Overview

Dataset statistics

Number of variables9
Number of observations196
Missing cells124
Missing cells (%)7.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory14.5 KiB
Average record size in memory75.7 B

Variable types

Categorical2
Text4
Numeric3

Dataset

Description사고빈발 및 위험지역 현황
Author경기도
URLhttps://data.gg.go.kr/portal/data/service/selectServicePage.do?&infId=1NNTCNLBT9MLCQ8OUXMB30861307&infSeq=1

Alerts

정제우편번호 is highly overall correlated with 정제WGS84위도High correlation
정제WGS84위도 is highly overall correlated with 정제우편번호High correlation
사고유형 is highly overall correlated with 선정연도High correlation
선정연도 is highly overall correlated with 사고유형High correlation
정제우편번호 has 83 (42.3%) missing valuesMissing
정제WGS84위도 has 20 (10.2%) missing valuesMissing
정제WGS84경도 has 20 (10.2%) missing valuesMissing

Reproduction

Analysis started2023-12-10 21:35:19.393421
Analysis finished2023-12-10 21:35:21.460092
Duration2.07 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

사고유형
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct19
Distinct (%)9.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.7 KiB
교통사고
66 
수난사고
42 
산악사고
17 
교통
16 
산악
11 
Other values (14)
44 

Length

Max length9
Median length4
Mean length3.9591837
Min length2

Unique

Unique4 ?
Unique (%)2.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
교통사고 66
33.7%
수난사고 42
21.4%
산악사고 17
 
8.7%
교통 16
 
8.2%
산악 11
 
5.6%
안전사고 7
 
3.6%
수난 6
 
3.1%
생활안전(뱀) 6
 
3.1%
생활안전(멧돼지) 5
 
2.6%
화재위험 4
 
2.0%
Other values (9) 16
 
8.2%

Length

2023-12-11T06:35:21.577246image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
교통사고 66
33.7%
수난사고 42
21.4%
산악사고 17
 
8.7%
교통 16
 
8.2%
산악 11
 
5.6%
안전사고 7
 
3.6%
수난 6
 
3.1%
생활안전(뱀 6
 
3.1%
생활안전(멧돼지 5
 
2.6%
생활안전(고드름 4
 
2.0%
Other values (9) 16
 
8.2%

사고위치(지번)
Text

Distinct193
Distinct (%)98.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.7 KiB
2023-12-11T06:35:21.983082image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length26
Median length21
Mean length17.178571
Min length3

Characters and Unicode

Total characters3367
Distinct characters185
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique191 ?
Unique (%)97.4%

Sample

1st row과천시 공원마을1길 29
2nd row상번천리 661-6
3rd row산본동 1236
4th row걸포동 2-6
5th row구래동6920-1
ValueCountFrequency (%)
경기도 156
 
18.8%
산 14
 
1.7%
성남시 13
 
1.6%
수원시 12
 
1.4%
양평군 9
 
1.1%
분당구 8
 
1.0%
고양시 8
 
1.0%
평택시 8
 
1.0%
용인시 7
 
0.8%
용문면 7
 
0.8%
Other values (423) 586
70.8%
2023-12-11T06:35:22.507073image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
632
18.8%
도 163
 
4.8%
기 163
 
4.8%
경 156
 
4.6%
시 143
 
4.2%
동 142
 
4.2%
1 117
 
3.5%
- 113
 
3.4%
2 84
 
2.5%
산 84
 
2.5%
Other values (175) 1570
46.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1970
58.5%
Decimal Number 652
 
19.4%
Space Separator 632
 
18.8%
Dash Punctuation 113
 
3.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
도 163
 
8.3%
기 163
 
8.3%
경 156
 
7.9%
시 143
 
7.3%
동 142
 
7.2%
산 84
 
4.3%
리 67
 
3.4%
구 57
 
2.9%
면 43
 
2.2%
양 42
 
2.1%
Other values (163) 910
46.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 117
17.9%
2 84
12.9%
6 80
12.3%
3 62
9.5%
5 61
9.4%
4 57
8.7%
9 53
8.1%
0 51
7.8%
8 44
 
6.7%
7 43
 
6.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
632
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 113
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1970
58.5%
Common 1397
41.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 163
 
8.3%
기 163
 
8.3%
경 156
 
7.9%
시 143
 
7.3%
동 142
 
7.2%
산 84
 
4.3%
리 67
 
3.4%
구 57
 
2.9%
면 43
 
2.2%
양 42
 
2.1%
Other values (163) 910
46.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
632
45.2%
1 117
 
8.4%
- 113
 
8.1%
2 84
 
6.0%
6 80
 
5.7%
3 62
 
4.4%
5 61
 
4.4%
4 57
 
4.1%
9 53
 
3.8%
0 51
 
3.7%
Other values (2) 87
 
6.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1970
58.5%
ASCII 1397
41.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
632
45.2%
1 117
 
8.4%
- 113
 
8.1%
2 84
 
6.0%
6 80
 
5.7%
3 62
 
4.4%
5 61
 
4.4%
4 57
 
4.1%
9 53
 
3.8%
0 51
 
3.7%
Other values (2) 87
 
6.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 163
 
8.3%
기 163
 
8.3%
경 156
 
7.9%
시 143
 
7.3%
동 142
 
7.2%
산 84
 
4.3%
리 67
 
3.4%
구 57
 
2.9%
면 43
 
2.2%
양 42
 
2.1%
Other values (163) 910
46.2%

사고장소
Text

Distinct192
Distinct (%)98.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.7 KiB
2023-12-11T06:35:22.751833image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length42
Median length19
Mean length10.617347
Min length4

Characters and Unicode

Total characters2081
Distinct characters305
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

Unique188 ?
Unique (%)95.9%

Sample

1st row문원체육공원 앞 회전교차로 주변 횡단보도 (문원로 --> 과천시청,양재방향)
2nd row광주IC입구삼거리
3rd row군포소방서 앞 사거리
4th row신향삼거리
5th row구래동 한가람초등학교 인근 교차로
ValueCountFrequency (%)
인근 26
 
5.6%
등산로 13
 
2.8%
일대 12
 
2.6%
앞 9
 
1.9%
도로 7
 
1.5%
교차로 7
 
1.5%
사거리 6
 
1.3%
자전거도로 4
 
0.9%
자전거 4
 
0.9%
합류지점 4
 
0.9%
Other values (319) 373
80.2%
2023-12-11T06:35:23.126135image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
269
 
12.9%
로 80
 
3.8%
산 65
 
3.1%
교 47
 
2.3%
도 47
 
2.3%
리 45
 
2.2%
거 44
 
2.1%
지 41
 
2.0%
수 35
 
1.7%
사 32
 
1.5%
Other values (295) 1376
66.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1686
81.0%
Space Separator 269
 
12.9%
Decimal Number 45
 
2.2%
Close Punctuation 27
 
1.3%
Open Punctuation 27
 
1.3%
Dash Punctuation 9
 
0.4%
Other Punctuation 6
 
0.3%
Uppercase Letter 6
 
0.3%
Math Symbol 5
 
0.2%
Lowercase Letter 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
로 80
 
4.7%
산 65
 
3.9%
교 47
 
2.8%
도 47
 
2.8%
리 45
 
2.7%
거 44
 
2.6%
지 41
 
2.4%
수 35
 
2.1%
사 32
 
1.9%
근 31
 
1.8%
Other values (273) 1219
72.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
6 9
20.0%
3 9
20.0%
1 7
15.6%
0 6
13.3%
5 4
8.9%
2 3
 
6.7%
9 3
 
6.7%
8 2
 
4.4%
4 1
 
2.2%
7 1
 
2.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 2
33.3%
I 2
33.3%
T 1
16.7%
G 1
16.7%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 4
80.0%
> 1
 
20.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
269
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 27
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 27
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 9
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 6
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
m 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1686
81.0%
Common 388
 
18.6%
Latin 7
 
0.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 80
 
4.7%
산 65
 
3.9%
교 47
 
2.8%
도 47
 
2.8%
리 45
 
2.7%
거 44
 
2.6%
지 41
 
2.4%
수 35
 
2.1%
사 32
 
1.9%
근 31
 
1.8%
Other values (273) 1219
72.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
269
69.3%
) 27
 
7.0%
( 27
 
7.0%
6 9
 
2.3%
- 9
 
2.3%
3 9
 
2.3%
1 7
 
1.8%
0 6
 
1.5%
, 6
 
1.5%
5 4
 
1.0%
Other values (7) 15
 
3.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 2
28.6%
I 2
28.6%
T 1
14.3%
G 1
14.3%
m 1
14.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1686
81.0%
ASCII 395
 
19.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
269
68.1%
) 27
 
6.8%
( 27
 
6.8%
6 9
 
2.3%
- 9
 
2.3%
3 9
 
2.3%
1 7
 
1.8%
0 6
 
1.5%
, 6
 
1.5%
5 4
 
1.0%
Other values (12) 22
 
5.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 80
 
4.7%
산 65
 
3.9%
교 47
 
2.8%
도 47
 
2.8%
리 45
 
2.7%
거 44
 
2.6%
지 41
 
2.4%
수 35
 
2.1%
사 32
 
1.9%
근 31
 
1.8%
Other values (273) 1219
72.3%

119출동
Text

Distinct61
Distinct (%)31.3%
Missing1
Missing (%)0.5%
Memory size1.7 KiB
2023-12-11T06:35:23.357679image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length10
Median length8
Mean length6.9641026
Min length1

Characters and Unicode

Total characters1358
Distinct characters19
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique33 ?
Unique (%)16.9%

Sample

1st row5
2nd row4
3rd row5
4th row3
5th row7
ValueCountFrequency (%)
0회(사고위험 29
 
14.9%
3회(사고위험 14
 
7.2%
2회(사고위험 12
 
6.2%
4회(사고위험 12
 
6.2%
1회(사고위험 11
 
5.6%
7회(사고빈발 8
 
4.1%
11회(사고빈발 7
 
3.6%
13회(사고빈발 6
 
3.1%
10회(사고빈발 6
 
3.1%
14회(사고빈발 5
 
2.6%
Other values (51) 85
43.6%
2023-12-11T06:35:23.686033image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
( 156
11.5%
사 156
11.5%
고 156
11.5%
) 156
11.5%
회 156
11.5%
위 84
6.2%
험 84
6.2%
발 72
 
5.3%
빈 72
 
5.3%
1 69
 
5.1%
Other values (9) 197
14.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 780
57.4%
Decimal Number 266
 
19.6%
Open Punctuation 156
 
11.5%
Close Punctuation 156
 
11.5%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 69
25.9%
0 44
16.5%
2 33
12.4%
3 33
12.4%
4 27
 
10.2%
5 17
 
6.4%
6 17
 
6.4%
7 15
 
5.6%
8 9
 
3.4%
9 2
 
0.8%
Other Letter
ValueCountFrequency (%)
사 156
20.0%
고 156
20.0%
회 156
20.0%
위 84
10.8%
험 84
10.8%
발 72
9.2%
빈 72
9.2%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 156
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 156
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 780
57.4%
Common 578
42.6%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
( 156
27.0%
) 156
27.0%
1 69
11.9%
0 44
 
7.6%
2 33
 
5.7%
3 33
 
5.7%
4 27
 
4.7%
5 17
 
2.9%
6 17
 
2.9%
7 15
 
2.6%
Other values (2) 11
 
1.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
사 156
20.0%
고 156
20.0%
회 156
20.0%
위 84
10.8%
험 84
10.8%
발 72
9.2%
빈 72
9.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 780
57.4%
ASCII 578
42.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
( 156
27.0%
) 156
27.0%
1 69
11.9%
0 44
 
7.6%
2 33
 
5.7%
3 33
 
5.7%
4 27
 
4.7%
5 17
 
2.9%
6 17
 
2.9%
7 15
 
2.6%
Other values (2) 11
 
1.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
사 156
20.0%
고 156
20.0%
회 156
20.0%
위 84
10.8%
험 84
10.8%
발 72
9.2%
빈 72
9.2%

위험요인
Text

Distinct167
Distinct (%)85.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.7 KiB
2023-12-11T06:35:24.015008image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length130
Median length67
Mean length34.158163
Min length7

Characters and Unicode

Total characters6695
Distinct characters360
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique155 ?
Unique (%)79.1%

Sample

1st row과천시 문원체육공원 회전교차로 주변 횡단보도(문원로 ---> 과천시청, 양재방향) 주변 도로안전시설 미비로 보행자 안전사고 발생 우려
2nd row합류 지점 충돌사고를 예방하기 위하여 합류하는 장소 과속카메라, 사고주의 안내표시판 및 컬러 주행 유도선 설치
3rd row군포소방서 앞 교차로의 수리산역 방향에서 군포문예회관 방향 좌회전 차로 노면에 컬러 유도선을 도색하여 교통사고 예방 조치
4th row외곽 배수로 홈에 차량빠짐 및 보행자 교통사고 위험이 있어 사고 예방을 위한 시선유도봉 설치로 안전지역으로 차량 유도
5th row사거리?가오대삼거리 방향 횡단보도 보행자 안전시설(볼라드) 미설치 · 사거리? 한가람삼거리 방향 차량 시선 유도봉 파손 상태 (개선의견) 보행자 안전시설(볼라드) 설치, 차량 시선 유도봉 보수
ValueCountFrequency (%)
위험 152
 
9.0%
및 82
 
4.8%
교통사고 59
 
3.5%
등 43
 
2.5%
수난사고 36
 
2.1%
설치 28
 
1.7%
발생 16
 
0.9%
차량 15
 
0.9%
안전사고 14
 
0.8%
등산로 13
 
0.8%
Other values (685) 1236
73.0%
2023-12-11T06:35:24.459339image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1503
 
22.4%
로 227
 
3.4%
사 211
 
3.2%
고 202
 
3.0%
위 188
 
2.8%
험 164
 
2.4%
수 105
 
1.6%
시 100
 
1.5%
지 97
 
1.4%
전 94
 
1.4%
Other values (350) 3804
56.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 5075
75.8%
Space Separator 1503
 
22.4%
Other Punctuation 38
 
0.6%
Close Punctuation 23
 
0.3%
Open Punctuation 23
 
0.3%
Uppercase Letter 18
 
0.3%
Decimal Number 10
 
0.1%
Dash Punctuation 3
 
< 0.1%
Lowercase Letter 1
 
< 0.1%
Math Symbol 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
로 227
 
4.5%
사 211
 
4.2%
고 202
 
4.0%
위 188
 
3.7%
험 164
 
3.2%
수 105
 
2.1%
시 100
 
2.0%
지 97
 
1.9%
전 94
 
1.9%
등 93
 
1.8%
Other values (334) 3594
70.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 31
81.6%
. 3
 
7.9%
? 2
 
5.3%
· 2
 
5.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 8
44.4%
T 5
27.8%
V 4
22.2%
G 1
 
5.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
3 6
60.0%
2 4
40.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1503
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 23
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 23
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
m 1
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
> 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 5075
75.8%
Common 1601
 
23.9%
Latin 19
 
0.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 227
 
4.5%
사 211
 
4.2%
고 202
 
4.0%
위 188
 
3.7%
험 164
 
3.2%
수 105
 
2.1%
시 100
 
2.0%
지 97
 
1.9%
전 94
 
1.9%
등 93
 
1.8%
Other values (334) 3594
70.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
1503
93.9%
, 31
 
1.9%
) 23
 
1.4%
( 23
 
1.4%
3 6
 
0.4%
2 4
 
0.2%
- 3
 
0.2%
. 3
 
0.2%
? 2
 
0.1%
· 2
 
0.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 8
42.1%
T 5
26.3%
V 4
21.1%
m 1
 
5.3%
G 1
 
5.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 5075
75.8%
ASCII 1618
 
24.2%
None 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1503
92.9%
, 31
 
1.9%
) 23
 
1.4%
( 23
 
1.4%
C 8
 
0.5%
3 6
 
0.4%
T 5
 
0.3%
V 4
 
0.2%
2 4
 
0.2%
- 3
 
0.2%
Other values (5) 8
 
0.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 227
 
4.5%
사 211
 
4.2%
고 202
 
4.0%
위 188
 
3.7%
험 164
 
3.2%
수 105
 
2.1%
시 100
 
2.0%
지 97
 
1.9%
전 94
 
1.9%
등 93
 
1.8%
Other values (334) 3594
70.8%
None
ValueCountFrequency (%)
· 2
100.0%

선정연도
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct4
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.7 KiB
2022년
62 
2021년
55 
2023
40 
2020년
39 

Length

Max length5
Median length5
Mean length4.7959184
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2023
2nd row2023
3rd row2023
4th row2023
5th row2023

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2022년 62
31.6%
2021년 55
28.1%
2023 40
20.4%
2020년 39
19.9%

Length

2023-12-11T06:35:24.580711image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T06:35:24.700387image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2022년 62
31.6%
2021년 55
28.1%
2023 40
20.4%
2020년 39
19.9%

정제우편번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  MISSING 

Distinct105
Distinct (%)92.9%
Missing83
Missing (%)42.3%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean13692.752
Minimum10130
Maximum18598
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.9 KiB
2023-12-11T06:35:24.840329image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum10130
5-th percentile10566.8
Q111725
median12805
Q316066
95-th percentile17813
Maximum18598
Range8468
Interquartile range (IQR)4341

Descriptive statistics

Standard deviation2442.7029
Coefficient of variation (CV)0.17839385
Kurtosis-1.0623109
Mean13692.752
Median Absolute Deviation (MAD)1700
Skewness0.48890042
Sum1547281
Variance5966797.2
MonotonicityNot monotonic
2023-12-11T06:35:24.992500image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
12509 4
 
2.0%
10582 2
 
1.0%
11957 2
 
1.0%
10804 2
 
1.0%
10400 2
 
1.0%
13102 2
 
1.0%
11006 1
 
0.5%
16416 1
 
0.5%
11725 1
 
0.5%
16432 1
 
0.5%
Other values (95) 95
48.5%
(Missing) 83
42.3%
ValueCountFrequency (%)
10130 1
0.5%
10220 1
0.5%
10400 2
1.0%
10440 1
0.5%
10544 1
0.5%
10582 2
1.0%
10804 2
1.0%
10805 1
0.5%
10809 1
0.5%
10829 1
0.5%
ValueCountFrequency (%)
18598 1
0.5%
18497 1
0.5%
18333 1
0.5%
18248 1
0.5%
17979 1
0.5%
17948 1
0.5%
17723 1
0.5%
17704 1
0.5%
17523 1
0.5%
17503 1
0.5%

정제WGS84위도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  MISSING 

Distinct171
Distinct (%)97.2%
Missing20
Missing (%)10.2%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean37.468475
Minimum36.912947
Maximum38.100387
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.9 KiB
2023-12-11T06:35:25.269071image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum36.912947
5-th percentile37.054624
Q137.300802
median37.432801
Q337.645183
95-th percentile37.946109
Maximum38.100387
Range1.1874404
Interquartile range (IQR)0.34438177

Descriptive statistics

Standard deviation0.2567906
Coefficient of variation (CV)0.006853511
Kurtosis-0.14951243
Mean37.468475
Median Absolute Deviation (MAD)0.15898647
Skewness0.36201829
Sum6594.4516
Variance0.065941415
MonotonicityNot monotonic
2023-12-11T06:35:25.411072image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
37.51062487 2
 
1.0%
37.653754696 2
 
1.0%
37.2962479567 2
 
1.0%
37.6465983934 2
 
1.0%
37.6451833632 2
 
1.0%
37.5665127692 1
 
0.5%
37.4597143128 1
 
0.5%
37.3068269895 1
 
0.5%
37.5503056481 1
 
0.5%
37.6362044961 1
 
0.5%
Other values (161) 161
82.1%
(Missing) 20
 
10.2%
ValueCountFrequency (%)
36.9129465359 1
0.5%
36.9213379334 1
0.5%
36.9451698107 1
0.5%
36.9965730014 1
0.5%
36.997333341 1
0.5%
37.014654866 1
0.5%
37.0206641613 1
0.5%
37.0499606096 1
0.5%
37.051351679 1
0.5%
37.0557150197 1
0.5%
ValueCountFrequency (%)
38.1003869029 1
0.5%
38.0895816321 1
0.5%
38.0595916126 1
0.5%
38.0374200683 1
0.5%
38.0291724044 1
0.5%
38.0238928433 1
0.5%
38.0231470799 1
0.5%
37.9713923066 1
0.5%
37.9529844177 1
0.5%
37.943817374 1
0.5%

정제WGS84경도
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct171
Distinct (%)97.2%
Missing20
Missing (%)10.2%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean127.07069
Minimum126.54358
Maximum127.77285
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.9 KiB
2023-12-11T06:35:25.568008image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum126.54358
5-th percentile126.73786
Q1126.91568
median127.04788
Q3127.16142
95-th percentile127.61543
Maximum127.77285
Range1.2292732
Interquartile range (IQR)0.24573977

Descriptive statistics

Standard deviation0.24640388
Coefficient of variation (CV)0.0019391087
Kurtosis0.452144
Mean127.07069
Median Absolute Deviation (MAD)0.12546436
Skewness0.77492794
Sum22364.441
Variance0.060714872
MonotonicityNot monotonic
2023-12-11T06:35:25.759331image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
126.8074948316 2
 
1.0%
126.7686925095 2
 
1.0%
127.664052916 2
 
1.0%
126.6192833839 2
 
1.0%
126.7102763631 2
 
1.0%
127.1057589301 1
 
0.5%
127.0326081359 1
 
0.5%
127.623911127 1
 
0.5%
127.5745154191 1
 
0.5%
127.6126051631 1
 
0.5%
Other values (161) 161
82.1%
(Missing) 20
 
10.2%
ValueCountFrequency (%)
126.5435771471 1
0.5%
126.6192833839 2
1.0%
126.6838171972 1
0.5%
126.6857461973 1
0.5%
126.7094712602 1
0.5%
126.7102763631 2
1.0%
126.7190189498 1
0.5%
126.7441464922 1
0.5%
126.7460195008 1
0.5%
126.7577807984 1
0.5%
ValueCountFrequency (%)
127.7728503086 1
0.5%
127.6887943233 1
0.5%
127.6830767623 1
0.5%
127.6663831773 1
0.5%
127.664052916 2
1.0%
127.6349909064 1
0.5%
127.6296144051 1
0.5%
127.623911127 1
0.5%
127.6126051631 1
0.5%
127.600823433 1
0.5%

Interactions

2023-12-11T06:35:20.692269image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T06:35:20.127518image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T06:35:20.404260image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T06:35:20.774121image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T06:35:20.202399image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T06:35:20.491688image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T06:35:20.894290image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T06:35:20.300837image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T06:35:20.603950image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-11T06:35:25.883399image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
사고유형119출동선정연도정제우편번호정제WGS84위도정제WGS84경도
사고유형1.0000.8580.8390.4780.2480.228
119출동0.8581.0000.8260.3030.0000.550
선정연도0.8390.8261.0000.0000.0000.000
정제우편번호0.4780.3030.0001.0000.8770.857
정제WGS84위도0.2480.0000.0000.8771.0000.443
정제WGS84경도0.2280.5500.0000.8570.4431.000
2023-12-11T06:35:25.990478image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
사고유형선정연도
사고유형1.0000.613
선정연도0.6131.000
2023-12-11T06:35:26.095015image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
정제우편번호정제WGS84위도정제WGS84경도사고유형선정연도
정제우편번호1.000-0.9300.0770.1980.000
정제WGS84위도-0.9301.000-0.1310.0950.000
정제WGS84경도0.077-0.1311.0000.0870.000
사고유형0.1980.0950.0871.0000.613
선정연도0.0000.0000.0000.6131.000

Missing values

2023-12-11T06:35:21.083406image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-11T06:35:21.246297image/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.
2023-12-11T06:35:21.385688image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

사고유형사고위치(지번)사고장소119출동위험요인선정연도정제우편번호정제WGS84위도정제WGS84경도
0교통과천시 공원마을1길 29문원체육공원 앞 회전교차로 주변 횡단보도 (문원로 --> 과천시청,양재방향)5과천시 문원체육공원 회전교차로 주변 횡단보도(문원로 ---> 과천시청, 양재방향) 주변 도로안전시설 미비로 보행자 안전사고 발생 우려20231382837.429249127.002937
1교통상번천리 661-6광주IC입구삼거리4합류 지점 충돌사고를 예방하기 위하여 합류하는 장소 과속카메라, 사고주의 안내표시판 및 컬러 주행 유도선 설치2023<NA><NA><NA>
2교통산본동 1236군포소방서 앞 사거리5군포소방서 앞 교차로의 수리산역 방향에서 군포문예회관 방향 좌회전 차로 노면에 컬러 유도선을 도색하여 교통사고 예방 조치2023<NA>37.352978126.926922
3교통걸포동 2-6신향삼거리3외곽 배수로 홈에 차량빠짐 및 보행자 교통사고 위험이 있어 사고 예방을 위한 시선유도봉 설치로 안전지역으로 차량 유도2023<NA>37.645183126.710276
4교통구래동6920-1구래동 한가람초등학교 인근 교차로7사거리?가오대삼거리 방향 횡단보도 보행자 안전시설(볼라드) 미설치 · 사거리? 한가람삼거리 방향 차량 시선 유도봉 파손 상태 (개선의견) 보행자 안전시설(볼라드) 설치, 차량 시선 유도봉 보수2023<NA>37.646598126.619283
5교통신곡리 776-4신곡리 신곡교 인근 삼거리 교차로3교차로 주변 시야 사각지대 발생으로 교통사고 및 인명사고 위험요인 존재, 좌우회전 시 사람이 보행하는 경우가 있어 교통사고 등 위험 존재(개선의견) 시야 사각지대 해소를 위한 좌우 반사경 설치로 교차로 사고 예방 및 안전 시야 확보20231177237.751024127.080662
6기타원미동 산20-1원미산 원미정(팔각정)3낙상사고를 예방하기 위하여 진입 계단 폭 확장 및 경사도를 완화하고 난간 설치20231465937.495665126.80069
7수난작동 442베르네천(작동 66-6번지 인근 베르네천)2다수 이용객의 안전을 위한 안전펜스 , 경고 표지판 설치 및 수난 장비 배치2023<NA>37.510625126.807495
8붕괴정자동 100-3정자교 보행로1교량 보행로의 안전진단 및 재건2023<NA><NA><NA>
9기타삼평동 667운중천변 보도1보도 배수관리 및 매끄럽지 못한 표면 정비2023<NA>37.399337127.110996
사고유형사고위치(지번)사고장소119출동위험요인선정연도정제우편번호정제WGS84위도정제WGS84경도
186수난사고경기도 의정부시 호원동 229-138원도봉계곡0회(사고위험)집중호우시 계곡 수위가 급속히 증가하는 지역으로 수난사고 위험2020년1164537.705493127.031186
187교통사고경기도 남양주시 진건읍 신월리 666-4세월교 자전거도로4회(사고위험)급격한 커브 및 경사로 지역으로 자전거사고 위험2020년1213137.655363127.151483
188수난사고경기도 파주시 연풍리 산52-1부근애룡저수지 입구1회(사고위험)저수지 입구 이용객 수난사고 다수 발생 위험2020년<NA>37.828002126.852141
189수난사고경기도 파주시 법원읍 삼방리 486애룡저수지2회(사고위험)풍수해 및 해빙기 저수지 얼음깨짐 등 수난사고 위험2020년1082937.826055126.858869
190안전사고경기도 구리시 체육관로 114교문일성아파트 상가 앞 인도1회(사고위험)보도블럭 훼손 등으로 보행자 안전사고 발생 위험2020년1193337.594669127.137545
191수난사고경기도 포천시 관인면 중리 921중리저수지11회(사고빈발)풍수해 및 해빙기 저수지 얼음깨짐 등 수난사고 위험2020년1110038.100387127.20155
192추락사고경기도 양주시 장흥면 울대리 395-1송추계곡 탐방로5회(사고빈발)탐방로 인근 경사지 추락사고 위험2020년1152237.717125126.976637
193교통사고경기도 동두천시 지행로 6아파트 상가 앞 도로2회(사고위험)다수 불법 주정차 차량 등 차량 밀집지역으로 교통사고 위험2020년1134937.892264127.047642
194수난사고경기도 가평군 북면 화악리 1221화악천변11회(사고빈발)수중 암반에 대한 위험성 인식 부족으로 다이빙사고 위험2020년1240237.952984127.530938
195수난사고경기도 연천군 연천읍 고문리 545한탄강 댐 진입로 상0회(사고위험)집중호우시 수위가 증가하는 지역으로 수난사고 위험2020년1101838.059592127.114695