Overview

Dataset statistics

Number of variables55
Number of observations10000
Missing cells46138
Missing cells (%)8.4%
Duplicate rows217
Duplicate rows (%)2.2%
Total size in memory4.5 MiB
Average record size in memory477.0 B

Variable types

Text10
Categorical32
Numeric12
DateTime1

Dataset

Description기관명,건물명,채취장소,설명,위치,성상,면적,동일물질 구역위치,층수,석면함유량 코드,석면함유량 값,비산성 코드,비산성 값,손상상태 코드,손상상태 값,유지보수 형태 코드,유지보수 형태 값,유지보수 빈도,유지보수 빈도 값,손상가능성,손상가능성 값,기류속도,기류속도 값,누수,누수 값,상주인원,상주인원 값,구역 사용빈도,구역사용빈도 값,구역 평균 사용시간,구역평균사용시간 값,위험점수,백석면,갈석면,청석면,트레모라이트,악티노라이트,안소필라이트,셀룰로오스,유리섬유,미네랄울,합성섬유,기타섬유,비섬유상물질,자재사진1,자재사진2,등록일자,보수일,보수내역,위험등급 인덱스,위험등급 범위시작,위험등급 범위종료,위험등급,관리방안,손상상태
Author서울특별시
URLhttps://data.seoul.go.kr/dataList/OA-15384/S/1/datasetView.do

Alerts

악티노라이트 has constant value ""Constant
안소필라이트 has constant value ""Constant
Dataset has 217 (2.2%) duplicate rowsDuplicates
위치 is highly imbalanced (53.9%)Imbalance
비산성 코드 is highly imbalanced (52.4%)Imbalance
비산성 값 is highly imbalanced (52.4%)Imbalance
손상상태 코드 is highly imbalanced (79.9%)Imbalance
손상상태 값 is highly imbalanced (79.9%)Imbalance
유지보수 형태 코드 is highly imbalanced (61.0%)Imbalance
유지보수 형태 값 is highly imbalanced (61.0%)Imbalance
유지보수 빈도 is highly imbalanced (89.7%)Imbalance
손상가능성 is highly imbalanced (76.9%)Imbalance
손상가능성 값 is highly imbalanced (76.9%)Imbalance
기류속도 is highly imbalanced (88.5%)Imbalance
기류속도 값 is highly imbalanced (88.5%)Imbalance
누수 is highly imbalanced (84.4%)Imbalance
누수 값 is highly imbalanced (84.4%)Imbalance
구역 평균 사용시간 is highly imbalanced (60.0%)Imbalance
구역평균사용시간 값 is highly imbalanced (60.0%)Imbalance
청석면 is highly imbalanced (99.6%)Imbalance
위험등급 범위시작 is highly imbalanced (96.4%)Imbalance
위험등급 범위종료 is highly imbalanced (96.4%)Imbalance
위험등급 is highly imbalanced (96.4%)Imbalance
관리방안 is highly imbalanced (96.4%)Imbalance
손상상태 is highly imbalanced (79.9%)Imbalance
기관명 has 135 (1.4%) missing valuesMissing
건물명 has 135 (1.4%) missing valuesMissing
면적 has 7069 (70.7%) missing valuesMissing
동일물질 구역위치 has 7080 (70.8%) missing valuesMissing
자재사진1 has 2430 (24.3%) missing valuesMissing
자재사진2 has 6826 (68.3%) missing valuesMissing
등록일자 has 2445 (24.4%) missing valuesMissing
보수일 has 9975 (99.8%) missing valuesMissing
보수내역 has 9982 (99.8%) missing valuesMissing
트레모라이트 is highly skewed (γ1 = 24.12750026)Skewed
층수 has 230 (2.3%) zerosZeros
위험점수 has 7043 (70.4%) zerosZeros
백석면 has 7134 (71.3%) zerosZeros
갈석면 has 9875 (98.8%) zerosZeros
트레모라이트 has 9968 (99.7%) zerosZeros
셀룰로오스 has 6823 (68.2%) zerosZeros
유리섬유 has 9249 (92.5%) zerosZeros
미네랄울 has 9160 (91.6%) zerosZeros
합성섬유 has 9579 (95.8%) zerosZeros
기타섬유 has 9176 (91.8%) zerosZeros
비섬유상물질 has 3971 (39.7%) zerosZeros

Reproduction

Analysis started2024-05-17 23:16:12.470608
Analysis finished2024-05-17 23:16:18.144238
Duration5.67 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

기관명
Text

MISSING 

Distinct449
Distinct (%)4.6%
Missing135
Missing (%)1.4%
Memory size156.2 KiB
2024-05-18T08:16:18.378052image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length25
Median length20
Mean length8.1494171
Min length3

Characters and Unicode

Total characters80394
Distinct characters339
Distinct categories11 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique32 ?
Unique (%)0.3%

Sample

1st row어린이대공원
2nd row구의아리수정수센터
3rd row남대문경찰서
4th row서울유스호스텔
5th row서울제1지방경찰청제1기동단
ValueCountFrequency (%)
서울대공원 382
 
3.6%
서남환경㈜ 350
 
3.3%
난지물재생센터 336
 
3.1%
중랑물재생센터 321
 
3.0%
서울시립대학교 287
 
2.7%
서울물재생시설공단(탄천센터 252
 
2.4%
서울랜드 241
 
2.3%
hi 231
 
2.2%
seoul 231
 
2.2%
서울혁신파크 208
 
1.9%
Other values (475) 7854
73.4%
2024-05-18T08:16:19.194735image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
서 5523
 
6.9%
울 3030
 
3.8%
시 2486
 
3.1%
소 2414
 
3.0%
원 2339
 
2.9%
수 2257
 
2.8%
터 1894
 
2.4%
센 1846
 
2.3%
지 1576
 
2.0%
관 1536
 
1.9%
Other values (329) 55493
69.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 75299
93.7%
Lowercase Letter 1219
 
1.5%
Space Separator 966
 
1.2%
Open Punctuation 761
 
0.9%
Close Punctuation 761
 
0.9%
Uppercase Letter 748
 
0.9%
Other Symbol 350
 
0.4%
Decimal Number 224
 
0.3%
Letter Number 47
 
0.1%
Other Punctuation 15
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
서 5523
 
7.3%
울 3030
 
4.0%
시 2486
 
3.3%
소 2414
 
3.2%
원 2339
 
3.1%
수 2257
 
3.0%
터 1894
 
2.5%
센 1846
 
2.5%
지 1576
 
2.1%
관 1536
 
2.0%
Other values (286) 50398
66.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 261
34.9%
H 249
33.3%
C 66
 
8.8%
M 48
 
6.4%
D 48
 
6.4%
E 15
 
2.0%
A 14
 
1.9%
P 12
 
1.6%
B 9
 
1.2%
F 8
 
1.1%
Other values (4) 18
 
2.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 239
19.6%
i 231
18.9%
e 231
18.9%
u 231
18.9%
l 231
18.9%
r 16
 
1.3%
t 16
 
1.3%
y 8
 
0.7%
a 8
 
0.7%
c 8
 
0.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 92
41.1%
2 46
20.5%
4 28
 
12.5%
5 22
 
9.8%
3 12
 
5.4%
6 10
 
4.5%
7 7
 
3.1%
9 6
 
2.7%
0 1
 
0.4%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 755
99.2%
[ 6
 
0.8%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 755
99.2%
] 6
 
0.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 10
66.7%
, 5
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
966
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 350
100.0%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
Ⅰ 47
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 75649
94.1%
Common 2731
 
3.4%
Latin 2014
 
2.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
서 5523
 
7.3%
울 3030
 
4.0%
시 2486
 
3.3%
소 2414
 
3.2%
원 2339
 
3.1%
수 2257
 
3.0%
터 1894
 
2.5%
센 1846
 
2.4%
지 1576
 
2.1%
관 1536
 
2.0%
Other values (287) 50748
67.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
S 261
13.0%
H 249
12.4%
o 239
11.9%
i 231
11.5%
e 231
11.5%
u 231
11.5%
l 231
11.5%
C 66
 
3.3%
M 48
 
2.4%
D 48
 
2.4%
Other values (15) 179
8.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
966
35.4%
( 755
27.6%
) 755
27.6%
1 92
 
3.4%
2 46
 
1.7%
4 28
 
1.0%
5 22
 
0.8%
3 12
 
0.4%
/ 10
 
0.4%
6 10
 
0.4%
Other values (7) 35
 
1.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 75299
93.7%
ASCII 4698
 
5.8%
None 350
 
0.4%
Number Forms 47
 
0.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
서 5523
 
7.3%
울 3030
 
4.0%
시 2486
 
3.3%
소 2414
 
3.2%
원 2339
 
3.1%
수 2257
 
3.0%
터 1894
 
2.5%
센 1846
 
2.5%
지 1576
 
2.1%
관 1536
 
2.0%
Other values (286) 50398
66.9%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
966
20.6%
( 755
16.1%
) 755
16.1%
S 261
 
5.6%
H 249
 
5.3%
o 239
 
5.1%
i 231
 
4.9%
e 231
 
4.9%
u 231
 
4.9%
l 231
 
4.9%
Other values (31) 549
11.7%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 350
100.0%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
Ⅰ 47
100.0%

건물명
Text

MISSING 

Distinct1318
Distinct (%)13.4%
Missing135
Missing (%)1.4%
Memory size156.2 KiB
2024-05-18T08:16:19.693029image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length32
Median length24
Mean length7.6946782
Min length2

Characters and Unicode

Total characters75908
Distinct characters504
Distinct categories11 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique298 ?
Unique (%)3.0%

Sample

1st row구의문 카페테리아
2nd row제2 취수펌프장
3rd row태평로파출소
4th row서울유스호스텔
5th row별관
ValueCountFrequency (%)
본관 892
 
6.1%
청사 509
 
3.5%
중랑물재생센터 314
 
2.1%
공장동 270
 
1.8%
제1처리장 222
 
1.5%
제2처리장 185
 
1.3%
제3처리장 182
 
1.2%
관리동 167
 
1.1%
수안보연수원 129
 
0.9%
제1 106
 
0.7%
Other values (1381) 11708
79.7%
2024-05-18T08:16:20.682723image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
4998
 
6.6%
관 3452
 
4.5%
동 3373
 
4.4%
장 2823
 
3.7%
1 2420
 
3.2%
수 1586
 
2.1%
제 1582
 
2.1%
리 1582
 
2.1%
터 1451
 
1.9%
센 1343
 
1.8%
Other values (494) 51298
67.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 62724
82.6%
Space Separator 4998
 
6.6%
Decimal Number 4819
 
6.3%
Uppercase Letter 845
 
1.1%
Lowercase Letter 723
 
1.0%
Other Punctuation 588
 
0.8%
Close Punctuation 502
 
0.7%
Open Punctuation 502
 
0.7%
Dash Punctuation 148
 
0.2%
Math Symbol 58
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
관 3452
 
5.5%
동 3373
 
5.4%
장 2823
 
4.5%
수 1586
 
2.5%
제 1582
 
2.5%
리 1582
 
2.5%
터 1451
 
2.3%
센 1343
 
2.1%
원 1319
 
2.1%
사 1191
 
1.9%
Other values (436) 43022
68.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 184
21.8%
B 138
16.3%
C 134
15.9%
D 64
 
7.6%
E 60
 
7.1%
M 52
 
6.2%
T 37
 
4.4%
S 33
 
3.9%
N 31
 
3.7%
F 24
 
2.8%
Other values (12) 88
10.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
t 112
15.5%
n 80
11.1%
w 71
9.8%
r 71
9.8%
g 62
8.6%
i 62
8.6%
o 52
7.2%
a 49
6.8%
h 42
 
5.8%
e 39
 
5.4%
Other values (7) 83
11.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 2420
50.2%
2 852
 
17.7%
9 687
 
14.3%
3 397
 
8.2%
5 113
 
2.3%
0 105
 
2.2%
4 95
 
2.0%
8 61
 
1.3%
7 59
 
1.2%
6 30
 
0.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 494
84.0%
/ 94
 
16.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 34
58.6%
+ 24
41.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
4998
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 502
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 502
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 148
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 62725
82.6%
Common 11615
 
15.3%
Latin 1568
 
2.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
관 3452
 
5.5%
동 3373
 
5.4%
장 2823
 
4.5%
수 1586
 
2.5%
제 1582
 
2.5%
리 1582
 
2.5%
터 1451
 
2.3%
센 1343
 
2.1%
원 1319
 
2.1%
사 1191
 
1.9%
Other values (437) 43023
68.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 184
 
11.7%
B 138
 
8.8%
C 134
 
8.5%
t 112
 
7.1%
n 80
 
5.1%
w 71
 
4.5%
r 71
 
4.5%
D 64
 
4.1%
g 62
 
4.0%
i 62
 
4.0%
Other values (29) 590
37.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
4998
43.0%
1 2420
20.8%
2 852
 
7.3%
9 687
 
5.9%
) 502
 
4.3%
( 502
 
4.3%
, 494
 
4.3%
3 397
 
3.4%
- 148
 
1.3%
5 113
 
1.0%
Other values (8) 502
 
4.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 62724
82.6%
ASCII 13183
 
17.4%
None 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
4998
37.9%
1 2420
18.4%
2 852
 
6.5%
9 687
 
5.2%
) 502
 
3.8%
( 502
 
3.8%
, 494
 
3.7%
3 397
 
3.0%
A 184
 
1.4%
- 148
 
1.1%
Other values (47) 1999
 
15.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
관 3452
 
5.5%
동 3373
 
5.4%
장 2823
 
4.5%
수 1586
 
2.5%
제 1582
 
2.5%
리 1582
 
2.5%
터 1451
 
2.3%
센 1343
 
2.1%
원 1319
 
2.1%
사 1191
 
1.9%
Other values (436) 43022
68.6%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%

채취장소
Text

Distinct3913
Distinct (%)39.3%
Missing36
Missing (%)0.4%
Memory size156.2 KiB
2024-05-18T08:16:21.193628image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length28
Median length26
Mean length7.9585508
Min length1

Characters and Unicode

Total characters79299
Distinct characters572
Distinct categories13 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique2762 ?
Unique (%)27.7%

Sample

1st row지상1층 또레오레
2nd row1층 전기실
3rd row2층 계단실
4th row지하1층 발전기실
5th row4층 3-1생활관
ValueCountFrequency (%)
1층 2408
 
11.3%
지하1층 1337
 
6.3%
2층 1161
 
5.5%
지상1층 889
 
4.2%
기계실 795
 
3.7%
복도 712
 
3.3%
3층 534
 
2.5%
지하 363
 
1.7%
344
 
1.6%
지상2층 344
 
1.6%
Other values (2685) 12394
58.2%
2024-05-18T08:16:22.249152image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
11915
 
15.0%
층 8608
 
10.9%
1 5286
 
6.7%
실 5281
 
6.7%
지 4445
 
5.6%
하 2381
 
3.0%
2 2250
 
2.8%
상 1927
 
2.4%
기 1775
 
2.2%
계 1302
 
1.6%
Other values (562) 34129
43.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 54056
68.2%
Space Separator 11915
 
15.0%
Decimal Number 10055
 
12.7%
Uppercase Letter 1422
 
1.8%
Dash Punctuation 535
 
0.7%
Lowercase Letter 526
 
0.7%
Close Punctuation 292
 
0.4%
Open Punctuation 292
 
0.4%
Other Punctuation 175
 
0.2%
Math Symbol 25
 
< 0.1%
Other values (3) 6
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
층 8608
 
15.9%
실 5281
 
9.8%
지 4445
 
8.2%
하 2381
 
4.4%
상 1927
 
3.6%
기 1775
 
3.3%
계 1302
 
2.4%
장 1173
 
2.2%
도 824
 
1.5%
복 767
 
1.4%
Other values (487) 25573
47.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 183
12.9%
A 147
 
10.3%
L 128
 
9.0%
V 97
 
6.8%
P 94
 
6.6%
B 93
 
6.5%
C 79
 
5.6%
S 72
 
5.1%
I 68
 
4.8%
T 60
 
4.2%
Other values (14) 401
28.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 76
14.4%
a 69
13.1%
r 54
10.3%
l 41
7.8%
e 39
7.4%
n 38
7.2%
t 37
7.0%
m 35
 
6.7%
f 28
 
5.3%
c 18
 
3.4%
Other values (13) 91
17.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 5286
52.6%
2 2250
22.4%
3 1075
 
10.7%
4 528
 
5.3%
5 298
 
3.0%
0 281
 
2.8%
6 137
 
1.4%
7 90
 
0.9%
8 75
 
0.7%
9 35
 
0.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 65
37.1%
# 41
23.4%
, 40
22.9%
/ 22
 
12.6%
& 4
 
2.3%
! 1
 
0.6%
% 1
 
0.6%
; 1
 
0.6%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 289
99.0%
] 3
 
1.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 289
99.0%
[ 3
 
1.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
11915
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 535
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 25
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 4
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 1
100.0%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
Ⅱ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 54060
68.2%
Common 23290
29.4%
Latin 1949
 
2.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
층 8608
 
15.9%
실 5281
 
9.8%
지 4445
 
8.2%
하 2381
 
4.4%
상 1927
 
3.6%
기 1775
 
3.3%
계 1302
 
2.4%
장 1173
 
2.2%
도 824
 
1.5%
복 767
 
1.4%
Other values (488) 25577
47.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
E 183
 
9.4%
A 147
 
7.5%
L 128
 
6.6%
V 97
 
5.0%
P 94
 
4.8%
B 93
 
4.8%
C 79
 
4.1%
o 76
 
3.9%
S 72
 
3.7%
a 69
 
3.5%
Other values (38) 911
46.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
11915
51.2%
1 5286
22.7%
2 2250
 
9.7%
3 1075
 
4.6%
- 535
 
2.3%
4 528
 
2.3%
5 298
 
1.3%
) 289
 
1.2%
( 289
 
1.2%
0 281
 
1.2%
Other values (16) 544
 
2.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 54056
68.2%
ASCII 25238
31.8%
None 4
 
< 0.1%
Number Forms 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
11915
47.2%
1 5286
20.9%
2 2250
 
8.9%
3 1075
 
4.3%
- 535
 
2.1%
4 528
 
2.1%
5 298
 
1.2%
) 289
 
1.1%
( 289
 
1.1%
0 281
 
1.1%
Other values (63) 2492
 
9.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
층 8608
 
15.9%
실 5281
 
9.8%
지 4445
 
8.2%
하 2381
 
4.4%
상 1927
 
3.6%
기 1775
 
3.3%
계 1302
 
2.4%
장 1173
 
2.2%
도 824
 
1.5%
복 767
 
1.4%
Other values (487) 25573
47.3%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 4
100.0%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
Ⅱ 1
100.0%

설명
Text

Distinct1139
Distinct (%)11.4%
Missing25
Missing (%)0.2%
Memory size156.2 KiB
2024-05-18T08:16:22.813975image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length49
Median length35
Mean length10.262657
Min length2

Characters and Unicode

Total characters102370
Distinct characters246
Distinct categories11 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique716 ?
Unique (%)7.2%

Sample

1st row석고보드
2nd row바닥타일 (녹색 30 ㎝ x 30 ㎝)
3rd row텍스(날으는새무늬, 30㎝*60㎝)
4th row단열재
5th row텍스(신)(날으는새무늬, 30㎝*60㎝)
ValueCountFrequency (%)
㎝ 1922
 
9.8%
30㎝*60㎝ 1549
 
7.9%
보온재 895
 
4.6%
866
 
4.4%
뿜칠재 809
 
4.1%
30 705
 
3.6%
석고보드 686
 
3.5%
x 666
 
3.4%
밤라이트 627
 
3.2%
텍스(날으는새무늬 609
 
3.1%
Other values (690) 10331
52.5%
2024-05-18T08:16:23.817931image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
9798
 
9.6%
0 7751
 
7.6%
㎝ 6311
 
6.2%
) 5573
 
5.4%
( 5572
 
5.4%
스 4135
 
4.0%
3 3974
 
3.9%
텍 2691
 
2.6%
* 2661
 
2.6%
6 2658
 
2.6%
Other values (236) 51246
50.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 49087
48.0%
Decimal Number 17945
 
17.5%
Space Separator 9798
 
9.6%
Other Symbol 6320
 
6.2%
Close Punctuation 5576
 
5.4%
Open Punctuation 5575
 
5.4%
Other Punctuation 5402
 
5.3%
Lowercase Letter 1614
 
1.6%
Dash Punctuation 632
 
0.6%
Uppercase Letter 384
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
스 4135
 
8.4%
텍 2691
 
5.5%
재 2480
 
5.1%
무 2090
 
4.3%
보 1803
 
3.7%
늬 1683
 
3.4%
이 1548
 
3.2%
개 1466
 
3.0%
타 1340
 
2.7%
일 1321
 
2.7%
Other values (193) 28530
58.1%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
x 805
49.9%
c 179
 
11.1%
s 161
 
10.0%
o 153
 
9.5%
r 87
 
5.4%
l 80
 
5.0%
e 80
 
5.0%
f 39
 
2.4%
m 21
 
1.3%
a 6
 
0.4%
Other values (3) 3
 
0.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 7751
43.2%
3 3974
22.1%
6 2658
 
14.8%
5 1294
 
7.2%
4 1009
 
5.6%
2 581
 
3.2%
1 419
 
2.3%
7 120
 
0.7%
8 101
 
0.6%
9 38
 
0.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
* 2661
49.3%
, 2210
40.9%
& 474
 
8.8%
/ 54
 
1.0%
. 2
 
< 0.1%
; 1
 
< 0.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 198
51.6%
A 74
 
19.3%
Y 49
 
12.8%
F 41
 
10.7%
X 22
 
5.7%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㎝ 6311
99.9%
㎡ 9
 
0.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 5573
99.9%
] 3
 
0.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 5572
99.9%
[ 3
 
0.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
9798
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 632
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 37
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 51285
50.1%
Hangul 49007
47.9%
Latin 1998
 
2.0%
Han 80
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
스 4135
 
8.4%
텍 2691
 
5.5%
재 2480
 
5.1%
무 2090
 
4.3%
보 1803
 
3.7%
늬 1683
 
3.4%
이 1548
 
3.2%
개 1466
 
3.0%
타 1340
 
2.7%
일 1321
 
2.7%
Other values (192) 28450
58.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
9798
19.1%
0 7751
15.1%
㎝ 6311
12.3%
) 5573
10.9%
( 5572
10.9%
3 3974
7.7%
* 2661
 
5.2%
6 2658
 
5.2%
, 2210
 
4.3%
5 1294
 
2.5%
Other values (15) 3483
 
6.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
x 805
40.3%
M 198
 
9.9%
c 179
 
9.0%
s 161
 
8.1%
o 153
 
7.7%
r 87
 
4.4%
l 80
 
4.0%
e 80
 
4.0%
A 74
 
3.7%
Y 49
 
2.5%
Other values (8) 132
 
6.6%
Han
ValueCountFrequency (%)
一 80
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 49006
47.9%
ASCII 46963
45.9%
CJK Compat 6320
 
6.2%
CJK 80
 
0.1%
Compat Jamo 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
9798
20.9%
0 7751
16.5%
) 5573
11.9%
( 5572
11.9%
3 3974
8.5%
* 2661
 
5.7%
6 2658
 
5.7%
, 2210
 
4.7%
5 1294
 
2.8%
4 1009
 
2.1%
Other values (31) 4463
9.5%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
㎝ 6311
99.9%
㎡ 9
 
0.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
스 4135
 
8.4%
텍 2691
 
5.5%
재 2480
 
5.1%
무 2090
 
4.3%
보 1803
 
3.7%
늬 1683
 
3.4%
이 1548
 
3.2%
개 1466
 
3.0%
타 1340
 
2.7%
일 1321
 
2.7%
Other values (191) 28449
58.1%
CJK
ValueCountFrequency (%)
一 80
100.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅡ 1
100.0%

위치
Categorical

IMBALANCE 

Distinct49
Distinct (%)0.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
천장
4534 
바닥
1521 
배관
1469 
벽
976 
파이프
 
398
Other values (44)
1102 

Length

Max length7
Median length2
Mean length2.0139
Min length1

Unique

Unique22 ?
Unique (%)0.2%

Sample

1st row벽
2nd row바닥
3rd row천장
4th row천장
5th row천장

Common Values

ValueCountFrequency (%)
천장 4534
45.3%
바닥 1521
 
15.2%
배관 1469
 
14.7%
벽 976
 
9.8%
파이프 398
 
4.0%
지붕 202
 
2.0%
벽면 197
 
2.0%
플랜지 191
 
1.9%
보일러 130
 
1.3%
H-빔 70
 
0.7%
Other values (39) 312
 
3.1%

Length

2024-05-18T08:16:24.243393image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
천장 4535
45.1%
바닥 1522
 
15.1%
배관 1469
 
14.6%
벽 980
 
9.8%
파이프 398
 
4.0%
지붕 202
 
2.0%
벽면 197
 
2.0%
플랜지 194
 
1.9%
보일러 130
 
1.3%
h-빔 70
 
0.7%
Other values (39) 351
 
3.5%

성상
Categorical

Distinct26
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
단열재
2791 
천장재
1506 
분무재
1058 
보온재
891 
바닥재
871 
Other values (21)
2883 

Length

Max length8
Median length3
Mean length3.1117
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row단열재
2nd row바닥타일
3rd row텍스
4th row단열재
5th row천장재

Common Values

ValueCountFrequency (%)
단열재 2791
27.9%
천장재 1506
15.1%
분무재 1058
 
10.6%
보온재 891
 
8.9%
바닥재 871
 
8.7%
개스킷 840
 
8.4%
텍스 407
 
4.1%
벽재 363
 
3.6%
바닥타일 352
 
3.5%
분무재(뿜칠재) 168
 
1.7%
Other values (16) 753
 
7.5%

Length

2024-05-18T08:16:24.563221image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
단열재 2791
27.7%
천장재 1506
14.9%
분무재 1058
 
10.5%
보온재 891
 
8.8%
바닥재 871
 
8.6%
개스킷 840
 
8.3%
텍스 407
 
4.0%
벽재 363
 
3.6%
바닥타일 352
 
3.5%
분무재(뿜칠재 168
 
1.7%
Other values (19) 827
 
8.2%

면적
Text

MISSING 

Distinct1508
Distinct (%)51.5%
Missing7069
Missing (%)70.7%
Memory size156.2 KiB
2024-05-18T08:16:25.121855image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length32
Median length17
Mean length3.9324463
Min length1

Characters and Unicode

Total characters11526
Distinct characters37
Distinct categories11 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1087 ?
Unique (%)37.1%

Sample

1st row30㎡
2nd row4.50
3rd row67EA
4th row1EA
5th row1
ValueCountFrequency (%)
125
 
4.3%
1 113
 
3.8%
15㎡ 32
 
1.1%
0 31
 
1.1%
5 26
 
0.9%
20㎡ 23
 
0.8%
15 21
 
0.7%
30㎡ 21
 
0.7%
7㎡ 19
 
0.6%
1ea 19
 
0.6%
Other values (1364) 2506
85.4%
2024-05-18T08:16:25.986554image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 1297
11.3%
1 1272
11.0%
. 1179
10.2%
2 996
8.6%
5 887
 
7.7%
㎡ 763
 
6.6%
3 755
 
6.6%
4 743
 
6.4%
687
 
6.0%
6 600
 
5.2%
Other values (27) 2347
20.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 8009
69.5%
Other Punctuation 1193
 
10.4%
Other Symbol 763
 
6.6%
Space Separator 687
 
6.0%
Control 354
 
3.1%
Uppercase Letter 282
 
2.4%
Dash Punctuation 125
 
1.1%
Lowercase Letter 78
 
0.7%
Other Letter 25
 
0.2%
Open Punctuation 5
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 4
16.0%
일 2
8.0%
포 2
8.0%
역 2
8.0%
구 2
8.0%
질 2
8.0%
물 2
8.0%
무 2
8.0%
함 2
8.0%
사 1
 
4.0%
Other values (4) 4
16.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 1297
16.2%
1 1272
15.9%
2 996
12.4%
5 887
11.1%
3 755
9.4%
4 743
9.3%
6 600
7.5%
8 536
6.7%
7 519
6.5%
9 404
 
5.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 1179
98.8%
, 11
 
0.9%
: 3
 
0.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 141
50.0%
E 141
50.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 39
50.0%
e 39
50.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㎡ 763
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
687
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
354
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 125
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 5
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 5
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 11141
96.7%
Latin 360
 
3.1%
Hangul 25
 
0.2%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 1297
11.6%
1 1272
11.4%
. 1179
10.6%
2 996
8.9%
5 887
8.0%
㎡ 763
 
6.8%
3 755
 
6.8%
4 743
 
6.7%
687
 
6.2%
6 600
 
5.4%
Other values (9) 1962
17.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 4
16.0%
일 2
8.0%
포 2
8.0%
역 2
8.0%
구 2
8.0%
질 2
8.0%
물 2
8.0%
무 2
8.0%
함 2
8.0%
사 1
 
4.0%
Other values (4) 4
16.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 141
39.2%
E 141
39.2%
a 39
 
10.8%
e 39
 
10.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 10738
93.2%
CJK Compat 763
 
6.6%
Hangul 25
 
0.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 1297
12.1%
1 1272
11.8%
. 1179
11.0%
2 996
9.3%
5 887
8.3%
3 755
7.0%
4 743
6.9%
687
 
6.4%
6 600
 
5.6%
8 536
 
5.0%
Other values (12) 1786
16.6%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
㎡ 763
100.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 4
16.0%
일 2
8.0%
포 2
8.0%
역 2
8.0%
구 2
8.0%
질 2
8.0%
물 2
8.0%
무 2
8.0%
함 2
8.0%
사 1
 
4.0%
Other values (4) 4
16.0%

동일물질 구역위치
Text

MISSING 

Distinct1759
Distinct (%)60.2%
Missing7080
Missing (%)70.8%
Memory size156.2 KiB
2024-05-18T08:16:26.617523image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length229
Median length144
Mean length14.785959
Min length1

Characters and Unicode

Total characters43175
Distinct characters570
Distinct categories12 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1520 ?
Unique (%)52.1%

Sample

1st row계단실, 복도
2nd row화장실
3rd row기계실, 창고1
4th row보일러실
5th rowB112호 기계실
ValueCountFrequency (%)
복도 353
 
4.2%
기계실 310
 
3.7%
창고 289
 
3.4%
화장실 264
 
3.1%
1층 206
 
2.4%
사무실 182
 
2.2%
계단실 158
 
1.9%
홀 125
 
1.5%
2층 105
 
1.2%
보일러실 100
 
1.2%
Other values (2729) 6333
75.2%
2024-05-18T08:16:27.807293image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
5536
 
12.8%
, 4804
 
11.1%
실 4441
 
10.3%
장 1202
 
2.8%
1 986
 
2.3%
기 872
 
2.0%
고 756
 
1.8%
계 724
 
1.7%
화 672
 
1.6%
2 650
 
1.5%
Other values (560) 22532
52.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 27957
64.8%
Space Separator 5536
 
12.8%
Other Punctuation 4957
 
11.5%
Decimal Number 3033
 
7.0%
Uppercase Letter 635
 
1.5%
Open Punctuation 265
 
0.6%
Close Punctuation 265
 
0.6%
Math Symbol 230
 
0.5%
Lowercase Letter 160
 
0.4%
Dash Punctuation 134
 
0.3%
Other values (2) 3
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
실 4441
 
15.9%
장 1202
 
4.3%
기 872
 
3.1%
고 756
 
2.7%
계 724
 
2.6%
화 672
 
2.4%
창 623
 
2.2%
사 615
 
2.2%
도 539
 
1.9%
복 486
 
1.7%
Other values (489) 17027
60.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 110
17.3%
L 66
10.4%
V 60
9.4%
P 54
8.5%
A 46
 
7.2%
B 44
 
6.9%
S 43
 
6.8%
C 36
 
5.7%
F 26
 
4.1%
T 23
 
3.6%
Other values (12) 127
20.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 24
15.0%
t 17
10.6%
r 16
10.0%
a 15
9.4%
l 13
 
8.1%
s 9
 
5.6%
o 9
 
5.6%
m 8
 
5.0%
p 7
 
4.4%
c 7
 
4.4%
Other values (12) 35
21.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 986
32.5%
2 650
21.4%
0 409
13.5%
3 298
 
9.8%
5 258
 
8.5%
4 167
 
5.5%
7 85
 
2.8%
6 82
 
2.7%
8 56
 
1.8%
9 42
 
1.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 4804
96.9%
/ 64
 
1.3%
. 48
 
1.0%
? 26
 
0.5%
& 7
 
0.1%
: 4
 
0.1%
# 4
 
0.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 257
97.0%
[ 8
 
3.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 257
97.0%
] 8
 
3.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
˙ 1
50.0%
` 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
5536
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 230
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 134
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 27957
64.8%
Common 14423
33.4%
Latin 795
 
1.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
실 4441
 
15.9%
장 1202
 
4.3%
기 872
 
3.1%
고 756
 
2.7%
계 724
 
2.6%
화 672
 
2.4%
창 623
 
2.2%
사 615
 
2.2%
도 539
 
1.9%
복 486
 
1.7%
Other values (489) 17027
60.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
E 110
 
13.8%
L 66
 
8.3%
V 60
 
7.5%
P 54
 
6.8%
A 46
 
5.8%
B 44
 
5.5%
S 43
 
5.4%
C 36
 
4.5%
F 26
 
3.3%
e 24
 
3.0%
Other values (34) 286
36.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
5536
38.4%
, 4804
33.3%
1 986
 
6.8%
2 650
 
4.5%
0 409
 
2.8%
3 298
 
2.1%
5 258
 
1.8%
( 257
 
1.8%
) 257
 
1.8%
~ 230
 
1.6%
Other values (17) 738
 
5.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 27955
64.7%
ASCII 15217
35.2%
Compat Jamo 2
 
< 0.1%
Modifier Letters 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
5536
36.4%
, 4804
31.6%
1 986
 
6.5%
2 650
 
4.3%
0 409
 
2.7%
3 298
 
2.0%
5 258
 
1.7%
( 257
 
1.7%
) 257
 
1.7%
~ 230
 
1.5%
Other values (60) 1532
 
10.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
실 4441
 
15.9%
장 1202
 
4.3%
기 872
 
3.1%
고 756
 
2.7%
계 724
 
2.6%
화 672
 
2.4%
창 623
 
2.2%
사 615
 
2.2%
도 539
 
1.9%
복 486
 
1.7%
Other values (488) 17025
60.9%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 2
100.0%
Modifier Letters
ValueCountFrequency (%)
˙ 1
100.0%

층수
Real number (ℝ)

ZEROS 

Distinct16
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1.6239
Minimum0
Maximum15
Zeros230
Zeros (%)2.3%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size166.0 KiB
2024-05-18T08:16:28.190584image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile1
Q11
median1
Q32
95-th percentile4
Maximum15
Range15
Interquartile range (IQR)1

Descriptive statistics

Standard deviation1.1779591
Coefficient of variation (CV)0.72538892
Kurtosis13.437767
Mean1.6239
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness2.7616112
Sum16239
Variance1.3875875
MonotonicityNot monotonic
2024-05-18T08:16:28.569474image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=16)
ValueCountFrequency (%)
1 6219
62.2%
2 1944
 
19.4%
3 896
 
9.0%
4 393
 
3.9%
0 230
 
2.3%
5 195
 
1.9%
6 66
 
0.7%
8 21
 
0.2%
7 17
 
0.2%
10 6
 
0.1%
Other values (6) 13
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
0 230
 
2.3%
1 6219
62.2%
2 1944
 
19.4%
3 896
 
9.0%
4 393
 
3.9%
5 195
 
1.9%
6 66
 
0.7%
7 17
 
0.2%
8 21
 
0.2%
9 3
 
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
15 1
 
< 0.1%
14 1
 
< 0.1%
13 4
 
< 0.1%
12 2
 
< 0.1%
11 2
 
< 0.1%
10 6
 
0.1%
9 3
 
< 0.1%
8 21
 
0.2%
7 17
 
0.2%
6 66
0.7%

석면함유량 코드
Categorical

Distinct4
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
0
7102 
1
2392 
2
 
308
3
 
198

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row1
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 7102
71.0%
1 2392
 
23.9%
2 308
 
3.1%
3 198
 
2.0%

Length

2024-05-18T08:16:28.898307image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:29.251904image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 7102
71.0%
1 2392
 
23.9%
2 308
 
3.1%
3 198
 
2.0%

석면함유량 값
Categorical

Distinct4
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
없음
7102 
20% 미만
2392 
20 이상 ~40% 미만
 
308
40% 이상
 
198

Length

Max length13
Median length2
Mean length3.3748
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row없음
2nd row없음
3rd row20% 미만
4th row없음
5th row없음

Common Values

ValueCountFrequency (%)
없음 7102
71.0%
20% 미만 2392
 
23.9%
20 이상 ~40% 미만 308
 
3.1%
40% 이상 198
 
2.0%

Length

2024-05-18T08:16:29.654516image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:29.958209image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
없음 7102
52.6%
20 2700
 
20.0%
미만 2700
 
20.0%
이상 506
 
3.7%
40 506
 
3.7%

비산성 코드
Categorical

IMBALANCE 

Distinct4
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
0
7762 
1
1755 
2
 
454
3
 
29

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row2
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 7762
77.6%
1 1755
 
17.5%
2 454
 
4.5%
3 29
 
0.3%

Length

2024-05-18T08:16:30.286685image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:30.508602image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 7762
77.6%
1 1755
 
17.5%
2 454
 
4.5%
3 29
 
0.3%

비산성 값
Categorical

IMBALANCE 

Distinct4
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
없음
7762 
낮음
1755 
중간
 
454
높음
 
29

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row없음
2nd row없음
3rd row중간
4th row없음
5th row없음

Common Values

ValueCountFrequency (%)
없음 7762
77.6%
낮음 1755
 
17.5%
중간 454
 
4.5%
높음 29
 
0.3%

Length

2024-05-18T08:16:30.875165image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:31.130390image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
없음 7762
77.6%
낮음 1755
 
17.5%
중간 454
 
4.5%
높음 29
 
0.3%

손상상태 코드
Categorical

IMBALANCE 

Distinct4
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
0
9380 
1
 
351
2
 
261
3
 
8

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row0
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 9380
93.8%
1 351
 
3.5%
2 261
 
2.6%
3 8
 
0.1%

Length

2024-05-18T08:16:31.437120image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:31.674789image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 9380
93.8%
1 351
 
3.5%
2 261
 
2.6%
3 8
 
0.1%

손상상태 값
Categorical

IMBALANCE 

Distinct4
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
손상없음
9380 
작은손상
 
351
부분손상
 
261
심한손상
 
8

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row손상없음
2nd row손상없음
3rd row손상없음
4th row손상없음
5th row손상없음

Common Values

ValueCountFrequency (%)
손상없음 9380
93.8%
작은손상 351
 
3.5%
부분손상 261
 
2.6%
심한손상 8
 
0.1%

Length

2024-05-18T08:16:31.947103image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:32.296479image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
손상없음 9380
93.8%
작은손상 351
 
3.5%
부분손상 261
 
2.6%
심한손상 8
 
0.1%

유지보수 형태 코드
Categorical

IMBALANCE 

Distinct4
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
0
8617 
2
 
712
1
 
436
3
 
235

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row1
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 8617
86.2%
2 712
 
7.1%
1 436
 
4.4%
3 235
 
2.4%

Length

2024-05-18T08:16:32.643479image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:32.981538image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 8617
86.2%
2 712
 
7.1%
1 436
 
4.4%
3 235
 
2.4%

유지보수 형태 값
Categorical

IMBALANCE 

Distinct4
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
없음
8617 
보통교란
 
712
낮은교란
 
436
높은교란
 
235

Length

Max length4
Median length2
Mean length2.2766
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row없음
2nd row없음
3rd row낮은교란
4th row없음
5th row없음

Common Values

ValueCountFrequency (%)
없음 8617
86.2%
보통교란 712
 
7.1%
낮은교란 436
 
4.4%
높은교란 235
 
2.4%

Length

2024-05-18T08:16:33.629220image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:34.010346image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
없음 8617
86.2%
보통교란 712
 
7.1%
낮은교란 436
 
4.4%
높은교란 235
 
2.4%

유지보수 빈도
Categorical

IMBALANCE 

Distinct4
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
0
9734 
1
 
194
2
 
46
3
 
26

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row1
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 9734
97.3%
1 194
 
1.9%
2 46
 
0.5%
3 26
 
0.3%

Length

2024-05-18T08:16:34.364523image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:34.823404image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 9734
97.3%
1 194
 
1.9%
2 46
 
0.5%
3 26
 
0.3%

유지보수 빈도 값
Categorical

Distinct4
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
없음
7102 
20% 미만
2392 
20 이상 ~40% 미만
 
308
40% 이상
 
198

Length

Max length13
Median length2
Mean length3.3748
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row없음
2nd row없음
3rd row20% 미만
4th row없음
5th row없음

Common Values

ValueCountFrequency (%)
없음 7102
71.0%
20% 미만 2392
 
23.9%
20 이상 ~40% 미만 308
 
3.1%
40% 이상 198
 
2.0%

Length

2024-05-18T08:16:35.456280image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:35.842144image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
없음 7102
52.6%
20 2700
 
20.0%
미만 2700
 
20.0%
이상 506
 
3.7%
40 506
 
3.7%

손상가능성
Categorical

IMBALANCE 

Distinct3
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
0
9433 
1
 
379
2
 
188

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row0
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 9433
94.3%
1 379
 
3.8%
2 188
 
1.9%

Length

2024-05-18T08:16:36.256944image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:36.645491image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 9433
94.3%
1 379
 
3.8%
2 188
 
1.9%

손상가능성 값
Categorical

IMBALANCE 

Distinct3
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
없음
9433 
중간
 
379
높음
 
188

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row없음
2nd row없음
3rd row없음
4th row없음
5th row없음

Common Values

ValueCountFrequency (%)
없음 9433
94.3%
중간 379
 
3.8%
높음 188
 
1.9%

Length

2024-05-18T08:16:37.117761image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:37.538410image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
없음 9433
94.3%
중간 379
 
3.8%
높음 188
 
1.9%

기류속도
Categorical

IMBALANCE 

Distinct3
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
0
9741 
1
 
241
2
 
18

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row0
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 9741
97.4%
1 241
 
2.4%
2 18
 
0.2%

Length

2024-05-18T08:16:38.042752image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:38.462536image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 9741
97.4%
1 241
 
2.4%
2 18
 
0.2%

기류속도 값
Categorical

IMBALANCE 

Distinct3
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
없음
9741 
중간
 
241
높음
 
18

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row없음
2nd row없음
3rd row없음
4th row없음
5th row없음

Common Values

ValueCountFrequency (%)
없음 9741
97.4%
중간 241
 
2.4%
높음 18
 
0.2%

Length

2024-05-18T08:16:38.963972image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:39.507055image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
없음 9741
97.4%
중간 241
 
2.4%
높음 18
 
0.2%

누수
Categorical

IMBALANCE 

Distinct3
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
0
9660 
2
 
198
1
 
142

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row0
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 9660
96.6%
2 198
 
2.0%
1 142
 
1.4%

Length

2024-05-18T08:16:39.996348image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:40.286084image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 9660
96.6%
2 198
 
2.0%
1 142
 
1.4%

누수 값
Categorical

IMBALANCE 

Distinct3
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
없음
9660 
높음
 
198
중간
 
142

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row없음
2nd row없음
3rd row없음
4th row없음
5th row없음

Common Values

ValueCountFrequency (%)
없음 9660
96.6%
높음 198
 
2.0%
중간 142
 
1.4%

Length

2024-05-18T08:16:40.602775image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:41.010554image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
없음 9660
96.6%
높음 198
 
2.0%
중간 142
 
1.4%

상주인원
Categorical

Distinct3
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
0
8325 
1
1141 
2
 
534

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row0
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 8325
83.2%
1 1141
 
11.4%
2 534
 
5.3%

Length

2024-05-18T08:16:41.382431image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:41.815462image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 8325
83.2%
1 1141
 
11.4%
2 534
 
5.3%

상주인원 값
Categorical

Distinct3
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
없음
8325 
10인 미만
1141 
10인 이상
 
534

Length

Max length6
Median length2
Mean length2.67
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row없음
2nd row없음
3rd row없음
4th row없음
5th row없음

Common Values

ValueCountFrequency (%)
없음 8325
83.2%
10인 미만 1141
 
11.4%
10인 이상 534
 
5.3%

Length

2024-05-18T08:16:42.231668image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:42.629569image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
없음 8325
71.3%
10인 1675
 
14.3%
미만 1141
 
9.8%
이상 534
 
4.6%

구역 사용빈도
Categorical

Distinct3
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
0
8259 
2
1168 
1
 
573

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row2
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 8259
82.6%
2 1168
 
11.7%
1 573
 
5.7%

Length

2024-05-18T08:16:42.990711image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:43.263334image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 8259
82.6%
2 1168
 
11.7%
1 573
 
5.7%

구역사용빈도 값
Categorical

Distinct3
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
없음
8259 
높음
1168 
보통
 
573

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row없음
2nd row없음
3rd row높음
4th row없음
5th row없음

Common Values

ValueCountFrequency (%)
없음 8259
82.6%
높음 1168
 
11.7%
보통 573
 
5.7%

Length

2024-05-18T08:16:43.485411image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:43.700108image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
없음 8259
82.6%
높음 1168
 
11.7%
보통 573
 
5.7%

구역 평균 사용시간
Categorical

IMBALANCE 

Distinct3
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
0
8803 
2
 
835
1
 
362

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row0
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 8803
88.0%
2 835
 
8.3%
1 362
 
3.6%

Length

2024-05-18T08:16:43.923197image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:44.188487image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 8803
88.0%
2 835
 
8.3%
1 362
 
3.6%

구역평균사용시간 값
Categorical

IMBALANCE 

Distinct3
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
없음
8803 
높음
 
835
보통
 
362

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row없음
2nd row없음
3rd row없음
4th row없음
5th row없음

Common Values

ValueCountFrequency (%)
없음 8803
88.0%
높음 835
 
8.3%
보통 362
 
3.6%

Length

2024-05-18T08:16:44.433486image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:44.674414image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
없음 8803
88.0%
높음 835
 
8.3%
보통 362
 
3.6%

위험점수
Real number (ℝ)

ZEROS 

Distinct16
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1.8888
Minimum0
Maximum15
Zeros7043
Zeros (%)70.4%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size166.0 KiB
2024-05-18T08:16:44.906392image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q10
median0
Q34
95-th percentile9
Maximum15
Range15
Interquartile range (IQR)4

Descriptive statistics

Standard deviation3.2097764
Coefficient of variation (CV)1.6993734
Kurtosis0.7054738
Mean1.8888
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness1.4360666
Sum18888
Variance10.302665
MonotonicityNot monotonic
2024-05-18T08:16:45.208143image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=16)
ValueCountFrequency (%)
0 7043
70.4%
6 466
 
4.7%
5 464
 
4.6%
7 409
 
4.1%
4 351
 
3.5%
9 300
 
3.0%
10 246
 
2.5%
8 223
 
2.2%
3 222
 
2.2%
11 109
 
1.1%
Other values (6) 167
 
1.7%
ValueCountFrequency (%)
0 7043
70.4%
1 34
 
0.3%
2 95
 
0.9%
3 222
 
2.2%
4 351
 
3.5%
5 464
 
4.6%
6 466
 
4.7%
7 409
 
4.1%
8 223
 
2.2%
9 300
 
3.0%
ValueCountFrequency (%)
15 1
 
< 0.1%
14 4
 
< 0.1%
13 5
 
0.1%
12 28
 
0.3%
11 109
 
1.1%
10 246
2.5%
9 300
3.0%
8 223
2.2%
7 409
4.1%
6 466
4.7%

백석면
Real number (ℝ)

ZEROS 

Distinct40
Distinct (%)0.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean3.420558
Minimum0
Maximum98
Zeros7134
Zeros (%)71.3%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size166.0 KiB
2024-05-18T08:16:45.572126image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q10
median0
Q33
95-th percentile20
Maximum98
Range98
Interquartile range (IQR)3

Descriptive statistics

Standard deviation9.0591338
Coefficient of variation (CV)2.6484374
Kurtosis28.879915
Mean3.420558
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness4.7382878
Sum34205.58
Variance82.067905
MonotonicityNot monotonic
2024-05-18T08:16:45.965132image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=40)
ValueCountFrequency (%)
0.0 7134
71.3%
5.0 429
 
4.3%
3.0 290
 
2.9%
4.0 266
 
2.7%
10.0 242
 
2.4%
6.0 208
 
2.1%
7.0 193
 
1.9%
8.0 179
 
1.8%
20.0 161
 
1.6%
2.0 150
 
1.5%
Other values (30) 748
 
7.5%
ValueCountFrequency (%)
0.0 7134
71.3%
0.5 3
 
< 0.1%
1.0 5
 
0.1%
2.0 150
 
1.5%
3.0 290
 
2.9%
4.0 266
 
2.7%
5.0 429
 
4.3%
6.0 208
 
2.1%
7.0 193
 
1.9%
8.0 179
 
1.8%
ValueCountFrequency (%)
98.0 3
 
< 0.1%
95.0 6
 
0.1%
85.0 2
 
< 0.1%
82.0 1
 
< 0.1%
80.0 8
 
0.1%
75.0 1
 
< 0.1%
70.0 5
 
0.1%
65.0 2
 
< 0.1%
60.0 48
0.5%
55.0 2
 
< 0.1%

갈석면
Real number (ℝ)

ZEROS 

Distinct10
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean0.0341
Minimum0
Maximum10
Zeros9875
Zeros (%)98.8%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size166.0 KiB
2024-05-18T08:16:46.279898image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q10
median0
Q30
95-th percentile0
Maximum10
Range10
Interquartile range (IQR)0

Descriptive statistics

Standard deviation0.36242285
Coefficient of variation (CV)10.628236
Kurtosis251.90238
Mean0.0341
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness14.301816
Sum341
Variance0.13135033
MonotonicityNot monotonic
2024-05-18T08:16:46.615975image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=10)
ValueCountFrequency (%)
0 9875
98.8%
2 37
 
0.4%
3 31
 
0.3%
1 31
 
0.3%
4 12
 
0.1%
5 4
 
< 0.1%
8 4
 
< 0.1%
7 3
 
< 0.1%
6 2
 
< 0.1%
10 1
 
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
0 9875
98.8%
1 31
 
0.3%
2 37
 
0.4%
3 31
 
0.3%
4 12
 
0.1%
5 4
 
< 0.1%
6 2
 
< 0.1%
7 3
 
< 0.1%
8 4
 
< 0.1%
10 1
 
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
10 1
 
< 0.1%
8 4
 
< 0.1%
7 3
 
< 0.1%
6 2
 
< 0.1%
5 4
 
< 0.1%
4 12
 
0.1%
3 31
 
0.3%
2 37
 
0.4%
1 31
 
0.3%
0 9875
98.8%

청석면
Categorical

IMBALANCE 

Distinct5
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
0
9993 
6
 
2
5
 
2
7
 
2
2
 
1

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique1 ?
Unique (%)< 0.1%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row0
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 9993
99.9%
6 2
 
< 0.1%
5 2
 
< 0.1%
7 2
 
< 0.1%
2 1
 
< 0.1%

Length

2024-05-18T08:16:46.995552image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:47.397002image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 9993
99.9%
6 2
 
< 0.1%
5 2
 
< 0.1%
7 2
 
< 0.1%
2 1
 
< 0.1%

트레모라이트
Real number (ℝ)

SKEWED  ZEROS 

Distinct6
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean0.0083
Minimum0
Maximum5
Zeros9968
Zeros (%)99.7%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size166.0 KiB
2024-05-18T08:16:47.667903image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q10
median0
Q30
95-th percentile0
Maximum5
Range5
Interquartile range (IQR)0

Descriptive statistics

Standard deviation0.16683493
Coefficient of variation (CV)20.100594
Kurtosis645.12698
Mean0.0083
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness24.1275
Sum83
Variance0.027833893
MonotonicityNot monotonic
2024-05-18T08:16:48.020174image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=6)
ValueCountFrequency (%)
0 9968
99.7%
2 16
 
0.2%
5 7
 
0.1%
1 6
 
0.1%
3 2
 
< 0.1%
4 1
 
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
0 9968
99.7%
1 6
 
0.1%
2 16
 
0.2%
3 2
 
< 0.1%
4 1
 
< 0.1%
5 7
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
5 7
 
0.1%
4 1
 
< 0.1%
3 2
 
< 0.1%
2 16
 
0.2%
1 6
 
0.1%
0 9968
99.7%

악티노라이트
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
0
10000 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row0
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 10000
100.0%

Length

2024-05-18T08:16:48.303863image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:48.552618image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 10000
100.0%

안소필라이트
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
0
10000 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row0
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 10000
100.0%

Length

2024-05-18T08:16:48.858409image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:16:49.145603image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 10000
100.0%

셀룰로오스
Real number (ℝ)

ZEROS 

Distinct49
Distinct (%)0.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean7.0898
Minimum0
Maximum100
Zeros6823
Zeros (%)68.2%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size166.0 KiB
2024-05-18T08:16:49.440837image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q10
median0
Q310
95-th percentile40
Maximum100
Range100
Interquartile range (IQR)10

Descriptive statistics

Standard deviation14.597775
Coefficient of variation (CV)2.0589827
Kurtosis8.502066
Mean7.0898
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness2.718656
Sum70898
Variance213.09505
MonotonicityNot monotonic
2024-05-18T08:16:49.865204image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=49)
ValueCountFrequency (%)
0 6823
68.2%
10 408
 
4.1%
20 397
 
4.0%
15 327
 
3.3%
30 249
 
2.5%
40 236
 
2.4%
50 221
 
2.2%
25 196
 
2.0%
5 190
 
1.9%
2 178
 
1.8%
Other values (39) 775
 
7.8%
ValueCountFrequency (%)
0 6823
68.2%
1 37
 
0.4%
2 178
 
1.8%
3 98
 
1.0%
4 31
 
0.3%
5 190
 
1.9%
6 26
 
0.3%
7 32
 
0.3%
8 53
 
0.5%
9 5
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
100 7
0.1%
98 1
 
< 0.1%
95 14
0.1%
94 1
 
< 0.1%
93 1
 
< 0.1%
92 1
 
< 0.1%
90 7
0.1%
89 1
 
< 0.1%
85 4
 
< 0.1%
82 1
 
< 0.1%

유리섬유
Real number (ℝ)

ZEROS 

Distinct39
Distinct (%)0.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean6.9074
Minimum0
Maximum100
Zeros9249
Zeros (%)92.5%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size166.0 KiB
2024-05-18T08:16:50.290014image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q10
median0
Q30
95-th percentile97
Maximum100
Range100
Interquartile range (IQR)0

Descriptive statistics

Standard deviation24.915226
Coefficient of variation (CV)3.607034
Kurtosis9.3856829
Mean6.9074
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness3.3657169
Sum69074
Variance620.7685
MonotonicityNot monotonic
2024-05-18T08:16:50.729920image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=39)
ValueCountFrequency (%)
0 9249
92.5%
100 394
 
3.9%
95 92
 
0.9%
98 90
 
0.9%
97 21
 
0.2%
96 20
 
0.2%
90 19
 
0.2%
93 17
 
0.2%
10 9
 
0.1%
92 9
 
0.1%
Other values (29) 80
 
0.8%
ValueCountFrequency (%)
0 9249
92.5%
2 2
 
< 0.1%
3 7
 
0.1%
4 1
 
< 0.1%
5 7
 
0.1%
6 1
 
< 0.1%
10 9
 
0.1%
12 2
 
< 0.1%
15 4
 
< 0.1%
20 2
 
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
100 394
3.9%
99 4
 
< 0.1%
98 90
 
0.9%
97 21
 
0.2%
96 20
 
0.2%
95 92
 
0.9%
94 8
 
0.1%
93 17
 
0.2%
92 9
 
0.1%
90 19
 
0.2%

미네랄울
Real number (ℝ)

ZEROS 

Distinct32
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean6.9556
Minimum0
Maximum100
Zeros9160
Zeros (%)91.6%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size166.0 KiB
2024-05-18T08:16:51.227641image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q10
median0
Q30
95-th percentile80
Maximum100
Range100
Interquartile range (IQR)0

Descriptive statistics

Standard deviation23.604833
Coefficient of variation (CV)3.3936444
Kurtosis8.6798408
Mean6.9556
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness3.2200667
Sum69556
Variance557.18815
MonotonicityNot monotonic
2024-05-18T08:16:51.718146image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=32)
ValueCountFrequency (%)
0 9160
91.6%
80 112
 
1.1%
100 93
 
0.9%
90 93
 
0.9%
95 91
 
0.9%
98 91
 
0.9%
70 78
 
0.8%
60 67
 
0.7%
97 51
 
0.5%
50 37
 
0.4%
Other values (22) 127
 
1.3%
ValueCountFrequency (%)
0 9160
91.6%
5 1
 
< 0.1%
10 1
 
< 0.1%
20 4
 
< 0.1%
25 1
 
< 0.1%
28 1
 
< 0.1%
30 19
 
0.2%
33 1
 
< 0.1%
35 1
 
< 0.1%
40 14
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
100 93
0.9%
99 26
 
0.3%
98 91
0.9%
97 51
0.5%
96 20
 
0.2%
95 91
0.9%
94 4
 
< 0.1%
93 4
 
< 0.1%
92 3
 
< 0.1%
90 93
0.9%

합성섬유
Real number (ℝ)

ZEROS 

Distinct30
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean0.7954
Minimum0
Maximum100
Zeros9579
Zeros (%)95.8%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size166.0 KiB
2024-05-18T08:16:52.165659image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q10
median0
Q30
95-th percentile0
Maximum100
Range100
Interquartile range (IQR)0

Descriptive statistics

Standard deviation6.5149661
Coefficient of variation (CV)8.1908048
Kurtosis132.16732
Mean0.7954
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness11.014291
Sum7954
Variance42.444783
MonotonicityNot monotonic
2024-05-18T08:16:52.700103image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=30)
ValueCountFrequency (%)
0 9579
95.8%
10 73
 
0.7%
2 61
 
0.6%
3 56
 
0.6%
5 43
 
0.4%
40 20
 
0.2%
1 17
 
0.2%
4 17
 
0.2%
80 16
 
0.2%
50 12
 
0.1%
Other values (20) 106
 
1.1%
ValueCountFrequency (%)
0 9579
95.8%
1 17
 
0.2%
2 61
 
0.6%
3 56
 
0.6%
4 17
 
0.2%
5 43
 
0.4%
6 10
 
0.1%
7 9
 
0.1%
8 9
 
0.1%
10 73
 
0.7%
ValueCountFrequency (%)
100 6
 
0.1%
99 1
 
< 0.1%
95 1
 
< 0.1%
90 8
0.1%
85 3
 
< 0.1%
80 16
0.2%
70 4
 
< 0.1%
65 2
 
< 0.1%
60 10
0.1%
50 12
0.1%

기타섬유
Real number (ℝ)

ZEROS 

Distinct33
Distinct (%)0.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1.2295
Minimum0
Maximum100
Zeros9176
Zeros (%)91.8%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size166.0 KiB
2024-05-18T08:16:53.262212image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q10
median0
Q30
95-th percentile5
Maximum100
Range100
Interquartile range (IQR)0

Descriptive statistics

Standard deviation6.4948016
Coefficient of variation (CV)5.2824739
Kurtosis102.87843
Mean1.2295
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness8.952083
Sum12295
Variance42.182448
MonotonicityNot monotonic
2024-05-18T08:16:53.669863image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=33)
ValueCountFrequency (%)
0 9176
91.8%
5 214
 
2.1%
10 144
 
1.4%
20 110
 
1.1%
2 59
 
0.6%
30 59
 
0.6%
3 48
 
0.5%
15 46
 
0.5%
1 38
 
0.4%
40 36
 
0.4%
Other values (23) 70
 
0.7%
ValueCountFrequency (%)
0 9176
91.8%
1 38
 
0.4%
2 59
 
0.6%
3 48
 
0.5%
4 5
 
0.1%
5 214
 
2.1%
6 6
 
0.1%
7 1
 
< 0.1%
8 10
 
0.1%
10 144
 
1.4%
ValueCountFrequency (%)
100 10
0.1%
97 1
 
< 0.1%
95 1
 
< 0.1%
90 1
 
< 0.1%
85 1
 
< 0.1%
80 6
0.1%
78 1
 
< 0.1%
77 1
 
< 0.1%
75 1
 
< 0.1%
73 1
 
< 0.1%

비섬유상물질
Real number (ℝ)

ZEROS 

Distinct91
Distinct (%)0.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean40.8581
Minimum0
Maximum100
Zeros3971
Zeros (%)39.7%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size166.0 KiB
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Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q10
median30
Q382
95-th percentile100
Maximum100
Range100
Interquartile range (IQR)82

Descriptive statistics

Standard deviation41.273443
Coefficient of variation (CV)1.0101655
Kurtosis-1.6963665
Mean40.8581
Median Absolute Deviation (MAD)30
Skewness0.24062804
Sum408581
Variance1703.4971
MonotonicityNot monotonic
2024-05-18T08:16:54.702879image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
0.0 3971
39.7%
100.0 1184
 
11.8%
60.0 314
 
3.1%
50.0 303
 
3.0%
20.0 217
 
2.2%
90.0 206
 
2.1%
95.0 204
 
2.0%
2.0 204
 
2.0%
70.0 189
 
1.9%
5.0 180
 
1.8%
Other values (81) 3028
30.3%
ValueCountFrequency (%)
0.0 3971
39.7%
1.0 41
 
0.4%
2.0 204
 
2.0%
3.0 89
 
0.9%
4.0 32
 
0.3%
5.0 180
 
1.8%
6.0 8
 
0.1%
7.0 6
 
0.1%
8.0 7
 
0.1%
9.0 3
 
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
100.0 1184
11.8%
99.5 1
 
< 0.1%
99.0 62
 
0.6%
98.0 120
 
1.2%
97.0 70
 
0.7%
96.0 33
 
0.3%
95.0 204
 
2.0%
94.0 28
 
0.3%
93.0 34
 
0.3%
92.0 57
 
0.6%

자재사진1
Text

MISSING 

Distinct7402
Distinct (%)97.8%
Missing2430
Missing (%)24.3%
Memory size156.2 KiB
2024-05-18T08:16:55.910741image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length37
Median length36
Mean length12.757992
Min length5

Characters and Unicode

Total characters96578
Distinct characters146
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique7348 ?
Unique (%)97.1%

Sample

1st row3272.JPG
2nd row95 01 02.JPG
3rd row1690.JPG
4th row102 01 09.JPG
5th row486.JPG
ValueCountFrequency (%)
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13.9%
jpg 1046
 
6.9%
01.jpg 356
 
2.3%
02.jpg 317
 
2.1%
03.jpg 275
 
1.8%
04.jpg 207
 
1.4%
05.jpg 178
 
1.2%
06.jpg 149
 
1.0%
07.jpg 131
 
0.9%
1 125
 
0.8%
Other values (5226) 10294
67.8%
2024-05-18T08:16:57.306103image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1 10640
 
11.0%
9548
 
9.9%
. 7662
 
7.9%
0 7547
 
7.8%
G 7348
 
7.6%
P 7100
 
7.4%
J 7092
 
7.3%
2 5102
 
5.3%
3 3640
 
3.8%
4 2927
 
3.0%
Other values (136) 27972
29.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 41022
42.5%
Uppercase Letter 25857
26.8%
Space Separator 9548
 
9.9%
Other Punctuation 7869
 
8.1%
Other Letter 7677
 
7.9%
Connector Punctuation 2803
 
2.9%
Lowercase Letter 1439
 
1.5%
Dash Punctuation 271
 
0.3%
Close Punctuation 46
 
< 0.1%
Open Punctuation 46
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 1806
23.5%
변 1793
23.4%
크 1792
23.3%
환 1792
23.3%
층 54
 
0.7%
동 39
 
0.5%
실 36
 
0.5%
지 29
 
0.4%
사 28
 
0.4%
진 25
 
0.3%
Other values (94) 283
 
3.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
G 7348
28.4%
P 7100
27.5%
J 7092
27.4%
S 1264
 
4.9%
M 780
 
3.0%
D 743
 
2.9%
C 740
 
2.9%
A 527
 
2.0%
I 256
 
1.0%
B 4
 
< 0.1%
Other values (3) 3
 
< 0.1%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
p 478
33.2%
g 474
32.9%
j 474
32.9%
e 2
 
0.1%
m 2
 
0.1%
b 2
 
0.1%
d 2
 
0.1%
f 2
 
0.1%
s 1
 
0.1%
r 1
 
0.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 10640
25.9%
0 7547
18.4%
2 5102
12.4%
3 3640
 
8.9%
4 2927
 
7.1%
5 2550
 
6.2%
7 2246
 
5.5%
6 2197
 
5.4%
8 2095
 
5.1%
9 2078
 
5.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 7662
97.4%
, 197
 
2.5%
# 10
 
0.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
9548
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 2803
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 271
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 46
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 46
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 61605
63.8%
Latin 27296
28.3%
Hangul 7677
 
7.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 1806
23.5%
변 1793
23.4%
크 1792
23.3%
환 1792
23.3%
층 54
 
0.7%
동 39
 
0.5%
실 36
 
0.5%
지 29
 
0.4%
사 28
 
0.4%
진 25
 
0.3%
Other values (94) 283
 
3.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
G 7348
26.9%
P 7100
26.0%
J 7092
26.0%
S 1264
 
4.6%
M 780
 
2.9%
D 743
 
2.7%
C 740
 
2.7%
A 527
 
1.9%
p 478
 
1.8%
g 474
 
1.7%
Other values (14) 750
 
2.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
1 10640
17.3%
9548
15.5%
. 7662
12.4%
0 7547
12.3%
2 5102
8.3%
3 3640
 
5.9%
4 2927
 
4.8%
_ 2803
 
4.5%
5 2550
 
4.1%
7 2246
 
3.6%
Other values (8) 6940
11.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 88901
92.1%
Hangul 7677
 
7.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 10640
12.0%
9548
10.7%
. 7662
 
8.6%
0 7547
 
8.5%
G 7348
 
8.3%
P 7100
 
8.0%
J 7092
 
8.0%
2 5102
 
5.7%
3 3640
 
4.1%
4 2927
 
3.3%
Other values (32) 20295
22.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 1806
23.5%
변 1793
23.4%
크 1792
23.3%
환 1792
23.3%
층 54
 
0.7%
동 39
 
0.5%
실 36
 
0.5%
지 29
 
0.4%
사 28
 
0.4%
진 25
 
0.3%
Other values (94) 283
 
3.7%

자재사진2
Text

MISSING 

Distinct3174
Distinct (%)100.0%
Missing6826
Missing (%)68.3%
Memory size156.2 KiB
2024-05-18T08:16:58.083294image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length58
Median length37
Mean length20.811909
Min length6

Characters and Unicode

Total characters66057
Distinct characters369
Distinct categories11 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique3174 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row제1기동대(별관)_4F.pdf
2nd row목동빙상장-3층.pdf
3rd row노원청소년수련관_B2-2(4)1.pdf
4th row한국폴리텍1대학1교육동-2층8.pdf
5th row서울대공원(동물원관리소)-1층13.pdf
ValueCountFrequency (%)
및 31
 
0.9%
서울특별시의회 28
 
0.8%
본관 28
 
0.8%
부속동 24
 
0.7%
영등포 17
 
0.5%
3별관 16
 
0.5%
독산3주민센터 12
 
0.3%
서남환경(직원아파트 12
 
0.3%
11
 
0.3%
서울시립은평의마을 11
 
0.3%
Other values (3194) 3304
94.6%
2024-05-18T08:16:59.409817image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1 3863
 
5.8%
p 3179
 
4.8%
f 3174
 
4.8%
d 3174
 
4.8%
. 3174
 
4.8%
서 2315
 
3.5%
) 2184
 
3.3%
( 2184
 
3.3%
_ 1921
 
2.9%
F 1549
 
2.3%
Other values (359) 39340
59.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 34221
51.8%
Lowercase Letter 9573
 
14.5%
Decimal Number 7936
 
12.0%
Other Punctuation 3525
 
5.3%
Uppercase Letter 2458
 
3.7%
Close Punctuation 2184
 
3.3%
Open Punctuation 2184
 
3.3%
Connector Punctuation 1921
 
2.9%
Dash Punctuation 1413
 
2.1%
Math Symbol 322
 
0.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
서 2315
 
6.8%
관 1422
 
4.2%
소 1345
 
3.9%
울 1128
 
3.3%
층 1105
 
3.2%
시 978
 
2.9%
터 891
 
2.6%
센 857
 
2.5%
동 813
 
2.4%
방 780
 
2.3%
Other values (316) 22587
66.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
F 1549
63.0%
B 497
 
20.2%
P 153
 
6.2%
H 153
 
6.2%
C 20
 
0.8%
A 19
 
0.8%
R 13
 
0.5%
I 11
 
0.4%
T 9
 
0.4%
O 8
 
0.3%
Other values (8) 26
 
1.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 3863
48.7%
2 1483
 
18.7%
3 883
 
11.1%
9 529
 
6.7%
4 418
 
5.3%
5 289
 
3.6%
6 167
 
2.1%
7 144
 
1.8%
8 100
 
1.3%
0 60
 
0.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
p 3179
33.2%
f 3174
33.2%
d 3174
33.2%
t 17
 
0.2%
s 12
 
0.1%
b 12
 
0.1%
i 5
 
0.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 3174
90.0%
, 351
 
10.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2184
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2184
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 1921
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1413
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 322
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
320
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 34221
51.8%
Common 19805
30.0%
Latin 12031
 
18.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
서 2315
 
6.8%
관 1422
 
4.2%
소 1345
 
3.9%
울 1128
 
3.3%
층 1105
 
3.2%
시 978
 
2.9%
터 891
 
2.6%
센 857
 
2.5%
동 813
 
2.4%
방 780
 
2.3%
Other values (316) 22587
66.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
p 3179
26.4%
f 3174
26.4%
d 3174
26.4%
F 1549
12.9%
B 497
 
4.1%
P 153
 
1.3%
H 153
 
1.3%
C 20
 
0.2%
A 19
 
0.2%
t 17
 
0.1%
Other values (15) 96
 
0.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
1 3863
19.5%
. 3174
16.0%
) 2184
11.0%
( 2184
11.0%
_ 1921
9.7%
2 1483
 
7.5%
- 1413
 
7.1%
3 883
 
4.5%
9 529
 
2.7%
4 418
 
2.1%
Other values (8) 1753
8.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 34221
51.8%
ASCII 31836
48.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 3863
12.1%
p 3179
10.0%
f 3174
10.0%
d 3174
10.0%
. 3174
10.0%
) 2184
 
6.9%
( 2184
 
6.9%
_ 1921
 
6.0%
F 1549
 
4.9%
2 1483
 
4.7%
Other values (33) 5951
18.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
서 2315
 
6.8%
관 1422
 
4.2%
소 1345
 
3.9%
울 1128
 
3.3%
층 1105
 
3.2%
시 978
 
2.9%
터 891
 
2.6%
센 857
 
2.5%
동 813
 
2.4%
방 780
 
2.3%
Other values (316) 22587
66.0%

등록일자
Date

MISSING 

Distinct7518
Distinct (%)99.5%
Missing2445
Missing (%)24.4%
Memory size156.2 KiB
Minimum2010-06-10 01:00:00
Maximum2023-06-02 17:14:08
2024-05-18T08:16:59.867217image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-05-18T08:17:00.443103image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

보수일
Text

MISSING 

Distinct14
Distinct (%)56.0%
Missing9975
Missing (%)99.8%
Memory size156.2 KiB
2024-05-18T08:17:00.971823image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length25
Median length13
Mean length9.32
Min length2

Characters and Unicode

Total characters233
Distinct characters25
Distinct categories8 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique10 ?
Unique (%)40.0%

Sample

1st row2010.2.19
2nd row2010.7.22~7.30
3rd row2010.9.2~3
4th row 창고 1
5th row2010.7.27
ValueCountFrequency (%)
2010.7.22~7.30 5
15.6%
1 5
15.6%
창고 5
15.6%
2010.2.19 3
9.4%
2010.9.2~3 2
 
6.2%
11.14(미래산업개발 1
 
3.1%
0 1
 
3.1%
2011.1.26 1
 
3.1%
2010.8 1
 
3.1%
2010.8.26 1
 
3.1%
Other values (7) 7
21.9%
2024-05-18T08:17:02.252569image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
. 41
17.6%
0 39
16.7%
2 37
15.9%
1 37
15.9%
7 13
 
5.6%
~ 9
 
3.9%
3 9
 
3.9%
8
 
3.4%
7
 
3.0%
9 5
 
2.1%
Other values (15) 28
12.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 148
63.5%
Other Punctuation 42
 
18.0%
Other Letter 17
 
7.3%
Math Symbol 9
 
3.9%
Space Separator 8
 
3.4%
Control 7
 
3.0%
Close Punctuation 1
 
0.4%
Open Punctuation 1
 
0.4%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 39
26.4%
2 37
25.0%
1 37
25.0%
7 13
 
8.8%
3 9
 
6.1%
9 5
 
3.4%
4 3
 
2.0%
6 3
 
2.0%
8 2
 
1.4%
Other Letter
ValueCountFrequency (%)
고 5
29.4%
창 5
29.4%
업 1
 
5.9%
발 1
 
5.9%
개 1
 
5.9%
산 1
 
5.9%
래 1
 
5.9%
미 1
 
5.9%
층 1
 
5.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 41
97.6%
' 1
 
2.4%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 9
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
8
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
7
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 216
92.7%
Hangul 17
 
7.3%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
. 41
19.0%
0 39
18.1%
2 37
17.1%
1 37
17.1%
7 13
 
6.0%
~ 9
 
4.2%
3 9
 
4.2%
8
 
3.7%
7
 
3.2%
9 5
 
2.3%
Other values (6) 11
 
5.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
고 5
29.4%
창 5
29.4%
업 1
 
5.9%
발 1
 
5.9%
개 1
 
5.9%
산 1
 
5.9%
래 1
 
5.9%
미 1
 
5.9%
층 1
 
5.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 216
92.7%
Hangul 17
 
7.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
. 41
19.0%
0 39
18.1%
2 37
17.1%
1 37
17.1%
7 13
 
6.0%
~ 9
 
4.2%
3 9
 
4.2%
8
 
3.7%
7
 
3.2%
9 5
 
2.3%
Other values (6) 11
 
5.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
고 5
29.4%
창 5
29.4%
업 1
 
5.9%
발 1
 
5.9%
개 1
 
5.9%
산 1
 
5.9%
래 1
 
5.9%
미 1
 
5.9%
층 1
 
5.9%

보수내역
Text

MISSING 

Distinct14
Distinct (%)77.8%
Missing9982
Missing (%)99.8%
Memory size156.2 KiB
2024-05-18T08:17:02.913862image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length37
Median length17
Mean length13.666667
Min length7

Characters and Unicode

Total characters246
Distinct characters50
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique10 ?
Unique (%)55.6%

Sample

1st row무석면텍스 교체
2nd row석면자재제거 및 무석면자재 교체
3rd row석면자재 제거(30kg)
4th row석면제거 및 무석면자재 교체
5th row무석면 석면자재 교체
ValueCountFrequency (%)
교체 11
19.0%
및 8
13.8%
무석면자재 6
10.3%
석면자재 5
 
8.6%
제거 4
 
6.9%
석면제거 3
 
5.2%
무석면텍스 2
 
3.4%
석면자재제거 2
 
3.4%
천장텍스 2
 
3.4%
사이버운영실 1
 
1.7%
Other values (14) 14
24.1%
2024-05-18T08:17:03.984319image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
40
16.3%
면 25
 
10.2%
석 23
 
9.3%
자 14
 
5.7%
재 13
 
5.3%
체 13
 
5.3%
제 12
 
4.9%
교 12
 
4.9%
거 11
 
4.5%
무 11
 
4.5%
Other values (40) 72
29.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 181
73.6%
Space Separator 40
 
16.3%
Decimal Number 13
 
5.3%
Close Punctuation 3
 
1.2%
Open Punctuation 3
 
1.2%
Lowercase Letter 3
 
1.2%
Other Punctuation 2
 
0.8%
Other Symbol 1
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
면 25
13.8%
석 23
12.7%
자 14
 
7.7%
재 13
 
7.2%
체 13
 
7.2%
제 12
 
6.6%
교 12
 
6.6%
거 11
 
6.1%
무 11
 
6.1%
및 8
 
4.4%
Other values (25) 39
21.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 3
23.1%
0 3
23.1%
3 2
15.4%
9 2
15.4%
6 1
 
7.7%
2 1
 
7.7%
4 1
 
7.7%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
m 1
33.3%
g 1
33.3%
k 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
40
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 2
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㎡ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 181
73.6%
Common 62
 
25.2%
Latin 3
 
1.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
면 25
13.8%
석 23
12.7%
자 14
 
7.7%
재 13
 
7.2%
체 13
 
7.2%
제 12
 
6.6%
교 12
 
6.6%
거 11
 
6.1%
무 11
 
6.1%
및 8
 
4.4%
Other values (25) 39
21.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
40
64.5%
1 3
 
4.8%
0 3
 
4.8%
) 3
 
4.8%
( 3
 
4.8%
3 2
 
3.2%
9 2
 
3.2%
. 2
 
3.2%
㎡ 1
 
1.6%
6 1
 
1.6%
Other values (2) 2
 
3.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
m 1
33.3%
g 1
33.3%
k 1
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 181
73.6%
ASCII 64
 
26.0%
CJK Compat 1
 
0.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
40
62.5%
1 3
 
4.7%
0 3
 
4.7%
) 3
 
4.7%
( 3
 
4.7%
3 2
 
3.1%
9 2
 
3.1%
. 2
 
3.1%
6 1
 
1.6%
m 1
 
1.6%
Other values (4) 4
 
6.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
면 25
13.8%
석 23
12.7%
자 14
 
7.7%
재 13
 
7.2%
체 13
 
7.2%
제 12
 
6.6%
교 12
 
6.6%
거 11
 
6.1%
무 11
 
6.1%
및 8
 
4.4%
Other values (25) 39
21.5%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
㎡ 1
100.0%

위험등급 인덱스
Real number (ℝ)

Distinct8
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1.7132
Minimum1
Maximum18
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size166.0 KiB
2024-05-18T08:17:04.536905image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q11
median1
Q31
95-th percentile11
Maximum18
Range17
Interquartile range (IQR)0

Descriptive statistics

Standard deviation2.7845504
Coefficient of variation (CV)1.6253505
Kurtosis12.428093
Mean1.7132
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness3.7444153
Sum17132
Variance7.7537211
MonotonicityNot monotonic
2024-05-18T08:17:05.018331image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=8)
ValueCountFrequency (%)
1 9371
93.7%
11 350
 
3.5%
14 234
 
2.3%
15 27
 
0.3%
9 9
 
0.1%
17 7
 
0.1%
18 1
 
< 0.1%
12 1
 
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
1 9371
93.7%
9 9
 
0.1%
11 350
 
3.5%
12 1
 
< 0.1%
14 234
 
2.3%
15 27
 
0.3%
17 7
 
0.1%
18 1
 
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
18 1
 
< 0.1%
17 7
 
0.1%
15 27
 
0.3%
14 234
 
2.3%
12 1
 
< 0.1%
11 350
 
3.5%
9 9
 
0.1%
1 9371
93.7%

위험등급 범위시작
Categorical

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
0
9962 
12
 
38

Length

Max length2
Median length1
Mean length1.0038
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row0
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 9962
99.6%
12 38
 
0.4%

Length

2024-05-18T08:17:05.434878image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:17:05.751884image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 9962
99.6%
12 38
 
0.4%

위험등급 범위종료
Categorical

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
11
9962 
19
 
38

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row11
2nd row11
3rd row11
4th row11
5th row11

Common Values

ValueCountFrequency (%)
11 9962
99.6%
19 38
 
0.4%

Length

2024-05-18T08:17:06.024049image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:17:06.297362image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
11 9962
99.6%
19 38
 
0.4%

위험등급
Categorical

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
낮음
9962 
중간
 
38

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row낮음
2nd row낮음
3rd row낮음
4th row낮음
5th row낮음

Common Values

ValueCountFrequency (%)
낮음 9962
99.6%
중간 38
 
0.4%

Length

2024-05-18T08:17:06.669110image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:17:07.100494image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
낮음 9962
99.6%
중간 38
 
0.4%

관리방안
Categorical

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행
9962 
<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 높은 상태> 1) 손상에 대한 보수 2) 손상위험에 대한 원인제거 3) 필요시 해당 지역에 대한 출입을 금지하거나 폐쇄 4) 석면함유 건축자재의 해체?제거시 석면의 비산방지 조치수립 5)보수하여도 잠재적인 석면노출 위험이 우려될 경우 제거 조치
 
38

Length

Max length241
Median length241
Mean length240.734
Min length171

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행
2nd row<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행
3rd row<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행
4th row<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행
5th row<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행 9962
99.6%
<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 높은 상태> 1) 손상에 대한 보수 2) 손상위험에 대한 원인제거 3) 필요시 해당 지역에 대한 출입을 금지하거나 폐쇄 4) 석면함유 건축자재의 해체?제거시 석면의 비산방지 조치수립 5)보수하여도 잠재적인 석면노출 위험이 우려될 경우 제거 조치 38
 
0.4%

Length

2024-05-18T08:17:07.484835image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:17:07.887378image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
석면함유 49886
 
8.8%
또는 29886
 
5.2%
대한 20038
 
3.5%
경우 19962
 
3.5%
보수 19962
 
3.5%
않도록 19924
 
3.5%
건축자재 19924
 
3.5%
건축자재의 10038
 
1.8%
잠재적인 10038
 
1.8%
1 10000
 
1.8%
Other values (55) 359620
63.2%

손상상태
Categorical

IMBALANCE 

Distinct4
Distinct (%)< 0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
0
9380 
1
 
351
2
 
261
3
 
8

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row0
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 9380
93.8%
1 351
 
3.5%
2 261
 
2.6%
3 8
 
0.1%

Length

2024-05-18T08:17:08.378788image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-18T08:17:08.814682image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 9380
93.8%
1 351
 
3.5%
2 261
 
2.6%
3 8
 
0.1%

Sample

기관명건물명채취장소설명위치성상면적동일물질 구역위치층수석면함유량 코드석면함유량 값비산성 코드비산성 값손상상태 코드손상상태 값유지보수 형태 코드유지보수 형태 값유지보수 빈도유지보수 빈도 값손상가능성손상가능성 값기류속도기류속도 값누수누수 값상주인원상주인원 값구역 사용빈도구역사용빈도 값구역 평균 사용시간구역평균사용시간 값위험점수백석면갈석면청석면트레모라이트악티노라이트안소필라이트셀룰로오스유리섬유미네랄울합성섬유기타섬유비섬유상물질자재사진1자재사진2등록일자보수일보수내역위험등급 인덱스위험등급 범위시작위험등급 범위종료위험등급관리방안손상상태
6629어린이대공원구의문 카페테리아지상1층 또레오레석고보드벽단열재<NA><NA>10없음0없음0손상없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음00.00000000000100.03272.JPG<NA>2012-02-02 10:52:05<NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행0
1675구의아리수정수센터제2 취수펌프장1층 전기실바닥타일 (녹색 30 ㎝ x 30 ㎝)바닥바닥타일<NA><NA>10없음0없음0손상없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음00.000000000000.0<NA><NA><NA><NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행0
3198남대문경찰서태평로파출소2층 계단실텍스(날으는새무늬, 30㎝*60㎝)천장텍스30㎡계단실, 복도2120% 미만2중간0손상없음1낮은교란120% 미만0없음0없음0없음0없음2높음0없음76.0300006000085.095 01 02.JPG<NA>2018-10-02 11:46:16<NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행0
8552서울유스호스텔서울유스호스텔지하1층 발전기실단열재천장단열재<NA><NA>10없음0없음0손상없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음00.00000001000000.01690.JPG<NA>2012-01-27 11:42:33<NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행0
10853서울제1지방경찰청제1기동단별관4층 3-1생활관텍스(신)(날으는새무늬, 30㎝*60㎝)천장천장재<NA><NA>40없음0없음0손상없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음00.00000050000050.0102 01 09.JPG제1기동대(별관)_4F.pdf2011-01-13 13:42:46<NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행0
11815체육시설관리사업소목동빙상장3층 3공조실바닥타일 (녹색)(300*300)바닥바닥재<NA><NA>3120% 미만0없음0손상없음0없음020% 미만0없음0없음0없음0없음0없음0없음10.5000000000099.5486.JPG목동빙상장-3층.pdf2010-06-15 15:26:19<NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행0
2179난지물재생센터소화조 기계실 22층 은색 워터트랩개스킷(지름 50 ㎝ -4 개)배관개스킷<NA><NA>20없음0없음0손상없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음00.000000000000.0<NA><NA><NA><NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행0
4407시설관리공단문화촌 환기소(홍지문, 정릉터널)1층 화장실큐비클칸막이단열재4.50화장실1120% 미만0없음0손상없음0없음020% 미만1중간0없음0없음110인 미만2높음2높음710.000000000000.0크기변환_IMG_1208.JPG<NA>2013-06-07 17:10:41<NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행0
9208노원청소년수련관노원청소년수련관지하2층 발전기실뿜칠재천장분무재<NA><NA>20없음0없음0손상없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음00.00000000900010.0327 01 07.JPG노원청소년수련관_B2-2(4)1.pdf2011-01-19 10:32:54<NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행0
59성북1가압장성북1가압장1층 시설실보온재벽보온재<NA><NA>10없음0없음0손상없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음00.000000000000.0<NA><NA><NA><NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행0
기관명건물명채취장소설명위치성상면적동일물질 구역위치층수석면함유량 코드석면함유량 값비산성 코드비산성 값손상상태 코드손상상태 값유지보수 형태 코드유지보수 형태 값유지보수 빈도유지보수 빈도 값손상가능성손상가능성 값기류속도기류속도 값누수누수 값상주인원상주인원 값구역 사용빈도구역사용빈도 값구역 평균 사용시간구역평균사용시간 값위험점수백석면갈석면청석면트레모라이트악티노라이트안소필라이트셀룰로오스유리섬유미네랄울합성섬유기타섬유비섬유상물질자재사진1자재사진2등록일자보수일보수내역위험등급 인덱스위험등급 범위시작위험등급 범위종료위험등급관리방안손상상태
5771서울대공원어린이동물원(꼬마동물사)지하1층 보일러실보온재파이프보온재<NA><NA>10없음0없음0손상없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음00.00000001000000.0크기변환_SAM_5373 9 .JPG<NA>2012-02-02 15:45:11<NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행0
10579구로도서관구로도서관지하1층 매점타일(회색, 30㎝*30㎝)바닥바닥재<NA><NA>10없음0없음0손상없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음00.0000000000199.0127 01 14.JPG구로도서관(본관)_B111.pdf2011-01-14 12:17:05<NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행0
7266SH공사 집단에너지사업단관리동지하1층 체력단련장텍스(마이톤, 60㎝*60㎝)천장천장재<NA><NA>10없음0없음0손상없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음00.00000020600038.010172.JPG<NA>2012-01-27 18:48:38<NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행0
9577광진소방서금호119안전센터1층 차고뿜칠재천장분무재<NA><NA>10없음0없음0손상없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음00.00000050000050.0279 01 05.JPG광진소방서(금호119안전센터)_1F2.pdf2011-01-18 16:10:45<NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행0
807차량정비사업소102동, 정비공장-텍스(점&벌레무늬, 30㎝*60㎝)천장단열재315부품창고1120% 미만2중간0손상없음3높은교란220% 미만0없음0없음0없음0없음0없음0없음84.000000000000.07228.JPG<NA><NA><NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행0
11291서울시청서소문청사(행정국총무과)제1동지하1층 공조실단열재배관단열재<NA><NA>10없음0없음0손상없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음00.00000001000000.01768.JPG서울시청사서소문별관(제1동)-지하1층1.pdf2010-06-17 14:04:49<NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행0
11047금천경찰서두산초소2층 식당석고보드천장천장재<NA><NA>20없음0없음0손상없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음00.00000000000100.027 01 02.JPG두산초소_2F+PH1.pdf2011-01-11 14:28:57<NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행0
5559중부여성발전센터본관1층 강의실101호천장텍스(물결무늬)(303*606)천장단열재243강의실(101호)1120% 미만1낮음0손상없음2보통교란020% 미만0없음0없음0없음210인 이상2높음2높음105.00000010000085.01642.JPG중부여성발전센터-1층4.pdf2012-02-09 10:19:34<NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행0
3277강서자동차운전면허시험장강서 자동차 시험장 1, 2종 기능 관제소 B1층 통제실텍스(벌레모양 30 ㎝ x 60 ㎝)천장텍스23.201층 통제실1120% 미만1낮음0손상없음1낮은교란020% 미만1중간0없음0없음210인 이상2높음2높음105.000000000000.02.JPG<NA>2018-09-18 15:15:29<NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행0
0서울시청 을지로청사(행정국 총무과)1동-큐비클문단열재12.2화장실(남,여)3120% 미만1낮음0손상없음0없음020% 미만0없음0없음0없음110인 미만2높음2높음711.000000000000.07230.JPG<NA><NA><NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행0

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기관명건물명채취장소설명위치성상면적동일물질 구역위치층수석면함유량 코드석면함유량 값비산성 코드비산성 값손상상태 코드손상상태 값유지보수 형태 코드유지보수 형태 값유지보수 빈도유지보수 빈도 값손상가능성손상가능성 값기류속도기류속도 값누수누수 값상주인원상주인원 값구역 사용빈도구역사용빈도 값구역 평균 사용시간구역평균사용시간 값위험점수백석면갈석면청석면트레모라이트악티노라이트안소필라이트셀룰로오스유리섬유미네랄울합성섬유기타섬유비섬유상물질자재사진1자재사진2등록일자보수일보수내역위험등급 인덱스위험등급 범위시작위험등급 범위종료위험등급관리방안손상상태# duplicates
77노원열병합소노원열병합발전소 공장동1층 공장동보온재배관보온재<NA><NA>10없음0없음0손상없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음00.000000000000.0<NA><NA><NA><NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행022
76노원열병합소노원열병합발전소 공장동1층 공장동개스킷배관개스킷<NA><NA>10없음0없음0손상없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음00.000000000000.0<NA><NA><NA><NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행012
16Hi Seoul 수안보연수원수안보연수원 다산관, 솔숲관, 하늘관다산관 -지하2층보온재배관보온재<NA><NA>00없음0없음0손상없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음00.000000000000.0<NA><NA><NA><NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행08
80노원열병합소노원열병합발전소 공장동지하 1층 공장동보온재배관보온재<NA><NA>10없음0없음0손상없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음00.000000000000.0<NA><NA><NA><NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행08
104방배동배수지가압장방배동배수지가압장1층 전기실분무재천장분무재<NA><NA>10없음0없음0손상없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음00.000000000000.0<NA><NA><NA><NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행07
105방배동배수지가압장방배동배수지가압장지하 펌프실분무재천장분무재<NA><NA>10없음0없음0손상없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음00.000000000000.0<NA><NA><NA><NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행07
206중랑물재생센터중랑물재생센터 제3처리장 관리아파트2동지하실 (5호 ~ 8호)구역분무재(뿜칠제)천장분무재<NA><NA>10없음0없음0손상없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음00.000000000000.0<NA><NA><NA><NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행07
14Hi Seoul 수안보연수원수안보연수원 다산관, 솔숲관, 하늘관다산관 -지하 1층 기계실분무재천장분무재<NA><NA>00없음0없음0손상없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음00.000000000000.0<NA><NA><NA><NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행06
18Hi Seoul 수안보연수원수안보연수원 창의관창의관-1층 공조실 옆 cat walk분무재천장분무재<NA><NA>10없음0없음0손상없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음00.000000000000.0<NA><NA><NA><NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행06
85노원자원회수시설노원자원회수 시설 공장동소각로보온재배관보온재<NA><NA>50없음0없음0손상없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음0없음00.000000000000.0<NA><NA><NA><NA><NA>1011낮음<석면함유 건축자재의 잠재적인 손상 가능성이 낮은 상태> 1) 비산성과 손상이 동시에 있는 경우 손상에 대한 보수 2) 석면함유 건축자재 또는 설비에 대한 지속적인 유지관리 3) 석면함유 건축자재 또는 설비가 손상되었을 경우 즉시 보수 4) 석면함유 건축자재를 인위적으로 손상시키지 않도록 함 5) 전기공사, 배관공사 등 건축물 유지보수 공사 시 석면함유 설비 또는 자재가 훼손되어 석면이 비산되지 않도록 작업수행06