Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations504
Missing cells83
Missing cells (%)3.3%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory19.8 KiB
Average record size in memory40.3 B

Variable types

Categorical2
Text3

Dataset

Description대전광역시 상수도사업본부 조직정보입니다.
Author대전광역시 상수도사업본부
URLhttps://www.data.go.kr/data/15063888/fileData.do

Alerts

연락처 has 27 (5.4%) missing valuesMissing
직위 has 56 (11.1%) missing valuesMissing

Reproduction

Analysis started2023-12-12 04:53:30.999331
Analysis finished2023-12-12 04:53:31.964219
Duration0.96 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

부서
Categorical

Distinct20
Distinct (%)4.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.1 KiB
대전광역시 상수도사업본부 송촌정수사업소
56 
대전광역시 상수도사업본부 월평정수사업소
53 
대전광역시 상수도사업본부 서부사업소
46 
대전광역시 상수도사업본부 신탄진정수사업소
43 
대전광역시 상수도사업본부 수도시설관리사업소 시설운영과
42 
Other values (15)
264 

Length

Max length29
Median length27
Mean length21.138889
Min length13

Unique

Unique4 ?
Unique (%)0.8%

Sample

1st row대전광역시 상수도사업본부 신탄진정수사업소
2nd row대전광역시 상수도사업본부 경영부 관리과
3rd row대전광역시 상수도사업본부 수도시설관리사업소 시설운영과
4th row대전광역시 상수도사업본부 신탄진정수사업소
5th row대전광역시 상수도사업본부 동부사업소

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대전광역시 상수도사업본부 송촌정수사업소 56
11.1%
대전광역시 상수도사업본부 월평정수사업소 53
10.5%
대전광역시 상수도사업본부 서부사업소 46
9.1%
대전광역시 상수도사업본부 신탄진정수사업소 43
8.5%
대전광역시 상수도사업본부 수도시설관리사업소 시설운영과 42
8.3%
대전광역시 상수도사업본부 중부사업소 42
8.3%
대전광역시 상수도사업본부 동부사업소 38
7.5%
대전광역시 상수도사업본부 대덕사업소 35
 
6.9%
대전광역시 상수도사업본부 유성사업소 33
 
6.5%
대전광역시 상수도사업본부 수질연구소 28
 
5.6%
Other values (10) 88
17.5%

Length

2023-12-12T13:53:32.060821image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
대전광역시 504
30.8%
상수도사업본부 504
30.8%
수도시설관리사업소 61
 
3.7%
송촌정수사업소 56
 
3.4%
월평정수사업소 53
 
3.2%
서부사업소 46
 
2.8%
신탄진정수사업소 43
 
2.6%
시설운영과 42
 
2.6%
중부사업소 42
 
2.6%
동부사업소 38
 
2.3%
Other values (11) 248
15.1%

이름
Text

Distinct500
Distinct (%)99.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.1 KiB
2023-12-12T13:53:32.511950image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length4
Median length3
Mean length2.9960317
Min length2

Characters and Unicode

Total characters1510
Distinct characters170
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique496 ?
Unique (%)98.4%

Sample

1st row강동우
2nd row강옥영
3rd row강영구
4th row곽경호
5th row강대규
ValueCountFrequency (%)
김원영 2
 
0.4%
이정훈 2
 
0.4%
김민수 2
 
0.4%
강영구 2
 
0.4%
안숙이 1
 
0.2%
이동균 1
 
0.2%
유기선 1
 
0.2%
이인구 1
 
0.2%
이종순 1
 
0.2%
이종석 1
 
0.2%
Other values (490) 490
97.2%
2023-12-12T13:53:33.147082image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
김 92
 
6.1%
이 67
 
4.4%
정 54
 
3.6%
영 48
 
3.2%
박 48
 
3.2%
현 34
 
2.3%
희 33
 
2.2%
성 31
 
2.1%
수 27
 
1.8%
진 26
 
1.7%
Other values (160) 1050
69.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1510
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
김 92
 
6.1%
이 67
 
4.4%
정 54
 
3.6%
영 48
 
3.2%
박 48
 
3.2%
현 34
 
2.3%
희 33
 
2.2%
성 31
 
2.1%
수 27
 
1.8%
진 26
 
1.7%
Other values (160) 1050
69.5%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1510
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 92
 
6.1%
이 67
 
4.4%
정 54
 
3.6%
영 48
 
3.2%
박 48
 
3.2%
현 34
 
2.3%
희 33
 
2.2%
성 31
 
2.1%
수 27
 
1.8%
진 26
 
1.7%
Other values (160) 1050
69.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1510
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 92
 
6.1%
이 67
 
4.4%
정 54
 
3.6%
영 48
 
3.2%
박 48
 
3.2%
현 34
 
2.3%
희 33
 
2.2%
성 31
 
2.1%
수 27
 
1.8%
진 26
 
1.7%
Other values (160) 1050
69.5%

연락처
Text

MISSING 

Distinct406
Distinct (%)85.1%
Missing27
Missing (%)5.4%
Memory size4.1 KiB
2023-12-12T13:53:33.436530image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length13
Median length12
Mean length12.006289
Min length12

Characters and Unicode

Total characters5727
Distinct characters13
Distinct categories4 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique387 ?
Unique (%)81.1%

Sample

1st row042-715-6523
2nd row042-715-6051
3rd row042-715-6245
4th row042-715-6511
5th row042-715-6651
ValueCountFrequency (%)
042-715-6779 18
 
3.8%
042-715-6232 14
 
2.9%
042-715-6442 10
 
2.1%
042-715-6571 9
 
1.9%
042-715-6321 8
 
1.7%
042-715-6572 4
 
0.8%
042-715-6853 3
 
0.6%
042-715-6010 3
 
0.6%
042-715-6744 2
 
0.4%
042-715-6297 2
 
0.4%
Other values (396) 405
84.7%
2023-12-12T13:53:33.812931image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
- 953
16.6%
2 690
12.0%
7 667
11.6%
1 623
10.9%
4 622
10.9%
5 611
10.7%
6 599
10.5%
0 571
10.0%
3 181
 
3.2%
8 115
 
2.0%
Other values (3) 95
 
1.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 4770
83.3%
Dash Punctuation 953
 
16.6%
Space Separator 3
 
0.1%
Open Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 690
14.5%
7 667
14.0%
1 623
13.1%
4 622
13.0%
5 611
12.8%
6 599
12.6%
0 571
12.0%
3 181
 
3.8%
8 115
 
2.4%
9 91
 
1.9%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 953
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
3
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 5727
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
- 953
16.6%
2 690
12.0%
7 667
11.6%
1 623
10.9%
4 622
10.9%
5 611
10.7%
6 599
10.5%
0 571
10.0%
3 181
 
3.2%
8 115
 
2.0%
Other values (3) 95
 
1.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 5727
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
- 953
16.6%
2 690
12.0%
7 667
11.6%
1 623
10.9%
4 622
10.9%
5 611
10.7%
6 599
10.5%
0 571
10.0%
3 181
 
3.2%
8 115
 
2.0%
Other values (3) 95
 
1.7%

직급
Categorical

Distinct48
Distinct (%)9.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size4.1 KiB
지방노무원
119 
청원경찰
49 
지방공업주사
43 
지방공업주사보
37 
지방기계운영주사보
24 
Other values (43)
232 

Length

Max length9
Median length8
Mean length6.25
Min length4

Unique

Unique18 ?
Unique (%)3.6%

Sample

1st row지방공업서기보
2nd row지방행정주사
3rd row지방기계운영주사
4th row지방행정주사
5th row지방행정주사

Common Values

ValueCountFrequency (%)
지방노무원 119
23.6%
청원경찰 49
 
9.7%
지방공업주사 43
 
8.5%
지방공업주사보 37
 
7.3%
지방기계운영주사보 24
 
4.8%
지방행정서기보 24
 
4.8%
지방공업서기보 24
 
4.8%
지방행정주사 22
 
4.4%
지방공업서기 17
 
3.4%
지방행정주사보 16
 
3.2%
Other values (38) 129
25.6%

Length

2023-12-12T13:53:33.982729image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
지방노무원 119
23.6%
청원경찰 49
 
9.7%
지방공업주사 43
 
8.5%
지방공업주사보 37
 
7.3%
지방기계운영주사보 24
 
4.8%
지방행정서기보 24
 
4.8%
지방공업서기보 24
 
4.8%
지방행정주사 22
 
4.4%
지방공업서기 17
 
3.4%
지방행정주사보 16
 
3.2%
Other values (38) 129
25.6%

직위
Text

MISSING 

Distinct51
Distinct (%)11.4%
Missing56
Missing (%)11.1%
Memory size4.1 KiB
2023-12-12T13:53:34.209348image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length10
Median length3
Mean length3.453125
Min length3

Characters and Unicode

Total characters1547
Distinct characters69
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique42 ?
Unique (%)9.4%

Sample

1st row주무관
2nd row재무팀장
3rd row주무관
4th row관리팀장
5th row요금팀장
ValueCountFrequency (%)
주무관 263
58.7%
공무직 82
 
18.3%
공공안전관 37
 
8.3%
요금팀장 6
 
1.3%
공무팀장 6
 
1.3%
관리팀장 5
 
1.1%
정수팀장 4
 
0.9%
시설팀장 2
 
0.4%
시설관리팀장 2
 
0.4%
시설운영과장 1
 
0.2%
Other values (40) 40
 
8.9%
2023-12-12T13:53:34.644632image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
무 354
22.9%
관 312
20.2%
주 263
17.0%
공 163
10.5%
직 82
 
5.3%
장 66
 
4.3%
팀 43
 
2.8%
전 39
 
2.5%
안 37
 
2.4%
수 20
 
1.3%
Other values (59) 168
10.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1546
99.9%
Space Separator 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
무 354
22.9%
관 312
20.2%
주 263
17.0%
공 163
10.5%
직 82
 
5.3%
장 66
 
4.3%
팀 43
 
2.8%
전 39
 
2.5%
안 37
 
2.4%
수 20
 
1.3%
Other values (58) 167
10.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1546
99.9%
Common 1
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
무 354
22.9%
관 312
20.2%
주 263
17.0%
공 163
10.5%
직 82
 
5.3%
장 66
 
4.3%
팀 43
 
2.8%
전 39
 
2.5%
안 37
 
2.4%
수 20
 
1.3%
Other values (58) 167
10.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1546
99.9%
ASCII 1
 
0.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
무 354
22.9%
관 312
20.2%
주 263
17.0%
공 163
10.5%
직 82
 
5.3%
장 66
 
4.3%
팀 43
 
2.8%
전 39
 
2.5%
안 37
 
2.4%
수 20
 
1.3%
Other values (58) 167
10.8%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Correlations

2023-12-12T13:53:34.743689image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
부서직급직위
부서1.0000.8940.923
직급0.8941.0000.935
직위0.9230.9351.000
2023-12-12T13:53:34.847713image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
부서직급
부서1.0000.432
직급0.4321.000
2023-12-12T13:53:34.943408image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
부서직급
부서1.0000.432
직급0.4321.000

Missing values

2023-12-12T13:53:31.682820image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T13:53:31.802985image/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.
2023-12-12T13:53:31.913533image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

부서이름연락처직급직위
0대전광역시 상수도사업본부 신탄진정수사업소강동우042-715-6523지방공업서기보주무관
1대전광역시 상수도사업본부 경영부 관리과강옥영042-715-6051지방행정주사재무팀장
2대전광역시 상수도사업본부 수도시설관리사업소 시설운영과강영구042-715-6245지방기계운영주사주무관
3대전광역시 상수도사업본부 신탄진정수사업소곽경호042-715-6511지방행정주사관리팀장
4대전광역시 상수도사업본부 동부사업소강대규042-715-6651지방행정주사요금팀장
5대전광역시 상수도사업본부 송촌정수사업소강영석042-715-6363지방운전주사보주무관
6대전광역시 상수도사업본부 중부사업소강희숙042-715-6946지방노무원공무직
7대전광역시 상수도사업본부 경영부 마케팅과강덕희042-715-6095지방전산서기보주무관
8대전광역시 상수도사업본부 신탄진정수사업소권이중042-715-6538지방기계운영주사보주무관
9대전광역시 상수도사업본부 대덕사업소구교성042-715-6886지방노무원공무직
부서이름연락처직급직위
494대전광역시 상수도사업본부 송촌정수사업소현재환042-715-6322청원경찰공공안전관
495대전광역시 상수도사업본부 수도시설관리사업소 공무과최윤정<NA>지방행정주사<NA>
496대전광역시 상수도사업본부 대덕사업소황인용042-715-6682지방노무원공무직
497대전광역시 상수도사업본부 송촌정수사업소황인길042-715-6354지방공업주사보주무관
498대전광역시 상수도사업본부 수도시설관리사업소 공무과현윤배042-715-6210지방행정사무관공무과장
499대전광역시 상수도사업본부 수도시설관리사업소 시설운영과홍성현042-715-6271지방공업서기주무관
500대전광역시 상수도사업본부 서부사업소한경일042-715-6779지방노무원공무직
501대전광역시 상수도사업본부 서부사업소홍선아042-715-6779지방노무원공무직
502대전광역시 상수도사업본부 수도시설관리사업소 시설운영과황준호042-715-6246지방기계운영주사보주무관
503대전광역시 상수도사업본부 기술부 급수과황상일042-715-6123지방전산주사보주무관