Overview

Dataset statistics

Number of variables3
Number of observations37
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1020.0 B
Average record size in memory27.6 B

Variable types

Text3

Dataset

Description안산도시공사에서 운영하는 체육시설 및 생활문화시설에 심장제세동기 보유 현황을 공개하여 이용하는 시민들의 안전 및 응급상황에 대비하고자 함
Author안산도시공사
URLhttps://www.data.go.kr/data/15108123/fileData.do

Alerts

설치장소 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 04:10:52.076364
Analysis finished2023-12-12 04:10:52.556552
Duration0.48 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

설치장소
Text

UNIQUE 

Distinct37
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size428.0 B
2023-12-12T13:10:52.778296image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length11
Median length10
Mean length6.3243243
Min length4

Characters and Unicode

Total characters234
Distinct characters89
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

Unique37 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row안산어촌민속박물관
2nd row신길수영장
3rd row골프연습장
4th row안산썰매장
5th row선부체육관
ValueCountFrequency (%)
올림픽기념관 3
 
6.8%
와스타디움 2
 
4.5%
안산어촌민속박물관 1
 
2.3%
각골체육관 1
 
2.3%
탁구장 1
 
2.3%
백운배드민턴장 1
 
2.3%
중앙배드민턴장 1
 
2.3%
시랑체육관 1
 
2.3%
점섬체육관 1
 
2.3%
구룡체육관 1
 
2.3%
Other values (31) 31
70.5%
2023-12-12T13:10:53.449891image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
관 23
 
9.8%
체 18
 
7.7%
육 17
 
7.3%
장 14
 
6.0%
8
 
3.4%
시 6
 
2.6%
민 6
 
2.6%
수 6
 
2.6%
기 4
 
1.7%
올 4
 
1.7%
Other values (79) 128
54.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 226
96.6%
Space Separator 8
 
3.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
관 23
 
10.2%
체 18
 
8.0%
육 17
 
7.5%
장 14
 
6.2%
시 6
 
2.7%
민 6
 
2.7%
수 6
 
2.7%
기 4
 
1.8%
올 4
 
1.8%
림 4
 
1.8%
Other values (78) 124
54.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
8
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 226
96.6%
Common 8
 
3.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
관 23
 
10.2%
체 18
 
8.0%
육 17
 
7.5%
장 14
 
6.2%
시 6
 
2.7%
민 6
 
2.7%
수 6
 
2.7%
기 4
 
1.8%
올 4
 
1.8%
림 4
 
1.8%
Other values (78) 124
54.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
8
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 226
96.6%
ASCII 8
 
3.4%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
관 23
 
10.2%
체 18
 
8.0%
육 17
 
7.5%
장 14
 
6.2%
시 6
 
2.7%
민 6
 
2.7%
수 6
 
2.7%
기 4
 
1.8%
올 4
 
1.8%
림 4
 
1.8%
Other values (78) 124
54.9%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
8
100.0%

설치위치
Text

Distinct30
Distinct (%)81.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size428.0 B
2023-12-12T13:10:53.762084image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length16
Median length11
Mean length9.1891892
Min length5

Characters and Unicode

Total characters340
Distinct characters58
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique27 ?
Unique (%)73.0%

Sample

1st row1층 로비 사무실 앞
2nd row수영장 강사실
3rd row1층 로비
4th row안내사무실
5th row1층 안내데스크 앞
ValueCountFrequency (%)
1층 22
21.4%
앞 14
13.6%
로비 10
 
9.7%
안내데스크 8
 
7.8%
옆 8
 
7.8%
사무실 3
 
2.9%
출입구 3
 
2.9%
관리사무소 3
 
2.9%
체육관 2
 
1.9%
정수기 2
 
1.9%
Other values (25) 28
27.2%
2023-12-12T13:10:54.306967image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
66
19.4%
층 24
 
7.1%
1 23
 
6.8%
앞 17
 
5.0%
사 13
 
3.8%
관 13
 
3.8%
실 13
 
3.8%
로 13
 
3.8%
비 13
 
3.8%
무 12
 
3.5%
Other values (48) 133
39.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 247
72.6%
Space Separator 66
 
19.4%
Decimal Number 24
 
7.1%
Other Punctuation 1
 
0.3%
Close Punctuation 1
 
0.3%
Open Punctuation 1
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
층 24
 
9.7%
앞 17
 
6.9%
사 13
 
5.3%
관 13
 
5.3%
실 13
 
5.3%
로 13
 
5.3%
비 13
 
5.3%
무 12
 
4.9%
내 10
 
4.0%
안 9
 
3.6%
Other values (42) 110
44.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 23
95.8%
2 1
 
4.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
66
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 247
72.6%
Common 93
 
27.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
층 24
 
9.7%
앞 17
 
6.9%
사 13
 
5.3%
관 13
 
5.3%
실 13
 
5.3%
로 13
 
5.3%
비 13
 
5.3%
무 12
 
4.9%
내 10
 
4.0%
안 9
 
3.6%
Other values (42) 110
44.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
66
71.0%
1 23
 
24.7%
, 1
 
1.1%
2 1
 
1.1%
) 1
 
1.1%
( 1
 
1.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 247
72.6%
ASCII 93
 
27.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
66
71.0%
1 23
 
24.7%
, 1
 
1.1%
2 1
 
1.1%
) 1
 
1.1%
( 1
 
1.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
층 24
 
9.7%
앞 17
 
6.9%
사 13
 
5.3%
관 13
 
5.3%
실 13
 
5.3%
로 13
 
5.3%
비 13
 
5.3%
무 12
 
4.9%
내 10
 
4.0%
안 9
 
3.6%
Other values (42) 110
44.5%

주소
Text

Distinct33
Distinct (%)89.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size428.0 B
2023-12-12T13:10:54.743466image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length18
Median length15
Mean length14.945946
Min length12

Characters and Unicode

Total characters553
Distinct characters66
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

Unique31 ?
Unique (%)83.8%

Sample

1st row안산시 단원구 대부황금로 7
2nd row안산시 단원구 새뿔길 52
3rd row안산시 단원구 동산로 181
4th row안산시 단원구 동산로 179
5th row안산시 단원구 선부로 96
ValueCountFrequency (%)
안산시 37
25.3%
단원구 24
16.4%
상록구 12
 
8.2%
적금로 5
 
3.4%
202 4
 
2.7%
동산로 3
 
2.1%
화랑로 3
 
2.1%
260 2
 
1.4%
예술광장1로 1
 
0.7%
정재로 1
 
0.7%
Other values (54) 54
37.0%
2023-12-12T13:10:55.361332image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
109
19.7%
산 43
 
7.8%
안 38
 
6.9%
시 38
 
6.9%
구 37
 
6.7%
로 30
 
5.4%
원 27
 
4.9%
단 26
 
4.7%
2 24
 
4.3%
0 15
 
2.7%
Other values (56) 166
30.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 344
62.2%
Space Separator 109
 
19.7%
Decimal Number 98
 
17.7%
Dash Punctuation 2
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
산 43
12.5%
안 38
11.0%
시 38
11.0%
구 37
10.8%
로 30
8.7%
원 27
 
7.8%
단 26
 
7.6%
상 12
 
3.5%
록 12
 
3.5%
동 8
 
2.3%
Other values (44) 73
21.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 24
24.5%
0 15
15.3%
1 12
12.2%
6 12
12.2%
9 10
10.2%
5 7
 
7.1%
4 6
 
6.1%
7 5
 
5.1%
8 4
 
4.1%
3 3
 
3.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
109
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 344
62.2%
Common 209
37.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 43
12.5%
안 38
11.0%
시 38
11.0%
구 37
10.8%
로 30
8.7%
원 27
 
7.8%
단 26
 
7.6%
상 12
 
3.5%
록 12
 
3.5%
동 8
 
2.3%
Other values (44) 73
21.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
109
52.2%
2 24
 
11.5%
0 15
 
7.2%
1 12
 
5.7%
6 12
 
5.7%
9 10
 
4.8%
5 7
 
3.3%
4 6
 
2.9%
7 5
 
2.4%
8 4
 
1.9%
Other values (2) 5
 
2.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 344
62.2%
ASCII 209
37.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
109
52.2%
2 24
 
11.5%
0 15
 
7.2%
1 12
 
5.7%
6 12
 
5.7%
9 10
 
4.8%
5 7
 
3.3%
4 6
 
2.9%
7 5
 
2.4%
8 4
 
1.9%
Other values (2) 5
 
2.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 43
12.5%
안 38
11.0%
시 38
11.0%
구 37
10.8%
로 30
8.7%
원 27
 
7.8%
단 26
 
7.6%
상 12
 
3.5%
록 12
 
3.5%
동 8
 
2.3%
Other values (44) 73
21.2%

Correlations

2023-12-12T13:10:55.519945image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
설치장소설치위치주소
설치장소1.0001.0001.000
설치위치1.0001.0000.871
주소1.0000.8711.000

Missing values

2023-12-12T13:10:52.402364image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T13:10:52.509702image/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

설치장소설치위치주소
0안산어촌민속박물관1층 로비 사무실 앞안산시 단원구 대부황금로 7
1신길수영장수영장 강사실안산시 단원구 새뿔길 52
2골프연습장1층 로비안산시 단원구 동산로 181
3안산썰매장안내사무실안산시 단원구 동산로 179
4선부체육관1층 안내데스크 앞안산시 단원구 선부로 96
5올림픽 기념관 수영장1층 안내데스크 앞안산시 단원구 적금로 202
6올림픽기념관올림픽기념관(1층 민원실 앞)안산시 단원구 적금로 202
7올림픽기념관 공연장공연장 로비안산시 단원구 적금로 202
8올림픽기념관 체육관체육관 로비안산시 단원구 적금로 202
9대부동 복지체육센터1층 안내데스크 옆안산시 단원구 영전로 126
설치장소설치위치주소
27각골체육관1층 로비사무실앞안산시 상록구 석호로 400
28감골시민홀주출입구 현관 옆안산시 상록구 석호로226
29장화체육관출입구 현관 옆안산시 상록구 선진안길 80-5
30부곡체육관체육관내부안산시 상록구 정재로 62
31성포체육관1층 로비 사무실 앞안산시 상록구 예술광장1로 80
32창말체육관1층 안내데스크 앞안산시 상록구 건건7길 26
33성호체육관1층 로비 앞, 2층로비안산시 상록구 일동 707번지
34시민시장관리사무소안산시 단원구 화랑로 149
35교통안전체험관체험장 1층 교육장 입구안산시 상록구 석호공원로 1
36재활용선별센터선별동 1층 로비안산시 단원구 첨단로 696