Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations71
Missing cells13
Missing cells (%)3.7%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory3.0 KiB
Average record size in memory43.8 B

Variable types

Categorical1
Numeric2
Text2

Dataset

Description경기도 평택시 가금류 현황에 대한 데이터로 구분명, 소재지지번주소, 소재지도로명주소, 사육마리수 등의 항목을 제공합니다.※문의 : 평택시 농업기술센터 축산반려동물과(031-8024-3814)
Author경기도 평택시
URLhttps://www.data.go.kr/data/15032186/fileData.do

Alerts

소재지우편번호 has 6 (8.5%) missing valuesMissing
소재지도로명주소 has 7 (9.9%) missing valuesMissing
소재지지번주소 has unique valuesUnique
사육마리수 has 1 (1.4%) zerosZeros

Reproduction

Analysis started2024-03-14 14:39:33.099936
Analysis finished2024-03-14 14:39:34.955874
Duration1.86 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

구분명
Categorical

Distinct4
Distinct (%)5.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size696.0 B
육계
40 
종계/산란계
23 
산란육성계
5 
오리
 
3

Length

Max length6
Median length2
Mean length3.5070423
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row육계
2nd row육계
3rd row종계/산란계
4th row오리
5th row산란육성계

Common Values

ValueCountFrequency (%)
육계 40
56.3%
종계/산란계 23
32.4%
산란육성계 5
 
7.0%
오리 3
 
4.2%

Length

2024-03-14T23:39:35.085280image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-14T23:39:35.288162image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
육계 40
56.3%
종계/산란계 23
32.4%
산란육성계 5
 
7.0%
오리 3
 
4.2%

소재지우편번호
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct29
Distinct (%)44.6%
Missing6
Missing (%)8.5%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean17845.215
Minimum17700
Maximum18001
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size767.0 B
2024-03-14T23:39:35.479114image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum17700
5-th percentile17702.4
Q117794
median17814
Q317926
95-th percentile17966
Maximum18001
Range301
Interquartile range (IQR)132

Descriptive statistics

Standard deviation80.569941
Coefficient of variation (CV)0.0045149324
Kurtosis-0.95802579
Mean17845.215
Median Absolute Deviation (MAD)25
Skewness0.11596999
Sum1159939
Variance6491.5154
MonotonicityNot monotonic
2024-03-14T23:39:35.770523image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=29)
ValueCountFrequency (%)
17794 10
14.1%
17814 6
 
8.5%
17927 5
 
7.0%
17818 5
 
7.0%
17966 4
 
5.6%
17800 3
 
4.2%
17789 3
 
4.2%
17702 3
 
4.2%
17925 2
 
2.8%
17926 2
 
2.8%
Other values (19) 22
31.0%
(Missing) 6
 
8.5%
ValueCountFrequency (%)
17700 1
 
1.4%
17702 3
 
4.2%
17704 1
 
1.4%
17705 1
 
1.4%
17789 3
 
4.2%
17790 1
 
1.4%
17793 2
 
2.8%
17794 10
14.1%
17798 1
 
1.4%
17800 3
 
4.2%
ValueCountFrequency (%)
18001 1
 
1.4%
17970 1
 
1.4%
17966 4
5.6%
17964 1
 
1.4%
17951 1
 
1.4%
17946 1
 
1.4%
17935 1
 
1.4%
17929 1
 
1.4%
17927 5
7.0%
17926 2
 
2.8%

소재지지번주소
Text

UNIQUE 

Distinct71
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size696.0 B
2024-03-14T23:39:37.051353image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length65
Median length43
Mean length28.901408
Min length19

Characters and Unicode

Total characters2052
Distinct characters89
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique71 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row경기도 평택시 서탄면 마두리 425-25
2nd row경기도 평택시 고덕면 궁리 518번지 13호 외 1필지(518-17)
3rd row경기도 평택시 고덕면 동고리 505번지 3호
4th row경기도 평택시 고덕면 두릉리 230번지
5th row경기도 평택시 고덕면 문곡리 770번지 10호
ValueCountFrequency (%)
경기도 71
 
15.6%
평택시 71
 
15.6%
오성면 16
 
3.5%
1호 14
 
3.1%
포승읍 14
 
3.1%
청북면 12
 
2.6%
고잔리 11
 
2.4%
외 8
 
1.8%
3호 8
 
1.8%
고덕면 6
 
1.3%
Other values (159) 223
49.1%
2024-03-14T23:39:38.494388image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
498
24.3%
1 95
 
4.6%
지 84
 
4.1%
도 73
 
3.6%
경 71
 
3.5%
시 71
 
3.5%
기 71
 
3.5%
택 71
 
3.5%
평 71
 
3.5%
번 70
 
3.4%
Other values (79) 877
42.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1074
52.3%
Space Separator 498
24.3%
Decimal Number 418
 
20.4%
Dash Punctuation 28
 
1.4%
Other Punctuation 20
 
1.0%
Open Punctuation 7
 
0.3%
Close Punctuation 7
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
지 84
 
7.8%
도 73
 
6.8%
경 71
 
6.6%
시 71
 
6.6%
기 71
 
6.6%
택 71
 
6.6%
평 71
 
6.6%
번 70
 
6.5%
리 67
 
6.2%
호 54
 
5.0%
Other values (64) 371
34.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 95
22.7%
2 65
15.6%
3 52
12.4%
4 39
9.3%
5 36
 
8.6%
8 33
 
7.9%
7 32
 
7.7%
6 31
 
7.4%
0 25
 
6.0%
9 10
 
2.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
498
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 28
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 20
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 7
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 7
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1074
52.3%
Common 978
47.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
지 84
 
7.8%
도 73
 
6.8%
경 71
 
6.6%
시 71
 
6.6%
기 71
 
6.6%
택 71
 
6.6%
평 71
 
6.6%
번 70
 
6.5%
리 67
 
6.2%
호 54
 
5.0%
Other values (64) 371
34.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
498
50.9%
1 95
 
9.7%
2 65
 
6.6%
3 52
 
5.3%
4 39
 
4.0%
5 36
 
3.7%
8 33
 
3.4%
7 32
 
3.3%
6 31
 
3.2%
- 28
 
2.9%
Other values (5) 69
 
7.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1074
52.3%
ASCII 978
47.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
498
50.9%
1 95
 
9.7%
2 65
 
6.6%
3 52
 
5.3%
4 39
 
4.0%
5 36
 
3.7%
8 33
 
3.4%
7 32
 
3.3%
6 31
 
3.2%
- 28
 
2.9%
Other values (5) 69
 
7.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
지 84
 
7.8%
도 73
 
6.8%
경 71
 
6.6%
시 71
 
6.6%
기 71
 
6.6%
택 71
 
6.6%
평 71
 
6.6%
번 70
 
6.5%
리 67
 
6.2%
호 54
 
5.0%
Other values (64) 371
34.5%

소재지도로명주소
Text

MISSING 

Distinct64
Distinct (%)100.0%
Missing7
Missing (%)9.9%
Memory size696.0 B
2024-03-14T23:39:39.663489image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length43
Median length34
Mean length23.359375
Min length18

Characters and Unicode

Total characters1495
Distinct characters95
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique64 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row경기도 평택시 서탄면 마두길 59-234
2nd row경기도 평택시 고덕면 효학길 131-35
3rd row경기도 평택시 고덕면 동고1길 17-114
4th row경기도 평택시 고덕면 고덕북로 215-19
5th row경기도 평택시 고덕면 문곡3길 71-32
ValueCountFrequency (%)
경기도 64
19.1%
평택시 64
19.1%
오성면 15
 
4.5%
포승읍 14
 
4.2%
청북면 9
 
2.7%
청북읍 6
 
1.8%
고덕면 6
 
1.8%
서탄면 5
 
1.5%
청북중앙로 5
 
1.5%
이대원로 4
 
1.2%
Other values (123) 143
42.7%
2024-03-14T23:39:41.029161image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
271
18.1%
평 66
 
4.4%
경 64
 
4.3%
도 64
 
4.3%
택 64
 
4.3%
시 64
 
4.3%
기 64
 
4.3%
1 60
 
4.0%
- 59
 
3.9%
2 49
 
3.3%
Other values (85) 670
44.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 820
54.8%
Decimal Number 315
 
21.1%
Space Separator 271
 
18.1%
Dash Punctuation 59
 
3.9%
Close Punctuation 13
 
0.9%
Open Punctuation 13
 
0.9%
Other Punctuation 4
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
평 66
 
8.0%
경 64
 
7.8%
도 64
 
7.8%
택 64
 
7.8%
시 64
 
7.8%
기 64
 
7.8%
길 40
 
4.9%
면 38
 
4.6%
로 26
 
3.2%
북 25
 
3.0%
Other values (70) 305
37.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 60
19.0%
2 49
15.6%
3 49
15.6%
4 34
10.8%
7 26
8.3%
6 25
7.9%
5 24
 
7.6%
8 19
 
6.0%
9 18
 
5.7%
0 11
 
3.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
271
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 59
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 13
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 13
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 820
54.8%
Common 675
45.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
평 66
 
8.0%
경 64
 
7.8%
도 64
 
7.8%
택 64
 
7.8%
시 64
 
7.8%
기 64
 
7.8%
길 40
 
4.9%
면 38
 
4.6%
로 26
 
3.2%
북 25
 
3.0%
Other values (70) 305
37.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
271
40.1%
1 60
 
8.9%
- 59
 
8.7%
2 49
 
7.3%
3 49
 
7.3%
4 34
 
5.0%
7 26
 
3.9%
6 25
 
3.7%
5 24
 
3.6%
8 19
 
2.8%
Other values (5) 59
 
8.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 820
54.8%
ASCII 675
45.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
271
40.1%
1 60
 
8.9%
- 59
 
8.7%
2 49
 
7.3%
3 49
 
7.3%
4 34
 
5.0%
7 26
 
3.9%
6 25
 
3.7%
5 24
 
3.6%
8 19
 
2.8%
Other values (5) 59
 
8.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
평 66
 
8.0%
경 64
 
7.8%
도 64
 
7.8%
택 64
 
7.8%
시 64
 
7.8%
기 64
 
7.8%
길 40
 
4.9%
면 38
 
4.6%
로 26
 
3.2%
북 25
 
3.0%
Other values (70) 305
37.2%

사육마리수
Real number (ℝ)

ZEROS 

Distinct53
Distinct (%)74.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean81298.324
Minimum0
Maximum755774
Zeros1
Zeros (%)1.4%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size767.0 B
2024-03-14T23:39:41.340800image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile410
Q124000
median43000
Q375800
95-th percentile288295
Maximum755774
Range755774
Interquartile range (IQR)51800

Descriptive statistics

Standard deviation134004.78
Coefficient of variation (CV)1.6483092
Kurtosis17.32685
Mean81298.324
Median Absolute Deviation (MAD)24291
Skewness3.9645027
Sum5772181
Variance1.795728 × 1010
MonotonicityNot monotonic
2024-03-14T23:39:41.792727image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
30000 6
 
8.5%
60000 6
 
8.5%
35000 3
 
4.2%
40000 3
 
4.2%
20000 2
 
2.8%
90000 2
 
2.8%
72000 2
 
2.8%
15000 2
 
2.8%
77350 1
 
1.4%
100000 1
 
1.4%
Other values (43) 43
60.6%
ValueCountFrequency (%)
0 1
1.4%
50 1
1.4%
250 1
1.4%
300 1
1.4%
520 1
1.4%
1000 1
1.4%
5500 1
1.4%
7000 1
1.4%
10000 1
1.4%
11772 1
1.4%
ValueCountFrequency (%)
755774 1
1.4%
754240 1
1.4%
362880 1
1.4%
325000 1
1.4%
251590 1
1.4%
232205 1
1.4%
171000 1
1.4%
147000 1
1.4%
120556 1
1.4%
120000 1
1.4%

Interactions

2024-03-14T23:39:33.980642image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-03-14T23:39:33.433567image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-03-14T23:39:34.241729image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-03-14T23:39:33.718715image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-03-14T23:39:42.070725image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분명소재지우편번호소재지지번주소소재지도로명주소사육마리수
구분명1.0000.5741.0001.0000.548
소재지우편번호0.5741.0001.0001.0000.216
소재지지번주소1.0001.0001.0001.0001.000
소재지도로명주소1.0001.0001.0001.0001.000
사육마리수0.5480.2161.0001.0001.000
2024-03-14T23:39:42.332720image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
소재지우편번호사육마리수구분명
소재지우편번호1.000-0.0490.282
사육마리수-0.0491.0000.378
구분명0.2820.3781.000

Missing values

2024-03-14T23:39:34.553451image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-03-14T23:39:34.721709image/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.
2024-03-14T23:39:34.876721image/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

구분명소재지우편번호소재지지번주소소재지도로명주소사육마리수
0육계17702경기도 평택시 서탄면 마두리 425-25경기도 평택시 서탄면 마두길 59-23435000
1육계17924경기도 평택시 고덕면 궁리 518번지 13호 외 1필지(518-17)경기도 평택시 고덕면 효학길 131-3520000
2종계/산란계17924경기도 평택시 고덕면 동고리 505번지 3호경기도 평택시 고덕면 동고1길 17-114755774
3오리17789경기도 평택시 고덕면 두릉리 230번지경기도 평택시 고덕면 고덕북로 215-197000
4산란육성계17789경기도 평택시 고덕면 문곡리 770번지 10호경기도 평택시 고덕면 문곡3길 71-3236000
5오리17789경기도 평택시 고덕면 문곡리 822번지 1호 외 2필지경기도 평택시 고덕면 용소금각로 364 (외 2필지)17756
6종계/산란계17821경기도 평택시 고덕면 해창리 154번지 1호 외 1필지(155-3)경기도 평택시 고덕면 고덕로 36-5567142
7육계17923경기도 평택시 군문동 151번지 3호경기도 평택시 평남로 408-9 3호300
8육계17700경기도 평택시 서탄면 마두리 109번지 2호경기도 평택시 서탄면 서탄1로 26130000
9종계/산란계17702경기도 평택시 서탄면 마두리 425번지 20호 외1필지(425-21)경기도 평택시 서탄면 마두길 59-248120556
구분명소재지우편번호소재지지번주소소재지도로명주소사육마리수
61육계17814경기도 평택시 포승읍 석정리 591번지경기도 평택시 포승읍 원석정용소길 98-1972000
62육계17813경기도 평택시 포승읍 홍원리 333번지 7호 외 3필지(333-8, 333-15, 333-16)경기도 평택시 포승읍 석정로 374-73 (374-75)100000
63종계/산란계17813경기도 평택시 포승읍 홍원리 82번지 8호 외 1필지경기도 평택시 포승읍 외원길 33-93 (외 1필지)77350
64육계17966경기도 평택시 포승읍 희곡리 7-2경기도 평택시 포승읍 이대원로 231 (,233)72000
65육계17966경기도 평택시 포승읍 희곡리 450번지 1호경기도 평택시 포승읍 이대원로 180-2119000
66육계17966경기도 평택시 포승읍 희곡리 479번지 1호경기도 평택시 포승읍 이대원로 180-2343000
67육계17966경기도 평택시 포승읍 희곡리 7번지 3호경기도 평택시 포승읍 이대원로 23115000
68육계17878경기도 평택시 합정동 242번지 1호경기도 평택시 평남로 576-37, (합정동 242-1,243-1) (합정동)52919
69종계/산란계17970경기도 평택시 현덕면 대안리 434번지 1호경기도 평택시 현덕면 대안1길 61-4185000
70육계17946경기도 평택시 현덕면 화양리 27번지 2호경기도 평택시 현덕면 인광길 10450