000.8100.2380.3230.2950.0000.2470.0000.5230.4681.0000.765
위도0.8231.0001.0001.0000.0000.6390.1160.4090.2780.0000.3610.0000.5180.2030.7651.000
2023-12-12T09:20:04.986613image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무온누리상품권 사용유무카드단말기 유무매출규모택배서비스 유무상가번영회 가입 유무종업원 수도로명주소지번주소업종분류
문화상품권 사용유무1.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0950.0950.000
전자상품권 사용유무0.0001.0000.1630.0150.0000.0000.0000.0000.0000.0000.000
온누리상품권 사용유무0.0000.1631.0000.0000.1920.0000.0000.2690.3510.3510.188
카드단말기 유무0.0000.0150.0001.0000.5260.2830.0000.1380.2250.2250.254
매출규모0.0000.0000.1920.5261.0000.2310.1770.4860.4280.4280.071
택배서비스 유무0.0000.0000.0000.2830.2311.0000.0000.0000.0720.0720.339
상가번영회 가입 유무0.0000.0000.0000.0000.1770.0001.0000.0000.1390.1390.000
종업원 수0.0000.0000.2690.1380.4860.0000.0001.0000.2840.2840.000
도로명주소0.0950.0000.3510.2250.4280.0720.1390.2841.0001.0000.000
지번주소0.0950.0000.3510.2250.4280.0720.1390.2841.0001.0000.000
업종분류0.0000.0000.1880.2540.0710.3390.0000.0000.0000.0001.000
2023-12-12T09:20:05.138193image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
상점코드경도위도도로명주소지번주소업종분류상가번영회 가입 유무온누리상품권 사용유무문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무매출규모종업원 수
상점코드1.0000.043-0.4600.6160.6160.0000.2440.4090.0000.0000.3110.0000.1510.173
경도0.0431.0000.0960.9590.9590.0000.2280.3660.2900.0000.2460.0000.4630.329
위도-0.4600.0961.0000.9480.9480.0000.0780.2870.1940.0000.2530.0000.3810.128
도로명주소0.6160.9590.9481.0001.0000.0000.1390.3510.0950.0000.2250.0720.4280.284
지번주소0.6160.9590.9481.0001.0000.0000.1390.3510.0950.0000.2250.0720.4280.284
업종분류0.0000.0000.0000.0000.0001.0000.0000.1880.0000.0000.2540.3390.0710.000
상가번영회 가입 유무0.2440.2280.0780.1390.1390.0001.0000.0000.0000.0000.0000.0000.1770.000
온누리상품권 사용유무0.4090.3660.2870.3510.3510.1880.0001.0000.0000.1630.0000.0000.1920.269
문화상품권 사용유무0.0000.2900.1940.0950.0950.0000.0000.0001.0000.0000.0000.0000.0000.000
전자상품권 사용유무0.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.1630.0001.0000.0150.0000.0000.000
카드단말기 유무0.3110.2460.2530.2250.2250.2540.0000.0000.0000.0151.0000.2830.5260.138
택배서비스 유무0.0000.0000.0000.0720.0720.3390.0000.0000.0000.0000.2831.0000.2310.000
매출규모0.1510.4630.3810.4280.4280.0710.1770.1920.0000.0000.5260.2311.0000.486
종업원 수0.1730.3290.1280.2840.2840.0000.0000.2690.0000.0000.1380.0000.4861.000

Missing values

2023-12-12T09:20:00.230040image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T09:20:00.451166image/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

상점코드상점명도로명주소지번주소업종분류대표품목상가번영회 가입 유무온누리상품권 사용유무문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무매출규모종업원 수빈점포 유무구역 내외 유무경도위도
01솜씨방옷수선대구광역시 달서구 도원로서길 3-10대구광역시 달서구 도원동 1433-7기타옷수선NYNNNN0~3000만원/년1NY128.5347635.807558
12대곡야채대구광역시 달서구 도원로서길 3-10대구광역시 달서구 도원동 1433-7기타농산물NYNNYN3000~5000만원/년1NY128.5347635.807558
23시아분식대구광역시 달서구 도원로서길 3-8대구광역시 달서구 도원동 1433-5음식점분식NYNNNN0~3000만원/년1NY128.53500335.807534
34수미분식대구광역시 달서구 도원로서길 3-8대구광역시 달서구 도원동 1433-5음식점분식NYNNNN0~3000만원/년1NY128.53500335.807534
45울릉도 회대구광역시 달서구 도원로서길 3-8대구광역시 달서구 도원동 1433-5음식점산오징어NNNNYY3000~5000만원/년1NY128.53500335.807534
56대곡뒷고기대구광역시 달서구 도원로서길 3-8대구광역시 달서구 도원동 1433-5음식점뒷고기NYNNYN3000~5000만원/년1NY128.53500335.807534
67선가네왕족발대구광역시 달서구 도원로서길 3-8대구광역시 달서구 도원동 1433-5음식점족발NYNNYY5000~1억/년1NY128.53500335.807534
78휴대폰특판점대구광역시 달서구 도원로서길 3-8대구광역시 달서구 도원동 1433-5기타휴대폰NNNNYY5000~1억/년2NY128.53500335.807534
89엄마사랑선식건강원대구광역시 달서구 도원로서길 3-12대구광역시 달서구 도원동 1433-4기타즙NYNNYY0~3000만원/년1NY128.53459735.807574
910영천채소대구광역시 달서구 도원로서길 3-12대구광역시 달서구 도원동 1433-4기타농산물NYNNNN0~3000만원/년1NY128.53459735.807574
상점코드상점명도로명주소지번주소업종분류대표품목상가번영회 가입 유무온누리상품권 사용유무문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무매출규모종업원 수빈점포 유무구역 내외 유무경도위도
8587하늘보리피자대구광역시 달서구 도원동 1432대구광역시 달서구 도원로 24음식점피자NNNNYN3000~5000만원/년1NY128.53546735.807578
8688이삭토스트대구광역시 달서구 도원동 1432대구광역시 달서구 도원로 24음식점토스트NNNNYY3000~5000만원/년1NY128.53546735.807578
8789도원보석대구광역시 달서구 도원로 24대구광역시 달서구 도원동 1432기타귀금속NNNNYN3000~5000만원/년1NY128.53545335.807583
8890스카이노래대구광역시 달서구 도원로 24대구광역시 달서구 도원동 1432기타노래방NNNNYN5000~1억/년2NY128.53545335.807583
8991카페봄봄대구광역시 달서구 도원동 1432대구광역시 달서구 도원로 24카페커피NNNNYY3000~5000만원/년1NY128.53546735.807578
9092U+SQUARE대구광역시 달서구 도원동 1432대구광역시 달서구 도원로 24기타휴대폰NNNNYY5000~1억/년2NY128.53546735.807578
9193정직유부초밥대구광역시 달서구 도원로 30대구광역시 달서구 도원동 1432-2음식점유부초밥NNNNYY3000~5000만원/년2NY128.53534735.807239
9294착한두부대구광역시 달서구 도원로 30대구광역시 달서구 도원동 1432-2기타두부NYNNYN3000~5000만원/년1NY128.53534735.807239
9395커피콩대구광역시 달서구 도원로 30대구광역시 달서구 도원동 1432-2카페커피NYNNYN3000~5000만원/년1NY128.53534735.807239
9496JINI hair salon대구광역시 달서구 도원로 30대구광역시 달서구 도원동 1432-2기타미용NNNNYN3000~5000만원/년1NY128.53534735.807239