Overview

Dataset statistics

Number of variables8
Number of observations883
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows8
Duplicate rows (%)0.9%
Total size in memory56.2 KiB
Average record size in memory65.1 B

Variable types

Text2
Numeric1
Categorical3
DateTime2

Dataset

Description창녕군 개발행위에 대한 허가 내역(대지위치, 지목, 허가면적, 용도, 허가구분, 허가일, 허가목적, 데이터 기준일) 등 정보 제공
Author경상남도 창녕군
URLhttps://bigdata.gyeongnam.go.kr/index.gn?menuCd=DOM_000000114002001000&publicdatapk=15037006

Alerts

허가구분 has constant value ""Constant
데이터기준일 has constant value ""Constant
Dataset has 8 (0.9%) duplicate rowsDuplicates

Reproduction

Analysis started2023-12-10 23:34:27.855110
Analysis finished2023-12-10 23:34:28.492100
Duration0.64 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

대지위치
Text

Distinct650
Distinct (%)73.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size7.0 KiB
2023-12-11T08:34:28.702050image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length28
Median length26
Mean length22.394111
Min length18

Characters and Unicode

Total characters19774
Distinct characters133
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

Unique463 ?
Unique (%)52.4%

Sample

1st row경상남도 창녕군 대지면 본초리 802-1 외3
2nd row경상남도 창녕군 창녕읍 교리 1 외12
3rd row경상남도 창녕군 남지읍 학계리 12
4th row경상남도 창녕군 길곡면 길곡리 929-1
5th row경상남도 창녕군 길곡면 길곡리 1309-4
ValueCountFrequency (%)
경상남도 883
 
18.6%
창녕군 883
 
18.6%
외1 171
 
3.6%
영산면 89
 
1.9%
창녕읍 87
 
1.8%
계성면 85
 
1.8%
대합면 85
 
1.8%
남지읍 73
 
1.5%
장마면 68
 
1.4%
외2 68
 
1.4%
Other values (743) 2252
47.5%
2023-12-11T08:34:29.064526image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
3861
19.5%
녕 986
 
5.0%
남 977
 
4.9%
창 975
 
4.9%
도 942
 
4.8%
상 894
 
4.5%
리 884
 
4.5%
경 883
 
4.5%
군 883
 
4.5%
1 826
 
4.2%
Other values (123) 7663
38.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 11790
59.6%
Space Separator 3861
 
19.5%
Decimal Number 3574
 
18.1%
Dash Punctuation 549
 
2.8%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
녕 986
 
8.4%
남 977
 
8.3%
창 975
 
8.3%
도 942
 
8.0%
상 894
 
7.6%
리 884
 
7.5%
경 883
 
7.5%
군 883
 
7.5%
면 723
 
6.1%
외 340
 
2.9%
Other values (111) 3303
28.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 826
23.1%
2 539
15.1%
3 410
11.5%
4 297
 
8.3%
5 283
 
7.9%
6 280
 
7.8%
7 253
 
7.1%
8 244
 
6.8%
9 224
 
6.3%
0 218
 
6.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
3861
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 549
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 11790
59.6%
Common 7984
40.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
녕 986
 
8.4%
남 977
 
8.3%
창 975
 
8.3%
도 942
 
8.0%
상 894
 
7.6%
리 884
 
7.5%
경 883
 
7.5%
군 883
 
7.5%
면 723
 
6.1%
외 340
 
2.9%
Other values (111) 3303
28.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
3861
48.4%
1 826
 
10.3%
- 549
 
6.9%
2 539
 
6.8%
3 410
 
5.1%
4 297
 
3.7%
5 283
 
3.5%
6 280
 
3.5%
7 253
 
3.2%
8 244
 
3.1%
Other values (2) 442
 
5.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 11790
59.6%
ASCII 7984
40.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
3861
48.4%
1 826
 
10.3%
- 549
 
6.9%
2 539
 
6.8%
3 410
 
5.1%
4 297
 
3.7%
5 283
 
3.5%
6 280
 
3.5%
7 253
 
3.2%
8 244
 
3.1%
Other values (2) 442
 
5.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
녕 986
 
8.4%
남 977
 
8.3%
창 975
 
8.3%
도 942
 
8.0%
상 894
 
7.6%
리 884
 
7.5%
경 883
 
7.5%
군 883
 
7.5%
면 723
 
6.1%
외 340
 
2.9%
Other values (111) 3303
28.0%

지목
Text

Distinct86
Distinct (%)9.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size7.0 KiB
2023-12-11T08:34:29.490244image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length8
Median length1
Mean length1.5152888
Min length1

Characters and Unicode

Total characters1338
Distinct characters22
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique46 ?
Unique (%)5.2%

Sample

1st row전,답
2nd row대
3rd row전
4th row전
5th row답
ValueCountFrequency (%)
답 318
34.3%
전 245
26.4%
임 98
 
10.6%
대 58
 
6.2%
창 18
 
1.9%
장 16
 
1.7%
전,답 14
 
1.5%
전,대 14
 
1.5%
답,전 12
 
1.3%
목 10
 
1.1%
Other values (56) 125
 
13.5%
2023-12-11T08:34:29.783121image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
답 374
28.0%
전 334
25.0%
, 198
14.8%
임 122
 
9.1%
대 98
 
7.3%
45
 
3.4%
창 29
 
2.2%
장 25
 
1.9%
목 25
 
1.9%
잡 16
 
1.2%
Other values (12) 72
 
5.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1095
81.8%
Other Punctuation 198
 
14.8%
Space Separator 45
 
3.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
답 374
34.2%
전 334
30.5%
임 122
 
11.1%
대 98
 
8.9%
창 29
 
2.6%
장 25
 
2.3%
목 25
 
2.3%
잡 16
 
1.5%
과 15
 
1.4%
묘 14
 
1.3%
Other values (10) 43
 
3.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 198
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
45
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1095
81.8%
Common 243
 
18.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
답 374
34.2%
전 334
30.5%
임 122
 
11.1%
대 98
 
8.9%
창 29
 
2.6%
장 25
 
2.3%
목 25
 
2.3%
잡 16
 
1.5%
과 15
 
1.4%
묘 14
 
1.3%
Other values (10) 43
 
3.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
, 198
81.5%
45
 
18.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1095
81.8%
ASCII 243
 
18.2%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
답 374
34.2%
전 334
30.5%
임 122
 
11.1%
대 98
 
8.9%
창 29
 
2.6%
장 25
 
2.3%
목 25
 
2.3%
잡 16
 
1.5%
과 15
 
1.4%
묘 14
 
1.3%
Other values (10) 43
 
3.9%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
, 198
81.5%
45
 
18.5%

허가면적(제곱미터)
Real number (ℝ)

Distinct537
Distinct (%)60.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1761.6585
Minimum27
Maximum27626
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size7.9 KiB
2023-12-11T08:34:29.900814image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum27
5-th percentile164
Q1472
median719
Q31581
95-th percentile6950.26
Maximum27626
Range27599
Interquartile range (IQR)1109

Descriptive statistics

Standard deviation2950.9707
Coefficient of variation (CV)1.6751094
Kurtosis22.719812
Mean1761.6585
Median Absolute Deviation (MAD)322
Skewness4.1954091
Sum1555544.4
Variance8708228.1
MonotonicityNot monotonic
2023-12-11T08:34:30.019765image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
99.0 22
 
2.5%
660.0 15
 
1.7%
600.0 9
 
1.0%
658.0 8
 
0.9%
995.0 6
 
0.7%
543.52 6
 
0.7%
297.0 6
 
0.7%
285.0 6
 
0.7%
495.0 6
 
0.7%
659.0 6
 
0.7%
Other values (527) 793
89.8%
ValueCountFrequency (%)
27.0 2
0.2%
33.0 1
0.1%
49.0 1
0.1%
60.0 1
0.1%
70.0 1
0.1%
74.92 1
0.1%
74.97 1
0.1%
77.2 1
0.1%
78.1 1
0.1%
79.0 1
0.1%
ValueCountFrequency (%)
27626.0 1
 
0.1%
24175.0 2
0.2%
19260.0 3
0.3%
18142.0 1
 
0.1%
17541.0 1
 
0.1%
16237.0 1
 
0.1%
15667.0 2
0.2%
15467.0 1
 
0.1%
15191.0 1
 
0.1%
14738.0 1
 
0.1%

용도지역
Categorical

Distinct50
Distinct (%)5.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size7.0 KiB
계획관리
233 
농림지역
215 
생산관리
112 
보전관리
99 
자연녹지
86 
Other values (45)
138 

Length

Max length19
Median length4
Mean length4.5118913
Min length4

Unique

Unique23 ?
Unique (%)2.6%

Sample

1st row농림지역
2nd row제2종일반주거
3rd row자연녹지
4th row농림지역
5th row농림지역

Common Values

ValueCountFrequency (%)
계획관리 233
26.4%
농림지역 215
24.3%
생산관리 112
12.7%
보전관리 99
11.2%
자연녹지 86
 
9.7%
제2종일반주거 28
 
3.2%
계획관리 10
 
1.1%
농림지역 7
 
0.8%
농림지역,생산관리 6
 
0.7%
도시지역 6
 
0.7%
Other values (40) 81
 
9.2%

Length

2023-12-11T08:34:30.155608image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
계획관리 244
27.3%
농림지역 222
24.8%
생산관리 116
13.0%
보전관리 102
11.4%
자연녹지 91
 
10.2%
제2종일반주거 34
 
3.8%
농림지역,생산관리 6
 
0.7%
도시지역 6
 
0.7%
제1종일반주거 6
 
0.7%
준공업지역 5
 
0.6%
Other values (33) 63
 
7.0%

허가구분
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size7.0 KiB
개발행위 허가
883 

Length

Max length7
Median length7
Mean length7
Min length7

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row개발행위 허가
2nd row개발행위 허가
3rd row개발행위 허가
4th row개발행위 허가
5th row개발행위 허가

Common Values

ValueCountFrequency (%)
개발행위 허가 883
100.0%

Length

2023-12-11T08:34:30.263521image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T08:34:30.344565image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
개발행위 883
50.0%
허가 883
50.0%

허가일
Date

Distinct217
Distinct (%)24.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size7.0 KiB
Minimum2020-09-01 00:00:00
Maximum2021-07-30 00:00:00
2023-12-11T08:34:30.434397image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T08:34:30.557015image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

허가목적
Categorical

Distinct48
Distinct (%)5.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size7.0 KiB
단독주택
346 
동.식물관련시설
111 
창고시설
90 
태양광발전시설(건물위)
81 
제2종근린생활시설
59 
Other values (43)
196 

Length

Max length16
Median length4
Mean length6.1902605
Min length3

Unique

Unique21 ?
Unique (%)2.4%

Sample

1st row창고시설
2nd row태양광발전시설(건물위)
3rd row단독주택
4th row단독주택
5th row단독주택

Common Values

ValueCountFrequency (%)
단독주택 346
39.2%
동.식물관련시설 111
 
12.6%
창고시설 90
 
10.2%
태양광발전시설(건물위) 81
 
9.2%
제2종근린생활시설 59
 
6.7%
제1종근린생활시설 37
 
4.2%
가족자연장지 26
 
2.9%
우량농지 21
 
2.4%
태양광발전시설 18
 
2.0%
벼 육묘장 11
 
1.2%
Other values (38) 83
 
9.4%

Length

2023-12-11T08:34:30.677131image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
단독주택 352
38.6%
동.식물관련시설 111
 
12.2%
창고시설 90
 
9.9%
태양광발전시설(건물위 81
 
8.9%
제2종근린생활시설 61
 
6.7%
제1종근린생활시설 37
 
4.1%
가족자연장지 26
 
2.8%
우량농지 22
 
2.4%
태양광발전시설 18
 
2.0%
벼 11
 
1.2%
Other values (41) 104
 
11.4%

데이터기준일
Date

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size7.0 KiB
Minimum2022-01-21 00:00:00
Maximum2022-01-21 00:00:00
2023-12-11T08:34:30.768723image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T08:34:30.845857image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

Interactions

2023-12-11T08:34:28.215969image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-11T08:34:30.911844image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
지목허가면적(제곱미터)용도지역허가목적
지목1.0000.9350.8520.883
허가면적(제곱미터)0.9351.0000.0000.734
용도지역0.8520.0001.0000.798
허가목적0.8830.7340.7981.000
2023-12-11T08:34:31.005679image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
용도지역허가목적
용도지역1.0000.230
허가목적0.2301.000
2023-12-11T08:34:31.078083image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
허가면적(제곱미터)용도지역허가목적
허가면적(제곱미터)1.0000.0000.356
용도지역0.0001.0000.230
허가목적0.3560.2301.000

Missing values

2023-12-11T08:34:28.333783image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-11T08:34:28.444766image/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

대지위치지목허가면적(제곱미터)용도지역허가구분허가일허가목적데이터기준일
0경상남도 창녕군 대지면 본초리 802-1 외3전,답1629.0농림지역개발행위 허가2020-09-01창고시설2022-01-21
1경상남도 창녕군 창녕읍 교리 1 외12대409.0제2종일반주거개발행위 허가2020-09-01태양광발전시설(건물위)2022-01-21
2경상남도 창녕군 남지읍 학계리 12전405.0자연녹지개발행위 허가2020-09-01단독주택2022-01-21
3경상남도 창녕군 길곡면 길곡리 929-1전397.0농림지역개발행위 허가2020-09-01단독주택2022-01-21
4경상남도 창녕군 길곡면 길곡리 1309-4답723.9농림지역개발행위 허가2020-09-01단독주택2022-01-21
5경상남도 창녕군 남지읍 학계리 10-6전991.0자연녹지개발행위 허가2020-09-01단독주택2022-01-21
6경상남도 창녕군 창녕읍 술정리 260-6 외1답4124.0제2종일반주거개발행위 허가2020-09-03제2종근린생활시설2022-01-21
7경상남도 창녕군 창녕읍 술정리 260-5 외1답6478.0제2종일반주거개발행위 허가2020-09-03제2종근린생활시설2022-01-21
8경상남도 창녕군 대합면 등지리 13전1340.0농림지역개발행위 허가2020-09-03동.식물관련시설2022-01-21
9경상남도 창녕군 이방면 모곡리 229 외2전1371.0생산관리개발행위 허가2020-09-04단독주택, 우량농지2022-01-21
대지위치지목허가면적(제곱미터)용도지역허가구분허가일허가목적데이터기준일
873경상남도 창녕군 남지읍 남지리 795-22 외5대3490.0제2종일반주거개발행위 허가2021-07-28제2종근린생활시설2022-01-21
874경상남도 창녕군 부곡면 비봉리 산8-5임99.0보전관리개발행위 허가2021-07-28가족자연장지2022-01-21
875경상남도 창녕군 도천면 덕곡리 949답540.0농림지역개발행위 허가2021-07-29창고시설2022-01-21
876경상남도 창녕군 영산면 월령리 1063-2대735.0계획관리개발행위 허가2021-07-29단독주택2022-01-21
877경상남도 창녕군 부곡면 수다리 산91임505.0보전관리개발행위 허가2021-07-29단독주택2022-01-21
878경상남도 창녕군 길곡면 길곡리 1121-10과951.0보전관리개발행위 허가2021-07-29단독주택2022-01-21
879경상남도 창녕군 길곡면 오호리 729-2전788.0생산관리개발행위 허가2021-07-29단독주택2022-01-21
880경상남도 창녕군 유어면 대대리 806-2전431.0계획관리개발행위 허가2021-07-30단독주택2022-01-21
881경상남도 창녕군 도천면 덕곡리 856 외1답530.0계획관리개발행위 허가2021-07-30단독주택2022-01-21
882경상남도 창녕군 길곡면 길곡리 산11임312.0농림지역개발행위 허가2021-07-30종중자연장지2022-01-21

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대지위치지목허가면적(제곱미터)용도지역허가구분허가일허가목적데이터기준일# duplicates
3경상남도 창녕군 남지읍 성사리 1231-4답543.52농림지역개발행위 허가2021-06-10태양광발전시설(건물위)2022-01-213
6경상남도 창녕군 대합면 평지리 37-1 외2대3541.0계획관리개발행위 허가2021-03-03태양광발전시설(건물위)2022-01-213
7경상남도 창녕군 영산면 월령리 1225-1 외1답543.52농림지역개발행위 허가2021-06-10태양광발전시설(건물위)2022-01-213
0경상남도 창녕군 계성면 봉산리 1076목280.0계획관리개발행위 허가2020-09-07태양광발전시설(건물위)2022-01-212
1경상남도 창녕군 계성면 사리 산93-15 외1임,묘504.0보전관리개발행위 허가2021-02-26단독주택2022-01-212
2경상남도 창녕군 길곡면 마천리 559답375.0농림지역개발행위 허가2020-11-18태양광발전시설(건물위)2022-01-212
4경상남도 창녕군 남지읍 학계리 84답3762.0자연녹지개발행위 허가2020-09-14우량농지2022-01-212
5경상남도 창녕군 대합면 모전리 산37 외1임2686.0계획관리개발행위 허가2021-04-28제2종근린생활시설2022-01-212