Overview

Dataset statistics

Number of variables9
Number of observations1125
Missing cells1386
Missing cells (%)13.7%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory83.6 KiB
Average record size in memory76.1 B

Variable types

Numeric4
DateTime3
Text1
Categorical1

Dataset

Description경기주택도시공사 토지분양시스템의 분양 관련 유의사항 정보로써 개발지구번호, 분양횟수, 접수일자, 유의사항 등의 정보를 포함하고 있습니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/15119754/fileData.do

Alerts

기타유의사항 has constant value ""Constant
개발지구번호 is highly overall correlated with 유의사항일련번호High correlation
유의사항일련번호 is highly overall correlated with 개발지구번호High correlation
접수일자 has 494 (43.9%) missing valuesMissing
수정일시 has 886 (78.8%) missing valuesMissing

Reproduction

Analysis started2023-12-12 17:40:47.525605
Analysis finished2023-12-12 17:40:49.532176
Duration2.01 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

개발지구번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct73
Distinct (%)6.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean209962.92
Minimum199301
Maximum999999
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size10.0 KiB
2023-12-13T02:40:49.593292image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum199301
5-th percentile200311
Q1200405
median200707
Q3201110
95-th percentile300001
Maximum999999
Range800698
Interquartile range (IQR)705

Descriptive statistics

Standard deviation61774.204
Coefficient of variation (CV)0.29421483
Kurtosis140.7881
Mean209962.92
Median Absolute Deviation (MAD)396
Skewness11.33747
Sum2.3620828 × 108
Variance3.8160523 × 109
MonotonicityIncreasing
2023-12-13T02:40:49.711293image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
200311 188
 
16.7%
200707 139
 
12.4%
200406 59
 
5.2%
200913 52
 
4.6%
201109 47
 
4.2%
201003 45
 
4.0%
200605 36
 
3.2%
200322 28
 
2.5%
300009 25
 
2.2%
200712 24
 
2.1%
Other values (63) 482
42.8%
ValueCountFrequency (%)
199301 1
 
0.1%
199802 10
 
0.9%
199906 24
 
2.1%
200004 1
 
0.1%
200101 5
 
0.4%
200204 4
 
0.4%
200311 188
16.7%
200312 3
 
0.3%
200313 10
 
0.9%
200317 2
 
0.2%
ValueCountFrequency (%)
999999 6
 
0.5%
300012 1
 
0.1%
300011 6
 
0.5%
300010 1
 
0.1%
300009 25
2.2%
300008 1
 
0.1%
300003 1
 
0.1%
300001 21
1.9%
201722 19
1.7%
201716 4
 
0.4%

분양횟수
Real number (ℝ)

Distinct154
Distinct (%)13.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean31.792889
Minimum1
Maximum181
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size10.0 KiB
2023-12-13T02:40:49.839878image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q15
median17
Q336
95-th percentile139
Maximum181
Range180
Interquartile range (IQR)31

Descriptive statistics

Standard deviation40.648685
Coefficient of variation (CV)1.2785464
Kurtosis3.3000669
Mean31.792889
Median Absolute Deviation (MAD)13
Skewness1.9732874
Sum35767
Variance1652.3156
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T02:40:49.970468image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 92
 
8.2%
2 56
 
5.0%
3 56
 
5.0%
5 49
 
4.4%
4 43
 
3.8%
6 41
 
3.6%
8 39
 
3.5%
7 37
 
3.3%
30 31
 
2.8%
9 27
 
2.4%
Other values (144) 654
58.1%
ValueCountFrequency (%)
1 92
8.2%
2 56
5.0%
3 56
5.0%
4 43
3.8%
5 49
4.4%
6 41
3.6%
7 37
3.3%
8 39
3.5%
9 27
 
2.4%
10 21
 
1.9%
ValueCountFrequency (%)
181 1
 
0.1%
178 2
0.2%
177 2
0.2%
176 2
0.2%
174 2
0.2%
172 2
0.2%
171 2
0.2%
170 2
0.2%
169 1
 
0.1%
167 3
0.3%

접수일자
Date

MISSING 

Distinct329
Distinct (%)52.1%
Missing494
Missing (%)43.9%
Memory size8.9 KiB
Minimum2007-03-01 00:00:00
Maximum2023-08-24 00:00:00
2023-12-13T02:40:50.095137image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T02:40:50.201630image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

유의사항일련번호
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct744
Distinct (%)66.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean663.24356
Minimum1
Maximum1113
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size10.0 KiB
2023-12-13T02:40:50.305391image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile328.2
Q1458
median655
Q3863
95-th percentile1047.8
Maximum1113
Range1112
Interquartile range (IQR)405

Descriptive statistics

Standard deviation235.23817
Coefficient of variation (CV)0.35467841
Kurtosis-0.99568078
Mean663.24356
Median Absolute Deviation (MAD)201
Skewness0.06410462
Sum746149
Variance55336.998
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T02:40:50.417700image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
303 4
 
0.4%
307 3
 
0.3%
2 3
 
0.3%
409 3
 
0.3%
392 3
 
0.3%
1 3
 
0.3%
311 3
 
0.3%
407 3
 
0.3%
442 2
 
0.2%
550 2
 
0.2%
Other values (734) 1096
97.4%
ValueCountFrequency (%)
1 3
0.3%
2 3
0.3%
301 2
0.2%
302 2
0.2%
303 4
0.4%
304 2
0.2%
305 2
0.2%
306 2
0.2%
307 3
0.3%
308 2
0.2%
ValueCountFrequency (%)
1113 1
0.1%
1112 1
0.1%
1111 1
0.1%
1110 1
0.1%
1109 1
0.1%
1108 1
0.1%
1107 1
0.1%
1106 1
0.1%
1105 1
0.1%
1104 1
0.1%

유의사항
Text

Distinct240
Distinct (%)21.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size8.9 KiB
2023-12-13T02:40:50.663955image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length288
Median length244
Mean length21.226667
Min length1

Characters and Unicode

Total characters23880
Distinct characters346
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks7 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique150 ?
Unique (%)13.3%

Sample

1st row공급공고문 반드시 확인 후 입찰참여
2nd row공고문참조
3rd row공고문참조
4th row공고문에 의함
5th row공고문에 의함
ValueCountFrequency (%)
참조 344
 
6.6%
공고문에 277
 
5.3%
의함 269
 
5.2%
공고문 249
 
4.8%
바랍니다 153
 
2.9%
공급공고문 130
 
2.5%
반드시 67
 
1.3%
주시기 57
 
1.1%
공고문을 46
 
0.9%
45
 
0.9%
Other values (883) 3550
68.4%
2023-12-13T02:40:51.264625image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
4062
 
17.0%
공 1138
 
4.8%
고 924
 
3.9%
문 823
 
3.4%
조 525
 
2.2%
참 500
 
2.1%
에 484
 
2.0%
의 467
 
2.0%
시 457
 
1.9%
하 405
 
1.7%
Other values (336) 14095
59.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 18119
75.9%
Space Separator 4062
 
17.0%
Other Punctuation 690
 
2.9%
Decimal Number 659
 
2.8%
Close Punctuation 134
 
0.6%
Open Punctuation 134
 
0.6%
Dash Punctuation 45
 
0.2%
Uppercase Letter 25
 
0.1%
Math Symbol 10
 
< 0.1%
Other Symbol 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
공 1138
 
6.3%
고 924
 
5.1%
문 823
 
4.5%
조 525
 
2.9%
참 500
 
2.8%
에 484
 
2.7%
의 467
 
2.6%
시 457
 
2.5%
하 405
 
2.2%
지 383
 
2.1%
Other values (300) 12013
66.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 397
57.5%
, 183
26.5%
: 31
 
4.5%
% 17
 
2.5%
; 15
 
2.2%
& 15
 
2.2%
# 15
 
2.2%
' 9
 
1.3%
※ 4
 
0.6%
· 2
 
0.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 209
31.7%
2 153
23.2%
3 81
 
12.3%
0 53
 
8.0%
5 34
 
5.2%
8 33
 
5.0%
9 29
 
4.4%
4 28
 
4.2%
6 23
 
3.5%
7 16
 
2.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 9
36.0%
F 4
16.0%
M 4
16.0%
C 4
16.0%
A 3
 
12.0%
D 1
 
4.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 131
97.8%
] 3
 
2.2%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 131
97.8%
[ 3
 
2.2%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㎡ 1
50.0%
■ 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
4062
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 45
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 10
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 18119
75.9%
Common 5736
 
24.0%
Latin 25
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
공 1138
 
6.3%
고 924
 
5.1%
문 823
 
4.5%
조 525
 
2.9%
참 500
 
2.8%
에 484
 
2.7%
의 467
 
2.6%
시 457
 
2.5%
하 405
 
2.2%
지 383
 
2.1%
Other values (300) 12013
66.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
4062
70.8%
. 397
 
6.9%
1 209
 
3.6%
, 183
 
3.2%
2 153
 
2.7%
) 131
 
2.3%
( 131
 
2.3%
3 81
 
1.4%
0 53
 
0.9%
- 45
 
0.8%
Other values (20) 291
 
5.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 9
36.0%
F 4
16.0%
M 4
16.0%
C 4
16.0%
A 3
 
12.0%
D 1
 
4.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 18117
75.9%
ASCII 5753
 
24.1%
Punctuation 4
 
< 0.1%
Compat Jamo 2
 
< 0.1%
None 2
 
< 0.1%
CJK Compat 1
 
< 0.1%
Geometric Shapes 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
4062
70.6%
. 397
 
6.9%
1 209
 
3.6%
, 183
 
3.2%
2 153
 
2.7%
) 131
 
2.3%
( 131
 
2.3%
3 81
 
1.4%
0 53
 
0.9%
- 45
 
0.8%
Other values (22) 308
 
5.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
공 1138
 
6.3%
고 924
 
5.1%
문 823
 
4.5%
조 525
 
2.9%
참 500
 
2.8%
에 484
 
2.7%
의 467
 
2.6%
시 457
 
2.5%
하 405
 
2.2%
지 383
 
2.1%
Other values (299) 12011
66.3%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
※ 4
100.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅁ 2
100.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 2
100.0%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
㎡ 1
100.0%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
■ 1
100.0%

정렬순서
Real number (ℝ)

Distinct7
Distinct (%)0.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1.1475556
Minimum1
Maximum7
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size10.0 KiB
2023-12-13T02:40:51.371275image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q11
median1
Q31
95-th percentile2
Maximum7
Range6
Interquartile range (IQR)0

Descriptive statistics

Standard deviation0.65042128
Coefficient of variation (CV)0.56678849
Kurtosis36.188605
Mean1.1475556
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness5.6551013
Sum1291
Variance0.42304784
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T02:40:51.478326image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=7)
ValueCountFrequency (%)
1 1045
92.9%
2 40
 
3.6%
3 16
 
1.4%
4 12
 
1.1%
5 5
 
0.4%
6 4
 
0.4%
7 3
 
0.3%
ValueCountFrequency (%)
1 1045
92.9%
2 40
 
3.6%
3 16
 
1.4%
4 12
 
1.1%
5 5
 
0.4%
6 4
 
0.4%
7 3
 
0.3%
ValueCountFrequency (%)
7 3
 
0.3%
6 4
 
0.4%
5 5
 
0.4%
4 12
 
1.1%
3 16
 
1.4%
2 40
 
3.6%
1 1045
92.9%

등록일시
Date

Distinct1102
Distinct (%)98.5%
Missing6
Missing (%)0.5%
Memory size8.9 KiB
Minimum2007-10-09 17:43:40
Maximum2023-08-17 16:54:14
2023-12-13T02:40:51.615286image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T02:40:51.768264image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

수정일시
Date

MISSING 

Distinct234
Distinct (%)97.9%
Missing886
Missing (%)78.8%
Memory size8.9 KiB
Minimum2007-10-10 15:59:56
Maximum2023-08-17 16:57:00
2023-12-13T02:40:51.954834image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T02:40:52.147843image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

기타유의사항
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size8.9 KiB
공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
1125 

Length

Max length44
Median length44
Mean length44
Min length44

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
2nd row공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
3rd row공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
4th row공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
5th row공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음

Common Values

ValueCountFrequency (%)
공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음 1125
100.0%

Length

2023-12-13T02:40:52.286074image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T02:40:52.393157image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
데이터 2250
16.7%
공란은 1125
8.3%
미존재 1125
8.3%
기준일과 1125
8.3%
파일 1125
8.3%
내 1125
8.3%
등록일 1125
8.3%
수정일은 1125
8.3%
다를 1125
8.3%
수 1125
8.3%

Interactions

2023-12-13T02:40:48.959991image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
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Correlations

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개발지구번호분양횟수유의사항일련번호정렬순서
개발지구번호1.0000.3730.9450.195
분양횟수0.3731.0000.3740.086
유의사항일련번호0.9450.3741.0000.326
정렬순서0.1950.0860.3261.000
2023-12-13T02:40:52.569757image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
개발지구번호분양횟수유의사항일련번호정렬순서
개발지구번호1.000-0.4200.568-0.090
분양횟수-0.4201.000-0.074-0.082
유의사항일련번호0.568-0.0741.000-0.244
정렬순서-0.090-0.082-0.2441.000

Missing values

2023-12-13T02:40:49.301631image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T02:40:49.409723image/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.
2023-12-13T02:40:49.490264image/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

개발지구번호분양횟수접수일자유의사항일련번호유의사항정렬순서등록일시수정일시기타유의사항
019930112019-09-09851공급공고문 반드시 확인 후 입찰참여12019-09-05 15:42:17<NA>공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
119980232013-04-03455공고문참조12013-04-01 11:37:22<NA>공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
219980232013-04-04456공고문참조12013-04-01 11:37:27<NA>공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
319980262019-08-23846공고문에 의함12019-08-08 14:29:55<NA>공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
419980242018-10-17791공고문에 의함12018-10-05 10:51:56<NA>공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
519980252018-11-09801공고문에 의함12018-10-26 09:01:04<NA>공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
61998022<NA>388입찰신청 전 공고문의 토지 제한사항등을 반드시 열람, 확인 후 입찰에 참가하여야 하며, 이를 확인하지 못한 책임은 신청자(매수자)에게 있습니다.12012-07-30 10:07:56<NA>공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
71998023<NA>399공고문참조12013-04-01 11:31:42<NA>공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
81998024<NA>659공고문에 의함12018-10-05 10:43:58<NA>공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
91998025<NA>666공고문에 의함12018-10-26 08:55:12<NA>공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
개발지구번호분양횟수접수일자유의사항일련번호유의사항정렬순서등록일시수정일시기타유의사항
1115300011512023-06-131095유의사항 없음12023-06-13 22:14:22<NA>공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
1116300011522023-06-201096유의사항 없음12023-06-20 09:12:18<NA>공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
1117300011412022-10-051037해당없음12022-10-05 18:32:40<NA>공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
111830001220<NA>690유의12019-05-21 10:30:17<NA>공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
111999999912007-03-011단독주택용지 분양신청 연습하기 입니다.1<NA><NA>공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
112099999912007-03-012개인 및 사업자가 신청할수 있습니다.2<NA>2019-05-08 17:29:02공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
112199999922007-03-011공동주택용지 분양신청 연습하기 입니다.1<NA><NA>공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
112299999922007-03-012사업자만 신청할수 있습니다.2<NA><NA>공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
112399999932007-03-011상업편익용지 분양신청 연습하기 입니다.1<NA><NA>공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음
112499999932007-03-012개인 및 사업자가 신청할수 있습니다.2<NA><NA>공란은 데이터 미존재, 데이터 기준일과 파일 내 등록일, 수정일은 다를 수 있음