Overview

Dataset statistics

Number of variables3
Number of observations59
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.5 KiB
Average record size in memory26.2 B

Variable types

Categorical1
Text2

Dataset

Description전북특별자치도 공공측량업 등록 현황(시도, 상호, 소재지 등)14개 시군별로 공공측량업이 등록되어있는 업체 현황우리기관에서는 더 이상 생성 불가 데이터입니다.
Author전북특별자치도
URLhttps://www.data.go.kr/data/15055787/fileData.do

Alerts

시도 has constant value ""Constant
상호 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-03-15 01:54:07.510434
Analysis finished2024-03-15 01:54:08.145203
Duration0.63 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

시도
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size600.0 B
전라북도
59 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
전라북도 59
100.0%

Length

2024-03-15T10:54:08.576680image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-15T10:54:08.873087image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
전라북도 59
100.0%

상호
Text

UNIQUE 

Distinct59
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size600.0 B
2024-03-15T10:54:09.647561image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length13
Median length11
Mean length8.3220339
Min length3

Characters and Unicode

Total characters491
Distinct characters104
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique59 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row(유)가온기술
2nd row(유)강산이앤씨
3rd row(유)건영
4th row(유)대도엔지니어링
5th row(유)대왕건설엔지니어링
ValueCountFrequency (%)
주식회사 3
 
4.7%
유)가온기술 1
 
1.6%
주)수혁기술공사 1
 
1.6%
주)씨앤에스비전 1
 
1.6%
주)아삼 1
 
1.6%
주)예한엔지니어링 1
 
1.6%
주)온길 1
 
1.6%
주)올포랜드 1
 
1.6%
주)유일 1
 
1.6%
주)유현이엔씨 1
 
1.6%
Other values (52) 52
81.2%
2024-03-15T10:54:10.912000image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
( 52
 
10.6%
) 52
 
10.6%
주 42
 
8.6%
지 23
 
4.7%
엔 21
 
4.3%
유 19
 
3.9%
링 17
 
3.5%
어 17
 
3.5%
니 17
 
3.5%
건 12
 
2.4%
Other values (94) 219
44.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 381
77.6%
Open Punctuation 52
 
10.6%
Close Punctuation 52
 
10.6%
Space Separator 5
 
1.0%
Other Symbol 1
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
주 42
 
11.0%
지 23
 
6.0%
엔 21
 
5.5%
유 19
 
5.0%
링 17
 
4.5%
어 17
 
4.5%
니 17
 
4.5%
건 12
 
3.1%
기 11
 
2.9%
술 11
 
2.9%
Other values (90) 191
50.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 52
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 52
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
5
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 382
77.8%
Common 109
 
22.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 42
 
11.0%
지 23
 
6.0%
엔 21
 
5.5%
유 19
 
5.0%
링 17
 
4.5%
어 17
 
4.5%
니 17
 
4.5%
건 12
 
3.1%
기 11
 
2.9%
술 11
 
2.9%
Other values (91) 192
50.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
( 52
47.7%
) 52
47.7%
5
 
4.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 381
77.6%
ASCII 109
 
22.2%
None 1
 
0.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
( 52
47.7%
) 52
47.7%
5
 
4.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 42
 
11.0%
지 23
 
6.0%
엔 21
 
5.5%
유 19
 
5.0%
링 17
 
4.5%
어 17
 
4.5%
니 17
 
4.5%
건 12
 
3.1%
기 11
 
2.9%
술 11
 
2.9%
Other values (90) 191
50.1%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%

소재지
Text

Distinct58
Distinct (%)98.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size600.0 B
2024-03-15T10:54:12.079892image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length51
Median length40
Mean length34.169492
Min length23

Characters and Unicode

Total characters2016
Distinct characters147
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique57 ?
Unique (%)96.6%

Sample

1st row55770 전라북도 남원시 향단로 53 (하정동)
2nd row55024 전라북도 전주시 덕진구 가재미로 17 (인후동1가) 2층
3rd row55618 전라북도 장수군 장계면 장무로 340
4th row55926 전라북도 임실군 임실읍 봉황로 165
5th row54036 전라북도 군산시 번영로 41-0
ValueCountFrequency (%)
전라북도 59
 
14.4%
전주시 19
 
4.6%
완산구 10
 
2.4%
덕진구 9
 
2.2%
2층 8
 
2.0%
남원시 7
 
1.7%
익산시 6
 
1.5%
3층 5
 
1.2%
201호 5
 
1.2%
군산시 5
 
1.2%
Other values (232) 276
67.5%
2024-03-15T10:54:13.656976image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
442
21.9%
5 119
 
5.9%
1 84
 
4.2%
전 81
 
4.0%
2 66
 
3.3%
0 65
 
3.2%
도 61
 
3.0%
3 60
 
3.0%
라 60
 
3.0%
북 60
 
3.0%
Other values (137) 918
45.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 922
45.7%
Decimal Number 565
28.0%
Space Separator 442
21.9%
Open Punctuation 33
 
1.6%
Close Punctuation 33
 
1.6%
Dash Punctuation 21
 
1.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
전 81
 
8.8%
도 61
 
6.6%
라 60
 
6.5%
북 60
 
6.5%
로 42
 
4.6%
동 41
 
4.4%
시 41
 
4.4%
산 28
 
3.0%
주 27
 
2.9%
군 23
 
2.5%
Other values (123) 458
49.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
5 119
21.1%
1 84
14.9%
2 66
11.7%
0 65
11.5%
3 60
10.6%
4 60
10.6%
6 40
 
7.1%
9 26
 
4.6%
7 24
 
4.2%
8 21
 
3.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
442
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 33
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 33
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 21
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 1094
54.3%
Hangul 922
45.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
전 81
 
8.8%
도 61
 
6.6%
라 60
 
6.5%
북 60
 
6.5%
로 42
 
4.6%
동 41
 
4.4%
시 41
 
4.4%
산 28
 
3.0%
주 27
 
2.9%
군 23
 
2.5%
Other values (123) 458
49.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
442
40.4%
5 119
 
10.9%
1 84
 
7.7%
2 66
 
6.0%
0 65
 
5.9%
3 60
 
5.5%
4 60
 
5.5%
6 40
 
3.7%
( 33
 
3.0%
) 33
 
3.0%
Other values (4) 92
 
8.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1094
54.3%
Hangul 922
45.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
442
40.4%
5 119
 
10.9%
1 84
 
7.7%
2 66
 
6.0%
0 65
 
5.9%
3 60
 
5.5%
4 60
 
5.5%
6 40
 
3.7%
( 33
 
3.0%
) 33
 
3.0%
Other values (4) 92
 
8.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
전 81
 
8.8%
도 61
 
6.6%
라 60
 
6.5%
북 60
 
6.5%
로 42
 
4.6%
동 41
 
4.4%
시 41
 
4.4%
산 28
 
3.0%
주 27
 
2.9%
군 23
 
2.5%
Other values (123) 458
49.7%

Correlations

2024-03-15T10:54:13.830361image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
상호소재지
상호1.0001.000
소재지1.0001.000

Missing values

2024-03-15T10:54:07.859432image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-03-15T10:54:08.089609image/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

시도상호소재지
0전라북도(유)가온기술55770 전라북도 남원시 향단로 53 (하정동)
1전라북도(유)강산이앤씨55024 전라북도 전주시 덕진구 가재미로 17 (인후동1가) 2층
2전라북도(유)건영55618 전라북도 장수군 장계면 장무로 340
3전라북도(유)대도엔지니어링55926 전라북도 임실군 임실읍 봉황로 165
4전라북도(유)대왕건설엔지니어링54036 전라북도 군산시 번영로 41-0
5전라북도(유)동신건설56310 전라북도 부안군 부안읍 성터길 5
6전라북도(유)백두엔지니어링55758 전라북도 남원시 대교2길 18 (도통동)
7전라북도(유)승우엔지니어링56432 전라북도 고창군 고창읍 중앙로 260 302호
8전라북도(유)신우엔지니어링55451 전라북도 진안군 마령면 서평로 181
9전라북도(유)신한엔지니어링55065 전라북도 전주시 완산구 우전로 104-0 2층 201호
시도상호소재지
49전라북도(주)현성엔지니어링55013 전라북도 전주시 덕진구 진버들3길 21-12 (인후동1가 케이티동전주사옥 4층)
50전라북도㈜해강56428 전라북도 고창군 고창읍 교촌2길 25 101-1호
51전라북도디앤에스이앤씨주식회사54081 전라북도 군산시 팔마로 102 (서흥남동) 2층
52전라북도민광지리정보54933 전라북도 전주시 덕진구 기린대로 353 (금암동) 6층
53전라북도성원기술개발(주)55051 전라북도 전주시 완산구 신봉4길 11 (효자동1가) 3층
54전라북도유한회사 새움55349 전라북도 완주군 용진읍 완주로 184 102호
55전라북도제이씨엔(주)55347 전라북도 완주군 소양면 소양로 417-0 2층
56전라북도주식회사 고산56038 전라북도 순창군 순창읍 장류로 300
57전라북도주식회사 성광54965 전라북도 전주시 완산구 효자로 98 (효자동3가) 201호 청담빌딩
58전라북도주식회사 큰길엔지니어링54079 전라북도 군산시 법원로 55 (조촌동) 3층 302호