Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations30
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.1 KiB
Average record size in memory36.4 B

Variable types

Categorical1
Text3

Dataset

Description부산광역시 남구 석유판매업(주유소)에 대한 데이터로서, 부산광역시 남구 주유소 현황으로 주유소 상호명 및 주소(위치) 등이 있습니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/3045988/fileData.do

Alerts

사업구분 has constant value ""Constant
상호 has unique valuesUnique
영업소소재지(도로명) has unique valuesUnique
영업소소재지(지번) has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 19:50:22.942803
Analysis finished2023-12-12 19:50:23.363077
Duration0.42 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

사업구분
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
주유소
30 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
주유소 30
100.0%

Length

2023-12-13T04:50:23.464737image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T04:50:23.597090image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
주유소 30
100.0%

상호
Text

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-13T04:50:23.837794image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length19
Median length17
Mean length9.7666667
Min length5

Characters and Unicode

Total characters293
Distinct characters90
Distinct categories6 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique30 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row굿오일주유소
2nd row(주)좋은기름나라 북항대교주유소
3rd row내트럭(주)부산용당사업소
4th row내트럭(주)부산사업소
5th row금융단지주유소
ValueCountFrequency (%)
주식회사 2
 
5.6%
굿오일주유소 1
 
2.8%
인터지스(주 1
 
2.8%
반도주유소 1
 
2.8%
주)경인석유 1
 
2.8%
구도일주유소 1
 
2.8%
용호 1
 
2.8%
대성주유소 1
 
2.8%
분포셀프주유소 1
 
2.8%
㈜세일 1
 
2.8%
Other values (25) 25
69.4%
2023-12-13T04:50:24.324423image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
주 41
 
14.0%
유 30
 
10.2%
소 28
 
9.6%
( 14
 
4.8%
) 14
 
4.8%
대 7
 
2.4%
스 7
 
2.4%
지 6
 
2.0%
6
 
2.0%
일 5
 
1.7%
Other values (80) 135
46.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 256
87.4%
Open Punctuation 14
 
4.8%
Close Punctuation 14
 
4.8%
Space Separator 6
 
2.0%
Uppercase Letter 2
 
0.7%
Other Symbol 1
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
주 41
 
16.0%
유 30
 
11.7%
소 28
 
10.9%
대 7
 
2.7%
스 7
 
2.7%
지 6
 
2.3%
일 5
 
2.0%
석 5
 
2.0%
사 5
 
2.0%
셀 4
 
1.6%
Other values (74) 118
46.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 1
50.0%
J 1
50.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 14
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 14
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
6
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 257
87.7%
Common 34
 
11.6%
Latin 2
 
0.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 41
 
16.0%
유 30
 
11.7%
소 28
 
10.9%
대 7
 
2.7%
스 7
 
2.7%
지 6
 
2.3%
일 5
 
1.9%
석 5
 
1.9%
사 5
 
1.9%
셀 4
 
1.6%
Other values (75) 119
46.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
( 14
41.2%
) 14
41.2%
6
17.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 1
50.0%
J 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 256
87.4%
ASCII 36
 
12.3%
None 1
 
0.3%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 41
 
16.0%
유 30
 
11.7%
소 28
 
10.9%
대 7
 
2.7%
스 7
 
2.7%
지 6
 
2.3%
일 5
 
2.0%
석 5
 
2.0%
사 5
 
2.0%
셀 4
 
1.6%
Other values (74) 118
46.1%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
( 14
38.9%
) 14
38.9%
6
16.7%
C 1
 
2.8%
J 1
 
2.8%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%

영업소소재지(도로명)
Text

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-13T04:50:24.642494image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length34
Median length22
Mean length22.4
Min length21

Characters and Unicode

Total characters672
Distinct characters50
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique30 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row부산광역시 남구 북항로 108 (감만동)
2nd row부산광역시 남구 신선로 316 (용당동)
3rd row부산광역시 남구 신선로 261 (용당동)
4th row부산광역시 남구 신선로 168 (감만동)
5th row부산광역시 남구 전포대로 75 (문현동)
ValueCountFrequency (%)
부산광역시 30
19.9%
남구 30
19.9%
신선로 10
 
6.6%
용당동 8
 
5.3%
대연동 7
 
4.6%
문현동 5
 
3.3%
감만동 4
 
2.6%
우암로 4
 
2.6%
유엔로 4
 
2.6%
우암동 3
 
2.0%
Other values (39) 46
30.5%
2023-12-13T04:50:25.141828image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
121
18.0%
( 31
 
4.6%
) 31
 
4.6%
부 30
 
4.5%
광 30
 
4.5%
역 30
 
4.5%
시 30
 
4.5%
남 30
 
4.5%
구 30
 
4.5%
산 30
 
4.5%
Other values (40) 279
41.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 398
59.2%
Space Separator 121
 
18.0%
Decimal Number 88
 
13.1%
Open Punctuation 31
 
4.6%
Close Punctuation 31
 
4.6%
Dash Punctuation 2
 
0.3%
Other Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
부 30
 
7.5%
광 30
 
7.5%
역 30
 
7.5%
시 30
 
7.5%
남 30
 
7.5%
구 30
 
7.5%
산 30
 
7.5%
로 30
 
7.5%
동 30
 
7.5%
용 14
 
3.5%
Other values (25) 114
28.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 18
20.5%
1 14
15.9%
3 11
12.5%
4 10
11.4%
6 7
 
8.0%
8 7
 
8.0%
7 7
 
8.0%
0 6
 
6.8%
5 5
 
5.7%
9 3
 
3.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
121
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 31
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 31
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 398
59.2%
Common 274
40.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 30
 
7.5%
광 30
 
7.5%
역 30
 
7.5%
시 30
 
7.5%
남 30
 
7.5%
구 30
 
7.5%
산 30
 
7.5%
로 30
 
7.5%
동 30
 
7.5%
용 14
 
3.5%
Other values (25) 114
28.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
121
44.2%
( 31
 
11.3%
) 31
 
11.3%
2 18
 
6.6%
1 14
 
5.1%
3 11
 
4.0%
4 10
 
3.6%
6 7
 
2.6%
8 7
 
2.6%
7 7
 
2.6%
Other values (5) 17
 
6.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 398
59.2%
ASCII 274
40.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
121
44.2%
( 31
 
11.3%
) 31
 
11.3%
2 18
 
6.6%
1 14
 
5.1%
3 11
 
4.0%
4 10
 
3.6%
6 7
 
2.6%
8 7
 
2.6%
7 7
 
2.6%
Other values (5) 17
 
6.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 30
 
7.5%
광 30
 
7.5%
역 30
 
7.5%
시 30
 
7.5%
남 30
 
7.5%
구 30
 
7.5%
산 30
 
7.5%
로 30
 
7.5%
동 30
 
7.5%
용 14
 
3.5%
Other values (25) 114
28.6%

영업소소재지(지번)
Text

UNIQUE 

Distinct30
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size372.0 B
2023-12-13T04:50:25.475571image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length32
Median length29
Mean length23.733333
Min length16

Characters and Unicode

Total characters712
Distinct characters75
Distinct categories5 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique30 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row부산광역시 남구 감만동 254-98
2nd row부산광역시 남구 용당동 149-1 북항대교주유소
3rd row부산광역시 남구 용당동 168-1 부산 용당 화물차 휴게소
4th row부산광역시 남구 감만동 498-17 SK부산항화물차휴게소
5th row부산광역시 남구 문현동 774-1 문현금융단지주유소
ValueCountFrequency (%)
부산광역시 30
20.5%
남구 30
20.5%
용당동 8
 
5.5%
대연동 7
 
4.8%
문현동 5
 
3.4%
감만동 4
 
2.7%
우암동 3
 
2.1%
용호동 3
 
2.1%
568-9 1
 
0.7%
용연주유소 1
 
0.7%
Other values (54) 54
37.0%
2023-12-13T04:50:26.070837image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
116
 
16.3%
부 32
 
4.5%
산 32
 
4.5%
동 31
 
4.4%
광 30
 
4.2%
역 30
 
4.2%
시 30
 
4.2%
남 30
 
4.2%
구 30
 
4.2%
- 27
 
3.8%
Other values (65) 324
45.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 434
61.0%
Decimal Number 127
 
17.8%
Space Separator 116
 
16.3%
Dash Punctuation 27
 
3.8%
Uppercase Letter 8
 
1.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
부 32
 
7.4%
산 32
 
7.4%
동 31
 
7.1%
광 30
 
6.9%
역 30
 
6.9%
시 30
 
6.9%
남 30
 
6.9%
구 30
 
6.9%
소 23
 
5.3%
주 21
 
4.8%
Other values (47) 145
33.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 22
17.3%
4 21
16.5%
8 16
12.6%
2 15
11.8%
7 11
8.7%
0 10
7.9%
5 9
7.1%
6 9
7.1%
9 8
 
6.3%
3 6
 
4.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
S 2
25.0%
L 2
25.0%
I 1
12.5%
O 1
12.5%
K 1
12.5%
G 1
12.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
116
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 27
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 434
61.0%
Common 270
37.9%
Latin 8
 
1.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 32
 
7.4%
산 32
 
7.4%
동 31
 
7.1%
광 30
 
6.9%
역 30
 
6.9%
시 30
 
6.9%
남 30
 
6.9%
구 30
 
6.9%
소 23
 
5.3%
주 21
 
4.8%
Other values (47) 145
33.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
116
43.0%
- 27
 
10.0%
1 22
 
8.1%
4 21
 
7.8%
8 16
 
5.9%
2 15
 
5.6%
7 11
 
4.1%
0 10
 
3.7%
5 9
 
3.3%
6 9
 
3.3%
Other values (2) 14
 
5.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
S 2
25.0%
L 2
25.0%
I 1
12.5%
O 1
12.5%
K 1
12.5%
G 1
12.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 434
61.0%
ASCII 278
39.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
116
41.7%
- 27
 
9.7%
1 22
 
7.9%
4 21
 
7.6%
8 16
 
5.8%
2 15
 
5.4%
7 11
 
4.0%
0 10
 
3.6%
5 9
 
3.2%
6 9
 
3.2%
Other values (8) 22
 
7.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 32
 
7.4%
산 32
 
7.4%
동 31
 
7.1%
광 30
 
6.9%
역 30
 
6.9%
시 30
 
6.9%
남 30
 
6.9%
구 30
 
6.9%
소 23
 
5.3%
주 21
 
4.8%
Other values (47) 145
33.4%

Correlations

2023-12-13T04:50:26.573186image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
상호영업소소재지(도로명)영업소소재지(지번)
상호1.0001.0001.000
영업소소재지(도로명)1.0001.0001.000
영업소소재지(지번)1.0001.0001.000

Missing values

2023-12-13T04:50:23.194291image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T04:50:23.297214image/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

사업구분상호영업소소재지(도로명)영업소소재지(지번)
0주유소굿오일주유소부산광역시 남구 북항로 108 (감만동)부산광역시 남구 감만동 254-98
1주유소(주)좋은기름나라 북항대교주유소부산광역시 남구 신선로 316 (용당동)부산광역시 남구 용당동 149-1 북항대교주유소
2주유소내트럭(주)부산용당사업소부산광역시 남구 신선로 261 (용당동)부산광역시 남구 용당동 168-1 부산 용당 화물차 휴게소
3주유소내트럭(주)부산사업소부산광역시 남구 신선로 168 (감만동)부산광역시 남구 감만동 498-17 SK부산항화물차휴게소
4주유소금융단지주유소부산광역시 남구 전포대로 75 (문현동)부산광역시 남구 문현동 774-1 문현금융단지주유소
5주유소주식회사 대호석유 용당씨와이주유소부산광역시 남구 신선로 392 (용당동)부산광역시 남구 용당동 460-2 용당LG주유소
6주유소CJ대한통운(주)직영용당터미널주유소부산광역시 남구 신선로 252 (용당동)부산광역시 남구 용당동 206-27
7주유소지에스칼텍스(주)비치주유소부산광역시 남구 용호로 60 (용호동,외 1필지(209-1))부산광역시 남구 용호동 207 비치주유소
8주유소성지셀프주유소부산광역시 남구 유엔로 42 (우암동)부산광역시 남구 우암동 100-2 성지주유소
9주유소문현주유소부산광역시 남구 우암로 374 (문현동)부산광역시 남구 문현동 888-1 문현주유소
사업구분상호영업소소재지(도로명)영업소소재지(지번)
20주유소대성주유소부산광역시 남구 문현로 67 (문현동)부산광역시 남구 문현동 101-7 대성주유소
21주유소분포셀프주유소부산광역시 남구 용호로 116 (용호동)부산광역시 남구 용호동 369-25 분포주유소
22주유소인터지스(주)부산광역시 남구 신선로 173 (감만동)부산광역시 남구 감만동 254-54 태화주유소
23주유소㈜세일 부산항주유소부산광역시 남구 신선로 387 (용당동)부산광역시 남구 용당동 454-20
24주유소에스씨(주)우암주유소부산광역시 남구 우암로 204 (우암동)부산광역시 남구 우암동 164-8 우암주유소
25주유소지에스칼텍스(주)대연주유소부산광역시 남구 수영로 288 (대연동)부산광역시 남구 대연동 74-17
26주유소은마석유(주)우암로셀프주유소부산광역시 남구 우암로 232 (우암동)부산광역시 남구 우암동 184-348
27주유소삼화주유소부산광역시 남구 우암로 92 (감만동)부산광역시 남구 감만동 82-2 삼화주유소
28주유소동명주유소부산광역시 남구 전포대로 7 (문현동)부산광역시 남구 문현동 807-4 동명주유소
29주유소매일주유소부산광역시 남구 수영로 22 (문현동)부산광역시 남구 문현동 367-14 주유소