Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations61
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory2.2 KiB
Average record size in memory36.2 B

Variable types

Numeric1
Text2
Categorical1

Dataset

Description부천시 관내 현수막게시대 현황에 대한 데이터로 현수막 게시대의 명칭, 게시대주소 , 게시면수 등의 정보를 제공합니다.
Author경기도 부천시
URLhttps://www.data.go.kr/data/3079743/fileData.do

Alerts

NO has unique valuesUnique
게시대명칭 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 14:55:32.899818
Analysis finished2023-12-12 14:55:33.490307
Duration0.59 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

NO
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct61
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean31
Minimum1
Maximum61
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size681.0 B
2023-12-12T23:55:33.591046image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile4
Q116
median31
Q346
95-th percentile58
Maximum61
Range60
Interquartile range (IQR)30

Descriptive statistics

Standard deviation17.752934
Coefficient of variation (CV)0.57267529
Kurtosis-1.2
Mean31
Median Absolute Deviation (MAD)15
Skewness0
Sum1891
Variance315.16667
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-12T23:55:33.766943image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
1.6%
47 1
 
1.6%
34 1
 
1.6%
35 1
 
1.6%
36 1
 
1.6%
37 1
 
1.6%
38 1
 
1.6%
39 1
 
1.6%
40 1
 
1.6%
41 1
 
1.6%
Other values (51) 51
83.6%
ValueCountFrequency (%)
1 1
1.6%
2 1
1.6%
3 1
1.6%
4 1
1.6%
5 1
1.6%
6 1
1.6%
7 1
1.6%
8 1
1.6%
9 1
1.6%
10 1
1.6%
ValueCountFrequency (%)
61 1
1.6%
60 1
1.6%
59 1
1.6%
58 1
1.6%
57 1
1.6%
56 1
1.6%
55 1
1.6%
54 1
1.6%
53 1
1.6%
52 1
1.6%

게시대명칭
Text

UNIQUE 

Distinct61
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size620.0 B
2023-12-12T23:55:34.049602image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length14
Median length12
Mean length8.3770492
Min length4

Characters and Unicode

Total characters511
Distinct characters137
Distinct categories7 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique61 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row계남중학교 뒤
2nd row부명고 사거리
3rd row영안아파트사거리
4th row상도중학교
5th row검찰청옆
ValueCountFrequency (%)
사거리 12
 
11.8%
앞 11
 
10.8%
옆 3
 
2.9%
삼거리 2
 
2.0%
계남중학교 1
 
1.0%
삼거리b 1
 
1.0%
한울빛 1
 
1.0%
항동중학교 1
 
1.0%
유한공전 1
 
1.0%
유일한가로수공원 1
 
1.0%
Other values (68) 68
66.7%
2023-12-12T23:55:34.488294image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
66
 
12.9%
사 26
 
5.1%
리 25
 
4.9%
거 24
 
4.7%
교 18
 
3.5%
학 16
 
3.1%
앞 15
 
2.9%
중 15
 
2.9%
동 14
 
2.7%
등 10
 
2.0%
Other values (127) 282
55.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 414
81.0%
Space Separator 66
 
12.9%
Uppercase Letter 13
 
2.5%
Decimal Number 8
 
1.6%
Open Punctuation 4
 
0.8%
Close Punctuation 4
 
0.8%
Other Punctuation 2
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
사 26
 
6.3%
리 25
 
6.0%
거 24
 
5.8%
교 18
 
4.3%
학 16
 
3.9%
앞 15
 
3.6%
중 15
 
3.6%
동 14
 
3.4%
등 10
 
2.4%
로 9
 
2.2%
Other values (113) 242
58.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 3
37.5%
1 1
 
12.5%
0 1
 
12.5%
7 1
 
12.5%
3 1
 
12.5%
5 1
 
12.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 5
38.5%
A 4
30.8%
C 2
 
15.4%
I 2
 
15.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
66
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 4
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 4
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 414
81.0%
Common 84
 
16.4%
Latin 13
 
2.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
사 26
 
6.3%
리 25
 
6.0%
거 24
 
5.8%
교 18
 
4.3%
학 16
 
3.9%
앞 15
 
3.6%
중 15
 
3.6%
동 14
 
3.4%
등 10
 
2.4%
로 9
 
2.2%
Other values (113) 242
58.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
66
78.6%
( 4
 
4.8%
) 4
 
4.8%
2 3
 
3.6%
. 2
 
2.4%
1 1
 
1.2%
0 1
 
1.2%
7 1
 
1.2%
3 1
 
1.2%
5 1
 
1.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 5
38.5%
A 4
30.8%
C 2
 
15.4%
I 2
 
15.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 414
81.0%
ASCII 97
 
19.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
66
68.0%
B 5
 
5.2%
A 4
 
4.1%
( 4
 
4.1%
) 4
 
4.1%
2 3
 
3.1%
. 2
 
2.1%
C 2
 
2.1%
I 2
 
2.1%
1 1
 
1.0%
Other values (4) 4
 
4.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
사 26
 
6.3%
리 25
 
6.0%
거 24
 
5.8%
교 18
 
4.3%
학 16
 
3.9%
앞 15
 
3.6%
중 15
 
3.6%
동 14
 
3.4%
등 10
 
2.4%
로 9
 
2.2%
Other values (113) 242
58.5%

게시대주소
Text

Distinct59
Distinct (%)96.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size620.0 B
2023-12-12T23:55:34.770681image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length50
Median length39
Mean length30.245902
Min length14

Characters and Unicode

Total characters1845
Distinct characters192
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique57 ?
Unique (%)93.4%

Sample

1st row경기도 부천시 조마루로 274 (계남중학교 버스정류장 옆)
2nd row경기도 부천시 석촌로 141 (부명사거리)
3rd row경기도 부천시 석천로 85-1(상동) (영안아파트 교차로)
4th row경기도 부천시 장말로159 (상도중학교 사거리)
5th row경기도 부천시 상일로 127 (법원사거리)
ValueCountFrequency (%)
경기도 61
 
15.2%
부천시 61
 
15.2%
앞 18
 
4.5%
옆 6
 
1.5%
경인로 5
 
1.2%
사거리 5
 
1.2%
계남로 4
 
1.0%
중동로 4
 
1.0%
석천로 3
 
0.8%
조마루로 3
 
0.8%
Other values (191) 230
57.5%
2023-12-12T23:55:35.219702image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
342
 
18.5%
천 72
 
3.9%
부 71
 
3.8%
경 68
 
3.7%
도 66
 
3.6%
로 65
 
3.5%
시 62
 
3.4%
기 61
 
3.3%
1 51
 
2.8%
2 44
 
2.4%
Other values (182) 943
51.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1163
63.0%
Space Separator 342
 
18.5%
Decimal Number 234
 
12.7%
Open Punctuation 38
 
2.1%
Close Punctuation 38
 
2.1%
Uppercase Letter 18
 
1.0%
Dash Punctuation 8
 
0.4%
Lowercase Letter 2
 
0.1%
Other Punctuation 2
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
천 72
 
6.2%
부 71
 
6.1%
경 68
 
5.8%
도 66
 
5.7%
로 65
 
5.6%
시 62
 
5.3%
기 61
 
5.2%
동 42
 
3.6%
앞 27
 
2.3%
리 23
 
2.0%
Other values (158) 606
52.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 51
21.8%
2 44
18.8%
6 24
10.3%
4 21
9.0%
3 21
9.0%
0 17
 
7.3%
5 16
 
6.8%
7 14
 
6.0%
8 13
 
5.6%
9 13
 
5.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
I 4
22.2%
C 4
22.2%
L 3
16.7%
S 2
11.1%
O 2
11.1%
D 1
 
5.6%
E 1
 
5.6%
K 1
 
5.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
342
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 38
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 38
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 8
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 2
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1163
63.0%
Common 662
35.9%
Latin 20
 
1.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
천 72
 
6.2%
부 71
 
6.1%
경 68
 
5.8%
도 66
 
5.7%
로 65
 
5.6%
시 62
 
5.3%
기 61
 
5.2%
동 42
 
3.6%
앞 27
 
2.3%
리 23
 
2.0%
Other values (158) 606
52.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
342
51.7%
1 51
 
7.7%
2 44
 
6.6%
( 38
 
5.7%
) 38
 
5.7%
6 24
 
3.6%
4 21
 
3.2%
3 21
 
3.2%
0 17
 
2.6%
5 16
 
2.4%
Other values (5) 50
 
7.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
I 4
20.0%
C 4
20.0%
L 3
15.0%
S 2
10.0%
e 2
10.0%
O 2
10.0%
D 1
 
5.0%
E 1
 
5.0%
K 1
 
5.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1163
63.0%
ASCII 682
37.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
342
50.1%
1 51
 
7.5%
2 44
 
6.5%
( 38
 
5.6%
) 38
 
5.6%
6 24
 
3.5%
4 21
 
3.1%
3 21
 
3.1%
0 17
 
2.5%
5 16
 
2.3%
Other values (14) 70
 
10.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
천 72
 
6.2%
부 71
 
6.1%
경 68
 
5.8%
도 66
 
5.7%
로 65
 
5.6%
시 62
 
5.3%
기 61
 
5.2%
동 42
 
3.6%
앞 27
 
2.3%
리 23
 
2.0%
Other values (158) 606
52.1%

게시면수
Categorical

Distinct3
Distinct (%)4.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size620.0 B
6
49 
5
6 
7
6 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row5
2nd row7
3rd row6
4th row6
5th row6

Common Values

ValueCountFrequency (%)
6 49
80.3%
5 6
 
9.8%
7 6
 
9.8%

Length

2023-12-12T23:55:35.360233image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T23:55:35.459440image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
6 49
80.3%
5 6
 
9.8%
7 6
 
9.8%

Interactions

2023-12-12T23:55:33.209205image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T23:55:35.527894image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
NO게시대명칭게시대주소게시면수
NO1.0001.0000.9700.000
게시대명칭1.0001.0001.0001.000
게시대주소0.9701.0001.0000.413
게시면수0.0001.0000.4131.000
2023-12-12T23:55:35.636785image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
NO게시면수
NO1.0000.000
게시면수0.0001.000

Missing values

2023-12-12T23:55:33.348980image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T23:55:33.449112image/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

NO게시대명칭게시대주소게시면수
01계남중학교 뒤경기도 부천시 조마루로 274 (계남중학교 버스정류장 옆)5
12부명고 사거리경기도 부천시 석촌로 141 (부명사거리)7
23영안아파트사거리경기도 부천시 석천로 85-1(상동) (영안아파트 교차로)6
34상도중학교경기도 부천시 장말로159 (상도중학교 사거리)6
45검찰청옆경기도 부천시 상일로 127 (법원사거리)6
56중동전화국사거리경기도 부천시 송내대로 205번길 26 푸른마을 한라비발디 2508동 앞(중동전화국사거리)6
67상일중학교경기도 부천시 조마루로 69 상일중학교 (후문 앞)7
78상동호수공원B경기도 부천시 상동 549(테마공원 앞)(재활용센터 건너편)7
89상동호수공원A경기도 부천시 길주로 16 LED조명운영관리센터 앞 (버스정류소 옆)6
910중동I.C경기도 부천시 길주로 16 중동IC 판교방향6
NO게시대명칭게시대주소게시면수
5152까치울중학교경기도 부천시 소사로 647 까치울중학교 맞은편6
5253까치울 초등학교 앞 고개경기도 부천시 역곡로 344-13 작동 오리촌 입구 (까치울고개교차로)5
5354원종I.C 사거리경기도 부천시 고강로 3 (원종I.C 서울방향)6
5455봉오대로 사거리 A경기도 부천시 오정로 266번길 69 덕산고등학교 건너편6
5556오정대로 사거리 B경기도 부천시 오정로 266번길 69 덕산고등학교 건너편6
5657내촌 사거리경기도 부천시 삼작로 212 (내촌사거리)6
5758내동 사거리경기도 부천시 신흥로 404 국민은행부천내동지점앞 (내동사거리)6
5859완충녹지가로공원경기도 부천시 삼작로 서울경인고속도로입구6
5960삼정주유소 앞경기도 부천시 중동로 447 (S-OIL 삼정주유소 앞)6
6061지역난방공사삼거리경기도 부천시 삼작로 22 테크노파크1단지 (지역난방공사삼거리)6