Overview

Dataset statistics

Number of variables3
Number of observations554
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory13.1 KiB
Average record size in memory24.2 B

Variable types

Categorical1
Text2

Dataset

Description전라남도에 소재해 있는 22개시군에 대한 직업소개소명, 주소가 포함된 직업소개소 현황입니다. 자세한 사항은 파일 참고해 주시기 바랍니다.
Author전라남도
URLhttps://www.data.go.kr/data/15033578/fileData.do

Reproduction

Analysis started2023-12-12 03:21:02.462359
Analysis finished2023-12-12 03:21:03.150177
Duration0.69 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

시군명
Categorical

Distinct22
Distinct (%)4.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.5 KiB
전라남도 여수시
81 
전라남도 해남군
69 
전라남도 나주시
66 
전라남도 광양시
65 
전라남도 무안군
57 
Other values (17)
216 

Length

Max length8
Median length8
Mean length8
Min length8

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.2%

Sample

1st row전라남도 목포시
2nd row전라남도 목포시
3rd row전라남도 목포시
4th row전라남도 목포시
5th row전라남도 목포시

Common Values

ValueCountFrequency (%)
전라남도 여수시 81
14.6%
전라남도 해남군 69
12.5%
전라남도 나주시 66
11.9%
전라남도 광양시 65
11.7%
전라남도 무안군 57
10.3%
전라남도 영암군 36
 
6.5%
전라남도 진도군 21
 
3.8%
전라남도 고흥군 21
 
3.8%
전라남도 완도군 20
 
3.6%
전라남도 영광군 18
 
3.2%
Other values (12) 100
18.1%

Length

2023-12-12T12:21:03.253720image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
전라남도 554
50.0%
여수시 81
 
7.3%
해남군 69
 
6.2%
나주시 66
 
6.0%
광양시 65
 
5.9%
무안군 57
 
5.1%
영암군 36
 
3.2%
진도군 21
 
1.9%
고흥군 21
 
1.9%
완도군 20
 
1.8%
Other values (13) 118
 
10.6%

직업소개소명
Text

Distinct530
Distinct (%)95.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.5 KiB
2023-12-12T12:21:03.579300image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length22
Median length20
Mean length6.8935018
Min length1

Characters and Unicode

Total characters3819
Distinct characters326
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique510 ?
Unique (%)92.1%

Sample

1st row대상인력사무소
2nd row용당인력
3rd row개미인력사무소
4th row개미직업소개소
5th row만유인력
ValueCountFrequency (%)
직업소개소 5
 
0.8%
무료직업소개소 5
 
0.8%
하나인력 4
 
0.6%
유한회사 4
 
0.6%
사단법인 4
 
0.6%
현대인력 4
 
0.6%
인력 4
 
0.6%
대성인력 3
 
0.5%
주식회사 3
 
0.5%
희망인력 3
 
0.5%
Other values (553) 585
93.8%
2023-12-12T12:21:04.089236image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
인 440
 
11.5%
력 413
 
10.8%
소 361
 
9.5%
개 154
 
4.0%
151
 
4.0%
사 123
 
3.2%
업 91
 
2.4%
직 80
 
2.1%
대 79
 
2.1%
무 67
 
1.8%
Other values (316) 1860
48.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3573
93.6%
Space Separator 151
 
4.0%
Close Punctuation 28
 
0.7%
Open Punctuation 27
 
0.7%
Uppercase Letter 24
 
0.6%
Decimal Number 10
 
0.3%
Other Symbol 3
 
0.1%
Other Punctuation 2
 
0.1%
Dash Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
인 440
 
12.3%
력 413
 
11.6%
소 361
 
10.1%
개 154
 
4.3%
사 123
 
3.4%
업 91
 
2.5%
직 80
 
2.2%
대 79
 
2.2%
무 67
 
1.9%
기 47
 
1.3%
Other values (290) 1718
48.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
O 4
16.7%
K 4
16.7%
D 3
12.5%
A 2
 
8.3%
U 1
 
4.2%
C 1
 
4.2%
T 1
 
4.2%
I 1
 
4.2%
N 1
 
4.2%
E 1
 
4.2%
Other values (5) 5
20.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
8 4
40.0%
3 2
20.0%
6 2
20.0%
5 2
20.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
· 1
50.0%
& 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
151
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 28
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 27
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 3
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3576
93.6%
Common 219
 
5.7%
Latin 24
 
0.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
인 440
 
12.3%
력 413
 
11.5%
소 361
 
10.1%
개 154
 
4.3%
사 123
 
3.4%
업 91
 
2.5%
직 80
 
2.2%
대 79
 
2.2%
무 67
 
1.9%
기 47
 
1.3%
Other values (291) 1721
48.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
O 4
16.7%
K 4
16.7%
D 3
12.5%
A 2
 
8.3%
U 1
 
4.2%
C 1
 
4.2%
T 1
 
4.2%
I 1
 
4.2%
N 1
 
4.2%
E 1
 
4.2%
Other values (5) 5
20.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
151
68.9%
) 28
 
12.8%
( 27
 
12.3%
8 4
 
1.8%
3 2
 
0.9%
6 2
 
0.9%
5 2
 
0.9%
· 1
 
0.5%
& 1
 
0.5%
- 1
 
0.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3573
93.6%
ASCII 242
 
6.3%
None 4
 
0.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
인 440
 
12.3%
력 413
 
11.6%
소 361
 
10.1%
개 154
 
4.3%
사 123
 
3.4%
업 91
 
2.5%
직 80
 
2.2%
대 79
 
2.2%
무 67
 
1.9%
기 47
 
1.3%
Other values (290) 1718
48.1%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
151
62.4%
) 28
 
11.6%
( 27
 
11.2%
8 4
 
1.7%
O 4
 
1.7%
K 4
 
1.7%
D 3
 
1.2%
3 2
 
0.8%
6 2
 
0.8%
A 2
 
0.8%
Other values (14) 15
 
6.2%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 3
75.0%
· 1
 
25.0%

주소
Text

Distinct490
Distinct (%)88.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.5 KiB
2023-12-12T12:21:04.498350image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length47
Median length37
Mean length20.633574
Min length9

Characters and Unicode

Total characters11431
Distinct characters283
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique469 ?
Unique (%)84.7%

Sample

1st row전라남도 목포시 용당동
2nd row전라남도 목포시 용당동
3rd row전라남도 목포시 상동
4th row전라남도 목포시 상동
5th row전라남도 목포시 상동
ValueCountFrequency (%)
전라남도 428
 
16.3%
해남군 97
 
3.7%
여수시 81
 
3.1%
무안군 69
 
2.6%
나주시 66
 
2.5%
광양시 65
 
2.5%
해남읍 55
 
2.1%
2층 42
 
1.6%
1층 36
 
1.4%
무안읍 28
 
1.1%
Other values (884) 1663
63.2%
2023-12-12T12:21:05.129902image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2240
 
19.6%
남 660
 
5.8%
도 483
 
4.2%
전 440
 
3.8%
라 436
 
3.8%
1 380
 
3.3%
군 298
 
2.6%
로 274
 
2.4%
읍 249
 
2.2%
시 247
 
2.2%
Other values (273) 5724
50.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 7033
61.5%
Space Separator 2240
 
19.6%
Decimal Number 1608
 
14.1%
Close Punctuation 166
 
1.5%
Open Punctuation 166
 
1.5%
Dash Punctuation 126
 
1.1%
Other Punctuation 90
 
0.8%
Uppercase Letter 1
 
< 0.1%
Math Symbol 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
남 660
 
9.4%
도 483
 
6.9%
전 440
 
6.3%
라 436
 
6.2%
군 298
 
4.2%
로 274
 
3.9%
읍 249
 
3.5%
시 247
 
3.5%
해 197
 
2.8%
동 196
 
2.8%
Other values (254) 3553
50.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 380
23.6%
2 227
14.1%
3 210
13.1%
4 153
9.5%
5 123
 
7.6%
0 119
 
7.4%
8 103
 
6.4%
6 99
 
6.2%
9 97
 
6.0%
7 97
 
6.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
， 58
64.4%
, 30
33.3%
. 2
 
2.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2240
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 166
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 166
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 126
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 1
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 7033
61.5%
Common 4397
38.5%
Latin 1
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
남 660
 
9.4%
도 483
 
6.9%
전 440
 
6.3%
라 436
 
6.2%
군 298
 
4.2%
로 274
 
3.9%
읍 249
 
3.5%
시 247
 
3.5%
해 197
 
2.8%
동 196
 
2.8%
Other values (254) 3553
50.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
2240
50.9%
1 380
 
8.6%
2 227
 
5.2%
3 210
 
4.8%
) 166
 
3.8%
( 166
 
3.8%
4 153
 
3.5%
- 126
 
2.9%
5 123
 
2.8%
0 119
 
2.7%
Other values (8) 487
 
11.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 7033
61.5%
ASCII 4340
38.0%
None 58
 
0.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2240
51.6%
1 380
 
8.8%
2 227
 
5.2%
3 210
 
4.8%
) 166
 
3.8%
( 166
 
3.8%
4 153
 
3.5%
- 126
 
2.9%
5 123
 
2.8%
0 119
 
2.7%
Other values (8) 430
 
9.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
남 660
 
9.4%
도 483
 
6.9%
전 440
 
6.3%
라 436
 
6.2%
군 298
 
4.2%
로 274
 
3.9%
읍 249
 
3.5%
시 247
 
3.5%
해 197
 
2.8%
동 196
 
2.8%
Other values (254) 3553
50.5%
None
ValueCountFrequency (%)
， 58
100.0%

Missing values

2023-12-12T12:21:02.970454image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T12:21:03.097954image/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

시군명직업소개소명주소
0전라남도 목포시대상인력사무소전라남도 목포시 용당동
1전라남도 목포시용당인력전라남도 목포시 용당동
2전라남도 목포시개미인력사무소전라남도 목포시 상동
3전라남도 목포시개미직업소개소전라남도 목포시 상동
4전라남도 목포시만유인력전라남도 목포시 상동
5전라남도 목포시미래환경인력사무소전라남도 목포시 용당동
6전라남도 여수시(사)내일을여는멋진여성 여수시지회전라남도 여수시 만성로 173 여수시장애인종합복지관 나동 2층
7전라남도 여수시(사)대한노인회 여수시지회전라남도 여수시 신월로 685 (국동)
8전라남도 여수시(사) 여수일과복지연대전라남도 여수시 신기북3길 38 2층 (신기동)
9전라남도 여수시(사) 전국일용근로자협회전라남도 여수시 중앙로 39 7층 (충무동)
시군명직업소개소명주소
544전라남도 신안군지도인력전라남도 신안군 지도읍
545전라남도 신안군신안인력전라남도 신안군 압해읍
546전라남도 신안군함박인력전라남도 신안군 임자면
547전라남도 신안군해송인력전라남도 신안군 자은면
548전라남도 신안군흑산직업소개소전라남도 신안군 흑산면
549전라남도 신안군흑산인력직업소개소전라남도 신안군 흑산면
550전라남도 신안군안좌직업소개소전라남도 신안군 안좌면
551전라남도 신안군스마트인력전라남도 신안군 안좌면
552전라남도 신안군도전인력전라남도 신안군 안좌면
553전라남도 신안군힘쎈인력전라남도 신안군 팔금면