Overview

Dataset statistics

Number of variables16
Number of observations43
Missing cells36
Missing cells (%)5.2%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory5.8 KiB
Average record size in memory138.1 B

Variable types

Categorical8
Text3
Numeric5

Dataset

Description경상북도 울릉군의 산사태 취약지역 지정 현황입니다. 지역, 지번, 위도, 경도, 소유별, 면적, 지정사유로 구분되어 있습니다.
Author경상북도 울릉군
URLhttps://www.data.go.kr/data/15123617/fileData.do

Alerts

관할 has constant value ""Constant
시도 has constant value ""Constant
시군구 has constant value ""Constant
위도(도) has constant value ""Constant
경도(도) has constant value ""Constant
소유별 has constant value ""Constant
리 is highly overall correlated with 위도(분) and 2 other fieldsHigh correlation
읍면동 is highly overall correlated with 위도(분) and 2 other fieldsHigh correlation
위도(분) is highly overall correlated with 읍면동 and 1 other fieldsHigh correlation
경도(분) is highly overall correlated with 읍면동 and 1 other fieldsHigh correlation
기타지번 has 36 (83.7%) missing valuesMissing
지번 has unique valuesUnique
경도(초) has unique valuesUnique
취약지역지정사유 has unique valuesUnique
면적(제곱미터) has 1 (2.3%) zerosZeros

Reproduction

Analysis started2023-12-12 23:08:40.246085
Analysis finished2023-12-12 23:08:43.259052
Duration3.01 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

관할
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)2.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size476.0 B
울릉군
43 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
울릉군 43
100.0%

Length

2023-12-13T08:08:43.340986image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T08:08:43.446835image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
울릉군 43
100.0%

시도
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)2.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size476.0 B
경상북도
43 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
경상북도 43
100.0%

Length

2023-12-13T08:08:43.558031image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T08:08:43.679582image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
경상북도 43
100.0%

시군구
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)2.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size476.0 B
울릉군
43 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
울릉군 43
100.0%

Length

2023-12-13T08:08:43.776972image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T08:08:43.887733image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
울릉군 43
100.0%

읍면동
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct3
Distinct (%)7.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size476.0 B
울릉읍
17 
북면
15 
서면
11 

Length

Max length3
Median length2
Mean length2.3953488
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row북면
2nd row울릉읍
3rd row북면
4th row서면
5th row서면

Common Values

ValueCountFrequency (%)
울릉읍 17
39.5%
북면 15
34.9%
서면 11
25.6%

Length

2023-12-13T08:08:43.990177image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T08:08:44.108997image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
울릉읍 17
39.5%
북면 15
34.9%
서면 11
25.6%

리
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct9
Distinct (%)20.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size476.0 B
현포리
8 
사동리
7 
천부리
6 
저동리
6 
남양리
4 
Other values (4)
12 

Length

Max length3
Median length3
Mean length2.9767442
Min length2

Unique

Unique1 ?
Unique (%)2.3%

Sample

1st row현포리
2nd row사동리
3rd row천부리
4th row태하리
5th row태하리

Common Values

ValueCountFrequency (%)
현포리 8
18.6%
사동리 7
16.3%
천부리 6
14.0%
저동리 6
14.0%
남양리 4
9.3%
남서리 4
9.3%
도동리 4
9.3%
태하리 3
 
7.0%
나리 1
 
2.3%

Length

2023-12-13T08:08:44.220135image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T08:08:44.363083image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
현포리 8
18.6%
사동리 7
16.3%
천부리 6
14.0%
저동리 6
14.0%
남양리 4
9.3%
남서리 4
9.3%
도동리 4
9.3%
태하리 3
 
7.0%
나리 1
 
2.3%

지번
Text

UNIQUE 

Distinct43
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size476.0 B
2023-12-13T08:08:44.556895image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length14
Median length12
Mean length5.2093023
Min length2

Characters and Unicode

Total characters224
Distinct characters19
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique43 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row316
2nd row산45-1
3rd row산92
4th row710-1천
5th row산144
ValueCountFrequency (%)
외 5
 
9.3%
1필지 2
 
3.7%
634-19구 1
 
1.9%
산26-1 1
 
1.9%
산174 1
 
1.9%
산65 1
 
1.9%
산66 1
 
1.9%
산107-8 1
 
1.9%
786 1
 
1.9%
640-1 1
 
1.9%
Other values (39) 39
72.2%
2023-12-13T08:08:44.935539image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1 33
14.7%
6 23
10.3%
산 23
10.3%
- 22
9.8%
4 15
 
6.7%
2 12
 
5.4%
12
 
5.4%
8 11
 
4.9%
5 11
 
4.9%
7 11
 
4.9%
Other values (9) 51
22.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 143
63.8%
Other Letter 47
 
21.0%
Dash Punctuation 22
 
9.8%
Space Separator 12
 
5.4%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 33
23.1%
6 23
16.1%
4 15
10.5%
2 12
 
8.4%
8 11
 
7.7%
5 11
 
7.7%
7 11
 
7.7%
0 10
 
7.0%
3 10
 
7.0%
9 7
 
4.9%
Other Letter
ValueCountFrequency (%)
산 23
48.9%
외 6
 
12.8%
필 6
 
12.8%
구 5
 
10.6%
지 5
 
10.6%
천 1
 
2.1%
ㅣ 1
 
2.1%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 22
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
12
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 177
79.0%
Hangul 47
 
21.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
1 33
18.6%
6 23
13.0%
- 22
12.4%
4 15
8.5%
2 12
 
6.8%
12
 
6.8%
8 11
 
6.2%
5 11
 
6.2%
7 11
 
6.2%
0 10
 
5.6%
Other values (2) 17
9.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 23
48.9%
외 6
 
12.8%
필 6
 
12.8%
구 5
 
10.6%
지 5
 
10.6%
천 1
 
2.1%
ㅣ 1
 
2.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 177
79.0%
Hangul 46
 
20.5%
Compat Jamo 1
 
0.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 33
18.6%
6 23
13.0%
- 22
12.4%
4 15
8.5%
2 12
 
6.8%
12
 
6.8%
8 11
 
6.2%
5 11
 
6.2%
7 11
 
6.2%
0 10
 
5.6%
Other values (2) 17
9.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 23
50.0%
외 6
 
13.0%
필 6
 
13.0%
구 5
 
10.9%
지 5
 
10.9%
천 1
 
2.2%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅣ 1
100.0%

기타지번
Text

MISSING 

Distinct7
Distinct (%)100.0%
Missing36
Missing (%)83.7%
Memory size476.0 B
2023-12-13T08:08:45.139646image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length15
Median length11
Mean length8.8571429
Min length5

Characters and Unicode

Total characters62
Distinct characters16
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique7 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row643, 331
2nd row산27-3
3rd row산29-3
4th row107, 907, 155-1
5th row제2017-12호
ValueCountFrequency (%)
643 1
9.1%
331 1
9.1%
산27-3 1
9.1%
산29-3 1
9.1%
107 1
9.1%
907 1
9.1%
155-1 1
9.1%
제2017-12호 1
9.1%
817 1
9.1%
산103-1 1
9.1%
2023-12-13T08:08:45.461881image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1 12
19.4%
3 6
9.7%
7 6
9.7%
- 6
9.7%
2 5
8.1%
0 5
8.1%
, 4
 
6.5%
4
 
6.5%
산 3
 
4.8%
9 2
 
3.2%
Other values (6) 9
14.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 41
66.1%
Other Letter 7
 
11.3%
Dash Punctuation 6
 
9.7%
Other Punctuation 4
 
6.5%
Space Separator 4
 
6.5%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 12
29.3%
3 6
14.6%
7 6
14.6%
2 5
12.2%
0 5
12.2%
9 2
 
4.9%
5 2
 
4.9%
6 1
 
2.4%
4 1
 
2.4%
8 1
 
2.4%
Other Letter
ValueCountFrequency (%)
산 3
42.9%
제 2
28.6%
호 2
28.6%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 6
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 4
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 55
88.7%
Hangul 7
 
11.3%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
1 12
21.8%
3 6
10.9%
7 6
10.9%
- 6
10.9%
2 5
9.1%
0 5
9.1%
, 4
 
7.3%
4
 
7.3%
9 2
 
3.6%
5 2
 
3.6%
Other values (3) 3
 
5.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 3
42.9%
제 2
28.6%
호 2
28.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 55
88.7%
Hangul 7
 
11.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 12
21.8%
3 6
10.9%
7 6
10.9%
- 6
10.9%
2 5
9.1%
0 5
9.1%
, 4
 
7.3%
4
 
7.3%
9 2
 
3.6%
5 2
 
3.6%
Other values (3) 3
 
5.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 3
42.9%
제 2
28.6%
호 2
28.6%

위도(도)
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)2.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size476.0 B
37
43 

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row37
2nd row37
3rd row37
4th row37
5th row37

Common Values

ValueCountFrequency (%)
37 43
100.0%

Length

2023-12-13T08:08:45.637395image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T08:08:45.758229image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
37 43
100.0%

위도(분)
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct6
Distinct (%)14.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean29.674419
Minimum27
Maximum32
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size519.0 B
2023-12-13T08:08:45.848953image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum27
5-th percentile28
Q128
median30
Q331
95-th percentile32
Maximum32
Range5
Interquartile range (IQR)3

Descriptive statistics

Standard deviation1.459304
Coefficient of variation (CV)0.049177172
Kurtosis-1.1688529
Mean29.674419
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness0.16750118
Sum1276
Variance2.1295681
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T08:08:45.953001image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=6)
ValueCountFrequency (%)
28 11
25.6%
29 9
20.9%
31 8
18.6%
30 8
18.6%
32 6
14.0%
27 1
 
2.3%
ValueCountFrequency (%)
27 1
 
2.3%
28 11
25.6%
29 9
20.9%
30 8
18.6%
31 8
18.6%
32 6
14.0%
ValueCountFrequency (%)
32 6
14.0%
31 8
18.6%
30 8
18.6%
29 9
20.9%
28 11
25.6%
27 1
 
2.3%

위도(초)
Real number (ℝ)

Distinct42
Distinct (%)97.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean27.120977
Minimum0.889
Maximum55.708
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size519.0 B
2023-12-13T08:08:46.064978image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0.889
5-th percentile3.9672
Q110.085
median29.413
Q342.1315
95-th percentile54.9683
Maximum55.708
Range54.819
Interquartile range (IQR)32.0465

Descriptive statistics

Standard deviation17.494041
Coefficient of variation (CV)0.64503728
Kurtosis-1.3971462
Mean27.120977
Median Absolute Deviation (MAD)17.708
Skewness0.092378708
Sum1166.202
Variance306.04147
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T08:08:46.183257image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=42)
ValueCountFrequency (%)
47.172 2
 
4.7%
42.0 1
 
2.3%
4.302 1
 
2.3%
24.607 1
 
2.3%
10.097 1
 
2.3%
49.628 1
 
2.3%
9.919 1
 
2.3%
23.9 1
 
2.3%
6.275 1
 
2.3%
6.665 1
 
2.3%
Other values (32) 32
74.4%
ValueCountFrequency (%)
0.889 1
2.3%
3.072 1
2.3%
3.93 1
2.3%
4.302 1
2.3%
5.227 1
2.3%
6.275 1
2.3%
6.399 1
2.3%
6.665 1
2.3%
7.689 1
2.3%
9.919 1
2.3%
ValueCountFrequency (%)
55.708 1
2.3%
55.417 1
2.3%
55.373 1
2.3%
51.326 1
2.3%
49.628 1
2.3%
47.677 1
2.3%
47.172 2
4.7%
47.121 1
2.3%
46.7 1
2.3%
42.263 1
2.3%

경도(도)
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)2.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size476.0 B
130
43 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row130
2nd row130
3rd row130
4th row130
5th row130

Common Values

ValueCountFrequency (%)
130 43
100.0%

Length

2023-12-13T08:08:46.312421image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T08:08:46.401714image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
130 43
100.0%

경도(분)
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct7
Distinct (%)16.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean51.488372
Minimum48
Maximum54
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size519.0 B
2023-12-13T08:08:46.502021image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum48
5-th percentile49
Q149.5
median52
Q353
95-th percentile54
Maximum54
Range6
Interquartile range (IQR)3.5

Descriptive statistics

Standard deviation1.9684668
Coefficient of variation (CV)0.038231288
Kurtosis-1.3481761
Mean51.488372
Median Absolute Deviation (MAD)2
Skewness-0.25682177
Sum2214
Variance3.8748616
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T08:08:46.604195image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=7)
ValueCountFrequency (%)
53 9
20.9%
49 9
20.9%
54 8
18.6%
52 7
16.3%
50 4
9.3%
51 4
9.3%
48 2
 
4.7%
ValueCountFrequency (%)
48 2
 
4.7%
49 9
20.9%
50 4
9.3%
51 4
9.3%
52 7
16.3%
53 9
20.9%
54 8
18.6%
ValueCountFrequency (%)
54 8
18.6%
53 9
20.9%
52 7
16.3%
51 4
9.3%
50 4
9.3%
49 9
20.9%
48 2
 
4.7%

경도(초)
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct43
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean28.192698
Minimum0.464
Maximum58.529
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size519.0 B
2023-12-13T08:08:46.743284image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0.464
5-th percentile1.4422
Q115.7175
median26.2
Q341.849
95-th percentile56.8318
Maximum58.529
Range58.065
Interquartile range (IQR)26.1315

Descriptive statistics

Standard deviation16.643195
Coefficient of variation (CV)0.59033709
Kurtosis-1.0112408
Mean28.192698
Median Absolute Deviation (MAD)13.609
Skewness0.09259737
Sum1212.286
Variance276.99594
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T08:08:46.878170image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=43)
ValueCountFrequency (%)
12.871 1
 
2.3%
44.578 1
 
2.3%
23.202 1
 
2.3%
15.77 1
 
2.3%
40.644 1
 
2.3%
52.933 1
 
2.3%
58.529 1
 
2.3%
20.832 1
 
2.3%
17.7 1
 
2.3%
37.027 1
 
2.3%
Other values (33) 33
76.7%
ValueCountFrequency (%)
0.464 1
2.3%
0.552 1
2.3%
1.052 1
2.3%
4.954 1
2.3%
6.392 1
2.3%
9.744 1
2.3%
9.771 1
2.3%
9.939 1
2.3%
12.871 1
2.3%
14.0 1
2.3%
ValueCountFrequency (%)
58.529 1
2.3%
57.294 1
2.3%
57.265 1
2.3%
52.933 1
2.3%
51.126 1
2.3%
46.6 1
2.3%
44.578 1
2.3%
44.494 1
2.3%
43.138 1
2.3%
42.502 1
2.3%

소유별
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)2.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size476.0 B
사유림
43 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
사유림 43
100.0%

Length

2023-12-13T08:08:46.991877image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T08:08:47.080548image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
사유림 43
100.0%

면적(제곱미터)
Real number (ℝ)

ZEROS 

Distinct37
Distinct (%)86.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean7519.8814
Minimum0
Maximum161500
Zeros1
Zeros (%)2.3%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size519.0 B
2023-12-13T08:08:47.177842image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile584.9
Q11628
median2605.5
Q34450
95-th percentile17469
Maximum161500
Range161500
Interquartile range (IQR)2822

Descriptive statistics

Standard deviation24425.211
Coefficient of variation (CV)3.2480846
Kurtosis40.163405
Mean7519.8814
Median Absolute Deviation (MAD)1223.5
Skewness6.2520469
Sum323354.9
Variance5.9659092 × 108
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T08:08:47.298915image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=37)
ValueCountFrequency (%)
2000.0 5
 
11.6%
1000.0 3
 
7.0%
2700.0 1
 
2.3%
161500.0 1
 
2.3%
1773.1 1
 
2.3%
11650.0 1
 
2.3%
6700.0 1
 
2.3%
1300.0 1
 
2.3%
782.0 1
 
2.3%
5700.0 1
 
2.3%
Other values (27) 27
62.8%
ValueCountFrequency (%)
0.0 1
 
2.3%
240.0 1
 
2.3%
563.0 1
 
2.3%
782.0 1
 
2.3%
909.0 1
 
2.3%
1000.0 3
7.0%
1300.0 1
 
2.3%
1596.0 1
 
2.3%
1600.0 1
 
2.3%
1656.0 1
 
2.3%
ValueCountFrequency (%)
161500.0 1
2.3%
20365.0 1
2.3%
17972.0 1
2.3%
12942.0 1
2.3%
11650.0 1
2.3%
6700.0 1
2.3%
6581.5 1
2.3%
5800.0 1
2.3%
5700.0 1
2.3%
5260.0 1
2.3%

취약지역지정사유
Text

UNIQUE 

Distinct43
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size476.0 B
2023-12-13T08:08:47.670854image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length215
Median length114
Mean length97.790698
Min length26

Characters and Unicode

Total characters4205
Distinct characters280
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique43 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row집중호우 시 하부에 가옥, 농경지, 일주도로 및 인근 예림원의 피해가 우려됨
2nd row집중호우 시 하부 정수장 및 농경지 피해가 우려됨
3rd row본 대상지는 천부리 지겟골의 상류에 위치한 대상지로 유출구 인근에 경작지 등이 분포하고 있으며, 산지사면의 침식, 붕괴,도복목, 요출수 등이 발생하여 주민들이 불안감 호소하고 있다, 또한 유수의 종횡침식에 의해 석력의 유동가능성이 있는 지역으로 산사태취약지역 지정하고자 함
4th row계류 영향권 내에 인가가 위치하고 있어 재해시 피해가 우려되므로 산사태취약지역으로 지정하여 구조적 대책(사방댐)이 필요할 것으로 판단됨
5th row - 본 대상지는 태하2리 학포항 인근에 위치한 산지계류로 산지사면의 침식·토석이 적체되어 석력의 유동 가능성이 있는 지역임 - 집중호우 시 인가 및 학포다이버리조트 등에 피해가 우려되는 지역으로 산사태취약지역 지정ㆍ심의 상정 대상지로 선정하였음
ValueCountFrequency (%)
및 31
 
3.1%
시 25
 
2.5%
집중호우 23
 
2.3%
피해가 23
 
2.3%
계류 19
 
1.9%
본 16
 
1.6%
대상지는 16
 
1.6%
하부 15
 
1.5%
우려됨 15
 
1.5%
있으며 14
 
1.4%
Other values (434) 791
80.1%
2023-12-13T08:08:48.265898image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
962
 
22.9%
지 138
 
3.3%
가 98
 
2.3%
하 95
 
2.3%
로 92
 
2.2%
이 76
 
1.8%
의 74
 
1.8%
류 71
 
1.7%
사 65
 
1.5%
으 62
 
1.5%
Other values (270) 2472
58.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3146
74.8%
Space Separator 962
 
22.9%
Other Punctuation 71
 
1.7%
Dash Punctuation 12
 
0.3%
Decimal Number 7
 
0.2%
Open Punctuation 3
 
0.1%
Close Punctuation 3
 
0.1%
Lowercase Letter 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
지 138
 
4.4%
가 98
 
3.1%
하 95
 
3.0%
로 92
 
2.9%
이 76
 
2.4%
의 74
 
2.4%
류 71
 
2.3%
사 65
 
2.1%
으 62
 
2.0%
우 60
 
1.9%
Other values (257) 2315
73.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 56
78.9%
. 8
 
11.3%
· 5
 
7.0%
' 2
 
2.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 4
57.1%
1 1
 
14.3%
0 1
 
14.3%
4 1
 
14.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
962
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 12
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
m 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3146
74.8%
Common 1058
 
25.2%
Latin 1
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
지 138
 
4.4%
가 98
 
3.1%
하 95
 
3.0%
로 92
 
2.9%
이 76
 
2.4%
의 74
 
2.4%
류 71
 
2.3%
사 65
 
2.1%
으 62
 
2.0%
우 60
 
1.9%
Other values (257) 2315
73.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
962
90.9%
, 56
 
5.3%
- 12
 
1.1%
. 8
 
0.8%
· 5
 
0.5%
2 4
 
0.4%
( 3
 
0.3%
) 3
 
0.3%
' 2
 
0.2%
1 1
 
0.1%
Other values (2) 2
 
0.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
m 1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3141
74.7%
ASCII 1054
 
25.1%
Compat Jamo 5
 
0.1%
None 5
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
962
91.3%
, 56
 
5.3%
- 12
 
1.1%
. 8
 
0.8%
2 4
 
0.4%
( 3
 
0.3%
) 3
 
0.3%
' 2
 
0.2%
1 1
 
0.1%
m 1
 
0.1%
Other values (2) 2
 
0.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
지 138
 
4.4%
가 98
 
3.1%
하 95
 
3.0%
로 92
 
2.9%
이 76
 
2.4%
의 74
 
2.4%
류 71
 
2.3%
사 65
 
2.1%
으 62
 
2.0%
우 60
 
1.9%
Other values (256) 2310
73.5%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 5
100.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 5
100.0%

Interactions

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2023-12-13T08:08:40.645598image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T08:08:40.997817image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T08:08:41.341283image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T08:08:42.065603image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
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2023-12-13T08:08:42.357707image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-13T08:08:48.391182image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
읍면동리지번기타지번위도(분)위도(초)경도(분)경도(초)면적(제곱미터)취약지역지정사유
읍면동1.0001.0001.0001.0000.9070.0000.6640.2480.0001.000
리1.0001.0001.0001.0000.9280.0000.7580.4220.0001.000
지번1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
기타지번1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
위도(분)0.9070.9281.0001.0001.0000.3180.4980.5320.0001.000
위도(초)0.0000.0001.0001.0000.3181.0000.3800.0000.0001.000
경도(분)0.6640.7581.0001.0000.4980.3801.0000.1400.0001.000
경도(초)0.2480.4221.0001.0000.5320.0000.1401.0000.6871.000
면적(제곱미터)0.0000.0001.0001.0000.0000.0000.0000.6871.0001.000
취약지역지정사유1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
2023-12-13T08:08:48.527160image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
리읍면동
리1.0000.922
읍면동0.9221.000
2023-12-13T08:08:48.926161image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
위도(분)위도(초)경도(분)경도(초)면적(제곱미터)읍면동리
위도(분)1.000-0.246-0.0300.009-0.0620.6100.730
위도(초)-0.2461.0000.035-0.205-0.2120.0000.000
경도(분)-0.0300.0351.000-0.0630.0230.5380.517
경도(초)0.009-0.205-0.0631.0000.4050.1190.188
면적(제곱미터)-0.062-0.2120.0230.4051.0000.0000.000
읍면동0.6100.0000.5380.1190.0001.0000.922
리0.7300.0000.5170.1880.0000.9221.000

Missing values

2023-12-13T08:08:42.931665image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T08:08:43.141904image/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

관할시도시군구읍면동리지번기타지번위도(도)위도(분)위도(초)경도(도)경도(분)경도(초)소유별면적(제곱미터)취약지역지정사유
0울릉군경상북도울릉군북면현포리316<NA>373147.1721305012.871사유림1000.0집중호우 시 하부에 가옥, 농경지, 일주도로 및 인근 예림원의 피해가 우려됨
1울릉군경상북도울릉군울릉읍사동리산45-1<NA>372847.1211305244.578사유림12942.0집중호우 시 하부 정수장 및 농경지 피해가 우려됨
2울릉군경상북도울릉군북면천부리산92<NA>37320.8891305344.494사유림3358.4본 대상지는 천부리 지겟골의 상류에 위치한 대상지로 유출구 인근에 경작지 등이 분포하고 있으며, 산지사면의 침식, 붕괴,도복목, 요출수 등이 발생하여 주민들이 불안감 호소하고 있다, 또한 유수의 종횡침식에 의해 석력의 유동가능성이 있는 지역으로 산사태취약지역 지정하고자 함
3울릉군경상북도울릉군서면태하리710-1천<NA>373035.963130499.744사유림0.0계류 영향권 내에 인가가 위치하고 있어 재해시 피해가 우려되므로 산사태취약지역으로 지정하여 구조적 대책(사방댐)이 필요할 것으로 판단됨
4울릉군경상북도울릉군서면태하리산144<NA>373016.91304821.3사유림1838.0- 본 대상지는 태하2리 학포항 인근에 위치한 산지계류로 산지사면의 침식·토석이 적체되어 석력의 유동 가능성이 있는 지역임 - 집중호우 시 인가 및 학포다이버리조트 등에 피해가 우려되는 지역으로 산사태취약지역 지정ㆍ심의 상정 대상지로 선정하였음
5울릉군경상북도울릉군서면남양리산103-1구 외 2필<NA>372830.43130519.771사유림3000.0계류 양안 침식이 진행되고 있으며, 남양정수장과 제1남양교 사이 지역으로 집중호우 시 하부 가옥(공가), 농경지의 피해가 우려됨
6울릉군경상북도울릉군울릉읍저동리476<NA>372955.708130544.954사유림1600.0태풍 및 호우에 의한 피해가 예상되는 지역으로 산사태취약지역으로 지정하여 관리할 필요가 있는 지역임
7울릉군경상북도울릉군울릉읍저동리산26 외 2필지643, 331373033.51305424.5사유림1656.0- 본 대상지는 하부에 다수의 인가시설이 위치하고 있으며, 계류 주변 산지사면에서 구곡침식에 의한 계류비탈면의 침식범위가 확대대고 있음. 상류 산지 및 계안에서 발생한 석력의 이동으로 토석이 계상에 다량 적체되어 있고 지속적으로 유입되고 있는 상태임 - 또한, 집중호우 시 통수면적의 부족으로 하류 토사 유출 및 월류 피해 발생가능성이 높아 지정ㆍ심의 상정 대상지로 선정하였음
8울릉군경상북도울릉군서면태하리산171 외 1필지산27-3373024.858130491.052사유림5260.0- 본 대상지는 하부에 다수의 인가시설이 위치하고 있으며, 계류 주변 산지사면에서 포락·침식에 의한 석력 적채가 누적되고 있어, 계안에서 다량의 석력이 적체되어 있으며, 기설된 구조물이 석력이동에 의해 파손된 상태임 - 또한, 집중호우 시 적체된 석력 때문에 통수면적의 부족으로 수압이 증가하여 석력이동으로 인한 피해 발생가능성이 높아 지정ㆍ심의 상정 대상지로 선정하였음
9울릉군경상북도울릉군북면현포리산30-6<NA>373134.2451304957.294사유림2000.0집중호우 시 살강터 하부 일주도로 및 농경지 피해가 우려됨
관할시도시군구읍면동리지번기타지번위도(도)위도(분)위도(초)경도(도)경도(분)경도(초)소유별면적(제곱미터)취약지역지정사유
33울릉군경상북도울릉군울릉읍사동리858<NA>372742.01305214.0사유림240.0본 대상지는 사동리에 위치한 산지소계류로 임도변과 연접하여 있고, 하류에 인가가 존재함현장조사 결과, 임도변에 연접한 소계류로 계류 상부의 경사가 매우 가파르며 종횡침식이 발생하고 있고, 계류 중부 경사는 완만하여 퇴적지가 형성되어 있어, 강한 호우 시 산지토사재해 발생우려가 높음
34울릉군경상북도울릉군울릉읍사동리산64-1<NA>372841.01305226.0사유림3829.0본 대상지는 사동리에 위치한 신지계류로 계류 유출구 하부에 인가가 존재하며, 기 시설된 계류보전 구조물이 존재함현장조사 결과, 계류는 산지상부 구간에 위치하고 있으며 계류 및 계류 양안사면의 경사가 매우 급하고, 계류 주변환경이 불안정하여 산사태 취약지역으로 지정 후 지속적인 관찰이 요구됨
35울릉군경상북도울릉군서면남양리384<NA>372846.71305046.6사유림563.0본 대상지는 남양리에 위치한 산지계류로 산지계류의 상류구간임현장조사 결과, 계류 상부는 암석 너덜지로 구성되어 있으며, 계류 중부에 전석이 대량으로 얽키어 석력의 유하는 저지하고 있음, 계류 하부 및 유출구는 호박돌 등의 석력이 적채되었고, 계안의 침식이 확인되어 산사태 취약지역 지정 후 지속적인 관찰이 필요함
36울릉군경상북도울릉군북면천부리790-35<NA>373210.0731305220.423사유림4600.0집중호우 시 하부 천부초등학교 및 주변 농경지의 피해가 우려됨
37울릉군경상북도울릉군북면나리산39<NA>373055.4171305215.665사유림2000.0집중호우 시 하부 나리분지 내 가옥, 농경지, 공군부대의 피해가 우려됨
38울릉군경상북도울릉군울릉읍저동리645-11<NA>37303.931305439.809사유림2000.0집중호우 시 하부 저동2리 신흥마을 가옥과 농경지의 피해가 우려됨
39울릉군경상북도울릉군서면남양리산118--1 외 2ㅣ필지817, 산103-1372829.802130519.939사유림2710.0- 본 대상지는 계상에 다량의 석력이 퇴적되어 있고 산각의 횡침식이 활발히 이루어지고 있는 지역임 - 또한, 과거 대상지 하류에 사방시설물을 설치하였으나 상류로부터 추가 토석류의 발생가능성이 존재하여 사방댐의 설치가 권장되며, 기존 사방시설물의 보완·보수 및 인접한 산지사면의 붕괴가 관찰됨에 따라 기슭막이 등의 추가 설치가 권장되는 지역으로 금회 지정ㆍ심의 상정 대상지로 선정하였음
40울릉군경상북도울릉군울릉읍도동리산12-5<NA>372855.373130546.392사유림2605.5해당지역은 유출구 하류구간에 사찰 및 민가 등 주민생활지역으로, 집수구역 내 수계를 중심으로 퇴적지 및 유목 등이 분포하고 있어 집중호우 시 침식 및 붕괴로 산사태 및 토석류 발생 우려가 높을 것으로 판단되어 지정 선정함
41울릉군경상북도울릉군울릉읍도동리654-1제2017-11호37297.6891305351.126사유림4300.0대규모 지반붕괴가 진행중이며, 집중호우 발생시 대규모 산사태 발생위험이 있음
42울릉군경상북도울릉군서면남양리791구<NA>37285.2271305142.096사유림2700.0다수의 인가가 계류와 인접하여 위치하고 있으며 토석류 발생 시 직접적인 피해가 예상되는 지역으로 산사태취약지역으로 지정하여 관리함이 타당할 것으로 사료됨.