Overview

Dataset statistics

Number of variables10
Number of observations31
Missing cells9
Missing cells (%)2.9%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory2.6 KiB
Average record size in memory87.3 B

Variable types

Text4
Numeric3
Categorical2
DateTime1

Dataset

Description충청남도 지역특화거리정보로 거리명, 거리소개, 소지재도로, 소재지지번, 총길이, 점포수, 지정년도, 관리기관전화번호 등의 데이터를 제공합니다.
Author충청남도
URLhttps://alldam.chungnam.go.kr/index.chungnam?menuCd=DOM_000000201001001001&st=&cds=&orgCd=&apiType=&isOpen=Y&pageIndex=24&beforeMenuCd=DOM_000000201001001000&publicdatapk=15119737

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지정년도 is highly overall correlated with 관리기관전화번호 and 1 other fieldsHigh correlation
관리기관전화번호 is highly overall correlated with 지정년도 and 1 other fieldsHigh correlation
관리기관명 is highly overall correlated with 지정년도 and 1 other fieldsHigh correlation
소재지지번주소 has 9 (29.0%) missing valuesMissing

Reproduction

Analysis started2024-01-09 21:17:46.266452
Analysis finished2024-01-09 21:17:47.474900
Duration1.21 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

거리명
Text

Distinct16
Distinct (%)51.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size380.0 B
2024-01-10T06:17:47.586178image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length18
Median length11
Mean length7.8064516
Min length4

Characters and Unicode

Total characters242
Distinct characters76
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)3.2%

Sample

1st row휴대폰거리
2nd row불당동문화카페거리
3rd row천안가구웨딩거리
4th row쌍용패션거리
5th row공구상가거리
ValueCountFrequency (%)
휴대폰거리 2
 
4.4%
민물어죽마을 2
 
4.4%
온주맛고을 2
 
4.4%
염치한우촌 2
 
4.4%
인주장어촌 2
 
4.4%
라온제나 2
 
4.4%
거리 2
 
4.4%
음식문화 2
 
4.4%
홍주골 2
 
4.4%
향토음식특화거리 2
 
4.4%
Other values (14) 25
55.6%
2024-01-10T06:17:47.859197image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
거 20
 
8.3%
리 20
 
8.3%
14
 
5.8%
화 9
 
3.7%
어 7
 
2.9%
음 6
 
2.5%
주 6
 
2.5%
식 6
 
2.5%
가 4
 
1.7%
구 4
 
1.7%
Other values (66) 146
60.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 228
94.2%
Space Separator 14
 
5.8%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
거 20
 
8.8%
리 20
 
8.8%
화 9
 
3.9%
어 7
 
3.1%
음 6
 
2.6%
주 6
 
2.6%
식 6
 
2.6%
가 4
 
1.8%
구 4
 
1.8%
우 4
 
1.8%
Other values (65) 142
62.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
14
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 228
94.2%
Common 14
 
5.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
거 20
 
8.8%
리 20
 
8.8%
화 9
 
3.9%
어 7
 
3.1%
음 6
 
2.6%
주 6
 
2.6%
식 6
 
2.6%
가 4
 
1.8%
구 4
 
1.8%
우 4
 
1.8%
Other values (65) 142
62.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
14
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 228
94.2%
ASCII 14
 
5.8%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
거 20
 
8.8%
리 20
 
8.8%
화 9
 
3.9%
어 7
 
3.1%
음 6
 
2.6%
주 6
 
2.6%
식 6
 
2.6%
가 4
 
1.8%
구 4
 
1.8%
우 4
 
1.8%
Other values (65) 142
62.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
14
100.0%

거리소개
Text

Distinct16
Distinct (%)51.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size380.0 B
2024-01-10T06:17:48.097504image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length213
Median length52
Mean length54.354839
Min length16

Characters and Unicode

Total characters1685
Distinct characters222
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)3.2%

Sample

1st row휴대폰상가가 밀집되어 있는 거리
2nd row75곳의 카페가 밀집되어 있는 카페거리
3rd row웨딩과 가구점이 밀집되어 있는 거리
4th row의류상가가 밀집되어 있는 거리
5th row공구상가가 밀집되어 있는 거리
ValueCountFrequency (%)
있는 20
 
4.9%
밀집되어 16
 
4.0%
거리 13
 
3.2%
전문 12
 
3.0%
한우 8
 
2.0%
조성 6
 
1.5%
수 6
 
1.5%
등 4
 
1.0%
음식점 4
 
1.0%
23개소 4
 
1.0%
Other values (170) 312
77.0%
2024-01-10T06:17:48.493621image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
375
 
22.3%
어 42
 
2.5%
리 42
 
2.5%
거 37
 
2.2%
문 28
 
1.7%
로 27
 
1.6%
이 26
 
1.5%
식 26
 
1.5%
한 25
 
1.5%
는 25
 
1.5%
Other values (212) 1032
61.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1256
74.5%
Space Separator 375
 
22.3%
Decimal Number 36
 
2.1%
Other Punctuation 7
 
0.4%
Uppercase Letter 2
 
0.1%
Close Punctuation 2
 
0.1%
Open Punctuation 2
 
0.1%
Other Number 2
 
0.1%
Lowercase Letter 2
 
0.1%
Other Symbol 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
어 42
 
3.3%
리 42
 
3.3%
거 37
 
2.9%
문 28
 
2.2%
로 27
 
2.1%
이 26
 
2.1%
식 26
 
2.1%
한 25
 
2.0%
는 25
 
2.0%
있 24
 
1.9%
Other values (191) 954
76.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 9
25.0%
0 7
19.4%
7 6
16.7%
3 5
13.9%
1 2
 
5.6%
9 2
 
5.6%
5 2
 
5.6%
8 2
 
5.6%
4 1
 
2.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 3
42.9%
· 3
42.9%
? 1
 
14.3%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
① 1
50.0%
② 1
50.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
k 1
50.0%
m 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
375
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
T 2
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
▲ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1256
74.5%
Common 425
 
25.2%
Latin 4
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
어 42
 
3.3%
리 42
 
3.3%
거 37
 
2.9%
문 28
 
2.2%
로 27
 
2.1%
이 26
 
2.1%
식 26
 
2.1%
한 25
 
2.0%
는 25
 
2.0%
있 24
 
1.9%
Other values (191) 954
76.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
375
88.2%
2 9
 
2.1%
0 7
 
1.6%
7 6
 
1.4%
3 5
 
1.2%
. 3
 
0.7%
· 3
 
0.7%
1 2
 
0.5%
9 2
 
0.5%
5 2
 
0.5%
Other values (8) 11
 
2.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
T 2
50.0%
k 1
25.0%
m 1
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1256
74.5%
ASCII 423
 
25.1%
None 3
 
0.2%
Enclosed Alphanum 2
 
0.1%
Geometric Shapes 1
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
375
88.7%
2 9
 
2.1%
0 7
 
1.7%
7 6
 
1.4%
3 5
 
1.2%
. 3
 
0.7%
1 2
 
0.5%
9 2
 
0.5%
5 2
 
0.5%
T 2
 
0.5%
Other values (7) 10
 
2.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
어 42
 
3.3%
리 42
 
3.3%
거 37
 
2.9%
문 28
 
2.2%
로 27
 
2.1%
이 26
 
2.1%
식 26
 
2.1%
한 25
 
2.0%
는 25
 
2.0%
있 24
 
1.9%
Other values (191) 954
76.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 3
100.0%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
① 1
50.0%
② 1
50.0%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
▲ 1
100.0%

소재지도로명
Text

Distinct17
Distinct (%)54.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size380.0 B
2024-01-10T06:17:48.657506image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length27
Median length23
Mean length18.032258
Min length12

Characters and Unicode

Total characters559
Distinct characters71
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

Unique3 ?
Unique (%)9.7%

Sample

1st row충청남도 천안시 서북구 중앙로
2nd row충청남도 천안시 서북구 불당16길
3rd row충청남도 천안시 서북구 백석로
4th row충청남도 천안시 서북구 쌍용대로
5th row충청남도 천안시 서북구 신용로
ValueCountFrequency (%)
충청남도 31
23.3%
천안시 12
 
9.0%
서북구 10
 
7.5%
아산시 6
 
4.5%
금산군 6
 
4.5%
11 2
 
1.5%
장산로 2
 
1.5%
인주면 2
 
1.5%
아산만로 2
 
1.5%
1520번길 2
 
1.5%
Other values (33) 58
43.6%
2024-01-10T06:17:48.928118image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
102
18.2%
남 35
 
6.3%
충 31
 
5.5%
청 31
 
5.5%
도 31
 
5.5%
로 25
 
4.5%
시 18
 
3.2%
산 17
 
3.0%
천 16
 
2.9%
안 14
 
2.5%
Other values (61) 239
42.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 419
75.0%
Space Separator 102
 
18.2%
Decimal Number 34
 
6.1%
Open Punctuation 2
 
0.4%
Close Punctuation 2
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
남 35
 
8.4%
충 31
 
7.4%
청 31
 
7.4%
도 31
 
7.4%
로 25
 
6.0%
시 18
 
4.3%
산 17
 
4.1%
천 16
 
3.8%
안 14
 
3.3%
군 13
 
3.1%
Other values (51) 188
44.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 12
35.3%
0 8
23.5%
5 4
 
11.8%
4 3
 
8.8%
2 3
 
8.8%
3 2
 
5.9%
6 2
 
5.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
102
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 419
75.0%
Common 140
 
25.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
남 35
 
8.4%
충 31
 
7.4%
청 31
 
7.4%
도 31
 
7.4%
로 25
 
6.0%
시 18
 
4.3%
산 17
 
4.1%
천 16
 
3.8%
안 14
 
3.3%
군 13
 
3.1%
Other values (51) 188
44.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
102
72.9%
1 12
 
8.6%
0 8
 
5.7%
5 4
 
2.9%
4 3
 
2.1%
2 3
 
2.1%
( 2
 
1.4%
) 2
 
1.4%
3 2
 
1.4%
6 2
 
1.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 419
75.0%
ASCII 140
 
25.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
102
72.9%
1 12
 
8.6%
0 8
 
5.7%
5 4
 
2.9%
4 3
 
2.1%
2 3
 
2.1%
( 2
 
1.4%
) 2
 
1.4%
3 2
 
1.4%
6 2
 
1.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
남 35
 
8.4%
충 31
 
7.4%
청 31
 
7.4%
도 31
 
7.4%
로 25
 
6.0%
시 18
 
4.3%
산 17
 
4.1%
천 16
 
3.8%
안 14
 
3.3%
군 13
 
3.1%
Other values (51) 188
44.9%

소재지지번주소
Text

MISSING 

Distinct14
Distinct (%)63.6%
Missing9
Missing (%)29.0%
Memory size380.0 B
2024-01-10T06:17:49.085654image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length26
Median length24
Mean length21.818182
Min length18

Characters and Unicode

Total characters480
Distinct characters51
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

Unique6 ?
Unique (%)27.3%

Sample

1st row충청남도 천안시 동남구 성황동 92-4
2nd row충청남도 천안시 서북구 불당동 1358
3rd row충청남도 천안시 서북구 성정동 683-12
4th row충청남도 천안시 서북구 쌍용동 1164
5th row충청남도 천안시 동남구 다가동 367-4
ValueCountFrequency (%)
충청남도 22
20.0%
천안시 12
 
10.9%
동남구 6
 
5.5%
서북구 6
 
5.5%
아산시 3
 
2.7%
서천군 2
 
1.8%
월산리 2
 
1.8%
홍성읍 2
 
1.8%
홍성군 2
 
1.8%
동남리 2
 
1.8%
Other values (31) 51
46.4%
2024-01-10T06:17:49.403963image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
88
18.3%
남 30
 
6.2%
충 22
 
4.6%
도 22
 
4.6%
청 22
 
4.6%
동 21
 
4.4%
천 18
 
3.8%
- 18
 
3.8%
시 15
 
3.1%
3 15
 
3.1%
Other values (41) 209
43.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 288
60.0%
Space Separator 88
 
18.3%
Decimal Number 86
 
17.9%
Dash Punctuation 18
 
3.8%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
남 30
 
10.4%
충 22
 
7.6%
도 22
 
7.6%
청 22
 
7.6%
동 21
 
7.3%
천 18
 
6.2%
시 15
 
5.2%
안 14
 
4.9%
구 12
 
4.2%
서 10
 
3.5%
Other values (30) 102
35.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
3 15
17.4%
1 12
14.0%
8 11
12.8%
6 9
10.5%
4 9
10.5%
2 9
10.5%
9 9
10.5%
7 8
9.3%
5 4
 
4.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
88
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 18
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 288
60.0%
Common 192
40.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
남 30
 
10.4%
충 22
 
7.6%
도 22
 
7.6%
청 22
 
7.6%
동 21
 
7.3%
천 18
 
6.2%
시 15
 
5.2%
안 14
 
4.9%
구 12
 
4.2%
서 10
 
3.5%
Other values (30) 102
35.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
88
45.8%
- 18
 
9.4%
3 15
 
7.8%
1 12
 
6.2%
8 11
 
5.7%
6 9
 
4.7%
4 9
 
4.7%
2 9
 
4.7%
9 9
 
4.7%
7 8
 
4.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 288
60.0%
ASCII 192
40.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
88
45.8%
- 18
 
9.4%
3 15
 
7.8%
1 12
 
6.2%
8 11
 
5.7%
6 9
 
4.7%
4 9
 
4.7%
2 9
 
4.7%
9 9
 
4.7%
7 8
 
4.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
남 30
 
10.4%
충 22
 
7.6%
도 22
 
7.6%
청 22
 
7.6%
동 21
 
7.3%
천 18
 
6.2%
시 15
 
5.2%
안 14
 
4.9%
구 12
 
4.2%
서 10
 
3.5%
Other values (30) 102
35.4%

총길이
Real number (ℝ)

Distinct14
Distinct (%)45.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1679.6774
Minimum200
Maximum11900
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size411.0 B
2024-01-10T06:17:49.500328image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum200
5-th percentile200
Q1400
median650
Q31145
95-th percentile8300
Maximum11900
Range11700
Interquartile range (IQR)745

Descriptive statistics

Standard deviation2940.4617
Coefficient of variation (CV)1.7506109
Kurtosis8.6797299
Mean1679.6774
Median Absolute Deviation (MAD)250
Skewness3.0142392
Sum52070
Variance8646314.9
MonotonicityNot monotonic
2024-01-10T06:17:49.586863image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=14)
ValueCountFrequency (%)
200 4
12.9%
400 4
12.9%
650 2
 
6.5%
450 2
 
6.5%
600 2
 
6.5%
500 2
 
6.5%
11900 2
 
6.5%
2000 2
 
6.5%
4700 2
 
6.5%
815 2
 
6.5%
Other values (4) 7
22.6%
ValueCountFrequency (%)
200 4
12.9%
260 1
 
3.2%
400 4
12.9%
450 2
6.5%
500 2
6.5%
600 2
6.5%
650 2
6.5%
800 2
6.5%
815 2
6.5%
890 2
6.5%
ValueCountFrequency (%)
11900 2
6.5%
4700 2
6.5%
2000 2
6.5%
1400 2
6.5%
890 2
6.5%
815 2
6.5%
800 2
6.5%
650 2
6.5%
600 2
6.5%
500 2
6.5%

점포수
Real number (ℝ)

Distinct22
Distinct (%)71.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean36.483871
Minimum3
Maximum95
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size411.0 B
2024-01-10T06:17:49.679151image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum3
5-th percentile7
Q114.5
median25
Q359.5
95-th percentile92.5
Maximum95
Range92
Interquartile range (IQR)45

Descriptive statistics

Standard deviation29.465088
Coefficient of variation (CV)0.80761956
Kurtosis-0.67794504
Mean36.483871
Median Absolute Deviation (MAD)16
Skewness0.85503186
Sum1131
Variance868.1914
MonotonicityNot monotonic
2024-01-10T06:17:49.767339image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=22)
ValueCountFrequency (%)
7 3
 
9.7%
30 2
 
6.5%
95 2
 
6.5%
80 2
 
6.5%
25 2
 
6.5%
20 2
 
6.5%
22 2
 
6.5%
32 2
 
6.5%
3 1
 
3.2%
17 1
 
3.2%
Other values (12) 12
38.7%
ValueCountFrequency (%)
3 1
 
3.2%
7 3
9.7%
8 1
 
3.2%
9 1
 
3.2%
10 1
 
3.2%
12 1
 
3.2%
17 1
 
3.2%
19 1
 
3.2%
20 2
6.5%
22 2
6.5%
ValueCountFrequency (%)
95 2
6.5%
90 1
3.2%
80 2
6.5%
75 1
3.2%
70 1
3.2%
60 1
3.2%
59 1
3.2%
46 1
3.2%
32 2
6.5%
30 2
6.5%

지정년도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct6
Distinct (%)19.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2010.5161
Minimum2008
Maximum2016
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size411.0 B
2024-01-10T06:17:49.848701image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2008
5-th percentile2008
Q12008
median2009
Q32014
95-th percentile2015
Maximum2016
Range8
Interquartile range (IQR)6

Descriptive statistics

Standard deviation2.885261
Coefficient of variation (CV)0.0014350847
Kurtosis-1.2250787
Mean2010.5161
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness0.75219395
Sum62326
Variance8.3247312
MonotonicityNot monotonic
2024-01-10T06:17:49.950603image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=6)
ValueCountFrequency (%)
2008 10
32.3%
2009 10
32.3%
2014 4
 
12.9%
2015 4
 
12.9%
2012 2
 
6.5%
2016 1
 
3.2%
ValueCountFrequency (%)
2008 10
32.3%
2009 10
32.3%
2012 2
 
6.5%
2014 4
 
12.9%
2015 4
 
12.9%
2016 1
 
3.2%
ValueCountFrequency (%)
2016 1
 
3.2%
2015 4
 
12.9%
2014 4
 
12.9%
2012 2
 
6.5%
2009 10
32.3%
2008 10
32.3%

관리기관전화번호
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct10
Distinct (%)32.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size380.0 B
041-521-5615
6 
041-521-5443
6 
041-540-2325
6 
041-750-4013
3 
041-750-2505
3 
Other values (5)
7 

Length

Max length12
Median length12
Mean length12
Min length12

Unique

Unique3 ?
Unique (%)9.7%

Sample

1st row041-521-5615
2nd row041-521-5615
3rd row041-521-5615
4th row041-521-5615
5th row041-521-5615

Common Values

ValueCountFrequency (%)
041-521-5615 6
19.4%
041-521-5443 6
19.4%
041-540-2325 6
19.4%
041-750-4013 3
9.7%
041-750-2505 3
9.7%
041-830-2591 2
 
6.5%
041-630-9015 2
 
6.5%
041-950-4312 1
 
3.2%
041-670-2277 1
 
3.2%
041-950-4079 1
 
3.2%

Length

2024-01-10T06:17:50.049271image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-01-10T06:17:50.145103image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
041-521-5615 6
19.4%
041-521-5443 6
19.4%
041-540-2325 6
19.4%
041-750-4013 3
9.7%
041-750-2505 3
9.7%
041-830-2591 2
 
6.5%
041-630-9015 2
 
6.5%
041-950-4312 1
 
3.2%
041-670-2277 1
 
3.2%
041-950-4079 1
 
3.2%

관리기관명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct9
Distinct (%)29.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size380.0 B
충청남도 천안시청
12 
충청남도 금산군청
6 
충청남도 아산시
3 
충청남도 부여군 농업기술센터
2 
충청남도 홍성군보건소
2 
Other values (4)
6 

Length

Max length15
Median length9
Mean length8.9677419
Min length3

Unique

Unique2 ?
Unique (%)6.5%

Sample

1st row충청남도 천안시청
2nd row충청남도 천안시청
3rd row충청남도 천안시청
4th row충청남도 천안시청
5th row충청남도 천안시청

Common Values

ValueCountFrequency (%)
충청남도 천안시청 12
38.7%
충청남도 금산군청 6
19.4%
충청남도 아산시 3
 
9.7%
충청남도 부여군 농업기술센터 2
 
6.5%
충청남도 홍성군보건소 2
 
6.5%
충청남도 서천군 2
 
6.5%
충청남도 아산시청 2
 
6.5%
아산시 1
 
3.2%
태안군 1
 
3.2%

Length

2024-01-10T06:17:50.255864image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-01-10T06:17:50.355647image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
충청남도 29
46.8%
천안시청 12
19.4%
금산군청 6
 
9.7%
아산시 4
 
6.5%
부여군 2
 
3.2%
농업기술센터 2
 
3.2%
홍성군보건소 2
 
3.2%
서천군 2
 
3.2%
아산시청 2
 
3.2%
태안군 1
 
1.6%

데이터기준일자
Date

Distinct7
Distinct (%)22.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size380.0 B
Minimum2020-06-23 00:00:00
Maximum2021-01-11 00:00:00
2024-01-10T06:17:50.450771image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-01-10T06:17:50.538753image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=7)

Interactions

2024-01-10T06:17:47.090670image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-01-10T06:17:46.702108image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-01-10T06:17:46.895071image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-01-10T06:17:47.158799image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-01-10T06:17:46.765523image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-01-10T06:17:46.956706image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-01-10T06:17:47.221907image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-01-10T06:17:46.822828image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-01-10T06:17:47.014116image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-01-10T06:17:50.610076image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
거리명거리소개소재지도로명소재지지번주소총길이점포수지정년도관리기관전화번호관리기관명데이터기준일자
거리명1.0001.0001.0001.0001.0000.9291.0000.8760.9480.366
거리소개1.0001.0001.0001.0001.0000.9291.0000.8760.9480.366
소재지도로명1.0001.0001.0001.0001.0000.9561.0000.8570.9490.678
소재지지번주소1.0001.0001.0001.0001.0000.9121.0000.8220.9880.902
총길이1.0001.0001.0001.0001.0000.0000.4570.6040.6290.000
점포수0.9290.9290.9560.9120.0001.0000.6940.6510.8390.441
지정년도1.0001.0001.0001.0000.4570.6941.0000.9940.9720.700
관리기관전화번호0.8760.8760.8570.8220.6040.6510.9941.0000.9430.913
관리기관명0.9480.9480.9490.9880.6290.8390.9720.9431.0000.853
데이터기준일자0.3660.3660.6780.9020.0000.4410.7000.9130.8531.000
2024-01-10T06:17:50.710923image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
관리기관명관리기관전화번호
관리기관명1.0000.783
관리기관전화번호0.7831.000
2024-01-10T06:17:51.006103image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
총길이점포수지정년도관리기관전화번호관리기관명
총길이1.000-0.0840.2230.4010.444
점포수-0.0841.000-0.0710.3420.406
지정년도0.223-0.0711.0000.7670.827
관리기관전화번호0.4010.3420.7671.0000.783
관리기관명0.4440.4060.8270.7831.000

Missing values

2024-01-10T06:17:47.320973image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-01-10T06:17:47.431436image/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

거리명거리소개소재지도로명소재지지번주소총길이점포수지정년도관리기관전화번호관리기관명데이터기준일자
0휴대폰거리휴대폰상가가 밀집되어 있는 거리충청남도 천안시 서북구 중앙로충청남도 천안시 동남구 성황동 92-420032008041-521-5615충청남도 천안시청2020-12-09
1불당동문화카페거리75곳의 카페가 밀집되어 있는 카페거리충청남도 천안시 서북구 불당16길충청남도 천안시 서북구 불당동 1358650102014041-521-5615충청남도 천안시청2020-12-09
2천안가구웨딩거리웨딩과 가구점이 밀집되어 있는 거리충청남도 천안시 서북구 백석로충청남도 천안시 서북구 성정동 683-12400462008041-521-5615충청남도 천안시청2020-12-09
3쌍용패션거리의류상가가 밀집되어 있는 거리충청남도 천안시 서북구 쌍용대로충청남도 천안시 서북구 쌍용동 1164450952008041-521-5615충청남도 천안시청2020-12-09
4공구상가거리공구상가가 밀집되어 있는 거리충청남도 천안시 서북구 신용로충청남도 천안시 동남구 다가동 367-4600802008041-521-5615충청남도 천안시청2020-12-09
5병천순대거리순대국밥집이 밀집되어 있는 거리충청남도 천안시 동남구 병천면 아우내순대길충청남도 천안시 동남구 병천면 병천리 173-6500252008041-521-5615충청남도 천안시청2020-12-09
6복수 한우음식특화거리한우만을 취급하는 한우 전문 식당거리 조성 산과 강이 어우려진 자연환경과 조화를 이룬 한우전문 외식거리 정육점과 음식점의 공동운영으로 저렴한 가격으로 최상의 한우 제공 한우 전문 음식점 23개소충청남도 금산군 복수면 복수로<NA>1190082009041-750-4013충청남도 금산군청2020-12-09
7추부 추어탕거리하늘이 준 건강선물 인삼과 추어탕이 어우려진 인삼추어탕거리 조성 추어탕 전문식당 밀집으로 다양하고 고유한 전통추어탕의 맛을 취향 별로 선택하여 맛볼 수 있는 전문 추어탕거리 추어탕 전문 음식점 23개소충청남도 금산군 추부면 마전로<NA>2000202009041-750-4013충청남도 금산군청2020-12-09
8금강변 민물어죽마을금산 상류 청정지역에서 자란 민물고기로 요리한 전문 어죽마을 산과 강이 어우러진 천혜의 자연환경과 어우러져 최상의 휴양 명소로 자리잡은 원골에 민물 전문 음식마을 조성 민물 · 어죽 및 매운탕 전문음식점 28개소충청남도 금산군 제원면 금강로<NA>4700222009041-750-4013충청남도 금산군청2020-12-09
9서동공원 향토음식특화거리서동공원(궁남지)의 연꽃단지와 연계하여 다른 지역과 특성화 및 차별화된 연 관련 음식을 개발하고 시설환경 정비 등 서비스 수준향상을 통한 향토음식점 거리 육성충청남도 부여군 궁남로충청남도 부여군 부여읍 동남리 277-9번지815322015041-830-2591충청남도 부여군 농업기술센터2020-06-30
거리명거리소개소재지도로명소재지지번주소총길이점포수지정년도관리기관전화번호관리기관명데이터기준일자
21라온제나금강하구언 강가에 카페와 레스토랑 횟집이 밀집되어 있는 음식문화 특화단지임충청남도 서천군 장항읍 장산로충청남도 서천군 마서면 당선리 93-41400302012041-950-4312충청남도 서천군2021-01-11
22인주장어촌1970년대 아산만과 삽교천이 낚시로 유명해지면서 발전하기 시작한 장어특화거리충청남도 아산시 인주면 아산만로 1520번길 11<NA>89072009041-540-2325충청남도 아산시청2021-01-11
23염치한우촌20여년전 아산 도축장이 있을 때 부터 자연적으로 형성된 한우 특화거리충청남도 아산시 염치읍 염성길 105<NA>20072009041-540-2325충청남도 아산시청2021-01-11
24온주맛고을새로이 조성된 먹거리촌으로 다양한 먹거리와 함께 각종 문화재 등 주변 볼거리를 즐길 수 있다.충청남도 아산시 외암로 1400(읍내동)충청남도 아산시 읍내동 288-3400242015041-540-2325아산시2021-01-11
25홍주골 음식문화 거리70여곳의 음식점이 밀집되어 있는 T자형 음식문화거리충청남도 홍성군 홍성읍 법원로 23충청남도 홍성군 홍성읍 월산리 895-3800702014041-630-9015충청남도 홍성군보건소2020-12-01
26꿈안전어울림꽃피는 여성친화 골목길태안군 태안읍 동문2·4리에 위치한 대지길은 태안중학교 후문에서 시작해 터널길까지 약0.3km정도로 등하교를 하는 학생 뿐만 아니라 시내에 인접하여 마을 주민들도 많이 이용하는 거리 로서 꽃과 함께 청소년 쉼터 테마거리로 조성하여 ① 청년층에게 새로운 문화의 장으로 ② 중?장년층에는 옛시절 향수를 불러일으킬 수 있는 거리로 ▲ 모든 세대가 서로 공감하며 소통할 수 있는 문화공간충청남도 태안군 태안읍 대지길 34충청남도 태안군 태안읍 동문리 839-3260602016041-670-2277태안군2020-06-23
27라온제나금강하구언 강가에 카페와 레스토랑 횟집이 밀집되어 있는 음식문화 특화단지임충청남도 서천군 장항읍 장산로충청남도 서천군 마서면 당선리 93-41400302012041-950-4079충청남도 서천군2020-11-30
28인주장어촌1970년대 아산만과 삽교천이 낚시로 유명해지면서 발전하기 시작한 장어특화거리충청남도 아산시 인주면 아산만로 1520번길 11<NA>89072009041-540-2325충청남도 아산시2020-09-15
29염치한우촌20여년전 아산 도축장이 있을 때 부터 자연적으로 형성된 한우 특화거리충청남도 아산시 염치읍 염성길 105충청남도 아산시 염치읍 염성리 264-120092009041-540-2325충청남도 아산시2020-09-15
30온주맛고을새로이 조성된 먹거리촌으로 다양한 먹거리와 함께 각종 문화재 등 주변 볼거리를 즐길 수 있다.충청남도 아산시 외암로 1400(읍내동)충청남도 아산시 읍내동 288-3400172015041-540-2325충청남도 아산시2020-09-15