Overview

Dataset statistics

Number of variables16
Number of observations57
Missing cells63
Missing cells (%)6.9%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory7.5 KiB
Average record size in memory134.3 B

Variable types

Numeric1
Text4
Categorical5
Boolean6

Dataset

Description대구 북구 전통시장 28개 중 하나인 칠곡시장의 상점정보에 대한 csv 파일이다. 시장의 상점들의 주소, 상품권 사용 유무 등의 정보을 파악할 수 있다.
Author대구광역시 북구
URLhttps://www.data.go.kr/data/15109908/fileData.do

Alerts

소재지 지번주소 is highly overall correlated with 전통시장 상가번영회 가입유무 and 2 other fieldsHigh correlation
경도 is highly overall correlated with 소재지 지번주소 and 2 other fieldsHigh correlation
위도 is highly overall correlated with 소재지 지번주소 and 2 other fieldsHigh correlation
전통시장 상가번영회 가입유무 is highly overall correlated with 소재지 지번주소 and 2 other fieldsHigh correlation
소재지 지번주소 is highly imbalanced (72.1%)Imbalance
전통시장 상가번영회 가입유무 is highly imbalanced (51.5%)Imbalance
온누리 상품권 사용유무 is highly imbalanced (78.1%)Imbalance
카드단말기 유무 is highly imbalanced (63.3%)Imbalance
위도 is highly imbalanced (74.3%)Imbalance
경도 is highly imbalanced (74.3%)Imbalance
대표품목 has 9 (15.8%) missing valuesMissing
상점 홈페이지 주소 has 54 (94.7%) missing valuesMissing
상점코드 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 19:23:37.970343
Analysis finished2023-12-12 19:23:39.570821
Duration1.6 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

상점코드
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct57
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean33.298246
Minimum2
Maximum66
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size645.0 B
2023-12-13T04:23:39.652028image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2
5-th percentile4.8
Q117
median31
Q351
95-th percentile63.2
Maximum66
Range64
Interquartile range (IQR)34

Descriptive statistics

Standard deviation19.566704
Coefficient of variation (CV)0.58761965
Kurtosis-1.2751629
Mean33.298246
Median Absolute Deviation (MAD)17
Skewness0.12020182
Sum1898
Variance382.85589
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-13T04:23:39.792402image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
2 1
 
1.8%
52 1
 
1.8%
34 1
 
1.8%
35 1
 
1.8%
36 1
 
1.8%
37 1
 
1.8%
39 1
 
1.8%
45 1
 
1.8%
46 1
 
1.8%
47 1
 
1.8%
Other values (47) 47
82.5%
ValueCountFrequency (%)
2 1
1.8%
3 1
1.8%
4 1
1.8%
5 1
1.8%
6 1
1.8%
7 1
1.8%
8 1
1.8%
10 1
1.8%
11 1
1.8%
12 1
1.8%
ValueCountFrequency (%)
66 1
1.8%
65 1
1.8%
64 1
1.8%
63 1
1.8%
62 1
1.8%
61 1
1.8%
60 1
1.8%
59 1
1.8%
58 1
1.8%
57 1
1.8%

상점명
Text

Distinct48
Distinct (%)84.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size588.0 B
2023-12-13T04:23:40.017474image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length8
Mean length4.9473684
Min length2

Characters and Unicode

Total characters282
Distinct characters124
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique39 ?
Unique (%)68.4%

Sample

1st row출동회푸드
2nd row우리마트
3rd row춘이네 커피살롱
4th row칠곡 혼수떡집
5th row고바우 제사음식 전문점
ValueCountFrequency (%)
김가네야채과일 2
 
2.9%
맛나떡갈비 2
 
2.9%
우리농산물 2
 
2.9%
짜신 2
 
2.9%
생생과일 2
 
2.9%
의성농산 2
 
2.9%
청도농산 2
 
2.9%
소반 2
 
2.9%
대복수산 2
 
2.9%
만물상회 1
 
1.5%
Other values (49) 49
72.1%
2023-12-13T04:23:40.359720image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
12
 
4.3%
산 11
 
3.9%
식 9
 
3.2%
농 8
 
2.8%
네 8
 
2.8%
분 7
 
2.5%
수 6
 
2.1%
물 6
 
2.1%
이 6
 
2.1%
우 6
 
2.1%
Other values (114) 203
72.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 269
95.4%
Space Separator 12
 
4.3%
Decimal Number 1
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
산 11
 
4.1%
식 9
 
3.3%
농 8
 
3.0%
네 8
 
3.0%
분 7
 
2.6%
수 6
 
2.2%
물 6
 
2.2%
이 6
 
2.2%
우 6
 
2.2%
리 6
 
2.2%
Other values (112) 196
72.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
12
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 269
95.4%
Common 13
 
4.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 11
 
4.1%
식 9
 
3.3%
농 8
 
3.0%
네 8
 
3.0%
분 7
 
2.6%
수 6
 
2.2%
물 6
 
2.2%
이 6
 
2.2%
우 6
 
2.2%
리 6
 
2.2%
Other values (112) 196
72.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
12
92.3%
2 1
 
7.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 269
95.4%
ASCII 13
 
4.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
12
92.3%
2 1
 
7.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 11
 
4.1%
식 9
 
3.3%
농 8
 
3.0%
네 8
 
3.0%
분 7
 
2.6%
수 6
 
2.2%
물 6
 
2.2%
이 6
 
2.2%
우 6
 
2.2%
리 6
 
2.2%
Other values (112) 196
72.9%

소재지 도로명 주소
Text

Distinct35
Distinct (%)61.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size588.0 B
2023-12-13T04:23:40.587998image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length29
Median length27
Mean length23.947368
Min length19

Characters and Unicode

Total characters1365
Distinct characters32
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique24 ?
Unique (%)42.1%

Sample

1st row대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526
2nd row대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526
3rd row대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526
4th row대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526
5th row대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526
ValueCountFrequency (%)
대구광역시 57
21.4%
북구 57
21.4%
칠곡중앙대로 55
20.7%
526 52
19.5%
e-2,3 2
 
0.8%
칠곡중앙대로108길 2
 
0.8%
c-1,2 2
 
0.8%
c-11,12 2
 
0.8%
c-6,d-2 2
 
0.8%
e-5,6 2
 
0.8%
Other values (28) 33
12.4%
2023-12-13T04:23:40.930587image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
210
15.4%
대 114
 
8.4%
구 114
 
8.4%
2 65
 
4.8%
5 63
 
4.6%
6 61
 
4.5%
중 57
 
4.2%
앙 57
 
4.2%
로 57
 
4.2%
곡 57
 
4.2%
Other values (22) 510
37.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 743
54.4%
Decimal Number 237
 
17.4%
Space Separator 210
 
15.4%
Dash Punctuation 43
 
3.2%
Uppercase Letter 40
 
2.9%
Open Punctuation 38
 
2.8%
Close Punctuation 38
 
2.8%
Other Punctuation 16
 
1.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
대 114
15.3%
구 114
15.3%
중 57
7.7%
앙 57
7.7%
로 57
7.7%
곡 57
7.7%
칠 57
7.7%
북 57
7.7%
시 57
7.7%
역 57
7.7%
Other values (2) 59
7.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 65
27.4%
5 63
26.6%
6 61
25.7%
1 14
 
5.9%
3 12
 
5.1%
8 8
 
3.4%
0 5
 
2.1%
4 5
 
2.1%
7 2
 
0.8%
9 2
 
0.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 11
27.5%
D 9
22.5%
E 9
22.5%
A 6
15.0%
B 5
12.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
210
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 43
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 38
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 38
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 16
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 743
54.4%
Common 582
42.6%
Latin 40
 
2.9%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
210
36.1%
2 65
 
11.2%
5 63
 
10.8%
6 61
 
10.5%
- 43
 
7.4%
( 38
 
6.5%
) 38
 
6.5%
, 16
 
2.7%
1 14
 
2.4%
3 12
 
2.1%
Other values (5) 22
 
3.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 114
15.3%
구 114
15.3%
중 57
7.7%
앙 57
7.7%
로 57
7.7%
곡 57
7.7%
칠 57
7.7%
북 57
7.7%
시 57
7.7%
역 57
7.7%
Other values (2) 59
7.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 11
27.5%
D 9
22.5%
E 9
22.5%
A 6
15.0%
B 5
12.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 743
54.4%
ASCII 622
45.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
210
33.8%
2 65
 
10.5%
5 63
 
10.1%
6 61
 
9.8%
- 43
 
6.9%
( 38
 
6.1%
) 38
 
6.1%
, 16
 
2.6%
1 14
 
2.3%
3 12
 
1.9%
Other values (10) 62
 
10.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 114
15.3%
구 114
15.3%
중 57
7.7%
앙 57
7.7%
로 57
7.7%
곡 57
7.7%
칠 57
7.7%
북 57
7.7%
시 57
7.7%
역 57
7.7%
Other values (2) 59
7.9%

소재지 지번주소
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct6
Distinct (%)10.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size588.0 B
대구광역시 북구 읍내동 1201-1
51 
대구광역시 북구 읍내동 783-1
 
2
대구광역시 북구 읍내동 1201-1 (칠곡공설시장 상가 12호)
 
1
대구광역시 북구 읍내동 933-13
 
1
대구광역시 북구 읍내동 933-1
 
1

Length

Max length35
Median length19
Mean length19.210526
Min length18

Unique

Unique4 ?
Unique (%)7.0%

Sample

1st row대구광역시 북구 읍내동 1201-1
2nd row대구광역시 북구 읍내동 1201-1
3rd row대구광역시 북구 읍내동 1201-1
4th row대구광역시 북구 읍내동 1201-1
5th row대구광역시 북구 읍내동 1201-1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대구광역시 북구 읍내동 1201-1 51
89.5%
대구광역시 북구 읍내동 783-1 2
 
3.5%
대구광역시 북구 읍내동 1201-1 (칠곡공설시장 상가 12호) 1
 
1.8%
대구광역시 북구 읍내동 933-13 1
 
1.8%
대구광역시 북구 읍내동 933-1 1
 
1.8%
대구광역시 북구 읍내동 782-2 1
 
1.8%

Length

2023-12-13T04:23:41.060356image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T04:23:41.167292image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
대구광역시 57
24.7%
북구 57
24.7%
읍내동 57
24.7%
1201-1 52
22.5%
783-1 2
 
0.9%
칠곡공설시장 1
 
0.4%
상가 1
 
0.4%
12호 1
 
0.4%
933-13 1
 
0.4%
933-1 1
 
0.4%

상점업종분류
Categorical

Distinct4
Distinct (%)7.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size588.0 B
기타
26 
음식점
25 
쇼핑시설
5 
카페
 
1

Length

Max length4
Median length3
Mean length2.6140351
Min length2

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.8%

Sample

1st row음식점
2nd row쇼핑시설
3rd row카페
4th row음식점
5th row음식점

Common Values

ValueCountFrequency (%)
기타 26
45.6%
음식점 25
43.9%
쇼핑시설 5
 
8.8%
카페 1
 
1.8%

Length

2023-12-13T04:23:41.289113image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T04:23:41.387591image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
기타 26
45.6%
음식점 25
43.9%
쇼핑시설 5
 
8.8%
카페 1
 
1.8%

대표품목
Text

MISSING 

Distinct30
Distinct (%)62.5%
Missing9
Missing (%)15.8%
Memory size588.0 B
2023-12-13T04:23:41.531791image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length6
Median length2
Mean length2.1458333
Min length1

Characters and Unicode

Total characters103
Distinct characters56
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique21 ?
Unique (%)43.8%

Sample

1st row회
2nd row마트
3rd row커피
4th row떡
5th row제사음식
ValueCountFrequency (%)
과일 6
 
12.0%
옷 4
 
8.0%
채소 4
 
8.0%
분식 3
 
6.0%
수산 3
 
6.0%
전 2
 
4.0%
쌀 2
 
4.0%
참기름 2
 
4.0%
짜장면 2
 
4.0%
닭 1
 
2.0%
Other values (21) 21
42.0%
2023-12-13T04:23:41.831200image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
과 7
 
6.8%
일 6
 
5.8%
채 5
 
4.9%
소 5
 
4.9%
수 5
 
4.9%
식 4
 
3.9%
옷 4
 
3.9%
분 3
 
2.9%
산 3
 
2.9%
기 3
 
2.9%
Other values (46) 58
56.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 100
97.1%
Space Separator 2
 
1.9%
Other Punctuation 1
 
1.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
과 7
 
7.0%
일 6
 
6.0%
채 5
 
5.0%
소 5
 
5.0%
수 5
 
5.0%
식 4
 
4.0%
옷 4
 
4.0%
분 3
 
3.0%
산 3
 
3.0%
기 3
 
3.0%
Other values (44) 55
55.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 100
97.1%
Common 3
 
2.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
과 7
 
7.0%
일 6
 
6.0%
채 5
 
5.0%
소 5
 
5.0%
수 5
 
5.0%
식 4
 
4.0%
옷 4
 
4.0%
분 3
 
3.0%
산 3
 
3.0%
기 3
 
3.0%
Other values (44) 55
55.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
2
66.7%
, 1
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 100
97.1%
ASCII 3
 
2.9%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
과 7
 
7.0%
일 6
 
6.0%
채 5
 
5.0%
소 5
 
5.0%
수 5
 
5.0%
식 4
 
4.0%
옷 4
 
4.0%
분 3
 
3.0%
산 3
 
3.0%
기 3
 
3.0%
Other values (44) 55
55.0%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
2
66.7%
, 1
33.3%

전통시장 상가번영회 가입유무
Boolean

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)3.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size189.0 B
True
51 
False
6 
ValueCountFrequency (%)
True 51
89.5%
False 6
 
10.5%
2023-12-13T04:23:41.934469image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

온누리 상품권 사용유무
Boolean

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)3.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size189.0 B
True
55 
False
 
2
ValueCountFrequency (%)
True 55
96.5%
False 2
 
3.5%
2023-12-13T04:23:42.011143image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

문화상품권 사용유무
Boolean

Distinct2
Distinct (%)3.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size189.0 B
False
47 
True
10 
ValueCountFrequency (%)
False 47
82.5%
True 10
 
17.5%
2023-12-13T04:23:42.088399image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

전자상품권 사용유무
Boolean

Distinct2
Distinct (%)3.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size189.0 B
True
39 
False
18 
ValueCountFrequency (%)
True 39
68.4%
False 18
31.6%
2023-12-13T04:23:42.182908image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

카드단말기 유무
Boolean

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)3.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size189.0 B
True
53 
False
 
4
ValueCountFrequency (%)
True 53
93.0%
False 4
 
7.0%
2023-12-13T04:23:42.266727image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

택배서비스 유무
Boolean

Distinct2
Distinct (%)3.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size189.0 B
False
38 
True
19 
ValueCountFrequency (%)
False 38
66.7%
True 19
33.3%
2023-12-13T04:23:42.344407image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

종업원 수
Categorical

Distinct3
Distinct (%)5.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size588.0 B
1
40 
2
15 
3
 
2

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 40
70.2%
2 15
 
26.3%
3 2
 
3.5%

Length

2023-12-13T04:23:42.443377image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T04:23:42.546436image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 40
70.2%
2 15
 
26.3%
3 2
 
3.5%

상점 홈페이지 주소
Text

MISSING 

Distinct3
Distinct (%)100.0%
Missing54
Missing (%)94.7%
Memory size588.0 B
2023-12-13T04:23:42.694138image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length37
Median length26
Mean length29.333333
Min length25

Characters and Unicode

Total characters88
Distinct characters23
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique3 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowhttps://boricake.modoo.at/
2nd rowhttps://jwyfood.modoo.at/
3rd rowhttp://smartstore.naver.com/jiwonfarm
ValueCountFrequency (%)
https://boricake.modoo.at 1
33.3%
https://jwyfood.modoo.at 1
33.3%
http://smartstore.naver.com/jiwonfarm 1
33.3%
2023-12-13T04:23:42.998917image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
o 12
13.6%
t 10
 
11.4%
/ 9
 
10.2%
a 6
 
6.8%
. 6
 
6.8%
m 5
 
5.7%
r 5
 
5.7%
s 4
 
4.5%
d 3
 
3.4%
e 3
 
3.4%
Other values (13) 25
28.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 70
79.5%
Other Punctuation 18
 
20.5%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 12
17.1%
t 10
14.3%
a 6
 
8.6%
m 5
 
7.1%
r 5
 
7.1%
s 4
 
5.7%
d 3
 
4.3%
e 3
 
4.3%
h 3
 
4.3%
p 3
 
4.3%
Other values (10) 16
22.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 9
50.0%
. 6
33.3%
: 3
 
16.7%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 70
79.5%
Common 18
 
20.5%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
o 12
17.1%
t 10
14.3%
a 6
 
8.6%
m 5
 
7.1%
r 5
 
7.1%
s 4
 
5.7%
d 3
 
4.3%
e 3
 
4.3%
h 3
 
4.3%
p 3
 
4.3%
Other values (10) 16
22.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
/ 9
50.0%
. 6
33.3%
: 3
 
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 88
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
o 12
13.6%
t 10
 
11.4%
/ 9
 
10.2%
a 6
 
6.8%
. 6
 
6.8%
m 5
 
5.7%
r 5
 
5.7%
s 4
 
4.5%
d 3
 
3.4%
e 3
 
3.4%
Other values (13) 25
28.4%

위도
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct5
Distinct (%)8.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size588.0 B
35.94238
52 
35.942918
 
2
35.942687
 
1
35.942848
 
1
35.942916
 
1

Length

Max length9
Median length8
Mean length8.0877193
Min length8

Unique

Unique3 ?
Unique (%)5.3%

Sample

1st row35.94238
2nd row35.94238
3rd row35.94238
4th row35.94238
5th row35.94238

Common Values

ValueCountFrequency (%)
35.94238 52
91.2%
35.942918 2
 
3.5%
35.942687 1
 
1.8%
35.942848 1
 
1.8%
35.942916 1
 
1.8%

Length

2023-12-13T04:23:43.156236image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T04:23:43.268151image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
35.94238 52
91.2%
35.942918 2
 
3.5%
35.942687 1
 
1.8%
35.942848 1
 
1.8%
35.942916 1
 
1.8%

경도
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct5
Distinct (%)8.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size588.0 B
128.551018
52 
128.551248
 
2
128.551837
 
1
128.551863
 
1
128.551025
 
1

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique3 ?
Unique (%)5.3%

Sample

1st row128.551018
2nd row128.551018
3rd row128.551018
4th row128.551018
5th row128.551018

Common Values

ValueCountFrequency (%)
128.551018 52
91.2%
128.551248 2
 
3.5%
128.551837 1
 
1.8%
128.551863 1
 
1.8%
128.551025 1
 
1.8%

Length

2023-12-13T04:23:43.371221image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T04:23:43.480989image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
128.551018 52
91.2%
128.551248 2
 
3.5%
128.551837 1
 
1.8%
128.551863 1
 
1.8%
128.551025 1
 
1.8%

Interactions

2023-12-13T04:23:39.058949image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-13T04:23:43.582324image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
상점코드상점명소재지 도로명 주소소재지 지번주소상점업종분류대표품목전통시장 상가번영회 가입유무온누리 상품권 사용유무문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무종업원 수상점 홈페이지 주소위도경도
상점코드1.0000.5800.6070.4800.4650.8500.1960.0000.0000.0000.0000.0520.5131.0000.6090.609
상점명0.5801.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0000.9961.0001.0001.000
소재지 도로명 주소0.6071.0001.0000.9300.0000.8611.0001.0000.7980.8271.0000.7020.1331.0001.0001.000
소재지 지번주소0.4801.0000.9301.0000.0000.9960.8450.0000.0000.5900.0000.0000.0001.0001.0001.000
상점업종분류0.4651.0000.0000.0001.0001.0000.1980.0000.0000.2210.0000.6290.1401.0000.0000.000
대표품목0.8501.0000.8610.9961.0001.0000.4921.0000.9650.5491.0000.8820.4501.0000.9720.972
전통시장 상가번영회 가입유무0.1961.0001.0000.8450.1980.4921.0000.0000.0000.2300.0000.1960.000NaN0.5440.544
온누리 상품권 사용유무0.0001.0001.0000.0000.0001.0000.0001.0000.0000.1880.7010.0000.000NaN0.0000.000
문화상품권 사용유무0.0001.0000.7980.0000.0000.9650.0000.0001.0000.3540.0000.0000.000NaN0.0000.000
전자상품권 사용유무0.0001.0000.8270.5900.2210.5490.2300.1880.3541.0000.1980.0000.0001.0000.3160.316
카드단말기 유무0.0001.0001.0000.0000.0001.0000.0000.7010.0000.1981.0000.0000.000NaN0.0000.000
택배서비스 유무0.0521.0000.7020.0000.6290.8820.1960.0000.0000.0000.0001.0000.248NaN0.0000.000
종업원 수0.5130.9960.1330.0000.1400.4500.0000.0000.0000.0000.0000.2481.0001.0000.0000.000
상점 홈페이지 주소1.0001.0001.0001.0001.0001.000NaNNaNNaN1.000NaNNaN1.0001.000NaNNaN
위도0.6091.0001.0001.0000.0000.9720.5440.0000.0000.3160.0000.0000.000NaN1.0001.000
경도0.6091.0001.0001.0000.0000.9720.5440.0000.0000.3160.0000.0000.000NaN1.0001.000
2023-12-13T04:23:43.777198image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
전자상품권 사용유무소재지 지번주소경도카드단말기 유무전통시장 상가번영회 가입유무온누리 상품권 사용유무문화상품권 사용유무종업원 수상점업종분류택배서비스 유무위도
전자상품권 사용유무1.0000.4110.3730.1260.1470.1190.2290.0000.1410.0000.373
소재지 지번주소0.4111.0000.9900.0000.6260.0000.0000.0000.0000.0000.990
경도0.3730.9901.0000.0000.6400.0000.0000.0000.0000.0001.000
카드단말기 유무0.1260.0000.0001.0000.0000.4940.0000.0000.0000.0000.000
전통시장 상가번영회 가입유무0.1470.6260.6400.0001.0000.0000.0000.0000.1250.1250.640
온누리 상품권 사용유무0.1190.0000.0000.4940.0001.0000.0000.0000.0000.0000.000
문화상품권 사용유무0.2290.0000.0000.0000.0000.0001.0000.0000.0000.0000.000
종업원 수0.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0001.0000.1270.3990.000
상점업종분류0.1410.0000.0000.0000.1250.0000.0000.1271.0000.4280.000
택배서비스 유무0.0000.0000.0000.0000.1250.0000.0000.3990.4281.0000.000
위도0.3730.9901.0000.0000.6400.0000.0000.0000.0000.0001.000
2023-12-13T04:23:43.914628image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
상점코드소재지 지번주소상점업종분류전통시장 상가번영회 가입유무온누리 상품권 사용유무문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무종업원 수위도경도
상점코드1.0000.2600.2740.1280.0000.0000.0000.0000.0000.3310.2780.278
소재지 지번주소0.2601.0000.0000.6260.0000.0000.4110.0000.0000.0000.9900.990
상점업종분류0.2740.0001.0000.1250.0000.0000.1410.0000.4280.1270.0000.000
전통시장 상가번영회 가입유무0.1280.6260.1251.0000.0000.0000.1470.0000.1250.0000.6400.640
온누리 상품권 사용유무0.0000.0000.0000.0001.0000.0000.1190.4940.0000.0000.0000.000
문화상품권 사용유무0.0000.0000.0000.0000.0001.0000.2290.0000.0000.0000.0000.000
전자상품권 사용유무0.0000.4110.1410.1470.1190.2291.0000.1260.0000.0000.3730.373
카드단말기 유무0.0000.0000.0000.0000.4940.0000.1261.0000.0000.0000.0000.000
택배서비스 유무0.0000.0000.4280.1250.0000.0000.0000.0001.0000.3990.0000.000
종업원 수0.3310.0000.1270.0000.0000.0000.0000.0000.3991.0000.0000.000
위도0.2780.9900.0000.6400.0000.0000.3730.0000.0000.0001.0001.000
경도0.2780.9900.0000.6400.0000.0000.3730.0000.0000.0001.0001.000

Missing values

2023-12-13T04:23:39.193885image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T04:23:39.393623image/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.
2023-12-13T04:23:39.515792image/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

상점코드상점명소재지 도로명 주소소재지 지번주소상점업종분류대표품목전통시장 상가번영회 가입유무온누리 상품권 사용유무문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무종업원 수상점 홈페이지 주소위도경도
02출동회푸드대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526대구광역시 북구 읍내동 1201-1음식점회YYYYYN1<NA>35.94238128.551018
13우리마트대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526대구광역시 북구 읍내동 1201-1쇼핑시설마트YYNYYN1<NA>35.94238128.551018
24춘이네 커피살롱대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526대구광역시 북구 읍내동 1201-1카페커피YYNNYN1<NA>35.94238128.551018
35칠곡 혼수떡집대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526대구광역시 북구 읍내동 1201-1음식점떡YYNYYY1<NA>35.94238128.551018
46고바우 제사음식 전문점대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526대구광역시 북구 읍내동 1201-1음식점제사음식YYNYYN1<NA>35.94238128.551018
57맛나분식대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526 (A-1)대구광역시 북구 읍내동 1201-1음식점<NA>YYYYYN1<NA>35.94238128.551018
68종가국죽전문점대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526 (B-3)대구광역시 북구 읍내동 1201-1음식점죽YYNYYN1<NA>35.94238128.551018
710생생과일대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526 (C-11,12)대구광역시 북구 읍내동 1201-1기타과일YYNYYY1<NA>35.94238128.551018
811만물상회대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526 (D-4)대구광역시 북구 읍내동 1201-1쇼핑시설<NA>YYNYYN1<NA>35.94238128.551018
912금이네 옷집대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526 (D-5)대구광역시 북구 읍내동 1201-1쇼핑시설옷YYNNYN1<NA>35.94238128.551018
상점코드상점명소재지 도로명 주소소재지 지번주소상점업종분류대표품목전통시장 상가번영회 가입유무온누리 상품권 사용유무문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무종업원 수상점 홈페이지 주소위도경도
4757우리농산물대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526 (C-6,D-2)대구광역시 북구 읍내동 1201-1기타과일YYNNYY2<NA>35.94238128.551018
4858대복수산대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526 (E-2,3)대구광역시 북구 읍내동 1201-1기타수산YYNYYY2<NA>35.94238128.551018
4959짜신대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526 (E-3,4)대구광역시 북구 읍내동 1201-1음식점짜장면YYYYYN1<NA>35.94238128.551018
5060맛나떡갈비대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526 (E-5,6)대구광역시 북구 읍내동 1201-1음식점전YNNNNN1<NA>35.94238128.551018
5161우리농산물대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526 (C-6,D-2)대구광역시 북구 읍내동 1201-1기타과일YYNNYY2<NA>35.94238128.551018
5262김가네야채과일대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526 (D-9)대구광역시 북구 읍내동 1201-1기타채소YYNYYY1<NA>35.94238128.551018
5363생생과일대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526 (C-11,12)대구광역시 북구 읍내동 1201-1기타과일YYNYYY1<NA>35.94238128.551018
5464소반대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526 (C-7,8)대구광역시 북구 읍내동 1201-1음식점<NA>YYNNYN1<NA>35.94238128.551018
5565의성농산대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526 (C-1,2)대구광역시 북구 읍내동 1201-1기타과일YYNYYY1<NA>35.94238128.551018
5666청도농산대구광역시 북구 칠곡중앙대로 526 (C-5,6)대구광역시 북구 읍내동 1201-1기타채소NYNYYN1<NA>35.94238128.551018