Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations242
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory7.7 KiB
Average record size in memory32.5 B

Variable types

Categorical2
Text2

Dataset

Description부산광역시 사상구 2022년 공중위생서비스 평가 등급별 업소(업소명, 평가등급, 소재지) 현황 대상업소: 이용업, 미용업
URLhttps://www.data.go.kr/data/15025727/fileData.do

Alerts

업소소재지(도로명) has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 17:48:35.089169
Analysis finished2023-12-12 17:48:35.597235
Duration0.51 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

업종명
Categorical

Distinct4
Distinct (%)1.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.0 KiB
숙박업(일반)
110 
세탁업
92 
목욕장업
38 
숙박업(생활)
 
2

Length

Max length7
Median length4
Mean length5.0082645
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row숙박업(일반)
2nd row숙박업(일반)
3rd row숙박업(일반)
4th row숙박업(일반)
5th row숙박업(일반)

Common Values

ValueCountFrequency (%)
숙박업(일반) 110
45.5%
세탁업 92
38.0%
목욕장업 38
 
15.7%
숙박업(생활) 2
 
0.8%

Length

2023-12-13T02:48:35.699625image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T02:48:35.853308image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
숙박업(일반 110
45.5%
세탁업 92
38.0%
목욕장업 38
 
15.7%
숙박업(생활 2
 
0.8%

업소명
Text

Distinct230
Distinct (%)95.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.0 KiB
2023-12-13T02:48:36.196228image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length23
Median length14
Mean length4.7355372
Min length1

Characters and Unicode

Total characters1146
Distinct characters265
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique220 ?
Unique (%)90.9%

Sample

1st row호텔 더반
2nd row브라운도트 사상르네시떼점
3rd row(주)한도호텔파라곤
4th row더스톤브릿지 호텔
5th row덴바스타호텔(감전점)
ValueCountFrequency (%)
호텔 6
 
2.2%
제일 3
 
1.1%
제일여인숙 3
 
1.1%
삼성세탁소 2
 
0.7%
정수탕 2
 
0.7%
비너스모텔 2
 
0.7%
제일장 2
 
0.7%
미광 2
 
0.7%
원빨래방 2
 
0.7%
브라운도트 2
 
0.7%
Other values (241) 247
90.5%
2023-12-13T02:48:36.780899image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
텔 53
 
4.6%
장 35
 
3.1%
세 35
 
3.1%
탁 34
 
3.0%
31
 
2.7%
호 30
 
2.6%
탕 28
 
2.4%
모 26
 
2.3%
스 25
 
2.2%
소 22
 
1.9%
Other values (255) 827
72.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1013
88.4%
Uppercase Letter 35
 
3.1%
Space Separator 31
 
2.7%
Decimal Number 26
 
2.3%
Open Punctuation 16
 
1.4%
Close Punctuation 16
 
1.4%
Other Punctuation 5
 
0.4%
Lowercase Letter 4
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
텔 53
 
5.2%
장 35
 
3.5%
세 35
 
3.5%
탁 34
 
3.4%
호 30
 
3.0%
탕 28
 
2.8%
모 26
 
2.6%
스 25
 
2.5%
소 22
 
2.2%
사 18
 
1.8%
Other values (216) 707
69.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 4
 
11.4%
M 3
 
8.6%
H 3
 
8.6%
N 3
 
8.6%
C 2
 
5.7%
U 2
 
5.7%
O 2
 
5.7%
A 2
 
5.7%
E 2
 
5.7%
T 2
 
5.7%
Other values (10) 10
28.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 6
23.1%
1 5
19.2%
5 3
11.5%
0 3
11.5%
7 2
 
7.7%
4 2
 
7.7%
6 2
 
7.7%
9 2
 
7.7%
3 1
 
3.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 1
25.0%
l 1
25.0%
t 1
25.0%
o 1
25.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 3
60.0%
& 1
 
20.0%
' 1
 
20.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
31
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 16
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 16
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1013
88.4%
Common 94
 
8.2%
Latin 39
 
3.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
텔 53
 
5.2%
장 35
 
3.5%
세 35
 
3.5%
탁 34
 
3.4%
호 30
 
3.0%
탕 28
 
2.8%
모 26
 
2.6%
스 25
 
2.5%
소 22
 
2.2%
사 18
 
1.8%
Other values (216) 707
69.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
S 4
 
10.3%
M 3
 
7.7%
H 3
 
7.7%
N 3
 
7.7%
C 2
 
5.1%
U 2
 
5.1%
O 2
 
5.1%
A 2
 
5.1%
E 2
 
5.1%
T 2
 
5.1%
Other values (14) 14
35.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
31
33.0%
( 16
17.0%
) 16
17.0%
2 6
 
6.4%
1 5
 
5.3%
5 3
 
3.2%
0 3
 
3.2%
. 3
 
3.2%
7 2
 
2.1%
4 2
 
2.1%
Other values (5) 7
 
7.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1013
88.4%
ASCII 133
 
11.6%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
텔 53
 
5.2%
장 35
 
3.5%
세 35
 
3.5%
탁 34
 
3.4%
호 30
 
3.0%
탕 28
 
2.8%
모 26
 
2.6%
스 25
 
2.5%
소 22
 
2.2%
사 18
 
1.8%
Other values (216) 707
69.8%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
31
23.3%
( 16
 
12.0%
) 16
 
12.0%
2 6
 
4.5%
1 5
 
3.8%
S 4
 
3.0%
5 3
 
2.3%
M 3
 
2.3%
0 3
 
2.3%
H 3
 
2.3%
Other values (29) 43
32.3%

업소소재지(도로명)
Text

UNIQUE 

Distinct242
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.0 KiB
2023-12-13T02:48:37.118693image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length51
Median length48
Mean length29.301653
Min length21

Characters and Unicode

Total characters7091
Distinct characters129
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique242 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row부산광역시 사상구 사상로224번길 10 (괘법동)
2nd row부산광역시 사상구 새벽로223번길 83 (괘법동)
3rd row부산광역시 사상구 광장로 46 (괘법동)
4th row부산광역시 사상구 대동로 295 (감전동)
5th row부산광역시 사상구 대동로 278 (감전동)
ValueCountFrequency (%)
부산광역시 242
 
18.0%
사상구 242
 
18.0%
괘법동 83
 
6.2%
주례동 27
 
2.0%
학장동 26
 
1.9%
덕포동 24
 
1.8%
감전동 24
 
1.8%
모라동 20
 
1.5%
대동로 17
 
1.3%
엄궁동 15
 
1.1%
Other values (333) 626
46.5%
2023-12-13T02:48:37.663255image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1105
 
15.6%
상 335
 
4.7%
동 315
 
4.4%
사 297
 
4.2%
광 276
 
3.9%
1 261
 
3.7%
산 248
 
3.5%
시 247
 
3.5%
구 245
 
3.5%
부 243
 
3.4%
Other values (119) 3519
49.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 4152
58.6%
Decimal Number 1191
 
16.8%
Space Separator 1105
 
15.6%
Close Punctuation 242
 
3.4%
Open Punctuation 242
 
3.4%
Other Punctuation 108
 
1.5%
Dash Punctuation 46
 
0.6%
Math Symbol 3
 
< 0.1%
Uppercase Letter 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
상 335
 
8.1%
동 315
 
7.6%
사 297
 
7.2%
광 276
 
6.6%
산 248
 
6.0%
시 247
 
5.9%
구 245
 
5.9%
부 243
 
5.9%
로 243
 
5.9%
역 242
 
5.8%
Other values (100) 1461
35.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 261
21.9%
2 210
17.6%
3 117
9.8%
4 112
9.4%
0 106
8.9%
6 89
 
7.5%
5 79
 
6.6%
7 77
 
6.5%
9 75
 
6.3%
8 65
 
5.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 105
97.2%
@ 3
 
2.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 1
50.0%
A 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1105
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 242
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 242
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 46
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4152
58.6%
Common 2937
41.4%
Latin 2
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
상 335
 
8.1%
동 315
 
7.6%
사 297
 
7.2%
광 276
 
6.6%
산 248
 
6.0%
시 247
 
5.9%
구 245
 
5.9%
부 243
 
5.9%
로 243
 
5.9%
역 242
 
5.8%
Other values (100) 1461
35.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
1105
37.6%
1 261
 
8.9%
) 242
 
8.2%
( 242
 
8.2%
2 210
 
7.2%
3 117
 
4.0%
4 112
 
3.8%
0 106
 
3.6%
, 105
 
3.6%
6 89
 
3.0%
Other values (7) 348
 
11.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 1
50.0%
A 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4152
58.6%
ASCII 2939
41.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1105
37.6%
1 261
 
8.9%
) 242
 
8.2%
( 242
 
8.2%
2 210
 
7.1%
3 117
 
4.0%
4 112
 
3.8%
0 106
 
3.6%
, 105
 
3.6%
6 89
 
3.0%
Other values (9) 350
 
11.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
상 335
 
8.1%
동 315
 
7.6%
사 297
 
7.2%
광 276
 
6.6%
산 248
 
6.0%
시 247
 
5.9%
구 245
 
5.9%
부 243
 
5.9%
로 243
 
5.9%
역 242
 
5.8%
Other values (100) 1461
35.2%

평가결과
Categorical

Distinct3
Distinct (%)1.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.0 KiB
백색(일반관리)
94 
녹색(최우수)
76 
황색(우수)
72 

Length

Max length8
Median length7
Mean length7.0909091
Min length6

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row녹색(최우수)
2nd row녹색(최우수)
3rd row녹색(최우수)
4th row녹색(최우수)
5th row녹색(최우수)

Common Values

ValueCountFrequency (%)
백색(일반관리) 94
38.8%
녹색(최우수) 76
31.4%
황색(우수) 72
29.8%

Length

2023-12-13T02:48:37.817374image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T02:48:37.955928image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
백색(일반관리 94
38.8%
녹색(최우수 76
31.4%
황색(우수 72
29.8%

Correlations

2023-12-13T02:48:38.019681image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
업종명평가결과
업종명1.0000.319
평가결과0.3191.000
2023-12-13T02:48:38.109702image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
업종명평가결과
업종명1.0000.307
평가결과0.3071.000
2023-12-13T02:48:38.190423image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
업종명평가결과
업종명1.0000.307
평가결과0.3071.000

Missing values

2023-12-13T02:48:35.416036image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T02:48:35.547460image/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

업종명업소명업소소재지(도로명)평가결과
0숙박업(일반)호텔 더반부산광역시 사상구 사상로224번길 10 (괘법동)녹색(최우수)
1숙박업(일반)브라운도트 사상르네시떼점부산광역시 사상구 새벽로223번길 83 (괘법동)녹색(최우수)
2숙박업(일반)(주)한도호텔파라곤부산광역시 사상구 광장로 46 (괘법동)녹색(최우수)
3숙박업(일반)더스톤브릿지 호텔부산광역시 사상구 대동로 295 (감전동)녹색(최우수)
4숙박업(일반)덴바스타호텔(감전점)부산광역시 사상구 대동로 278 (감전동)녹색(최우수)
5숙박업(일반)잠101호텔부산광역시 사상구 새벽로223번길 42, 1~10층 (괘법동)녹색(최우수)
6숙박업(일반)브라운도트호텔 엄궁점부산광역시 사상구 낙동대로 753-17 (엄궁동)녹색(최우수)
7숙박업(일반)브라운도트 (사상낙동대로점)부산광역시 사상구 낙동대로1048번길 12 (감전동)녹색(최우수)
8숙박업(일반)호텔프리마부산광역시 사상구 대동로 276 (감전동)녹색(최우수)
9숙박업(일반)소르젠떼비지니스호텔부산광역시 사상구 광장로81번길 55, 1~8층 (괘법동)녹색(최우수)
업종명업소명업소소재지(도로명)평가결과
232세탁업현대컴퓨터세탁부산광역시 사상구 새벽로167번길 21, 1층 (감전동)백색(일반관리)
233세탁업자유컴퓨터세탁부산광역시 사상구 덕상로 115-9, 2동 205,206호 (덕포동, 자유아파트 상가)백색(일반관리)
234세탁업옥돌부산광역시 사상구 사상로525번길 7 (모라동)백색(일반관리)
235세탁업셀프크리닝부산광역시 사상구 백양대로 916, 1동 115,116호 (모라동, 우성아파트상가)백색(일반관리)
236세탁업오시오세탁소부산광역시 사상구 강선로 7, 1층 (덕포동)백색(일반관리)
237세탁업민혜부산광역시 사상구 모라로192번길 20-83, 모라주공영구임대아파트 상가나동 211호백색(일반관리)
238세탁업제일부산광역시 사상구 새벽로168번길 49, 1층 (감전동)백색(일반관리)
239세탁업취미부산광역시 사상구 사상로309번길 15-11 (덕포동)백색(일반관리)
240세탁업한신2차 세탁소부산광역시 사상구 운산로 28, 상가13동 2층 205호 (괘법동, 괘법2차한신아파트)백색(일반관리)
241세탁업원빨래방부산광역시 사상구 사상로161번길 61-1 (감전동)백색(일반관리)