Overview

Dataset statistics

Number of variables12
Number of observations10000
Missing cells1420
Missing cells (%)1.2%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.0 MiB
Average record size in memory106.0 B

Variable types

Numeric2
Categorical3
DateTime3
Text4

Dataset

Description분실물SEQ,분실물상태,등록일자,수령일자,유실물상세내용,보관장소,분실물등록자ID,분실물명,분실물종류,수령위치(회사),조회수,추출일자
Author서울특별시
URLhttps://data.seoul.go.kr/dataList/OA-15490/S/1/datasetView.do

Alerts

분실물SEQ is highly overall correlated with 보관장소High correlation
분실물상태 is highly overall correlated with 보관장소High correlation
보관장소 is highly overall correlated with 분실물SEQ and 1 other fieldsHigh correlation
보관장소 is highly imbalanced (85.1%)Imbalance
등록일자 has 284 (2.8%) missing valuesMissing
유실물상세내용 has 284 (2.8%) missing valuesMissing
분실물등록자ID has 284 (2.8%) missing valuesMissing
분실물명 has 284 (2.8%) missing valuesMissing
수령위치(회사) has 284 (2.8%) missing valuesMissing
분실물SEQ has unique valuesUnique
조회수 has 1402 (14.0%) zerosZeros

Reproduction

Analysis started2024-05-18 00:14:37.586827
Analysis finished2024-05-18 00:14:46.358410
Duration8.77 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

분실물SEQ
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct10000
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean60006465
Minimum1368390
Maximum61749897
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size166.0 KiB
2024-05-18T09:14:46.677100image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1368390
5-th percentile61703508
Q161708780
median61715418
Q361729378
95-th percentile61747177
Maximum61749897
Range60381507
Interquartile range (IQR)20598.5

Descriptive statistics

Standard deviation10025713
Coefficient of variation (CV)0.16707722
Kurtosis30.256097
Mean60006465
Median Absolute Deviation (MAD)8067
Skewness-5.6789063
Sum6.0006465 × 1011
Variance1.0051492 × 1014
MonotonicityNot monotonic
2024-05-18T09:14:47.210383image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
61703084 1
 
< 0.1%
61715354 1
 
< 0.1%
61726516 1
 
< 0.1%
61710233 1
 
< 0.1%
61720083 1
 
< 0.1%
61731871 1
 
< 0.1%
61707647 1
 
< 0.1%
61744178 1
 
< 0.1%
61722472 1
 
< 0.1%
61721390 1
 
< 0.1%
Other values (9990) 9990
99.9%
ValueCountFrequency (%)
1368390 1
< 0.1%
1368391 1
< 0.1%
1368392 1
< 0.1%
1368393 1
< 0.1%
1368394 1
< 0.1%
1368395 1
< 0.1%
1368396 1
< 0.1%
1368397 1
< 0.1%
1368398 1
< 0.1%
1368400 1
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
61749897 1
< 0.1%
61749895 1
< 0.1%
61749893 1
< 0.1%
61749892 1
< 0.1%
61749874 1
< 0.1%
61749873 1
< 0.1%
61749872 1
< 0.1%
61749862 1
< 0.1%
61749860 1
< 0.1%
61749858 1
< 0.1%

분실물상태
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct5
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
수령
6145 
보관
2853 
경찰서이관
895 
우체국이관
 
89
<NA>
 
18

Length

Max length5
Median length2
Mean length2.2988
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row수령
2nd row수령
3rd row수령
4th row경찰서이관
5th row경찰서이관

Common Values

ValueCountFrequency (%)
수령 6145
61.5%
보관 2853
28.5%
경찰서이관 895
 
8.9%
우체국이관 89
 
0.9%
<NA> 18
 
0.2%

Length

2024-05-18T09:14:47.643129image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T09:14:48.156142image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
수령 6145
61.5%
보관 2853
28.5%
경찰서이관 895
 
8.9%
우체국이관 89
 
0.9%
na 18
 
0.2%

등록일자
Date

MISSING 

Distinct1574
Distinct (%)16.2%
Missing284
Missing (%)2.8%
Memory size156.2 KiB
Minimum2018-01-08 00:00:00
Maximum2024-05-17 00:00:00
2024-05-18T09:14:48.747167image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-05-18T09:14:49.417224image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

수령일자
Date

Distinct2104
Distinct (%)21.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
Minimum2018-01-07 00:00:00
Maximum2024-05-17 00:00:00
2024-05-18T09:14:50.075251image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-05-18T09:14:50.683485image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

유실물상세내용
Text

MISSING 

Distinct8781
Distinct (%)90.4%
Missing284
Missing (%)2.8%
Memory size156.2 KiB
2024-05-18T09:14:51.210585image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length299
Median length291
Mean length216.31031
Min length209

Characters and Unicode

Total characters2101671
Distinct characters559
Distinct categories12 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique8019 ?
Unique (%)82.5%

Sample

1st row저희 고려운수에서는 2018년 01월 14일 핸드폰을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>분실하신 분께서는 본인을 증명할 수 있는 신분증을 지참하시어 회사내 분실센터로 내방하신 후 수령하시기 바랍니다.<br><br> 습득한 유실물은 유실물센터에 임시 보관한 후 유실자를 찾지 못했을 경우 현행 유실물법에 따라 7일 이내에 경찰서에 제출하는 것을 원칙으로 하고 있습니다.
2nd row저희 대진여객에서는 2018년 10월 08일 핸드폰을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>분실하신 분께서는 본인을 증명할 수 있는 신분증을 지참하시어 회사내 분실센터로 내방하신 후 수령하시기 바랍니다.<br><br> 습득한 유실물은 유실물센터에 임시 보관한 후 유실자를 찾지 못했을 경우 현행 유실물법에 따라 7일 이내에 경찰서에 제출하는 것을 원칙으로 하고 있습니다.
3rd row저희 백제운수에서는 2019년 09월 25일 핸드폰을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>분실하신 분께서는 본인을 증명할 수 있는 신분증을 지참하시어 회사내 분실센터로 내방하신 후 수령하시기 바랍니다.<br><br> 습득한 유실물은 유실물센터에 임시 보관한 후 유실자를 찾지 못했을 경우 현행 유실물법에 따라 7일 이내에 경찰서에 제출하는 것을 원칙으로 하고 있습니다.
4th row저희 경서운수에서는 2020년 05월 10일 지갑을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>분실하신 분께서는 본인을 증명할 수 있는 신분증을 지참하시어 경찰서로 내방하신 후 수령하시기 바랍니다.<br><br> 습득한 유실물은 유실물센터에 임시 보관한 후 유실자를 찾지 못했을 경우 현행 유실물법에 따라 7일 이내에 경찰서에 제출하는 것을 원칙으로 하고 있습니다.
5th row저희 성원여객에서는 2023년 10월 09일 지갑을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>분실하신 분께서는 본인을 증명할 수 있는 신분증을 지참하시어 경찰서로 내방하신 후 수령하시기 바랍니다.<br><br> 습득한 유실물은 유실물센터에 임시 보관한 후 유실자를 찾지 못했을 경우 현행 유실물법에 따라 7일 이내에 경찰서에 제출하는 것을 원칙으로 하고 있습니다.
ValueCountFrequency (%)
후 19444
 
4.7%
저희 9716
 
2.3%
현행 9716
 
2.3%
유실물센터에 9716
 
2.3%
임시 9716
 
2.3%
보관한 9716
 
2.3%
유실자를 9716
 
2.3%
찾지 9716
 
2.3%
못했을 9716
 
2.3%
경우 9716
 
2.3%
Other values (1006) 310223
74.4%
2024-05-18T09:14:52.439704image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
426832
 
20.3%
하 68052
 
3.2%
실 57469
 
2.7%
에 48613
 
2.3%
습 48594
 
2.3%
을 48580
 
2.3%
. 38895
 
1.9%
다 38879
 
1.8%
유 38876
 
1.8%
니 38875
 
1.8%
Other values (549) 1248006
59.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1378050
65.6%
Space Separator 426832
 
20.3%
Decimal Number 88307
 
4.2%
Lowercase Letter 58386
 
2.8%
Math Symbol 58374
 
2.8%
Other Punctuation 49406
 
2.4%
Close Punctuation 20814
 
1.0%
Open Punctuation 20808
 
1.0%
Dash Punctuation 505
 
< 0.1%
Uppercase Letter 169
 
< 0.1%
Other values (2) 20
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
하 68052
 
4.9%
실 57469
 
4.2%
에 48613
 
3.5%
습 48594
 
3.5%
을 48580
 
3.5%
다 38879
 
2.8%
유 38876
 
2.8%
니 38875
 
2.8%
는 38870
 
2.8%
분 38076
 
2.8%
Other values (470) 913166
66.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
G 29
17.2%
L 26
15.4%
S 16
 
9.5%
K 9
 
5.3%
A 9
 
5.3%
T 9
 
5.3%
E 9
 
5.3%
I 7
 
4.1%
U 6
 
3.6%
R 5
 
3.0%
Other values (15) 44
26.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
r 29151
49.9%
b 29148
49.9%
s 13
 
< 0.1%
k 9
 
< 0.1%
h 7
 
< 0.1%
g 7
 
< 0.1%
c 6
 
< 0.1%
n 6
 
< 0.1%
a 6
 
< 0.1%
l 6
 
< 0.1%
Other values (13) 27
 
< 0.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 22981
26.0%
2 20287
23.0%
1 14971
17.0%
7 11587
13.1%
8 4916
 
5.6%
9 4257
 
4.8%
3 3346
 
3.8%
4 2383
 
2.7%
5 1878
 
2.1%
6 1701
 
1.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 38895
78.7%
/ 9920
 
20.1%
* 462
 
0.9%
, 67
 
0.1%
: 54
 
0.1%
! 4
 
< 0.1%
? 3
 
< 0.1%
@ 1
 
< 0.1%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
> 29154
49.9%
< 29151
49.9%
+ 66
 
0.1%
= 2
 
< 0.1%
~ 1
 
< 0.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 20806
> 99.9%
] 8
 
< 0.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 20800
> 99.9%
[ 8
 
< 0.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
426832
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 505
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 14
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 6
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1378049
65.6%
Common 665066
31.6%
Latin 58555
 
2.8%
Han 1
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
하 68052
 
4.9%
실 57469
 
4.2%
에 48613
 
3.5%
습 48594
 
3.5%
을 48580
 
3.5%
다 38879
 
2.8%
유 38876
 
2.8%
니 38875
 
2.8%
는 38870
 
2.8%
분 38076
 
2.8%
Other values (469) 913165
66.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
r 29151
49.8%
b 29148
49.8%
G 29
 
< 0.1%
L 26
 
< 0.1%
S 16
 
< 0.1%
s 13
 
< 0.1%
K 9
 
< 0.1%
A 9
 
< 0.1%
T 9
 
< 0.1%
E 9
 
< 0.1%
Other values (38) 136
 
0.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
426832
64.2%
. 38895
 
5.8%
> 29154
 
4.4%
< 29151
 
4.4%
0 22981
 
3.5%
) 20806
 
3.1%
( 20800
 
3.1%
2 20287
 
3.1%
1 14971
 
2.3%
7 11587
 
1.7%
Other values (21) 29602
 
4.5%
Han
ValueCountFrequency (%)
大 1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1378049
65.6%
ASCII 723621
34.4%
CJK 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
426832
59.0%
. 38895
 
5.4%
> 29154
 
4.0%
r 29151
 
4.0%
< 29151
 
4.0%
b 29148
 
4.0%
0 22981
 
3.2%
) 20806
 
2.9%
( 20800
 
2.9%
2 20287
 
2.8%
Other values (69) 56416
 
7.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
하 68052
 
4.9%
실 57469
 
4.2%
에 48613
 
3.5%
습 48594
 
3.5%
을 48580
 
3.5%
다 38879
 
2.8%
유 38876
 
2.8%
니 38875
 
2.8%
는 38870
 
2.8%
분 38076
 
2.8%
Other values (469) 913165
66.3%
CJK
ValueCountFrequency (%)
大 1
100.0%

보관장소
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct30
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
회사내 분실센터
8862 
경찰서
 
794
김포공항역
 
69
동작유실물센터
 
63
우체국
 
60
Other values (25)
 
152

Length

Max length8
Median length8
Mean length7.5091
Min length3

Unique

Unique8 ?
Unique (%)0.1%

Sample

1st row회사내 분실센터
2nd row회사내 분실센터
3rd row회사내 분실센터
4th row경찰서
5th row경찰서

Common Values

ValueCountFrequency (%)
회사내 분실센터 8862
88.6%
경찰서 794
 
7.9%
김포공항역 69
 
0.7%
동작유실물센터 63
 
0.6%
우체국 60
 
0.6%
개화역 54
 
0.5%
노량진역 19
 
0.2%
가양역 8
 
0.1%
양천향교역 7
 
0.1%
신논현역 7
 
0.1%
Other values (20) 57
 
0.6%

Length

2024-05-18T09:14:52.874335image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
회사내 8862
47.0%
분실센터 8862
47.0%
경찰서 794
 
4.2%
김포공항역 69
 
0.4%
동작유실물센터 63
 
0.3%
우체국 60
 
0.3%
개화역 54
 
0.3%
노량진역 19
 
0.1%
가양역 8
 
< 0.1%
양천향교역 7
 
< 0.1%
Other values (21) 64
 
0.3%

분실물등록자ID
Text

MISSING 

Distinct75
Distinct (%)0.8%
Missing284
Missing (%)2.8%
Memory size156.2 KiB
2024-05-18T09:14:53.441302image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length10
Median length4
Mean length5.5592837
Min length2

Characters and Unicode

Total characters54014
Distinct characters72
Distinct categories6 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique9 ?
Unique (%)0.1%

Sample

1st rowkrcars
2nd row대진여객
3rd rowbaekje01
4th rowkyungseo1
5th row대성통운
ValueCountFrequency (%)
서울버스 2218
22.8%
대성통운 1139
11.7%
kyoungil10 954
9.8%
samitaxi 871
 
9.0%
상진운수 652
 
6.7%
중부운수 572
 
5.9%
krcars 455
 
4.7%
대진여객 380
 
3.9%
보성운수 366
 
3.8%
원버스 270
 
2.8%
Other values (64) 1839
18.9%
2024-05-18T09:14:54.649602image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
i 3212
 
5.9%
a 3103
 
5.7%
운 3037
 
5.6%
버 2491
 
4.6%
스 2491
 
4.6%
서 2221
 
4.1%
울 2218
 
4.1%
s 1911
 
3.5%
수 1898
 
3.5%
n 1896
 
3.5%
Other values (62) 29536
54.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 25162
46.6%
Other Letter 23838
44.1%
Decimal Number 4761
 
8.8%
Uppercase Letter 251
 
0.5%
Open Punctuation 1
 
< 0.1%
Close Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
운 3037
12.7%
버 2491
10.4%
스 2491
10.4%
서 2221
9.3%
울 2218
9.3%
수 1898
8.0%
성 1715
7.2%
대 1547
6.5%
통 1230
 
5.2%
진 1195
 
5.0%
Other values (26) 3795
15.9%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
i 3212
12.8%
a 3103
12.3%
s 1911
 
7.6%
n 1896
 
7.5%
k 1788
 
7.1%
o 1529
 
6.1%
g 1388
 
5.5%
u 1251
 
5.0%
y 1153
 
4.6%
t 1144
 
4.5%
Other values (12) 6787
27.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1678
35.2%
0 1501
31.5%
7 409
 
8.6%
3 373
 
7.8%
8 315
 
6.6%
2 194
 
4.1%
9 152
 
3.2%
5 77
 
1.6%
4 35
 
0.7%
6 27
 
0.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
D 137
54.6%
H 114
45.4%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 25413
47.0%
Hangul 23838
44.1%
Common 4763
 
8.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
운 3037
12.7%
버 2491
10.4%
스 2491
10.4%
서 2221
9.3%
울 2218
9.3%
수 1898
8.0%
성 1715
7.2%
대 1547
6.5%
통 1230
 
5.2%
진 1195
 
5.0%
Other values (26) 3795
15.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
i 3212
12.6%
a 3103
12.2%
s 1911
 
7.5%
n 1896
 
7.5%
k 1788
 
7.0%
o 1529
 
6.0%
g 1388
 
5.5%
u 1251
 
4.9%
y 1153
 
4.5%
t 1144
 
4.5%
Other values (14) 7038
27.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
1 1678
35.2%
0 1501
31.5%
7 409
 
8.6%
3 373
 
7.8%
8 315
 
6.6%
2 194
 
4.1%
9 152
 
3.2%
5 77
 
1.6%
4 35
 
0.7%
6 27
 
0.6%
Other values (2) 2
 
< 0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 30176
55.9%
Hangul 23838
44.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
i 3212
 
10.6%
a 3103
 
10.3%
s 1911
 
6.3%
n 1896
 
6.3%
k 1788
 
5.9%
1 1678
 
5.6%
o 1529
 
5.1%
0 1501
 
5.0%
g 1388
 
4.6%
u 1251
 
4.1%
Other values (26) 10919
36.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
운 3037
12.7%
버 2491
10.4%
스 2491
10.4%
서 2221
9.3%
울 2218
9.3%
수 1898
8.0%
성 1715
7.2%
대 1547
6.5%
통 1230
 
5.2%
진 1195
 
5.0%
Other values (26) 3795
15.9%

분실물명
Text

MISSING 

Distinct5488
Distinct (%)56.5%
Missing284
Missing (%)2.8%
Memory size156.2 KiB
2024-05-18T09:14:55.369468image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length109
Median length69
Mean length9.7483532
Min length1

Characters and Unicode

Total characters94715
Distinct characters820
Distinct categories14 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks8 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique4896 ?
Unique (%)50.4%

Sample

1st row핸드폰
2nd row핸드폰
3rd row삼성( 본인통화)
4th row지갑(주*각 신분증 외 현금)
5th row검정카드지갑(우리,농협카드)
ValueCountFrequency (%)
핸드폰 965
 
6.6%
연락됨 446
 
3.1%
지갑 428
 
2.9%
가방 255
 
1.8%
후 238
 
1.6%
카드지갑 217
 
1.5%
찾아감 211
 
1.5%
내사 190
 
1.3%
168
 
1.2%
휴대폰 168
 
1.2%
Other values (6474) 11241
77.4%
2024-05-18T09:14:56.722997image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
4936
 
5.2%
* 4197
 
4.4%
( 3508
 
3.7%
) 3450
 
3.6%
드 3083
 
3.3%
- 2730
 
2.9%
폰 2705
 
2.9%
0 2341
 
2.5%
지 1934
 
2.0%
갑 1821
 
1.9%
Other values (810) 64010
67.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 64313
67.9%
Decimal Number 7568
 
8.0%
Other Punctuation 6125
 
6.5%
Space Separator 4936
 
5.2%
Open Punctuation 3577
 
3.8%
Close Punctuation 3519
 
3.7%
Dash Punctuation 2730
 
2.9%
Uppercase Letter 1062
 
1.1%
Lowercase Letter 486
 
0.5%
Math Symbol 292
 
0.3%
Other values (4) 107
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
드 3083
 
4.8%
폰 2705
 
4.2%
지 1934
 
3.0%
갑 1821
 
2.8%
색 1641
 
2.6%
핸 1633
 
2.5%
이 1501
 
2.3%
카 1494
 
2.3%
정 1334
 
2.1%
인 1128
 
1.8%
Other values (719) 46039
71.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 127
 
12.0%
G 117
 
11.0%
L 101
 
9.5%
T 65
 
6.1%
A 60
 
5.6%
O 58
 
5.5%
K 54
 
5.1%
P 50
 
4.7%
E 45
 
4.2%
B 44
 
4.1%
Other values (16) 341
32.1%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
s 66
13.6%
a 39
 
8.0%
o 39
 
8.0%
n 35
 
7.2%
l 30
 
6.2%
g 27
 
5.6%
h 24
 
4.9%
i 23
 
4.7%
e 23
 
4.7%
c 20
 
4.1%
Other values (16) 160
32.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
* 4197
68.5%
, 887
 
14.5%
/ 754
 
12.3%
. 181
 
3.0%
: 67
 
1.1%
! 13
 
0.2%
& 8
 
0.1%
？ 6
 
0.1%
? 5
 
0.1%
; 3
 
< 0.1%
Other values (3) 4
 
0.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 2341
30.9%
1 1527
20.2%
2 601
 
7.9%
8 487
 
6.4%
5 480
 
6.3%
3 470
 
6.2%
9 444
 
5.9%
7 430
 
5.7%
4 413
 
5.5%
6 375
 
5.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 221
75.7%
> 32
 
11.0%
< 32
 
11.0%
= 4
 
1.4%
~ 2
 
0.7%
× 1
 
0.3%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3508
98.1%
[ 69
 
1.9%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3450
98.0%
] 69
 
2.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
4936
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2730
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 87
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 18
100.0%
Currency Symbol
ValueCountFrequency (%)
$ 1
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
♡ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 64302
67.9%
Common 28854
30.5%
Latin 1548
 
1.6%
Han 11
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
드 3083
 
4.8%
폰 2705
 
4.2%
지 1934
 
3.0%
갑 1821
 
2.8%
색 1641
 
2.6%
핸 1633
 
2.5%
이 1501
 
2.3%
카 1494
 
2.3%
정 1334
 
2.1%
인 1128
 
1.8%
Other values (711) 46028
71.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
S 127
 
8.2%
G 117
 
7.6%
L 101
 
6.5%
s 66
 
4.3%
T 65
 
4.2%
A 60
 
3.9%
O 58
 
3.7%
K 54
 
3.5%
P 50
 
3.2%
E 45
 
2.9%
Other values (42) 805
52.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
4936
17.1%
* 4197
14.5%
( 3508
12.2%
) 3450
12.0%
- 2730
9.5%
0 2341
8.1%
1 1527
 
5.3%
, 887
 
3.1%
/ 754
 
2.6%
2 601
 
2.1%
Other values (29) 3923
13.6%
Han
ValueCountFrequency (%)
有 3
27.3%
無 2
18.2%
大 1
 
9.1%
金 1
 
9.1%
小 1
 
9.1%
子 1
 
9.1%
眼 1
 
9.1%
鏡 1
 
9.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 64292
67.9%
ASCII 30393
32.1%
CJK 10
 
< 0.1%
Compat Jamo 10
 
< 0.1%
None 7
 
< 0.1%
Punctuation 1
 
< 0.1%
Misc Symbols 1
 
< 0.1%
CJK Compat Ideographs 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
4936
16.2%
* 4197
13.8%
( 3508
11.5%
) 3450
11.4%
- 2730
9.0%
0 2341
7.7%
1 1527
 
5.0%
, 887
 
2.9%
/ 754
 
2.5%
2 601
 
2.0%
Other values (77) 5462
18.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
드 3083
 
4.8%
폰 2705
 
4.2%
지 1934
 
3.0%
갑 1821
 
2.8%
색 1641
 
2.6%
핸 1633
 
2.5%
이 1501
 
2.3%
카 1494
 
2.3%
정 1334
 
2.1%
인 1128
 
1.8%
Other values (703) 46018
71.6%
None
ValueCountFrequency (%)
？ 6
85.7%
× 1
 
14.3%
CJK
ValueCountFrequency (%)
有 3
30.0%
無 2
20.0%
大 1
 
10.0%
小 1
 
10.0%
子 1
 
10.0%
眼 1
 
10.0%
鏡 1
 
10.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅣ 2
20.0%
ㄴ 2
20.0%
ㅡ 1
10.0%
ㅂ 1
10.0%
ㅁ 1
10.0%
ㅆ 1
10.0%
ㅌ 1
10.0%
ㄺ 1
10.0%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
… 1
100.0%
Misc Symbols
ValueCountFrequency (%)
♡ 1
100.0%
CJK Compat Ideographs
ValueCountFrequency (%)
金 1
100.0%

분실물종류
Categorical

Distinct11
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
기타
3260 
핸드폰
3016 
지갑
1801 
가방
968 
쇼핑백
479 
Other values (6)
476 

Length

Max length4
Median length2
Mean length2.3214
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row핸드폰
2nd row핸드폰
3rd row핸드폰
4th row지갑
5th row지갑

Common Values

ValueCountFrequency (%)
기타 3260
32.6%
핸드폰 3016
30.2%
지갑 1801
18.0%
가방 968
 
9.7%
쇼핑백 479
 
4.8%
옷 279
 
2.8%
책 98
 
1.0%
서류봉투 46
 
0.5%
베낭 39
 
0.4%
파일 10
 
0.1%

Length

2024-05-18T09:14:57.159990image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
기타 3260
32.6%
핸드폰 3016
30.2%
지갑 1801
18.0%
가방 968
 
9.7%
쇼핑백 479
 
4.8%
옷 279
 
2.8%
책 98
 
1.0%
서류봉투 46
 
0.5%
베낭 39
 
0.4%
파일 10
 
0.1%

수령위치(회사)
Text

MISSING 

Distinct75
Distinct (%)0.8%
Missing284
Missing (%)2.8%
Memory size156.2 KiB
2024-05-18T09:14:58.117512image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length7
Median length4
Mean length3.9909428
Min length2

Characters and Unicode

Total characters38776
Distinct characters86
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

Unique12 ?
Unique (%)0.1%

Sample

1st row고려운수
2nd row대진여객
3rd row백제운수
4th row경서운수
5th row성원여객
ValueCountFrequency (%)
서울버스 2218
22.8%
성원여객 1048
10.8%
경일운수 954
9.8%
삼이택시 871
 
9.0%
상진운수 654
 
6.7%
중부운수 571
 
5.9%
고려운수 455
 
4.7%
대진여객 379
 
3.9%
보성운수 366
 
3.8%
원버스 270
 
2.8%
Other values (65) 1930
19.9%
2024-05-18T09:14:58.990969image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
운 3937
 
10.2%
수 3654
 
9.4%
버 2491
 
6.4%
스 2491
 
6.4%
서 2381
 
6.1%
울 2228
 
5.7%
성 1721
 
4.4%
진 1521
 
3.9%
여 1453
 
3.7%
객 1453
 
3.7%
Other values (76) 15446
39.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 38758
> 99.9%
Decimal Number 18
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
운 3937
 
10.2%
수 3654
 
9.4%
버 2491
 
6.4%
스 2491
 
6.4%
서 2381
 
6.1%
울 2228
 
5.7%
성 1721
 
4.4%
진 1521
 
3.9%
여 1453
 
3.7%
객 1453
 
3.7%
Other values (70) 15428
39.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 5
27.8%
1 4
22.2%
3 4
22.2%
6 2
 
11.1%
0 2
 
11.1%
5 1
 
5.6%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 38758
> 99.9%
Common 18
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
운 3937
 
10.2%
수 3654
 
9.4%
버 2491
 
6.4%
스 2491
 
6.4%
서 2381
 
6.1%
울 2228
 
5.7%
성 1721
 
4.4%
진 1521
 
3.9%
여 1453
 
3.7%
객 1453
 
3.7%
Other values (70) 15428
39.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
2 5
27.8%
1 4
22.2%
3 4
22.2%
6 2
 
11.1%
0 2
 
11.1%
5 1
 
5.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 38758
> 99.9%
ASCII 18
 
< 0.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
운 3937
 
10.2%
수 3654
 
9.4%
버 2491
 
6.4%
스 2491
 
6.4%
서 2381
 
6.1%
울 2228
 
5.7%
성 1721
 
4.4%
진 1521
 
3.9%
여 1453
 
3.7%
객 1453
 
3.7%
Other values (70) 15428
39.8%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
2 5
27.8%
1 4
22.2%
3 4
22.2%
6 2
 
11.1%
0 2
 
11.1%
5 1
 
5.6%

조회수
Real number (ℝ)

ZEROS 

Distinct205
Distinct (%)2.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean19.2161
Minimum0
Maximum380
Zeros1402
Zeros (%)14.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size166.0 KiB
2024-05-18T09:14:59.399020image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q12
median8
Q323
95-th percentile78
Maximum380
Range380
Interquartile range (IQR)21

Descriptive statistics

Standard deviation29.938938
Coefficient of variation (CV)1.5580133
Kurtosis15.672772
Mean19.2161
Median Absolute Deviation (MAD)7
Skewness3.2641923
Sum192161
Variance896.34003
MonotonicityNot monotonic
2024-05-18T09:14:59.849665image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
0 1402
 
14.0%
1 860
 
8.6%
2 662
 
6.6%
3 544
 
5.4%
4 430
 
4.3%
5 397
 
4.0%
6 324
 
3.2%
7 292
 
2.9%
8 272
 
2.7%
10 260
 
2.6%
Other values (195) 4557
45.6%
ValueCountFrequency (%)
0 1402
14.0%
1 860
8.6%
2 662
6.6%
3 544
 
5.4%
4 430
 
4.3%
5 397
 
4.0%
6 324
 
3.2%
7 292
 
2.9%
8 272
 
2.7%
9 245
 
2.5%
ValueCountFrequency (%)
380 1
< 0.1%
322 2
< 0.1%
319 1
< 0.1%
266 1
< 0.1%
259 1
< 0.1%
249 1
< 0.1%
247 1
< 0.1%
244 1
< 0.1%
243 1
< 0.1%
241 1
< 0.1%

추출일자
Date

Distinct2103
Distinct (%)21.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
Minimum2018-01-07 00:00:00
Maximum2024-05-17 00:00:00
2024-05-18T09:15:00.389559image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-05-18T09:15:00.991956image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

Interactions

2024-05-18T09:14:44.232069image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-05-18T09:14:43.523996image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-05-18T09:14:44.536454image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-05-18T09:14:43.923549image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-05-18T09:15:01.343001image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
분실물SEQ분실물상태보관장소분실물등록자ID분실물종류수령위치(회사)조회수
분실물SEQ1.0000.4021.000NaN0.254NaN0.022
분실물상태0.4021.0000.8990.8080.4040.8070.063
보관장소1.0000.8991.0000.8410.2580.8350.000
분실물등록자IDNaN0.8080.8411.0000.4131.0000.477
분실물종류0.2540.4040.2580.4131.0000.4120.214
수령위치(회사)NaN0.8070.8351.0000.4121.0000.482
조회수0.0220.0630.0000.4770.2140.4821.000
2024-05-18T09:15:01.674291image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
분실물상태보관장소분실물종류
분실물상태1.0000.7070.255
보관장소0.7071.0000.091
분실물종류0.2550.0911.000
2024-05-18T09:15:01.983576image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
분실물SEQ조회수분실물상태보관장소분실물종류
분실물SEQ1.000-0.1270.2700.9990.244
조회수-0.1271.0000.0390.0000.098
분실물상태0.2700.0391.0000.7070.255
보관장소0.9990.0000.7071.0000.091
분실물종류0.2440.0980.2550.0911.000

Missing values

2024-05-18T09:14:44.980525image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-05-18T09:14:45.578934image/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.
2024-05-18T09:14:46.063887image/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

분실물SEQ분실물상태등록일자수령일자유실물상세내용보관장소분실물등록자ID분실물명분실물종류수령위치(회사)조회수추출일자
1983561703084수령2018-01-182018-01-14 00:00:00.0저희 고려운수에서는 2018년 01월 14일 핸드폰을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>분실하신 분께서는 본인을 증명할 수 있는 신분증을 지참하시어 회사내 분실센터로 내방하신 후 수령하시기 바랍니다.<br><br> 습득한 유실물은 유실물센터에 임시 보관한 후 유실자를 찾지 못했을 경우 현행 유실물법에 따라 7일 이내에 경찰서에 제출하는 것을 원칙으로 하고 있습니다.회사내 분실센터krcars핸드폰핸드폰고려운수92018-01-14 00:00:00.0
1506761709343수령2018-10-252018-10-08 00:00:00.0저희 대진여객에서는 2018년 10월 08일 핸드폰을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>분실하신 분께서는 본인을 증명할 수 있는 신분증을 지참하시어 회사내 분실센터로 내방하신 후 수령하시기 바랍니다.<br><br> 습득한 유실물은 유실물센터에 임시 보관한 후 유실자를 찾지 못했을 경우 현행 유실물법에 따라 7일 이내에 경찰서에 제출하는 것을 원칙으로 하고 있습니다.회사내 분실센터대진여객핸드폰핸드폰대진여객02018-10-08 00:00:00.0
966361715887수령2019-09-252019-09-25 00:00:00.0저희 백제운수에서는 2019년 09월 25일 핸드폰을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>분실하신 분께서는 본인을 증명할 수 있는 신분증을 지참하시어 회사내 분실센터로 내방하신 후 수령하시기 바랍니다.<br><br> 습득한 유실물은 유실물센터에 임시 보관한 후 유실자를 찾지 못했을 경우 현행 유실물법에 따라 7일 이내에 경찰서에 제출하는 것을 원칙으로 하고 있습니다.회사내 분실센터baekje01삼성( 본인통화)핸드폰백제운수462019-09-25 00:00:00.0
726761720899경찰서이관2020-06-132020-05-10 00:00:00.0저희 경서운수에서는 2020년 05월 10일 지갑을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>분실하신 분께서는 본인을 증명할 수 있는 신분증을 지참하시어 경찰서로 내방하신 후 수령하시기 바랍니다.<br><br> 습득한 유실물은 유실물센터에 임시 보관한 후 유실자를 찾지 못했을 경우 현행 유실물법에 따라 7일 이내에 경찰서에 제출하는 것을 원칙으로 하고 있습니다.경찰서kyungseo1지갑(주*각 신분증 외 현금)지갑경서운수12020-05-10 00:00:00.0
173161745504경찰서이관2023-10-182023-10-09 00:00:00.0저희 성원여객에서는 2023년 10월 09일 지갑을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>분실하신 분께서는 본인을 증명할 수 있는 신분증을 지참하시어 경찰서로 내방하신 후 수령하시기 바랍니다.<br><br> 습득한 유실물은 유실물센터에 임시 보관한 후 유실자를 찾지 못했을 경우 현행 유실물법에 따라 7일 이내에 경찰서에 제출하는 것을 원칙으로 하고 있습니다.경찰서대성통운검정카드지갑(우리,농협카드)지갑성원여객12023-10-09 00:00:00.0
140991368895보관<NA>2018-11-21 00:00:00.0<NA>김포공항역<NA><NA>기타<NA>412018-11-21 00:00:00.0
1373761710270수령2018-12-172018-12-11 00:00:00.0저희 서울버스에서는 2018년 12월 11일 기타을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>분실하신 분께서는 본인을 증명할 수 있는 신분증을 지참하시어 회사내 분실센터로 내방하신 후 수령하시기 바랍니다.<br><br> 습득한 유실물은 유실물센터에 임시 보관한 후 유실자를 찾지 못했을 경우 현행 유실물법에 따라 7일 이내에 경찰서에 제출하는 것을 원칙으로 하고 있습니다.회사내 분실센터서울버스키타기타서울버스52018-12-11 00:00:00.0
978161715710보관2019-09-182019-09-16 00:00:00.0저희 서울버스에서는 2019년 09월 16일 기타을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>분실하신 분께서는 본인을 증명할 수 있는 신분증을 지참하시어 회사내 분실센터로 내방하신 후 수령하시기 바랍니다.<br><br> 습득한 유실물은 유실물센터에 임시 보관한 후 유실자를 찾지 못했을 경우 현행 유실물법에 따라 7일 이내에 경찰서에 제출하는 것을 원칙으로 하고 있습니다.회사내 분실센터서울버스신한카드기타서울버스42019-09-16 00:00:00.0
1293561711157보관2019-02-082019-02-07 00:00:00.0저희 서울버스에서는 2019년 02월 07일 지갑을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>분실하신 분께서는 본인을 증명할 수 있는 신분증을 지참하시어 회사내 분실센터로 내방하신 후 수령하시기 바랍니다.<br><br> 습득한 유실물은 유실물센터에 임시 보관한 후 유실자를 찾지 못했을 경우 현행 유실물법에 따라 7일 이내에 경찰서에 제출하는 것을 원칙으로 하고 있습니다.회사내 분실센터서울버스동전지갑지갑서울버스632019-02-07 00:00:00.0
697661721138수령2020-06-202020-06-20 00:00:00.0저희 중부운수에서는 2020년 06월 20일 베낭을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>분실하신 분께서는 본인을 증명할 수 있는 신분증을 지참하시어 회사내 분실센터로 내방하신 후 수령하시기 바랍니다.<br><br> 습득한 유실물은 유실물센터에 임시 보관한 후 유실자를 찾지 못했을 경우 현행 유실물법에 따라 7일 이내에 경찰서에 제출하는 것을 원칙으로 하고 있습니다.회사내 분실센터중부운수수첩,약, 외 다수베낭중부운수332020-06-20 00:00:00.0
분실물SEQ분실물상태등록일자수령일자유실물상세내용보관장소분실물등록자ID분실물명분실물종류수령위치(회사)조회수추출일자
1341661710585수령2018-12-312018-12-31 00:00:00.0저희 중부운수에서는 2018년 12월 31일 지갑을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>분실하신 분께서는 본인을 증명할 수 있는 신분증을 지참하시어 회사내 분실센터로 내방하신 후 수령하시기 바랍니다.<br><br> 습득한 유실물은 유실물센터에 임시 보관한 후 유실자를 찾지 못했을 경우 현행 유실물법에 따라 7일 이내에 경찰서에 제출하는 것을 원칙으로 하고 있습니다.회사내 분실센터중부운수21,000원, 주민증 외지갑중부운수1532018-12-31 00:00:00.0
816061718400수령2020-01-142020-01-10 00:00:00.0저희 삼이택시에서는 2020년 01월 10일 가방을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>분실하신 분께서는 본인을 증명할 수 있는 신분증을 지참하시어 회사내 분실센터로 내방하신 후 수령하시기 바랍니다.<br><br> 습득한 유실물은 유실물센터에 임시 보관한 후 유실자를 찾지 못했을 경우 현행 유실물법에 따라 7일 이내에 경찰서에 제출하는 것을 원칙으로 하고 있습니다.회사내 분실센터samitaxi가죽가방(고객님과 연락됨)가방삼이택시42020-01-10 00:00:00.0
1051461714632보관2019-08-012019-08-01 00:00:00.0저희 서울버스에서는 2019년 08월 01일 기타을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>분실하신 분께서는 본인을 증명할 수 있는 신분증을 지참하시어 회사내 분실센터로 내방하신 후 수령하시기 바랍니다.<br><br> 습득한 유실물은 유실물센터에 임시 보관한 후 유실자를 찾지 못했을 경우 현행 유실물법에 따라 7일 이내에 경찰서에 제출하는 것을 원칙으로 하고 있습니다.회사내 분실센터서울버스자동차열쇠기타서울버스392019-08-01 00:00:00.0
1557161708689수령2018-09-192018-09-07 00:00:00.0저희 승진통상에서는 2018년 09월 07일 핸드폰을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>분실하신 분께서는 본인을 증명할 수 있는 신분증을 지참하시어 회사내 분실센터로 내방하신 후 수령하시기 바랍니다.<br><br> 습득한 유실물은 유실물센터에 임시 보관한 후 유실자를 찾지 못했을 경우 현행 유실물법에 따라 7일 이내에 경찰서에 제출하는 것을 원칙으로 하고 있습니다.회사내 분실센터sjts109핸드폰핸드폰승진통상82018-09-07 00:00:00.0
923361716676보관2019-10-282019-10-25 00:00:00.0저희 서울버스에서는 2019년 10월 25일 옷을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>분실하신 분께서는 본인을 증명할 수 있는 신분증을 지참하시어 회사내 분실센터로 내방하신 후 수령하시기 바랍니다.<br><br> 습득한 유실물은 유실물센터에 임시 보관한 후 유실자를 찾지 못했을 경우 현행 유실물법에 따라 7일 이내에 경찰서에 제출하는 것을 원칙으로 하고 있습니다.회사내 분실센터서울버스패딩옷서울버스32019-10-25 00:00:00.0
1404361709968수령2018-11-292018-11-23 00:00:00.0저희 서울버스에서는 2018년 11월 23일 기타을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>분실하신 분께서는 본인을 증명할 수 있는 신분증을 지참하시어 회사내 분실센터로 내방하신 후 수령하시기 바랍니다.<br><br> 습득한 유실물은 유실물센터에 임시 보관한 후 유실자를 찾지 못했을 경우 현행 유실물법에 따라 7일 이내에 경찰서에 제출하는 것을 원칙으로 하고 있습니다.회사내 분실센터서울버스핼맷기타서울버스02018-11-23 00:00:00.0
686661721614경찰서이관2020-07-212020-07-03 00:00:00.0저희 성원여객에서는 2020년 07월 03일 기타을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>분실하신 분께서는 본인을 증명할 수 있는 신분증을 지참하시어 경찰서로 내방하신 후 수령하시기 바랍니다.<br><br> 습득한 유실물은 유실물센터에 임시 보관한 후 유실자를 찾지 못했을 경우 현행 유실물법에 따라 7일 이내에 경찰서에 제출하는 것을 원칙으로 하고 있습니다.경찰서대성통운우리카드1장(다둥이행복카드)기타성원여객02020-07-03 00:00:00.0
776061719159수령2020-02-212020-02-20 00:00:00.0저희 원버스에서는 2020년 02월 20일 쇼핑백을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>분실하신 분께서는 본인을 증명할 수 있는 신분증을 지참하시어 회사내 분실센터로 내방하신 후 수령하시기 바랍니다.<br><br> 습득한 유실물은 유실물센터에 임시 보관한 후 유실자를 찾지 못했을 경우 현행 유실물법에 따라 7일 이내에 경찰서에 제출하는 것을 원칙으로 하고 있습니다.회사내 분실센터원버스옷(쇼핑백)쇼핑백원버스212020-02-20 00:00:00.0
292061741711수령2023-03-162023-03-16 00:00:00.0저희 삼이택시에서는 2023년 03월 16일 핸드폰을(를) 습득/보관 하(였습니다.)고 있습니다.<br>분실하신 분께서는 본인을 증명할 수 있는 신분증을 지참하시어 회사내 분실센터로 내방하신 후 수령하시기 바랍니다.<br><br> 습득한 유실물은 유실물센터에 임시 보관한 후 유실자를 찾지 못했을 경우 현행 유실물법에 따라 7일 이내에 경찰서에 제출하는 것을 원칙으로 하고 있습니다.회사내 분실센터samitaxi고객님과 연락됨핸드폰삼이택시632023-03-16 00:00:00.0
142051368858보관<NA>2018-11-15 00:00:00.0<NA>김포공항역<NA><NA>기타<NA>192018-11-15 00:00:00.0