Overview

Dataset statistics

Number of variables19
Number of observations117
Missing cells118
Missing cells (%)5.3%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory18.1 KiB
Average record size in memory158.1 B

Variable types

Numeric4
Text2
Categorical4
Boolean8
Unsupported1

Dataset

Description대구 달서구 전통시장 중 하나인 월배시장의 상점정보에 대한 csv 파일이다. 시장의 상점들의 주소, 상품권 사용 유무 등의 정보을 파악할 수 있다.
Author대구광역시 달서구
URLhttps://www.data.go.kr/data/15109993/fileData.do

Alerts

빈점포 유무 has constant value ""Constant
구역 내외 유무 is highly overall correlated with 위도 and 2 other fieldsHigh correlation
지번주소 is highly overall correlated with 경도 and 3 other fieldsHigh correlation
종업원 수 is highly overall correlated with 매출규모High correlation
경도 is highly overall correlated with 도로명주소 and 1 other fieldsHigh correlation
위도 is highly overall correlated with 도로명주소 and 2 other fieldsHigh correlation
도로명주소 is highly overall correlated with 경도 and 4 other fieldsHigh correlation
문화상품권 사용유무 is highly overall correlated with 전자상품권 사용유무High correlation
전자상품권 사용유무 is highly overall correlated with 문화상품권 사용유무High correlation
매출규모 is highly overall correlated with 종업원 수 and 1 other fieldsHigh correlation
문화상품권 사용유무 is highly imbalanced (70.8%)Imbalance
전자상품권 사용유무 is highly imbalanced (60.9%)Imbalance
매출규모 is highly imbalanced (63.1%)Imbalance
구역 내외 유무 is highly imbalanced (70.8%)Imbalance
홈페이지 주소 has 117 (100.0%) missing valuesMissing
상점코드 has unique valuesUnique
상점명 has unique valuesUnique
홈페이지 주소 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported

Reproduction

Analysis started2023-12-12 03:38:20.982615
Analysis finished2023-12-12 03:38:24.807905
Duration3.83 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

상점코드
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct117
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean66.376068
Minimum1
Maximum132
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
2023-12-12T12:38:24.910302image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile6.8
Q136
median66
Q397
95-th percentile124.2
Maximum132
Range131
Interquartile range (IQR)61

Descriptive statistics

Standard deviation37.220852
Coefficient of variation (CV)0.56075711
Kurtosis-1.1124786
Mean66.376068
Median Absolute Deviation (MAD)31
Skewness-0.00053355251
Sum7766
Variance1385.3918
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-12T12:38:25.098804image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
0.9%
83 1
 
0.9%
96 1
 
0.9%
94 1
 
0.9%
93 1
 
0.9%
92 1
 
0.9%
91 1
 
0.9%
90 1
 
0.9%
89 1
 
0.9%
88 1
 
0.9%
Other values (107) 107
91.5%
ValueCountFrequency (%)
1 1
0.9%
2 1
0.9%
3 1
0.9%
4 1
0.9%
5 1
0.9%
6 1
0.9%
7 1
0.9%
8 1
0.9%
9 1
0.9%
11 1
0.9%
ValueCountFrequency (%)
132 1
0.9%
130 1
0.9%
129 1
0.9%
128 1
0.9%
126 1
0.9%
125 1
0.9%
124 1
0.9%
123 1
0.9%
121 1
0.9%
120 1
0.9%

상점명
Text

UNIQUE 

Distinct117
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-12T12:38:25.427909image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length14
Median length12
Mean length5.1538462
Min length2

Characters and Unicode

Total characters603
Distinct characters235
Distinct categories7 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique117 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row낙원떡집
2nd row뽀끼뽀끼 분식이야기
3rd row성주건어물백화점
4th row바네스 커피
5th row제일장식
ValueCountFrequency (%)
양품 2
 
1.5%
낙원떡집 1
 
0.7%
틈 1
 
0.7%
포그니침구 1
 
0.7%
영천식당 1
 
0.7%
부미식당 1
 
0.7%
플라워 1
 
0.7%
2000 1
 
0.7%
안동상회 1
 
0.7%
쌍용상회 1
 
0.7%
Other values (124) 124
91.9%
2023-12-12T12:38:25.892269image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
18
 
3.0%
월 15
 
2.5%
배 14
 
2.3%
수 13
 
2.2%
식 11
 
1.8%
이 10
 
1.7%
주 10
 
1.7%
리 9
 
1.5%
회 9
 
1.5%
성 8
 
1.3%
Other values (225) 486
80.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 559
92.7%
Space Separator 18
 
3.0%
Lowercase Letter 11
 
1.8%
Uppercase Letter 8
 
1.3%
Decimal Number 4
 
0.7%
Other Punctuation 2
 
0.3%
Close Punctuation 1
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
월 15
 
2.7%
배 14
 
2.5%
수 13
 
2.3%
식 11
 
2.0%
이 10
 
1.8%
주 10
 
1.8%
리 9
 
1.6%
회 9
 
1.6%
성 8
 
1.4%
일 8
 
1.4%
Other values (207) 452
80.9%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
l 3
27.3%
u 2
18.2%
y 1
 
9.1%
e 1
 
9.1%
z 1
 
9.1%
a 1
 
9.1%
m 1
 
9.1%
n 1
 
9.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 2
25.0%
A 2
25.0%
J 2
25.0%
T 1
12.5%
V 1
12.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 3
75.0%
2 1
 
25.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
18
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
& 2
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 559
92.7%
Common 25
 
4.1%
Latin 19
 
3.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
월 15
 
2.7%
배 14
 
2.5%
수 13
 
2.3%
식 11
 
2.0%
이 10
 
1.8%
주 10
 
1.8%
리 9
 
1.6%
회 9
 
1.6%
성 8
 
1.4%
일 8
 
1.4%
Other values (207) 452
80.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
l 3
15.8%
u 2
10.5%
B 2
10.5%
A 2
10.5%
J 2
10.5%
y 1
 
5.3%
e 1
 
5.3%
z 1
 
5.3%
a 1
 
5.3%
m 1
 
5.3%
Other values (3) 3
15.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
18
72.0%
0 3
 
12.0%
& 2
 
8.0%
2 1
 
4.0%
) 1
 
4.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 559
92.7%
ASCII 44
 
7.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
18
40.9%
l 3
 
6.8%
0 3
 
6.8%
& 2
 
4.5%
u 2
 
4.5%
B 2
 
4.5%
A 2
 
4.5%
J 2
 
4.5%
2 1
 
2.3%
y 1
 
2.3%
Other values (8) 8
18.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
월 15
 
2.7%
배 14
 
2.5%
수 13
 
2.3%
식 11
 
2.0%
이 10
 
1.8%
주 10
 
1.8%
리 9
 
1.6%
회 9
 
1.6%
성 8
 
1.4%
일 8
 
1.4%
Other values (207) 452
80.9%

도로명주소
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct28
Distinct (%)23.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
대구광역시 달서구 월배로24길 13
20 
대구광역시 달서구 월배로24길 13
16 
대구광역시 달서구 월배로24길 13 (1층)
14 
대구광역시 달서구 월배로24길 23
11 
대구광역시 달서구 월배로 110 (1층)
9 
Other values (23)
47 

Length

Max length32
Median length31
Mean length21.452991
Min length17

Unique

Unique15 ?
Unique (%)12.8%

Sample

1st row대구광역시 달서구 월배로24길 20
2nd row대구광역시 달서구 월배로24길 20
3rd row대구광역시 달서구 월배로24길 16
4th row대구광역시 달서구 월배로 110 (1층)
5th row대구광역시 달서구 월배로 110 (1층)

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대구광역시 달서구 월배로24길 13 20
17.1%
대구광역시 달서구 월배로24길 13 16
13.7%
대구광역시 달서구 월배로24길 13 (1층) 14
12.0%
대구광역시 달서구 월배로24길 23 11
9.4%
대구광역시 달서구 월배로 110 (1층) 9
7.7%
대구광역시 달서구 월배로24길 12 8
 
6.8%
대구광역시 달서구 월배로24길 13 (2층) 7
 
6.0%
대구광역시 달서구 월배로24길 20 4
 
3.4%
대구광역시 달서구 월배로24길 16 3
 
2.6%
대구광역시 달서구 월배로22길 7 3
 
2.6%
Other values (18) 22
18.8%

Length

2023-12-12T12:38:26.075994image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
대구광역시 117
22.4%
달서구 117
22.4%
월배로24길 96
18.4%
13 63
12.0%
1층 29
 
5.5%
월배로 17
 
3.3%
110 14
 
2.7%
12 12
 
2.3%
23 11
 
2.1%
2층 10
 
1.9%
Other values (17) 37
 
7.1%

지번주소
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct11
Distinct (%)9.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
대구광역시 달서구 진천동 241-3
61 
대구광역시 달서구 진천동 247-12
14 
대구광역시 달서구 진천동 245-26
12 
대구광역시 달서구 진천동 243-4
11 
대구광역시 달서구 진천동 248-24
 
4
Other values (6)
15 

Length

Max length20
Median length20
Mean length19.846154
Min length19

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.9%

Sample

1st row대구광역시 달서구 진천동 248-24
2nd row대구광역시 달서구 진천동 248-24
3rd row대구광역시 달서구 진천동 248-25
4th row대구광역시 달서구 진천동 247-12
5th row대구광역시 달서구 진천동 247-12

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대구광역시 달서구 진천동 241-3 61
52.1%
대구광역시 달서구 진천동 247-12 14
 
12.0%
대구광역시 달서구 진천동 245-26 12
 
10.3%
대구광역시 달서구 진천동 243-4 11
 
9.4%
대구광역시 달서구 진천동 248-24 4
 
3.4%
대구광역시 달서구 진천동 248-13 4
 
3.4%
대구광역시 달서구 진천동 248-25 3
 
2.6%
대구광역시 달서구 진천동 247-8 3
 
2.6%
대구광역시 달서구 진천동 248-1 2
 
1.7%
대구광역시 달서구 진천동 241-3 2
 
1.7%

Length

2023-12-12T12:38:26.214214image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
대구광역시 117
25.0%
달서구 117
25.0%
진천동 117
25.0%
241-3 63
13.5%
247-12 14
 
3.0%
245-26 12
 
2.6%
243-4 11
 
2.4%
248-24 4
 
0.9%
248-13 4
 
0.9%
248-25 3
 
0.6%
Other values (3) 6
 
1.3%

업종분류
Categorical

Distinct4
Distinct (%)3.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
기타
57 
음식점
39 
쇼핑시설
19 
카페
 
2

Length

Max length4
Median length2
Mean length2.6581197
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row음식점
2nd row음식점
3rd row기타
4th row카페
5th row기타

Common Values

ValueCountFrequency (%)
기타 57
48.7%
음식점 39
33.3%
쇼핑시설 19
 
16.2%
카페 2
 
1.7%

Length

2023-12-12T12:38:26.353903image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T12:38:26.508936image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
기타 57
48.7%
음식점 39
33.3%
쇼핑시설 19
 
16.2%
카페 2
 
1.7%

대표품목
Text

Distinct75
Distinct (%)64.7%
Missing1
Missing (%)0.9%
Memory size1.0 KiB
2023-12-12T12:38:26.792258image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length15
Median length9
Mean length2.7241379
Min length1

Characters and Unicode

Total characters316
Distinct characters121
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

Unique57 ?
Unique (%)49.1%

Sample

1st row떡
2nd row떡볶이, 튀김
3rd row건어물
4th row커피
5th row장식
ValueCountFrequency (%)
옷 10
 
7.7%
채소 6
 
4.6%
수선 6
 
4.6%
과일 4
 
3.1%
반찬 4
 
3.1%
이불 4
 
3.1%
신발 3
 
2.3%
참기름 3
 
2.3%
치킨 3
 
2.3%
떡볶이 3
 
2.3%
Other values (71) 84
64.6%
2023-12-12T12:38:27.249541image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
수 15
 
4.7%
14
 
4.4%
옷 12
 
3.8%
선 9
 
2.8%
이 9
 
2.8%
채 7
 
2.2%
소 6
 
1.9%
과 6
 
1.9%
, 6
 
1.9%
국 6
 
1.9%
Other values (111) 226
71.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 296
93.7%
Space Separator 14
 
4.4%
Other Punctuation 6
 
1.9%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
수 15
 
5.1%
옷 12
 
4.1%
선 9
 
3.0%
이 9
 
3.0%
채 7
 
2.4%
소 6
 
2.0%
과 6
 
2.0%
국 6
 
2.0%
기 6
 
2.0%
식 6
 
2.0%
Other values (109) 214
72.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
14
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 6
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 296
93.7%
Common 20
 
6.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
수 15
 
5.1%
옷 12
 
4.1%
선 9
 
3.0%
이 9
 
3.0%
채 7
 
2.4%
소 6
 
2.0%
과 6
 
2.0%
국 6
 
2.0%
기 6
 
2.0%
식 6
 
2.0%
Other values (109) 214
72.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
14
70.0%
, 6
30.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 296
93.7%
ASCII 20
 
6.3%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
수 15
 
5.1%
옷 12
 
4.1%
선 9
 
3.0%
이 9
 
3.0%
채 7
 
2.4%
소 6
 
2.0%
과 6
 
2.0%
국 6
 
2.0%
기 6
 
2.0%
식 6
 
2.0%
Other values (109) 214
72.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
14
70.0%
, 6
30.0%

상가번영회 가입 유무
Boolean

Distinct2
Distinct (%)1.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size249.0 B
True
79 
False
38 
ValueCountFrequency (%)
True 79
67.5%
False 38
32.5%
2023-12-12T12:38:27.424174image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

온누리상품권 사용유무
Boolean

Distinct2
Distinct (%)1.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size249.0 B
True
87 
False
30 
ValueCountFrequency (%)
True 87
74.4%
False 30
 
25.6%
2023-12-12T12:38:27.526505image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

문화상품권 사용유무
Boolean

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)1.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size249.0 B
False
111 
True
 
6
ValueCountFrequency (%)
False 111
94.9%
True 6
 
5.1%
2023-12-12T12:38:27.649424image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

전자상품권 사용유무
Boolean

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)1.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size249.0 B
False
108 
True
 
9
ValueCountFrequency (%)
False 108
92.3%
True 9
 
7.7%
2023-12-12T12:38:27.757246image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

카드단말기 유무
Boolean

Distinct2
Distinct (%)1.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size249.0 B
True
78 
False
39 
ValueCountFrequency (%)
True 78
66.7%
False 39
33.3%
2023-12-12T12:38:27.854132image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

택배서비스 유무
Boolean

Distinct2
Distinct (%)1.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size249.0 B
False
75 
True
42 
ValueCountFrequency (%)
False 75
64.1%
True 42
35.9%
2023-12-12T12:38:27.971803image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

매출규모
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct5
Distinct (%)4.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
0~3000만원/년
100 
3000~5000만원/년
 
7
<NA>
 
5
5000~1억/년
 
4
3억~5억/년
 
1

Length

Max length13
Median length10
Mean length9.8632479
Min length4

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.9%

Sample

1st row5000~1억/년
2nd row3000~5000만원/년
3rd row0~3000만원/년
4th row0~3000만원/년
5th row0~3000만원/년

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0~3000만원/년 100
85.5%
3000~5000만원/년 7
 
6.0%
<NA> 5
 
4.3%
5000~1억/년 4
 
3.4%
3억~5억/년 1
 
0.9%

Length

2023-12-12T12:38:28.119670image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T12:38:28.242940image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0~3000만원/년 100
85.5%
3000~5000만원/년 7
 
6.0%
na 5
 
4.3%
5000~1억/년 4
 
3.4%
3억~5억/년 1
 
0.9%

종업원 수
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct6
Distinct (%)5.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1.3418803
Minimum1
Maximum10
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
2023-12-12T12:38:28.379758image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q11
median1
Q31
95-th percentile2.2
Maximum10
Range9
Interquartile range (IQR)0

Descriptive statistics

Standard deviation1.0435549
Coefficient of variation (CV)0.77768102
Kurtosis42.222948
Mean1.3418803
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness5.7555089
Sum157
Variance1.0890068
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T12:38:28.509450image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=6)
ValueCountFrequency (%)
1 94
80.3%
2 17
 
14.5%
4 2
 
1.7%
3 2
 
1.7%
5 1
 
0.9%
10 1
 
0.9%
ValueCountFrequency (%)
1 94
80.3%
2 17
 
14.5%
3 2
 
1.7%
4 2
 
1.7%
5 1
 
0.9%
10 1
 
0.9%
ValueCountFrequency (%)
10 1
 
0.9%
5 1
 
0.9%
4 2
 
1.7%
3 2
 
1.7%
2 17
 
14.5%
1 94
80.3%

홈페이지 주소
Unsupported

MISSING  REJECTED  UNSUPPORTED 

Missing117
Missing (%)100.0%
Memory size1.2 KiB

빈점포 유무
Boolean

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size249.0 B
False
117 
ValueCountFrequency (%)
False 117
100.0%
2023-12-12T12:38:28.627967image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

구역 내외 유무
Boolean

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)1.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size249.0 B
True
111 
False
 
6
ValueCountFrequency (%)
True 111
94.9%
False 6
 
5.1%
2023-12-12T12:38:28.712020image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

경도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct10
Distinct (%)8.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean128.52724
Minimum128.52661
Maximum128.52751
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
2023-12-12T12:38:28.827987image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum128.52661
5-th percentile128.52667
Q1128.52681
median128.52751
Q3128.52751
95-th percentile128.52751
Maximum128.52751
Range0.000904
Interquartile range (IQR)0.000708

Descriptive statistics

Standard deviation0.00035355739
Coefficient of variation (CV)2.7508362 × 10-6
Kurtosis-1.3126963
Mean128.52724
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness-0.71072069
Sum15037.687
Variance1.2500282 × 10-7
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T12:38:28.968304image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=10)
ValueCountFrequency (%)
128.527514 63
53.8%
128.526666 14
 
12.0%
128.526806 12
 
10.3%
128.527409 11
 
9.4%
128.527069 4
 
3.4%
128.52661 4
 
3.4%
128.526955 3
 
2.6%
128.52692 3
 
2.6%
128.526841 2
 
1.7%
128.527142 1
 
0.9%
ValueCountFrequency (%)
128.52661 4
 
3.4%
128.526666 14
 
12.0%
128.526806 12
 
10.3%
128.526841 2
 
1.7%
128.52692 3
 
2.6%
128.526955 3
 
2.6%
128.527069 4
 
3.4%
128.527142 1
 
0.9%
128.527409 11
 
9.4%
128.527514 63
53.8%
ValueCountFrequency (%)
128.527514 63
53.8%
128.527409 11
 
9.4%
128.527142 1
 
0.9%
128.527069 4
 
3.4%
128.526955 3
 
2.6%
128.52692 3
 
2.6%
128.526841 2
 
1.7%
128.526806 12
 
10.3%
128.526666 14
 
12.0%
128.52661 4
 
3.4%

위도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct10
Distinct (%)8.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean35.814013
Minimum35.813596
Maximum35.814444
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
2023-12-12T12:38:29.098940image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum35.813596
5-th percentile35.813649
Q135.814024
median35.814038
Q335.814038
95-th percentile35.814316
Maximum35.814444
Range0.000848
Interquartile range (IQR)1.4 × 10-5

Descriptive statistics

Standard deviation0.00019293613
Coefficient of variation (CV)5.3871688 × 10-6
Kurtosis0.36453901
Mean35.814013
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness-0.27220381
Sum4190.2395
Variance3.7224352 × 10-8
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T12:38:29.259821image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=10)
ValueCountFrequency (%)
35.814038 63
53.8%
35.814316 14
 
12.0%
35.814024 12
 
10.3%
35.813649 11
 
9.4%
35.813661 4
 
3.4%
35.813962 4
 
3.4%
35.813741 3
 
2.6%
35.814444 3
 
2.6%
35.813819 2
 
1.7%
35.813596 1
 
0.9%
ValueCountFrequency (%)
35.813596 1
 
0.9%
35.813649 11
 
9.4%
35.813661 4
 
3.4%
35.813741 3
 
2.6%
35.813819 2
 
1.7%
35.813962 4
 
3.4%
35.814024 12
 
10.3%
35.814038 63
53.8%
35.814316 14
 
12.0%
35.814444 3
 
2.6%
ValueCountFrequency (%)
35.814444 3
 
2.6%
35.814316 14
 
12.0%
35.814038 63
53.8%
35.814024 12
 
10.3%
35.813962 4
 
3.4%
35.813819 2
 
1.7%
35.813741 3
 
2.6%
35.813661 4
 
3.4%
35.813649 11
 
9.4%
35.813596 1
 
0.9%

Interactions

2023-12-12T12:38:23.908915image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T12:38:22.397375image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T12:38:22.941967image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T12:38:23.483415image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T12:38:24.040178image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T12:38:22.551900image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T12:38:23.121628image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T12:38:23.596945image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T12:38:24.150879image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T12:38:22.655427image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T12:38:23.239705image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T12:38:23.700098image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T12:38:24.252047image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T12:38:22.774039image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T12:38:23.363619image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T12:38:23.802553image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T12:38:29.359285image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
상점코드도로명주소지번주소업종분류대표품목상가번영회 가입 유무온누리상품권 사용유무문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무매출규모종업원 수구역 내외 유무경도위도
상점코드1.0000.8510.6850.4270.5130.4280.4670.2190.4020.0380.0000.0000.0000.2230.7060.575
도로명주소0.8511.0000.9960.0380.7760.5450.5070.0000.3870.2870.3750.8490.0001.0001.0001.000
지번주소0.6850.9961.0000.3070.7460.3710.0000.2540.3040.3410.3580.0000.0001.0001.0001.000
업종분류0.4270.0380.3071.0000.9810.3800.4470.0000.2620.1560.0000.0000.1180.0000.3590.281
대표품목0.5130.7760.7460.9811.0000.5510.7480.8330.9300.5280.4590.9920.9650.8330.7850.563
상가번영회 가입 유무0.4280.5450.3710.3800.5511.0000.5860.1200.0000.3190.3320.0680.3060.2950.4120.347
온누리상품권 사용유무0.4670.5070.0000.4470.7480.5861.0000.0000.1500.3240.2310.3080.3940.0000.0530.000
문화상품권 사용유무0.2190.0000.2540.0000.8330.1200.0001.0000.7920.1280.0000.0000.2760.0000.1340.221
전자상품권 사용유무0.4020.3870.3040.2620.9300.0000.1500.7921.0000.0680.0000.2580.1800.0000.2830.120
카드단말기 유무0.0380.2870.3410.1560.5280.3190.3240.1280.0681.0000.0000.0000.0000.0000.3410.267
택배서비스 유무0.0000.3750.3580.0000.4590.3320.2310.0000.0000.0001.0000.0000.2390.0000.4310.084
매출규모0.0000.8490.0000.0000.9920.0680.3080.0000.2580.0000.0001.0000.8620.0000.1940.000
종업원 수0.0000.0000.0000.1180.9650.3060.3940.2760.1800.0000.2390.8621.0000.0000.0000.000
구역 내외 유무0.2231.0001.0000.0000.8330.2950.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0001.0000.4091.000
경도0.7061.0001.0000.3590.7850.4120.0530.1340.2830.3410.4310.1940.0000.4091.0000.978
위도0.5751.0001.0000.2810.5630.3470.0000.2210.1200.2670.0840.0000.0001.0000.9781.000
2023-12-12T12:38:29.609546image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
온누리상품권 사용유무전자상품권 사용유무상가번영회 가입 유무카드단말기 유무업종분류매출규모도로명주소문화상품권 사용유무구역 내외 유무택배서비스 유무지번주소
온누리상품권 사용유무1.0000.0950.3990.2100.2980.2030.3530.0000.0000.1480.000
전자상품권 사용유무0.0951.0000.0000.0430.1720.1690.2680.5820.0000.0000.279
상가번영회 가입 유무0.3990.0001.0000.2070.2520.0420.3810.0760.1900.2150.341
카드단말기 유무0.2100.0430.2071.0000.1010.0000.1960.0810.0000.0000.313
업종분류0.2980.1720.2520.1011.0000.0000.0000.0000.0000.0000.182
매출규모0.2030.1690.0420.0000.0001.0000.5040.0000.0000.0000.000
도로명주소0.3530.2680.3810.1960.0000.5041.0000.0000.8800.2590.887
문화상품권 사용유무0.0000.5820.0760.0810.0000.0000.0001.0000.0000.0000.232
구역 내외 유무0.0000.0000.1900.0000.0000.0000.8800.0001.0000.0000.960
택배서비스 유무0.1480.0000.2150.0000.0000.0000.2590.0000.0001.0000.328
지번주소0.0000.2790.3410.3130.1820.0000.8870.2320.9600.3281.000
2023-12-12T12:38:29.806171image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
상점코드종업원 수경도위도도로명주소지번주소업종분류상가번영회 가입 유무온누리상품권 사용유무문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무매출규모구역 내외 유무
상점코드1.000-0.1690.3720.2120.4670.3730.2600.3170.3460.1600.2970.0110.0000.0000.163
종업원 수-0.1691.000-0.087-0.0340.0000.0000.0730.2150.2780.1940.1260.0000.1680.7230.000
경도0.372-0.0871.0000.1310.8950.9770.2150.3470.0290.0270.1900.2730.3010.0860.332
위도0.212-0.0340.1311.0000.8990.9820.1920.3630.0000.2300.1240.2790.0860.0000.978
도로명주소0.4670.0000.8950.8991.0000.8870.0000.3810.3530.0000.2680.1960.2590.5040.880
지번주소0.3730.0000.9770.9820.8871.0000.1820.3410.0000.2320.2790.3130.3280.0000.960
업종분류0.2600.0730.2150.1920.0000.1821.0000.2520.2980.0000.1720.1010.0000.0000.000
상가번영회 가입 유무0.3170.2150.3470.3630.3810.3410.2521.0000.3990.0760.0000.2070.2150.0420.190
온누리상품권 사용유무0.3460.2780.0290.0000.3530.0000.2980.3991.0000.0000.0950.2100.1480.2030.000
문화상품권 사용유무0.1600.1940.0270.2300.0000.2320.0000.0760.0001.0000.5820.0810.0000.0000.000
전자상품권 사용유무0.2970.1260.1900.1240.2680.2790.1720.0000.0950.5821.0000.0430.0000.1690.000
카드단말기 유무0.0110.0000.2730.2790.1960.3130.1010.2070.2100.0810.0431.0000.0000.0000.000
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매출규모0.0000.7230.0860.0000.5040.0000.0000.0420.2030.0000.1690.0000.0001.0000.000
구역 내외 유무0.1630.0000.3320.9780.8800.9600.0000.1900.0000.0000.0000.0000.0000.0001.000

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A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T12:38:24.691435image/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

상점코드상점명도로명주소지번주소업종분류대표품목상가번영회 가입 유무온누리상품권 사용유무문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무매출규모종업원 수홈페이지 주소빈점포 유무구역 내외 유무경도위도
01낙원떡집대구광역시 달서구 월배로24길 20대구광역시 달서구 진천동 248-24음식점떡YYNYYN5000~1억/년1<NA>NY128.52706935.813661
12뽀끼뽀끼 분식이야기대구광역시 달서구 월배로24길 20대구광역시 달서구 진천동 248-24음식점떡볶이, 튀김YYNYYY3000~5000만원/년1<NA>NY128.52706935.813661
23성주건어물백화점대구광역시 달서구 월배로24길 16대구광역시 달서구 진천동 248-25기타건어물YYNNNN0~3000만원/년1<NA>NY128.52695535.813741
34바네스 커피대구광역시 달서구 월배로 110 (1층)대구광역시 달서구 진천동 247-12카페커피YYNNYN0~3000만원/년2<NA>NY128.52666635.814316
45제일장식대구광역시 달서구 월배로 110 (1층)대구광역시 달서구 진천동 247-12기타장식YYNNYN0~3000만원/년2<NA>NY128.52666635.814316
56대경반찬대구광역시 달서구 월배로24길 16대구광역시 달서구 진천동 248-25음식점반찬YYNNNY0~3000만원/년2<NA>NY128.52695535.813741
67합천생선대구광역시 달서구 월배로 110 (1층)대구광역시 달서구 진천동 247-12기타수산물YYYYYN0~3000만원/년1<NA>NY128.52666635.814316
78시장채소대구광역시 달서구 월배로 110 (1층)대구광역시 달서구 진천동 247-12기타채소YYNNYN0~3000만원/년1<NA>NY128.52666635.814316
89돌쇠떡집대구광역시 달서구 월배로 110 (1층)대구광역시 달서구 진천동 247-12음식점떡YYYYYY3000~5000만원/년4<NA>NY128.52666635.814316
911미성두부대구광역시 달서구 월배로24길 16대구광역시 달서구 진천동 248-25음식점참기름YYNNNY0~3000만원/년1<NA>NY128.52695535.813741
상점코드상점명도로명주소지번주소업종분류대표품목상가번영회 가입 유무온누리상품권 사용유무문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무매출규모종업원 수홈페이지 주소빈점포 유무구역 내외 유무경도위도
107120로뎀나무대구광역시 달서구 월배로24길 13대구광역시 달서구 진천동 241-3쇼핑시설잡화NNNNNN0~3000만원/년1<NA>NY128.52751435.814038
108121소예방대구광역시 달서구 월배로24길 13대구광역시 달서구 진천동 241-3쇼핑시설옷YNNNYY0~3000만원/년1<NA>NY128.52751435.814038
109123월배화장품대구광역시 달서구 월배로 110대구광역시 달서구 진천동 247-12쇼핑시설화장품NYNNYN0~3000만원/년1<NA>NY128.52666635.814316
110124지연수입대구광역시 달서구 월배로24길 13대구광역시 달서구 진천동 241-3쇼핑시설옷NNNNNN0~3000만원/년1<NA>NY128.52751435.814038
111125주) 신우 의료기대구광역시 달서구 월배로24길 12 (B동 2층)대구광역시 달서구 진천동 245-26기타의료기기YNNNYY5000~1억/년1<NA>NY128.52680635.814024
112126mazel대구광역시 달서구 월배로 110 (1층)대구광역시 달서구 진천동 247-12쇼핑시설옷NNNNNY0~3000만원/년1<NA>NY128.52666635.814316
113128바디닥터대구광역시 달서구 월배로24길 13 (2층)대구광역시 달서구 진천동 241-3기타건강용품NNNNYN0~3000만원/년1<NA>NY128.52751435.814038
114129월배아시아마트대구광역시 달서구 월배로22길 7대구광역시 달서구 진천동 248-13음식점중국음식NNNNYN0~3000만원/년1<NA>NN128.5266135.813962
115130로터스가죽이야기대구광역시 달서구 월배로24길 13 (1층)대구광역시 달서구 진천동 241-3기타가죽공예품NYNNYY0~3000만원/년1<NA>NY128.52751435.814038
116132향미식당대구광역시 달서구 월배로24길 13 (1층)대구광역시 달서구 진천동 241-3음식점찌짐YYNNNN0~3000만원/년1<NA>NY128.52751435.814038