Overview

Dataset statistics

Number of variables58
Number of observations100
Missing cells107
Missing cells (%)1.8%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory46.3 KiB
Average record size in memory474.3 B

Variable types

Text11
Categorical7
Numeric8
Boolean32

Alerts

ctgry_one_nm has constant value ""Constant
ctgry_two_nm has constant value ""Constant
cfr_vall_fclty_at has constant value ""Constant
manage_mby_nm is highly imbalanced (62.7%)Imbalance
spr_oper_at is highly imbalanced (50.0%)Imbalance
sumr_oper_at is highly imbalanced (50.0%)Imbalance
cfr_beach_fclty_at is highly imbalanced (59.8%)Imbalance
cfr_prize_lsr_fclty_at is highly imbalanced (63.4%)Imbalance
cfr_pool_fclty_at is highly imbalanced (80.6%)Imbalance
cfr_yngbgs_exprn_fclty_at is highly imbalanced (50.0%)Imbalance
cfr_fafv_exprn_fclty_at is highly imbalanced (63.4%)Imbalance
glamping_tv_hold_at is highly imbalanced (53.1%)Imbalance
glamping_wifi_hold_at is highly imbalanced (50.0%)Imbalance
glamping_in_toilet_hold_at is highly imbalanced (56.4%)Imbalance
glamping_ckng_tool_hold_at is highly imbalanced (53.1%)Imbalance
last_updt_de is highly imbalanced (91.9%)Imbalance
legaldong_nm has 3 (3.0%) missing valuesMissing
li_nm has 9 (9.0%) missing valuesMissing
lnbr_no has 3 (3.0%) missing valuesMissing
road_nm has 9 (9.0%) missing valuesMissing
buld_no has 9 (9.0%) missing valuesMissing
rdnmadr_nm has 9 (9.0%) missing valuesMissing
tel_no has 45 (45.0%) missing valuesMissing
hmpg_url has 20 (20.0%) missing valuesMissing
fclty_nm has unique valuesUnique
lc_la has unique valuesUnique
lc_lo has unique valuesUnique
lnm_addr has unique valuesUnique
sink_co has 38 (38.0%) zerosZeros
fetgs_co has 39 (39.0%) zerosZeros

Reproduction

Analysis started2023-12-10 09:53:03.390100
Analysis finished2023-12-10 09:53:06.437175
Duration3.05 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

fclty_nm
Text

UNIQUE 

Distinct100
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:53:06.766905image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length20
Median length13
Mean length8.89
Min length4

Characters and Unicode

Total characters889
Distinct characters208
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

Unique100 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row(유)금강 두승산 글램핑
2nd rowVIP오토캠핑장
3rd row(주)디노담양힐링파크 지점
4th row(주)밀모 빨강치마 야영장
5th row(주)백동소풍가는길
ValueCountFrequency (%)
캠핑장 15
 
9.2%
가평 7
 
4.3%
야영장 5
 
3.1%
오토캠핑장 4
 
2.5%
글램핑 3
 
1.8%
강릉 2
 
1.2%
힐링캠프 2
 
1.2%
각화산캠핑장 1
 
0.6%
각흘계곡 1
 
0.6%
간월도캠핑장 1
 
0.6%
Other values (122) 122
74.8%
2023-12-10T18:53:07.600453image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
63
 
7.1%
58
 
6.5%
54
 
6.1%
49
 
5.5%
46
 
5.2%
27
 
3.0%
18
 
2.0%
17
 
1.9%
16
 
1.8%
( 15
 
1.7%
Other values (198) 526
59.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 770
86.6%
Space Separator 63
 
7.1%
Open Punctuation 15
 
1.7%
Close Punctuation 15
 
1.7%
Uppercase Letter 13
 
1.5%
Decimal Number 12
 
1.3%
Other Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
58
 
7.5%
54
 
7.0%
49
 
6.4%
46
 
6.0%
27
 
3.5%
18
 
2.3%
17
 
2.2%
16
 
2.1%
15
 
1.9%
14
 
1.8%
Other values (175) 456
59.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 2
15.4%
S 2
15.4%
Y 2
15.4%
P 1
7.7%
I 1
7.7%
V 1
7.7%
K 1
7.7%
B 1
7.7%
L 1
7.7%
O 1
7.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 2
16.7%
5 2
16.7%
0 2
16.7%
2 1
8.3%
3 1
8.3%
7 1
8.3%
4 1
8.3%
9 1
8.3%
8 1
8.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
63
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 15
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 15
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
& 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 770
86.6%
Common 106
 
11.9%
Latin 13
 
1.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
58
 
7.5%
54
 
7.0%
49
 
6.4%
46
 
6.0%
27
 
3.5%
18
 
2.3%
17
 
2.2%
16
 
2.1%
15
 
1.9%
14
 
1.8%
Other values (175) 456
59.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
63
59.4%
( 15
 
14.2%
) 15
 
14.2%
1 2
 
1.9%
5 2
 
1.9%
0 2
 
1.9%
2 1
 
0.9%
3 1
 
0.9%
& 1
 
0.9%
7 1
 
0.9%
Other values (3) 3
 
2.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 2
15.4%
S 2
15.4%
Y 2
15.4%
P 1
7.7%
I 1
7.7%
V 1
7.7%
K 1
7.7%
B 1
7.7%
L 1
7.7%
O 1
7.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 770
86.6%
ASCII 119
 
13.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
63
52.9%
( 15
 
12.6%
) 15
 
12.6%
1 2
 
1.7%
C 2
 
1.7%
S 2
 
1.7%
5 2
 
1.7%
0 2
 
1.7%
Y 2
 
1.7%
P 1
 
0.8%
Other values (13) 13
 
10.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
58
 
7.5%
54
 
7.0%
49
 
6.4%
46
 
6.0%
27
 
3.5%
18
 
2.3%
17
 
2.2%
16
 
2.1%
15
 
1.9%
14
 
1.8%
Other values (175) 456
59.2%

ctgry_one_nm
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
여가활동
100 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
여가활동 100
100.0%

Length

2023-12-10T18:53:08.059007image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:53:08.366364image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
여가활동 100
100.0%

ctgry_two_nm
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
캠핑
100 

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
캠핑 100
100.0%

Length

2023-12-10T18:53:08.601836image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:53:08.835970image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
캠핑 100
100.0%

ctgry_three_nm
Categorical

Distinct12
Distinct (%)12.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
일반야영장
41 
자동차야영장
20 
글램핑
일반야영장,자동차야영장
카라반
Other values (7)
20 

Length

Max length16
Median length13
Mean length6.49
Min length3

Unique

Unique2 ?
Unique (%)2.0%

Sample

1st row글램핑
2nd row자동차야영장
3rd row일반야영장,카라반,글램핑
4th row일반야영장
5th row일반야영장

Common Values

ValueCountFrequency (%)
일반야영장 41
41.0%
자동차야영장 20
20.0%
글램핑 7
 
7.0%
일반야영장,자동차야영장 6
 
6.0%
카라반 6
 
6.0%
일반야영장,글램핑 6
 
6.0%
일반야영장,카라반 5
 
5.0%
자동차야영장,글램핑 3
 
3.0%
일반야영장,카라반,글램핑 2
 
2.0%
일반야영장,자동차야영장,카라반 2
 
2.0%
Other values (2) 2
 
2.0%

Length

2023-12-10T18:53:09.077773image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
일반야영장 41
41.0%
자동차야영장 20
20.0%
글램핑 7
 
7.0%
일반야영장,자동차야영장 6
 
6.0%
카라반 6
 
6.0%
일반야영장,글램핑 6
 
6.0%
일반야영장,카라반 5
 
5.0%
자동차야영장,글램핑 3
 
3.0%
일반야영장,카라반,글램핑 2
 
2.0%
일반야영장,자동차야영장,카라반 2
 
2.0%
Other values (2) 2
 
2.0%

ctprvn_nm
Categorical

Distinct12
Distinct (%)12.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
경기도
29 
강원도
21 
경상북도
11 
경상남도
인천광역시
Other values (7)
22 

Length

Max length7
Median length6
Mean length3.63
Min length3

Unique

Unique3 ?
Unique (%)3.0%

Sample

1st row전라북도
2nd row경상남도
3rd row전라남도
4th row전라북도
5th row경상남도

Common Values

ValueCountFrequency (%)
경기도 29
29.0%
강원도 21
21.0%
경상북도 11
 
11.0%
경상남도 9
 
9.0%
인천광역시 8
 
8.0%
충청남도 7
 
7.0%
전라남도 5
 
5.0%
전라북도 4
 
4.0%
충청북도 3
 
3.0%
제주특별자치도 1
 
1.0%
Other values (2) 2
 
2.0%

Length

2023-12-10T18:53:09.847539image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
경기도 29
29.0%
강원도 21
21.0%
경상북도 11
 
11.0%
경상남도 9
 
9.0%
인천광역시 8
 
8.0%
충청남도 7
 
7.0%
전라남도 5
 
5.0%
전라북도 4
 
4.0%
충청북도 3
 
3.0%
제주특별자치도 1
 
1.0%
Other values (2) 2
 
2.0%

signgu_nm
Categorical

Distinct48
Distinct (%)48.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
가평군
18 
춘천시
강화군
칠곡군
 
3
원주시
 
3
Other values (43)
59 

Length

Max length9
Median length3
Mean length3.11
Min length3

Unique

Unique30 ?
Unique (%)30.0%

Sample

1st row정읍시
2nd row밀양시
3rd row담양군
4th row무주군
5th row양산시

Common Values

ValueCountFrequency (%)
가평군 18
 
18.0%
춘천시 9
 
9.0%
강화군 8
 
8.0%
칠곡군 3
 
3.0%
원주시 3
 
3.0%
강릉시 3
 
3.0%
포천시 3
 
3.0%
홍천군 3
 
3.0%
청도군 2
 
2.0%
서산시 2
 
2.0%
Other values (38) 46
46.0%

Length

2023-12-10T18:53:10.220858image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
가평군 18
 
17.6%
춘천시 9
 
8.8%
강화군 8
 
7.8%
칠곡군 3
 
2.9%
원주시 3
 
2.9%
강릉시 3
 
2.9%
포천시 3
 
2.9%
홍천군 3
 
2.9%
담양군 2
 
2.0%
성주군 2
 
2.0%
Other values (40) 48
47.1%

legaldong_nm
Text

MISSING 

Distinct68
Distinct (%)70.1%
Missing3
Missing (%)3.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:53:10.746609image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length4
Median length3
Mean length2.8453608
Min length2

Characters and Unicode

Total characters276
Distinct characters86
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

Unique51 ?
Unique (%)52.6%

Sample

1st row고부면
2nd row단장면
3rd row봉산면
4th row소주동
5th row수동면
ValueCountFrequency (%)
상면 6
 
6.2%
서면 4
 
4.1%
남산면 4
 
4.1%
가평읍 3
 
3.1%
북면 3
 
3.1%
조종면 3
 
3.1%
길상면 3
 
3.1%
두촌면 2
 
2.1%
설악면 2
 
2.1%
가산면 2
 
2.1%
Other values (58) 65
67.0%
2023-12-10T18:53:11.785486image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
78
28.3%
14
 
5.1%
13
 
4.7%
10
 
3.6%
10
 
3.6%
8
 
2.9%
6
 
2.2%
5
 
1.8%
5
 
1.8%
4
 
1.4%
Other values (76) 123
44.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 276
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
78
28.3%
14
 
5.1%
13
 
4.7%
10
 
3.6%
10
 
3.6%
8
 
2.9%
6
 
2.2%
5
 
1.8%
5
 
1.8%
4
 
1.4%
Other values (76) 123
44.6%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 276
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
78
28.3%
14
 
5.1%
13
 
4.7%
10
 
3.6%
10
 
3.6%
8
 
2.9%
6
 
2.2%
5
 
1.8%
5
 
1.8%
4
 
1.4%
Other values (76) 123
44.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 276
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
78
28.3%
14
 
5.1%
13
 
4.7%
10
 
3.6%
10
 
3.6%
8
 
2.9%
6
 
2.2%
5
 
1.8%
5
 
1.8%
4
 
1.4%
Other values (76) 123
44.6%

li_nm
Text

MISSING 

Distinct83
Distinct (%)91.2%
Missing9
Missing (%)9.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:53:12.366369image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length4
Median length3
Mean length3
Min length2

Characters and Unicode

Total characters273
Distinct characters94
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

Unique76 ?
Unique (%)83.5%

Sample

1st row만수리
2nd row고례리
3rd row기곡리
4th row사산리
5th row내방리
ValueCountFrequency (%)
목동리 3
 
3.3%
황둔리 2
 
2.2%
방곡리 2
 
2.2%
안보리 2
 
2.2%
마일리 2
 
2.2%
초지리 2
 
2.2%
관천리 2
 
2.2%
묵안리 1
 
1.1%
오산리 1
 
1.1%
신론리 1
 
1.1%
Other values (73) 73
80.2%
2023-12-10T18:53:13.403152image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
92
33.7%
9
 
3.3%
7
 
2.6%
6
 
2.2%
5
 
1.8%
5
 
1.8%
4
 
1.5%
4
 
1.5%
4
 
1.5%
4
 
1.5%
Other values (84) 133
48.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 273
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
92
33.7%
9
 
3.3%
7
 
2.6%
6
 
2.2%
5
 
1.8%
5
 
1.8%
4
 
1.5%
4
 
1.5%
4
 
1.5%
4
 
1.5%
Other values (84) 133
48.7%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 273
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
92
33.7%
9
 
3.3%
7
 
2.6%
6
 
2.2%
5
 
1.8%
5
 
1.8%
4
 
1.5%
4
 
1.5%
4
 
1.5%
4
 
1.5%
Other values (84) 133
48.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 273
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
92
33.7%
9
 
3.3%
7
 
2.6%
6
 
2.2%
5
 
1.8%
5
 
1.8%
4
 
1.5%
4
 
1.5%
4
 
1.5%
4
 
1.5%
Other values (84) 133
48.7%

lnbr_no
Text

MISSING 

Distinct96
Distinct (%)99.0%
Missing3
Missing (%)3.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:53:13.910860image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length10
Median length9
Mean length7.4123711
Min length4

Characters and Unicode

Total characters719
Distinct characters14
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique95 ?
Unique (%)97.9%

Sample

1st row410-7 번지
2nd row1408-5 번지
3rd row836-2 번지
4th row1169-9 번지
5th row236-1 번지
ValueCountFrequency (%)
번지 97
50.0%
344-1 2
 
1.0%
998 1
 
0.5%
410-7 1
 
0.5%
118-2 1
 
0.5%
129-10 1
 
0.5%
181 1
 
0.5%
189 1
 
0.5%
1056-5 1
 
0.5%
21-20 1
 
0.5%
Other values (87) 87
44.8%
2023-12-10T18:53:14.795347image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
97
13.5%
97
13.5%
97
13.5%
1 77
10.7%
- 64
8.9%
2 50
7.0%
3 35
 
4.9%
6 33
 
4.6%
5 32
 
4.5%
8 32
 
4.5%
Other values (4) 105
14.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 364
50.6%
Other Letter 194
27.0%
Space Separator 97
 
13.5%
Dash Punctuation 64
 
8.9%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 77
21.2%
2 50
13.7%
3 35
9.6%
6 33
9.1%
5 32
8.8%
8 32
8.8%
4 30
 
8.2%
7 27
 
7.4%
0 26
 
7.1%
9 22
 
6.0%
Other Letter
ValueCountFrequency (%)
97
50.0%
97
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
97
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 64
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 525
73.0%
Hangul 194
 
27.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
97
18.5%
1 77
14.7%
- 64
12.2%
2 50
9.5%
3 35
 
6.7%
6 33
 
6.3%
5 32
 
6.1%
8 32
 
6.1%
4 30
 
5.7%
7 27
 
5.1%
Other values (2) 48
9.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
97
50.0%
97
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 525
73.0%
Hangul 194
 
27.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
97
18.5%
1 77
14.7%
- 64
12.2%
2 50
9.5%
3 35
 
6.7%
6 33
 
6.3%
5 32
 
6.1%
8 32
 
6.1%
4 30
 
5.7%
7 27
 
5.1%
Other values (2) 48
9.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
97
50.0%
97
50.0%

road_nm
Text

MISSING 

Distinct85
Distinct (%)93.4%
Missing9
Missing (%)9.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:53:15.469062image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length11
Median length10
Mean length4.5164835
Min length3

Characters and Unicode

Total characters411
Distinct characters140
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

Unique80 ?
Unique (%)87.9%

Sample

1st row영원로
2nd row고례3길
3rd row탄금길
4th row백동길
5th row비룡로
ValueCountFrequency (%)
해안남로 3
 
3.3%
가옹개길 2
 
2.2%
율장길 2
 
2.2%
한티로 2
 
2.2%
멱골로272번길 2
 
2.2%
청군로 1
 
1.1%
장수로79번길 1
 
1.1%
칠성로10길 1
 
1.1%
신론새터길 1
 
1.1%
소금산길 1
 
1.1%
Other values (75) 75
82.4%
2023-12-10T18:53:16.490923image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
56
 
13.6%
51
 
12.4%
1 13
 
3.2%
13
 
3.2%
11
 
2.7%
8
 
1.9%
8
 
1.9%
7
 
1.7%
2 7
 
1.7%
6
 
1.5%
Other values (130) 231
56.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 366
89.1%
Decimal Number 45
 
10.9%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
56
 
15.3%
51
 
13.9%
13
 
3.6%
11
 
3.0%
8
 
2.2%
8
 
2.2%
7
 
1.9%
6
 
1.6%
6
 
1.6%
5
 
1.4%
Other values (120) 195
53.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 13
28.9%
2 7
15.6%
4 5
 
11.1%
6 5
 
11.1%
7 5
 
11.1%
0 3
 
6.7%
8 2
 
4.4%
3 2
 
4.4%
5 2
 
4.4%
9 1
 
2.2%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 366
89.1%
Common 45
 
10.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
56
 
15.3%
51
 
13.9%
13
 
3.6%
11
 
3.0%
8
 
2.2%
8
 
2.2%
7
 
1.9%
6
 
1.6%
6
 
1.6%
5
 
1.4%
Other values (120) 195
53.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
1 13
28.9%
2 7
15.6%
4 5
 
11.1%
6 5
 
11.1%
7 5
 
11.1%
0 3
 
6.7%
8 2
 
4.4%
3 2
 
4.4%
5 2
 
4.4%
9 1
 
2.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 366
89.1%
ASCII 45
 
10.9%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
56
 
15.3%
51
 
13.9%
13
 
3.6%
11
 
3.0%
8
 
2.2%
8
 
2.2%
7
 
1.9%
6
 
1.6%
6
 
1.6%
5
 
1.4%
Other values (120) 195
53.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 13
28.9%
2 7
15.6%
4 5
 
11.1%
6 5
 
11.1%
7 5
 
11.1%
0 3
 
6.7%
8 2
 
4.4%
3 2
 
4.4%
5 2
 
4.4%
9 1
 
2.2%

buld_no
Text

MISSING 

Distinct90
Distinct (%)98.9%
Missing9
Missing (%)9.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:53:16.951705image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length9
Median length7
Mean length6.0989011
Min length3

Characters and Unicode

Total characters555
Distinct characters13
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique89 ?
Unique (%)97.8%

Sample

1st row222-15 번
2nd row10-11 번
3rd row9-26 번
4th row128 번
5th row1516-19 번
ValueCountFrequency (%)
91
50.0%
120 2
 
1.1%
87 1
 
0.5%
2669 1
 
0.5%
1103-12 1
 
0.5%
119 1
 
0.5%
466-3 1
 
0.5%
23 1
 
0.5%
26 1
 
0.5%
108-6 1
 
0.5%
Other values (81) 81
44.5%
2023-12-10T18:53:17.996156image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
91
16.4%
91
16.4%
1 79
14.2%
2 48
8.6%
- 43
7.7%
0 29
 
5.2%
9 29
 
5.2%
3 27
 
4.9%
4 27
 
4.9%
5 25
 
4.5%
Other values (3) 66
11.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 330
59.5%
Space Separator 91
 
16.4%
Other Letter 91
 
16.4%
Dash Punctuation 43
 
7.7%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 79
23.9%
2 48
14.5%
0 29
 
8.8%
9 29
 
8.8%
3 27
 
8.2%
4 27
 
8.2%
5 25
 
7.6%
6 23
 
7.0%
8 22
 
6.7%
7 21
 
6.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
91
100.0%
Other Letter
ValueCountFrequency (%)
91
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 43
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 464
83.6%
Hangul 91
 
16.4%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
91
19.6%
1 79
17.0%
2 48
10.3%
- 43
9.3%
0 29
 
6.2%
9 29
 
6.2%
3 27
 
5.8%
4 27
 
5.8%
5 25
 
5.4%
6 23
 
5.0%
Other values (2) 43
9.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
91
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 464
83.6%
Hangul 91
 
16.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
91
19.6%
1 79
17.0%
2 48
10.3%
- 43
9.3%
0 29
 
6.2%
9 29
 
6.2%
3 27
 
5.8%
4 27
 
5.8%
5 25
 
5.4%
6 23
 
5.0%
Other values (2) 43
9.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
91
100.0%

lc_la
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct100
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean36.967792
Minimum33.468725
Maximum38.09908
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T18:53:18.261209image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum33.468725
5-th percentile35.258026
Q136.026518
median37.584204
Q337.807327
95-th percentile37.981466
Maximum38.09908
Range4.6303541
Interquartile range (IQR)1.7808083

Descriptive statistics

Standard deviation1.0469519
Coefficient of variation (CV)0.02832065
Kurtosis-0.11420258
Mean36.967792
Median Absolute Deviation (MAD)0.33196187
Skewness-0.93504633
Sum3696.7792
Variance1.0961083
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T18:53:18.538948image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
35.59371447 1
 
1.0%
35.70899662 1
 
1.0%
37.2494359 1
 
1.0%
35.6660646 1
 
1.0%
37.91127689 1
 
1.0%
37.00042383 1
 
1.0%
36.737419 1
 
1.0%
37.55953763 1
 
1.0%
37.36489335 1
 
1.0%
36.60674669 1
 
1.0%
Other values (90) 90
90.0%
ValueCountFrequency (%)
33.4687254 1
1.0%
34.52778533 1
1.0%
34.99684782 1
1.0%
35.13650767 1
1.0%
35.23999917 1
1.0%
35.25897489 1
1.0%
35.27144048 1
1.0%
35.39244375 1
1.0%
35.39660944 1
1.0%
35.40441624 1
1.0%
ValueCountFrequency (%)
38.09907954 1
1.0%
38.07316067 1
1.0%
38.03822627 1
1.0%
38.00444637 1
1.0%
37.99327269 1
1.0%
37.98084441 1
1.0%
37.91335965 1
1.0%
37.91320531 1
1.0%
37.91127689 1
1.0%
37.88371399 1
1.0%

lc_lo
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct100
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean127.57571
Minimum126.17696
Maximum129.14391
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T18:53:18.791091image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum126.17696
5-th percentile126.41479
Q1127.00712
median127.51512
Q3128.13169
95-th percentile128.90666
Maximum129.14391
Range2.9669538
Interquartile range (IQR)1.1245689

Descriptive statistics

Standard deviation0.77645246
Coefficient of variation (CV)0.0060862091
Kurtosis-0.80251678
Mean127.57571
Median Absolute Deviation (MAD)0.54645505
Skewness0.21577774
Sum12757.571
Variance0.60287843
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T18:53:19.083110image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
126.7957776 1
 
1.0%
128.549797 1
 
1.0%
128.1402291 1
 
1.0%
129.0012371 1
 
1.0%
128.500403 1
 
1.0%
126.9208549 1
 
1.0%
127.8464446 1
 
1.0%
127.7885679 1
 
1.0%
127.8325455 1
 
1.0%
126.4177682 1
 
1.0%
Other values (90) 90
90.0%
ValueCountFrequency (%)
126.1769557 1
1.0%
126.3294268 1
1.0%
126.374033 1
1.0%
126.3825723 1
1.0%
126.4077651 1
1.0%
126.4151612 1
1.0%
126.4177682 1
1.0%
126.4351679 1
1.0%
126.4353811 1
1.0%
126.4601757 1
1.0%
ValueCountFrequency (%)
129.1439095 1
1.0%
129.0777706 1
1.0%
129.0437124 1
1.0%
129.0012371 1
1.0%
128.9265218 1
1.0%
128.9056119 1
1.0%
128.8985274 1
1.0%
128.8762235 1
1.0%
128.8155924 1
1.0%
128.7418225 1
1.0%

zip_no
Real number (ℝ)

Distinct90
Distinct (%)90.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean28878.7
Minimum5357
Maximum63239
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T18:53:19.383722image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum5357
5-th percentile11132.8
Q112467.25
median25133.5
Q339261.75
95-th percentile57015
Maximum63239
Range57882
Interquartile range (IQR)26794.5

Descriptive statistics

Standard deviation15308.761
Coefficient of variation (CV)0.53010562
Kurtosis-0.74576697
Mean28878.7
Median Absolute Deviation (MAD)12687.5
Skewness0.5923299
Sum2887870
Variance2.3435817 × 108
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T18:53:19.719204image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
12403 3
 
3.0%
24465 3
 
3.0%
24468 2
 
2.0%
25164 2
 
2.0%
26508 2
 
2.0%
24463 2
 
2.0%
12026 2
 
2.0%
12433 2
 
2.0%
12447 1
 
1.0%
11110 1
 
1.0%
Other values (80) 80
80.0%
ValueCountFrequency (%)
5357 1
 
1.0%
10075 1
 
1.0%
10804 1
 
1.0%
11045 1
 
1.0%
11110 1
 
1.0%
11134 1
 
1.0%
11160 1
 
1.0%
12026 2
2.0%
12403 3
3.0%
12414 1
 
1.0%
ValueCountFrequency (%)
63239 1
1.0%
59263 1
1.0%
58808 1
1.0%
57371 1
1.0%
57300 1
1.0%
57000 1
1.0%
56408 1
1.0%
56152 1
1.0%
55942 1
1.0%
55531 1
1.0%

rdnmadr_nm
Text

MISSING 

Distinct91
Distinct (%)100.0%
Missing9
Missing (%)9.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:53:20.608748image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length30
Median length27
Mean length21.78022
Min length16

Characters and Unicode

Total characters1982
Distinct characters190
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique91 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row전라북도 정읍시 고부면 영원로 222-15
2nd row경상남도 밀양시 단장면 고례3길 10-11
3rd row전라남도 담양군 봉산면 탄금길 9-26
4th row경상남도 양산시 백동길 128
5th row경기도 남양주시 수동면 비룡로 1516-19
ValueCountFrequency (%)
경기도 27
 
6.0%
강원도 20
 
4.5%
가평군 17
 
3.8%
경상남도 8
 
1.8%
춘천시 8
 
1.8%
경상북도 8
 
1.8%
인천광역시 7
 
1.6%
충청남도 7
 
1.6%
강화군 7
 
1.6%
상면 5
 
1.1%
Other values (280) 334
74.6%
2023-12-10T18:53:21.589804image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
357
 
18.0%
1 92
 
4.6%
89
 
4.5%
72
 
3.6%
56
 
2.8%
2 55
 
2.8%
55
 
2.8%
54
 
2.7%
49
 
2.5%
44
 
2.2%
Other values (180) 1059
53.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1207
60.9%
Decimal Number 375
 
18.9%
Space Separator 357
 
18.0%
Dash Punctuation 43
 
2.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
89
 
7.4%
72
 
6.0%
56
 
4.6%
55
 
4.6%
54
 
4.5%
49
 
4.1%
44
 
3.6%
38
 
3.1%
37
 
3.1%
33
 
2.7%
Other values (168) 680
56.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 92
24.5%
2 55
14.7%
0 32
 
8.5%
4 32
 
8.5%
9 30
 
8.0%
3 29
 
7.7%
6 28
 
7.5%
5 27
 
7.2%
7 26
 
6.9%
8 24
 
6.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
357
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 43
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1207
60.9%
Common 775
39.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
89
 
7.4%
72
 
6.0%
56
 
4.6%
55
 
4.6%
54
 
4.5%
49
 
4.1%
44
 
3.6%
38
 
3.1%
37
 
3.1%
33
 
2.7%
Other values (168) 680
56.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
357
46.1%
1 92
 
11.9%
2 55
 
7.1%
- 43
 
5.5%
0 32
 
4.1%
4 32
 
4.1%
9 30
 
3.9%
3 29
 
3.7%
6 28
 
3.6%
5 27
 
3.5%
Other values (2) 50
 
6.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1207
60.9%
ASCII 775
39.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
357
46.1%
1 92
 
11.9%
2 55
 
7.1%
- 43
 
5.5%
0 32
 
4.1%
4 32
 
4.1%
9 30
 
3.9%
3 29
 
3.7%
6 28
 
3.6%
5 27
 
3.5%
Other values (2) 50
 
6.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
89
 
7.4%
72
 
6.0%
56
 
4.6%
55
 
4.6%
54
 
4.5%
49
 
4.1%
44
 
3.6%
38
 
3.1%
37
 
3.1%
33
 
2.7%
Other values (168) 680
56.3%

lnm_addr
Text

UNIQUE 

Distinct100
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:53:22.346785image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length28
Median length24
Mean length20.6
Min length14

Characters and Unicode

Total characters2060
Distinct characters168
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique100 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row전라북도 정읍시 고부면 만수리 410-7
2nd row경상남도 밀양시 단장면 고례리 1408-5
3rd row전라남도 담양군 봉산면 기곡리 836-2
4th row전라북도 무주군 적상면 사산리
5th row경상남도 양산시 소주동 1169-9
ValueCountFrequency (%)
경기도 29
 
5.8%
강원도 21
 
4.2%
가평군 18
 
3.6%
경상북도 11
 
2.2%
경상남도 9
 
1.8%
춘천시 9
 
1.8%
인천광역시 8
 
1.6%
강화군 8
 
1.6%
충청남도 7
 
1.4%
상면 6
 
1.2%
Other values (303) 370
74.6%
2023-12-10T18:53:23.334738image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
396
 
19.2%
97
 
4.7%
92
 
4.5%
81
 
3.9%
1 77
 
3.7%
- 64
 
3.1%
61
 
3.0%
51
 
2.5%
50
 
2.4%
2 50
 
2.4%
Other values (158) 1041
50.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1236
60.0%
Space Separator 396
 
19.2%
Decimal Number 364
 
17.7%
Dash Punctuation 64
 
3.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
97
 
7.8%
92
 
7.4%
81
 
6.6%
61
 
4.9%
51
 
4.1%
50
 
4.0%
40
 
3.2%
37
 
3.0%
36
 
2.9%
33
 
2.7%
Other values (146) 658
53.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 77
21.2%
2 50
13.7%
3 35
9.6%
6 33
9.1%
5 32
8.8%
8 32
8.8%
4 30
 
8.2%
7 27
 
7.4%
0 26
 
7.1%
9 22
 
6.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
396
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 64
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1236
60.0%
Common 824
40.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
97
 
7.8%
92
 
7.4%
81
 
6.6%
61
 
4.9%
51
 
4.1%
50
 
4.0%
40
 
3.2%
37
 
3.0%
36
 
2.9%
33
 
2.7%
Other values (146) 658
53.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
396
48.1%
1 77
 
9.3%
- 64
 
7.8%
2 50
 
6.1%
3 35
 
4.2%
6 33
 
4.0%
5 32
 
3.9%
8 32
 
3.9%
4 30
 
3.6%
7 27
 
3.3%
Other values (2) 48
 
5.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1236
60.0%
ASCII 824
40.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
396
48.1%
1 77
 
9.3%
- 64
 
7.8%
2 50
 
6.1%
3 35
 
4.2%
6 33
 
4.0%
5 32
 
3.9%
8 32
 
3.9%
4 30
 
3.6%
7 27
 
3.3%
Other values (2) 48
 
5.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
97
 
7.8%
92
 
7.4%
81
 
6.6%
61
 
4.9%
51
 
4.1%
50
 
4.0%
40
 
3.2%
37
 
3.0%
36
 
2.9%
33
 
2.7%
Other values (146) 658
53.2%

tel_no
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct55
Distinct (%)100.0%
Missing45
Missing (%)45.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean5.902557 × 108
Minimum15221861
Maximum5.0535696 × 109
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T18:53:23.689997image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum15221861
5-th percentile26250522
Q13.1808358 × 108
median4.3651303 × 108
Q35.5487632 × 108
95-th percentile6.39669 × 108
Maximum5.0535696 × 109
Range5.0383477 × 109
Interquartile range (IQR)2.3679273 × 108

Descriptive statistics

Standard deviation8.908141 × 108
Coefficient of variation (CV)1.5092003
Kurtosis22.928537
Mean5.902557 × 108
Median Absolute Deviation (MAD)1.1934948 × 108
Skewness4.8020947
Sum3.2464064 × 1010
Variance7.9354976 × 1017
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T18:53:24.012079image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
613835155 1
 
1.0%
613834811 1
 
1.0%
315911585 1
 
1.0%
5053569520 1
 
1.0%
315858577 1
 
1.0%
315827883 1
 
1.0%
315846423 1
 
1.0%
315811288 1
 
1.0%
315842963 1
 
1.0%
543702314 1
 
1.0%
Other values (45) 45
45.0%
(Missing) 45
45.0%
ValueCountFrequency (%)
15221861 1
1.0%
18999349 1
1.0%
23348787 1
1.0%
27494122 1
1.0%
220457881 1
1.0%
314319600 1
1.0%
315337410 1
1.0%
315811288 1
1.0%
315827883 1
1.0%
315842963 1
1.0%
ValueCountFrequency (%)
5053569565 1
1.0%
5053569520 1
1.0%
647237500 1
1.0%
636425351 1
1.0%
635646096 1
1.0%
635364441 1
1.0%
633227000 1
1.0%
614346633 1
1.0%
613835155 1
1.0%
613834811 1
1.0%

hmpg_url
Text

MISSING 

Distinct80
Distinct (%)100.0%
Missing20
Missing (%)20.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:53:24.582736image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length82
Median length39
Mean length29.025
Min length8

Characters and Unicode

Total characters2322
Distinct characters94
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

Unique80 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowhttp://www.금강두승산글램핑.com/
2nd rowhttp://vip오토캠핑장.kr/
3rd rowhttps://healingpark.modoo.at/
4th rowhttp://milmo.co.kr/
5th rowhttp://cafe.naver.com/healingforestcamping
ValueCountFrequency (%)
http://cafe.naver.com/mulgolcamping 1
 
1.2%
http://jamping.co.kr 1
 
1.2%
http://blog.naver.com/sinnari01/220715719748 1
 
1.2%
http://cafe.naver.com/galchunauto 1
 
1.2%
http://galgisanpensioncamp.com/stdzn/page.do?request=gomainpage&bizcode=p201410001 1
 
1.2%
http://ganhyeon.wonju.go.kr/hb/ganhyeon 1
 
1.2%
http://campingart.co.kr/main/index.html 1
 
1.2%
http://kh-camp.com/sub/intro.html 1
 
1.2%
등록중 1
 
1.2%
홈페이지 1
 
1.2%
Other values (73) 73
88.0%
2023-12-10T18:53:25.482435image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
/ 222
 
9.6%
t 169
 
7.3%
a 164
 
7.1%
. 159
 
6.8%
o 138
 
5.9%
p 125
 
5.4%
n 108
 
4.7%
c 107
 
4.6%
m 102
 
4.4%
h 93
 
4.0%
Other values (84) 935
40.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1680
72.4%
Other Punctuation 456
 
19.6%
Decimal Number 91
 
3.9%
Other Letter 73
 
3.1%
Uppercase Letter 6
 
0.3%
Math Symbol 5
 
0.2%
Connector Punctuation 4
 
0.2%
Dash Punctuation 4
 
0.2%
Space Separator 3
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
5
 
6.8%
5
 
6.8%
4
 
5.5%
4
 
5.5%
4
 
5.5%
3
 
4.1%
3
 
4.1%
2
 
2.7%
2
 
2.7%
2
 
2.7%
Other values (34) 39
53.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
t 169
 
10.1%
a 164
 
9.8%
o 138
 
8.2%
p 125
 
7.4%
n 108
 
6.4%
c 107
 
6.4%
m 102
 
6.1%
h 93
 
5.5%
g 89
 
5.3%
e 87
 
5.2%
Other values (16) 498
29.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 17
18.7%
0 17
18.7%
2 10
11.0%
4 10
11.0%
9 8
8.8%
5 7
7.7%
7 7
7.7%
8 7
7.7%
3 6
 
6.6%
6 2
 
2.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 222
48.7%
. 159
34.9%
: 70
 
15.4%
? 3
 
0.7%
& 2
 
0.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 2
33.3%
M 1
16.7%
C 1
16.7%
N 1
16.7%
L 1
16.7%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
= 5
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 4
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 4
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1686
72.6%
Common 563
 
24.2%
Hangul 73
 
3.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
5
 
6.8%
5
 
6.8%
4
 
5.5%
4
 
5.5%
4
 
5.5%
3
 
4.1%
3
 
4.1%
2
 
2.7%
2
 
2.7%
2
 
2.7%
Other values (34) 39
53.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
t 169
 
10.0%
a 164
 
9.7%
o 138
 
8.2%
p 125
 
7.4%
n 108
 
6.4%
c 107
 
6.3%
m 102
 
6.0%
h 93
 
5.5%
g 89
 
5.3%
e 87
 
5.2%
Other values (21) 504
29.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
/ 222
39.4%
. 159
28.2%
: 70
 
12.4%
1 17
 
3.0%
0 17
 
3.0%
2 10
 
1.8%
4 10
 
1.8%
9 8
 
1.4%
5 7
 
1.2%
7 7
 
1.2%
Other values (9) 36
 
6.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 2249
96.9%
Hangul 73
 
3.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
/ 222
 
9.9%
t 169
 
7.5%
a 164
 
7.3%
. 159
 
7.1%
o 138
 
6.1%
p 125
 
5.6%
n 108
 
4.8%
c 107
 
4.8%
m 102
 
4.5%
h 93
 
4.1%
Other values (40) 862
38.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
5
 
6.8%
5
 
6.8%
4
 
5.5%
4
 
5.5%
4
 
5.5%
3
 
4.1%
3
 
4.1%
2
 
2.7%
2
 
2.7%
2
 
2.7%
Other values (34) 39
53.4%

manage_mby_nm
Categorical

IMBALANCE 

Distinct4
Distinct (%)4.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
민간
85 
지자체
12 
자연휴양림
 
2
국립공원
 
1

Length

Max length5
Median length2
Mean length2.2
Min length2

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
민간 85
85.0%
지자체 12
 
12.0%
자연휴양림 2
 
2.0%
국립공원 1
 
1.0%

Length

2023-12-10T18:53:25.748588image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:53:25.942726image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
민간 85
85.0%
지자체 12
 
12.0%
자연휴양림 2
 
2.0%
국립공원 1
 
1.0%
Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
True
82 
False
18 
ValueCountFrequency (%)
True 82
82.0%
False 18
 
18.0%
2023-12-10T18:53:26.187551image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
True
88 
False
12 
ValueCountFrequency (%)
True 88
88.0%
False 12
 
12.0%
2023-12-10T18:53:26.366777image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

spr_oper_at
Boolean

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
True
89 
False
11 
ValueCountFrequency (%)
True 89
89.0%
False 11
 
11.0%
2023-12-10T18:53:26.536539image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

sumr_oper_at
Boolean

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
True
89 
False
11 
ValueCountFrequency (%)
True 89
89.0%
False 11
 
11.0%
2023-12-10T18:53:26.703461image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
True
88 
False
12 
ValueCountFrequency (%)
True 88
88.0%
False 12
 
12.0%
2023-12-10T18:53:26.943164image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
True
66 
False
34 
ValueCountFrequency (%)
True 66
66.0%
False 34
34.0%
2023-12-10T18:53:27.085877image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
True
75 
False
25 
ValueCountFrequency (%)
True 75
75.0%
False 25
 
25.0%
2023-12-10T18:53:27.240734image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
True
67 
False
33 
ValueCountFrequency (%)
True 67
67.0%
False 33
33.0%
2023-12-10T18:53:27.410956image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
True
58 
False
42 
ValueCountFrequency (%)
True 58
58.0%
False 42
42.0%
2023-12-10T18:53:27.570059image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
True
55 
False
45 
ValueCountFrequency (%)
True 55
55.0%
False 45
45.0%
2023-12-10T18:53:27.723776image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
False
85 
True
15 
ValueCountFrequency (%)
False 85
85.0%
True 15
 
15.0%
2023-12-10T18:53:27.873080image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
False
56 
True
44 
ValueCountFrequency (%)
False 56
56.0%
True 44
44.0%
2023-12-10T18:53:28.020853image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
False
62 
True
38 
ValueCountFrequency (%)
False 62
62.0%
True 38
38.0%
2023-12-10T18:53:28.243371image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
False
77 
True
23 
ValueCountFrequency (%)
False 77
77.0%
True 23
 
23.0%
2023-12-10T18:53:28.396869image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

toilet_co
Real number (ℝ)

Distinct10
Distinct (%)10.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2.15
Minimum1
Maximum16
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T18:53:28.566644image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q11
median1
Q32
95-th percentile6
Maximum16
Range15
Interquartile range (IQR)1

Descriptive statistics

Standard deviation2.1944604
Coefficient of variation (CV)1.0206793
Kurtosis17.3453
Mean2.15
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness3.6322833
Sum215
Variance4.8156566
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T18:53:28.760469image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=10)
ValueCountFrequency (%)
1 54
54.0%
2 26
26.0%
4 7
 
7.0%
3 4
 
4.0%
5 3
 
3.0%
6 2
 
2.0%
10 1
 
1.0%
16 1
 
1.0%
9 1
 
1.0%
7 1
 
1.0%
ValueCountFrequency (%)
1 54
54.0%
2 26
26.0%
3 4
 
4.0%
4 7
 
7.0%
5 3
 
3.0%
6 2
 
2.0%
7 1
 
1.0%
9 1
 
1.0%
10 1
 
1.0%
16 1
 
1.0%
ValueCountFrequency (%)
16 1
 
1.0%
10 1
 
1.0%
9 1
 
1.0%
7 1
 
1.0%
6 2
 
2.0%
5 3
 
3.0%
4 7
 
7.0%
3 4
 
4.0%
2 26
26.0%
1 54
54.0%

shwerrm_co
Real number (ℝ)

Distinct9
Distinct (%)9.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2.35
Minimum1
Maximum31
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T18:53:28.959165image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q11
median1
Q32
95-th percentile6.1
Maximum31
Range30
Interquartile range (IQR)1

Descriptive statistics

Standard deviation4.1496623
Coefficient of variation (CV)1.7658137
Kurtosis28.235423
Mean2.35
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness5.0749287
Sum235
Variance17.219697
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T18:53:29.291657image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=9)
ValueCountFrequency (%)
1 59
59.0%
2 29
29.0%
3 4
 
4.0%
16 2
 
2.0%
4 2
 
2.0%
21 1
 
1.0%
8 1
 
1.0%
31 1
 
1.0%
6 1
 
1.0%
ValueCountFrequency (%)
1 59
59.0%
2 29
29.0%
3 4
 
4.0%
4 2
 
2.0%
6 1
 
1.0%
8 1
 
1.0%
16 2
 
2.0%
21 1
 
1.0%
31 1
 
1.0%
ValueCountFrequency (%)
31 1
 
1.0%
21 1
 
1.0%
16 2
 
2.0%
8 1
 
1.0%
6 1
 
1.0%
4 2
 
2.0%
3 4
 
4.0%
2 29
29.0%
1 59
59.0%

sink_co
Real number (ℝ)

ZEROS 

Distinct15
Distinct (%)15.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2.84
Minimum0
Maximum35
Zeros38
Zeros (%)38.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T18:53:29.514691image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q10
median1
Q32
95-th percentile12.2
Maximum35
Range35
Interquartile range (IQR)2

Descriptive statistics

Standard deviation5.4582344
Coefficient of variation (CV)1.9219135
Kurtosis15.154761
Mean2.84
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness3.581099
Sum284
Variance29.792323
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T18:53:29.759275image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=15)
ValueCountFrequency (%)
0 38
38.0%
1 20
20.0%
2 18
18.0%
3 4
 
4.0%
5 4
 
4.0%
10 3
 
3.0%
4 3
 
3.0%
6 2
 
2.0%
8 2
 
2.0%
17 1
 
1.0%
Other values (5) 5
 
5.0%
ValueCountFrequency (%)
0 38
38.0%
1 20
20.0%
2 18
18.0%
3 4
 
4.0%
4 3
 
3.0%
5 4
 
4.0%
6 2
 
2.0%
8 2
 
2.0%
10 3
 
3.0%
12 1
 
1.0%
ValueCountFrequency (%)
35 1
 
1.0%
25 1
 
1.0%
21 1
 
1.0%
17 1
 
1.0%
16 1
 
1.0%
12 1
 
1.0%
10 3
3.0%
8 2
2.0%
6 2
2.0%
5 4
4.0%

fetgs_co
Real number (ℝ)

ZEROS 

Distinct30
Distinct (%)30.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean13.15
Minimum0
Maximum90
Zeros39
Zeros (%)39.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.0 KiB
2023-12-10T18:53:30.278412image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile0
Q10
median8
Q320
95-th percentile50
Maximum90
Range90
Interquartile range (IQR)20

Descriptive statistics

Standard deviation17.643138
Coefficient of variation (CV)1.3416835
Kurtosis4.0201237
Mean13.15
Median Absolute Deviation (MAD)8
Skewness1.8818779
Sum1315
Variance311.2803
MonotonicityNot monotonic
2023-12-10T18:53:30.592962image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=30)
ValueCountFrequency (%)
0 39
39.0%
10 7
 
7.0%
20 5
 
5.0%
8 5
 
5.0%
30 5
 
5.0%
50 4
 
4.0%
9 3
 
3.0%
15 3
 
3.0%
1 2
 
2.0%
12 2
 
2.0%
Other values (20) 25
25.0%
ValueCountFrequency (%)
0 39
39.0%
1 2
 
2.0%
2 1
 
1.0%
3 1
 
1.0%
4 1
 
1.0%
6 2
 
2.0%
7 2
 
2.0%
8 5
 
5.0%
9 3
 
3.0%
10 7
 
7.0%
ValueCountFrequency (%)
90 1
 
1.0%
69 1
 
1.0%
67 1
 
1.0%
50 4
4.0%
40 2
2.0%
39 1
 
1.0%
35 1
 
1.0%
34 1
 
1.0%
32 1
 
1.0%
31 1
 
1.0%
Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
False
78 
True
22 
ValueCountFrequency (%)
False 78
78.0%
True 22
 
22.0%
2023-12-10T18:53:30.847771image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
False
60 
True
40 
ValueCountFrequency (%)
False 60
60.0%
True 40
40.0%
2023-12-10T18:53:31.408545image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

cfr_beach_fclty_at
Boolean

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
False
92 
True
 
8
ValueCountFrequency (%)
False 92
92.0%
True 8
 
8.0%
2023-12-10T18:53:31.581810image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

cfr_prize_lsr_fclty_at
Boolean

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
False
93 
True
 
7
ValueCountFrequency (%)
False 93
93.0%
True 7
 
7.0%
2023-12-10T18:53:31.746863image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

cfr_vall_fclty_at
Boolean

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
False
100 
ValueCountFrequency (%)
False 100
100.0%
2023-12-10T18:53:31.905003image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
False
88 
True
12 
ValueCountFrequency (%)
False 88
88.0%
True 12
 
12.0%
2023-12-10T18:53:32.045841image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

cfr_pool_fclty_at
Boolean

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
False
97 
True
 
3
ValueCountFrequency (%)
False 97
97.0%
True 3
 
3.0%
2023-12-10T18:53:32.201271image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

cfr_yngbgs_exprn_fclty_at
Boolean

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
False
89 
True
11 
ValueCountFrequency (%)
False 89
89.0%
True 11
 
11.0%
2023-12-10T18:53:32.352586image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

cfr_fafv_exprn_fclty_at
Boolean

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
False
93 
True
 
7
ValueCountFrequency (%)
False 93
93.0%
True 7
 
7.0%
2023-12-10T18:53:32.491821image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
False
84 
True
16 
ValueCountFrequency (%)
False 84
84.0%
True 16
 
16.0%
2023-12-10T18:53:32.624869image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
False
86 
True
14 
ValueCountFrequency (%)
False 86
86.0%
True 14
 
14.0%
2023-12-10T18:53:32.763490image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

glamping_tv_hold_at
Boolean

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
False
90 
True
10 
ValueCountFrequency (%)
False 90
90.0%
True 10
 
10.0%
2023-12-10T18:53:32.906267image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
False
86 
True
14 
ValueCountFrequency (%)
False 86
86.0%
True 14
 
14.0%
2023-12-10T18:53:33.048730image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

glamping_wifi_hold_at
Boolean

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
False
89 
True
11 
ValueCountFrequency (%)
False 89
89.0%
True 11
 
11.0%
2023-12-10T18:53:33.190219image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

glamping_in_toilet_hold_at
Boolean

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
False
91 
True
 
9
ValueCountFrequency (%)
False 91
91.0%
True 9
 
9.0%
2023-12-10T18:53:33.338792image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
False
87 
True
13 
ValueCountFrequency (%)
False 87
87.0%
True 13
 
13.0%
2023-12-10T18:53:33.460388image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
False
87 
True
13 
ValueCountFrequency (%)
False 87
87.0%
True 13
 
13.0%
2023-12-10T18:53:33.580368image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

glamping_ckng_tool_hold_at
Boolean

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size232.0 B
False
90 
True
10 
ValueCountFrequency (%)
False 90
90.0%
True 10
 
10.0%
2023-12-10T18:53:33.708102image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Distinct94
Distinct (%)94.0%
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Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:53:34.185465image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length46
Median length28
Mean length15.99
Min length5

Characters and Unicode

Total characters1599
Distinct characters265
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique89 ?
Unique (%)89.0%

Sample

1st row대형 수영장과 어린이 풀이 있는 글램핑장
2nd row소형 반려견 입장 가능 캠핑장
3rd row물놀이시설 잘 갖추어짐 실내 놀이방 실내 독서방 카라반 2동 글램핑 시설이 좋은편
4th row설원을 정면으로는 적상산을 직접 바라 볼 수 있는 야영장
5th row이베리코 고기를 즐길 수 있는 캠핑장
ValueCountFrequency (%)
가능 30
 
7.1%
위치 20
 
4.7%
이용 11
 
2.6%
캠핑장 11
 
2.6%
계곡 9
 
2.1%
위치함 8
 
1.9%
있음 8
 
1.9%
7
 
1.7%
인근 7
 
1.7%
수영장 7
 
1.7%
Other values (221) 305
72.1%
2023-12-10T18:53:35.000857image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
326
 
20.4%
57
 
3.6%
51
 
3.2%
45
 
2.8%
33
 
2.1%
, 33
 
2.1%
32
 
2.0%
29
 
1.8%
28
 
1.8%
25
 
1.6%
Other values (255) 940
58.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1227
76.7%
Space Separator 326
 
20.4%
Other Punctuation 36
 
2.3%
Decimal Number 4
 
0.3%
Uppercase Letter 2
 
0.1%
Final Punctuation 1
 
0.1%
Initial Punctuation 1
 
0.1%
Open Punctuation 1
 
0.1%
Close Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
57
 
4.6%
51
 
4.2%
45
 
3.7%
33
 
2.7%
32
 
2.6%
29
 
2.4%
28
 
2.3%
25
 
2.0%
22
 
1.8%
22
 
1.8%
Other values (243) 883
72.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 1
25.0%
5 1
25.0%
1 1
25.0%
2 1
25.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 33
91.7%
. 3
 
8.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
326
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 2
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1227
76.7%
Common 370
 
23.1%
Latin 2
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
57
 
4.6%
51
 
4.2%
45
 
3.7%
33
 
2.7%
32
 
2.6%
29
 
2.4%
28
 
2.3%
25
 
2.0%
22
 
1.8%
22
 
1.8%
Other values (243) 883
72.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
326
88.1%
, 33
 
8.9%
. 3
 
0.8%
1
 
0.3%
1
 
0.3%
0 1
 
0.3%
5 1
 
0.3%
1 1
 
0.3%
2 1
 
0.3%
( 1
 
0.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 2
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1227
76.7%
ASCII 370
 
23.1%
Punctuation 2
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
326
88.1%
, 33
 
8.9%
. 3
 
0.8%
C 2
 
0.5%
0 1
 
0.3%
5 1
 
0.3%
1 1
 
0.3%
2 1
 
0.3%
( 1
 
0.3%
) 1
 
0.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
57
 
4.6%
51
 
4.2%
45
 
3.7%
33
 
2.7%
32
 
2.6%
29
 
2.4%
28
 
2.3%
25
 
2.0%
22
 
1.8%
22
 
1.8%
Other values (243) 883
72.0%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
1
50.0%
1
50.0%
Distinct65
Distinct (%)65.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T18:53:35.575544image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length1024
Median length495.5
Mean length248.39
Min length4

Characters and Unicode

Total characters24839
Distinct characters747
Distinct categories14 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks6 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique64 ?
Unique (%)64.0%

Sample

1st row금강두승산글램핑은 정읍시내에서 가깝다. 정읍역이나 시외버스터미널에서도 지척의 거리이고 고속도로 정읍 나들목에서도 금방이다. 정읍천 옆에 있는 정읍아산병원에서 고부와 부안방향으로 가면 바로 오른편에 나타난다. 정읍시내를 지키듯 우뚝œK아있는 두승산 자락에 자리잡은 글램핑장에는 더운 여름철 시원하게 즐기실 수 있는 넓은 대형 수영장가 어린이 풀장이 완비되어 있다. 뿐만 아니라 수영장 안쪽으로 전문적인 바리스타가 직접 내려주는 원두커피를 제공하는 카페가 있고 100% 국내산을 사용하며 직접기른 꾸찌뽕으로 백숙을 만들어 파는 식당도 함께 있다.
2nd rowVIP오토캠핑장은 아름다운 산과 맑은 계곡으로 둘러싸여진 자연 속의 캠핑장이다. 펜션과 방갈로 야영장의 구성으로 되어있는 캠핑장은 20여 개의 파쇄석 사이트를 가지고 있으며 사이트 공간이 여유로워 텐트를 편하게 설치 할 수 있어 좋다. 전기 배전함은 6~8사이트가 함께 사용하므로 30M 릴선을 준비해야 한다. 깨끗한 화장실은 칸이 넉넉하게 있어 기다릴 필요 없이 이용해서 편하고, 넓고 깨끗한 샤워장은 온수도 잘나오지만 파우더 룸이 따로 있어 좋다. 최신시설의 개수대는 온수를 같이 사용할 수 있어 기름 묻힌 그릇을 씻기에 좋으며, 남녀 샤워장과 화장실이 붙어있지 않아서 그것 또한 맘에 드는 캠핑장이다. 매점이 있어 간단한 생필품을 구매할 수 있지만 차로 5분 거리에 편의점과 슈퍼가 있어 편리하다. 소형견 동반입장이 가능하나 반드시 목줄을 사용하여야 한다. 주변관광지로는 아름다운 영남알프스의 풍경과 어우러져 있는 밀양댐과 산과 물의 생동감을 그대로 살려주는 아름다운 경치를 자랑하는 단장천, 여려가지 조형물과 야생초화원이 있는 생태공원 등이 있다.
3rd row담양군 봉산면 기곡리에 위치한 힐링파크 담양점은 도심과 떨어져 조용히 숲과 자연에서 자유로이 쉴수 있는 힐링파크다. 이곳은 기존 봉산관광농원이라는 이름으로 1998년 농림부 1등급 판정을 받은 시설로 어느 휴양지에서도 느끼지 못했던 색다른 휴식과 즐거움을 동시에 느낄 수 있다. 담양 힐링파크는 대한민국에서 둘째가라면 서러울 정도로 많은 편의시설을 자랑하고 있는데 책을 좋아하는 사람이라면 누구든 이용 가능한 실내 독서실과 저수지낚시터가 있다. 또한 족구, 배드민턴 등 함께 뛰며 게임할 수 있는 족구장이 있으며 배드민턴은 무료 대여중이다. 이밖에도 주말 행복한 하루를 밤하늘을 보며 마감할 수 있는 주말 폭죽서비스가 있다. 이곳은 ‘동물의 왕국’이라고 해도 과언이 아닐 정도로 다양한 동물들과 시간을 보낼 수 있는데 미니동물원에서는 토끼에게 먹이도 주고 만져보며 교감할 수 있다. 그리고 담양곤충체험관이 있어 자연, 곤충과 친해질 수 있으며 이용료는 무료다. 반려동물이 출입이 가능하므로 자신의 반려동물과도 추억을 쌓을 수 있다.
4th row무주 밀모빨강치마 캠핑리조트는 오른쪽으로는 무주리조트의 설원, 정면으로는 적상산을 직접 바라 볼 수 있는 멋진 풍경을 자랑하는 곳 이다. 각 계절마다 운치 있는 풍경을 감상할 수 있는 곳이다. 밀모는 지역이름이고, 빨강치마는 적상산의 붉을 적, 치마상의 이름을 따 빨강치마라 하였고, 적상산의 이름도 가을에 단풍이 들면 그 형상이 빨간치마 같다하여 붙여진 이름이라 한다. 글램핑과 카라반 캠핑장, 오토캠핑장, 가족호텔의 구성으로 되어 있다. 본관 건물에 한우식육식당이 있어 별다른 준비 없이 가도 식사를 해결할 수 있으며, 커피숍이 있어 차 한 잔의 여유와 휴식을 취할 수도 있다. 지하엔 노래방도 있고, 2층엔 당구장, 탁구장이 있으며 스크린 골프장도 있다. 아이들을 위한 미끄럼틀이 있는 큰 수영장과 모래놀이터의 놀이시설들 농구장, 족구장이 있어 아이들의 웃음소리가 끈이지 않는다. 아침에 일어나 캠핑장에서 바라본 건너편 적상산 풍경의 놀랄 것이며, 상쾌한 공기에 또 한번 놀랄 것이다.
5th row알수없음
ValueCountFrequency (%)
있다 142
 
2.5%
116
 
2.0%
있어 79
 
1.4%
있는 60
 
1.0%
캠핑장 49
 
0.9%
있으며 45
 
0.8%
알수없음 36
 
0.6%
캠핑장은 35
 
0.6%
30
 
0.5%
사이트 27
 
0.5%
Other values (3127) 5125
89.2%
2023-12-10T18:53:36.623375image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
5862
 
23.6%
699
 
2.8%
554
 
2.2%
. 488
 
2.0%
392
 
1.6%
, 377
 
1.5%
366
 
1.5%
363
 
1.5%
355
 
1.4%
353
 
1.4%
Other values (737) 15030
60.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 17481
70.4%
Space Separator 5862
 
23.6%
Other Punctuation 883
 
3.6%
Decimal Number 393
 
1.6%
Lowercase Letter 80
 
0.3%
Uppercase Letter 36
 
0.1%
Open Punctuation 27
 
0.1%
Close Punctuation 27
 
0.1%
Dash Punctuation 16
 
0.1%
Math Symbol 11
 
< 0.1%
Other values (4) 23
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
699
 
4.0%
554
 
3.2%
392
 
2.2%
366
 
2.1%
363
 
2.1%
355
 
2.0%
353
 
2.0%
322
 
1.8%
286
 
1.6%
275
 
1.6%
Other values (678) 13516
77.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
m 54
67.5%
k 8
 
10.0%
c 3
 
3.8%
i 3
 
3.8%
o 2
 
2.5%
l 2
 
2.5%
b 2
 
2.5%
f 1
 
1.2%
w 1
 
1.2%
g 1
 
1.2%
Other values (3) 3
 
3.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
V 6
16.7%
T 5
13.9%
C 5
13.9%
K 4
11.1%
S 3
8.3%
A 3
8.3%
M 2
 
5.6%
B 2
 
5.6%
D 2
 
5.6%
I 2
 
5.6%
Other values (2) 2
 
5.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 80
20.4%
1 71
18.1%
2 57
14.5%
3 45
11.5%
5 36
9.2%
4 30
 
7.6%
7 24
 
6.1%
6 24
 
6.1%
9 14
 
3.6%
8 12
 
3.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 488
55.3%
, 377
42.7%
: 9
 
1.0%
& 3
 
0.3%
! 2
 
0.2%
% 1
 
0.1%
* 1
 
0.1%
/ 1
 
0.1%
1
 
0.1%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
8
80.0%
1
 
10.0%
1
 
10.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
× 5
45.5%
~ 4
36.4%
+ 2
 
18.2%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 16
59.3%
[ 11
40.7%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 16
59.3%
] 11
40.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
5862
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 16
100.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
6
100.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
6
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
œ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 17482
70.4%
Common 7241
29.2%
Latin 116
 
0.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
699
 
4.0%
554
 
3.2%
392
 
2.2%
366
 
2.1%
363
 
2.1%
355
 
2.0%
353
 
2.0%
322
 
1.8%
286
 
1.6%
275
 
1.6%
Other values (679) 13517
77.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
5862
81.0%
. 488
 
6.7%
, 377
 
5.2%
0 80
 
1.1%
1 71
 
1.0%
2 57
 
0.8%
3 45
 
0.6%
5 36
 
0.5%
4 30
 
0.4%
7 24
 
0.3%
Other values (23) 171
 
2.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
m 54
46.6%
k 8
 
6.9%
V 6
 
5.2%
T 5
 
4.3%
C 5
 
4.3%
K 4
 
3.4%
c 3
 
2.6%
i 3
 
2.6%
S 3
 
2.6%
A 3
 
2.6%
Other values (15) 22
19.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 17480
70.4%
ASCII 7329
29.5%
Punctuation 13
 
0.1%
CJK Compat 9
 
< 0.1%
None 7
 
< 0.1%
Compat Jamo 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
5862
80.0%
. 488
 
6.7%
, 377
 
5.1%
0 80
 
1.1%
1 71
 
1.0%
2 57
 
0.8%
m 54
 
0.7%
3 45
 
0.6%
5 36
 
0.5%
4 30
 
0.4%
Other values (41) 229
 
3.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
699
 
4.0%
554
 
3.2%
392
 
2.2%
366
 
2.1%
363
 
2.1%
355
 
2.0%
353
 
2.0%
322
 
1.8%
286
 
1.6%
275
 
1.6%
Other values (677) 13515
77.3%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
8
88.9%
1
 
11.1%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
6
46.2%
6
46.2%
1
 
7.7%
None
ValueCountFrequency (%)
× 5
71.4%
œ 1
 
14.3%
1
 
14.3%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

last_updt_de
Categorical

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
20221130
99 
20221102
 
1

Length

Max length8
Median length8
Mean length8
Min length8

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.0%

Sample

1st row20221130
2nd row20221130
3rd row20221130
4th row20221130
5th row20221130

Common Values

ValueCountFrequency (%)
20221130 99
99.0%
20221102 1
 
1.0%

Length

2023-12-10T18:53:36.936304image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T18:53:37.126138image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
20221130 99
99.0%
20221102 1
 
1.0%

Sample

fclty_nmctgry_one_nmctgry_two_nmctgry_three_nmctprvn_nmsigngu_nmlegaldong_nmli_nmlnbr_noroad_nmbuld_nolc_lalc_lozip_nordnmadr_nmlnm_addrtel_nohmpg_urlmanage_mby_nmworkday_oper_atwkend_oper_atspr_oper_atsumr_oper_atfall_oper_atwnt_oper_atelect_provd_athwater_provd_atwifi_hold_atfwood_sle_atwlk_road_atwaterpark_hold_atply_fclty_hold_atmart_hold_attoilet_coshwerrm_cosink_cofetgs_cocfr_fshng_fclty_atcfr_wlk_road_fclty_atcfr_beach_fclty_atcfr_prize_lsr_fclty_atcfr_vall_fclty_atcfr_river_fclty_atcfr_pool_fclty_atcfr_yngbgs_exprn_fclty_atcfr_fafv_exprn_fclty_atcfr_child_ply_fclty_atglamping_bed_hold_atglamping_tv_hold_atglamping_fridge_hold_atglamping_wifi_hold_atglamping_in_toilet_hold_atglamping_ac_hold_atglamping_heater_hold_atglamping_ckng_tool_hold_atetc_fclty_dcfclty_intrcn_cnlast_updt_de
0(유)금강 두승산 글램핑여가활동캠핑글램핑전라북도정읍시고부면만수리410-7 번지영원로222-15 번35.593714126.79577856152전라북도 정읍시 고부면 영원로 222-15전라북도 정읍시 고부면 만수리 410-7635364441http://www.금강두승산글램핑.com/민간YYYYYYYYYNNYNN1100NNNNNNNNNNYYYYYYYY대형 수영장과 어린이 풀이 있는 글램핑장금강두승산글램핑은 정읍시내에서 가깝다. 정읍역이나 시외버스터미널에서도 지척의 거리이고 고속도로 정읍 나들목에서도 금방이다. 정읍천 옆에 있는 정읍아산병원에서 고부와 부안방향으로 가면 바로 오른편에 나타난다. 정읍시내를 지키듯 우뚝œK아있는 두승산 자락에 자리잡은 글램핑장에는 더운 여름철 시원하게 즐기실 수 있는 넓은 대형 수영장가 어린이 풀장이 완비되어 있다. 뿐만 아니라 수영장 안쪽으로 전문적인 바리스타가 직접 내려주는 원두커피를 제공하는 카페가 있고 100% 국내산을 사용하며 직접기른 꾸찌뽕으로 백숙을 만들어 파는 식당도 함께 있다.20221130
1VIP오토캠핑장여가활동캠핑자동차야영장경상남도밀양시단장면고례리1408-5 번지고례3길10-11 번35.497353128.92652250418경상남도 밀양시 단장면 고례3길 10-11경상남도 밀양시 단장면 고례리 1408-5<NA>http://vip오토캠핑장.kr/민간YYYYYYYNNNNNNN11215NNNNNNNNYNNNNNNNNN소형 반려견 입장 가능 캠핑장VIP오토캠핑장은 아름다운 산과 맑은 계곡으로 둘러싸여진 자연 속의 캠핑장이다. 펜션과 방갈로 야영장의 구성으로 되어있는 캠핑장은 20여 개의 파쇄석 사이트를 가지고 있으며 사이트 공간이 여유로워 텐트를 편하게 설치 할 수 있어 좋다. 전기 배전함은 6~8사이트가 함께 사용하므로 30M 릴선을 준비해야 한다. 깨끗한 화장실은 칸이 넉넉하게 있어 기다릴 필요 없이 이용해서 편하고, 넓고 깨끗한 샤워장은 온수도 잘나오지만 파우더 룸이 따로 있어 좋다. 최신시설의 개수대는 온수를 같이 사용할 수 있어 기름 묻힌 그릇을 씻기에 좋으며, 남녀 샤워장과 화장실이 붙어있지 않아서 그것 또한 맘에 드는 캠핑장이다. 매점이 있어 간단한 생필품을 구매할 수 있지만 차로 5분 거리에 편의점과 슈퍼가 있어 편리하다. 소형견 동반입장이 가능하나 반드시 목줄을 사용하여야 한다. 주변관광지로는 아름다운 영남알프스의 풍경과 어우러져 있는 밀양댐과 산과 물의 생동감을 그대로 살려주는 아름다운 경치를 자랑하는 단장천, 여려가지 조형물과 야생초화원이 있는 생태공원 등이 있다.20221130
2(주)디노담양힐링파크 지점여가활동캠핑일반야영장,카라반,글램핑전라남도담양군봉산면기곡리836-2 번지탄금길9-26 번35.27144126.96094257371전라남도 담양군 봉산면 탄금길 9-26전라남도 담양군 봉산면 기곡리 836-2613835155https://healingpark.modoo.at/민간YYYYYYYYYYYYYY43220NNNNNYNNYNYNYYYYYY물놀이시설 잘 갖추어짐 실내 놀이방 실내 독서방 카라반 2동 글램핑 시설이 좋은편담양군 봉산면 기곡리에 위치한 힐링파크 담양점은 도심과 떨어져 조용히 숲과 자연에서 자유로이 쉴수 있는 힐링파크다. 이곳은 기존 봉산관광농원이라는 이름으로 1998년 농림부 1등급 판정을 받은 시설로 어느 휴양지에서도 느끼지 못했던 색다른 휴식과 즐거움을 동시에 느낄 수 있다. 담양 힐링파크는 대한민국에서 둘째가라면 서러울 정도로 많은 편의시설을 자랑하고 있는데 책을 좋아하는 사람이라면 누구든 이용 가능한 실내 독서실과 저수지낚시터가 있다. 또한 족구, 배드민턴 등 함께 뛰며 게임할 수 있는 족구장이 있으며 배드민턴은 무료 대여중이다. 이밖에도 주말 행복한 하루를 밤하늘을 보며 마감할 수 있는 주말 폭죽서비스가 있다. 이곳은 ‘동물의 왕국’이라고 해도 과언이 아닐 정도로 다양한 동물들과 시간을 보낼 수 있는데 미니동물원에서는 토끼에게 먹이도 주고 만져보며 교감할 수 있다. 그리고 담양곤충체험관이 있어 자연, 곤충과 친해질 수 있으며 이용료는 무료다. 반려동물이 출입이 가능하므로 자신의 반려동물과도 추억을 쌓을 수 있다.20221130
3(주)밀모 빨강치마 야영장여가활동캠핑일반야영장전라북도무주군<NA>사산리<NA><NA><NA>35.912051127.67606855531<NA>전라북도 무주군 적상면 사산리633227000http://milmo.co.kr/민간YYYYYYYYYYYNNY1110NYNNNNNNNNNNNNNNNN설원을 정면으로는 적상산을 직접 바라 볼 수 있는 야영장무주 밀모빨강치마 캠핑리조트는 오른쪽으로는 무주리조트의 설원, 정면으로는 적상산을 직접 바라 볼 수 있는 멋진 풍경을 자랑하는 곳 이다. 각 계절마다 운치 있는 풍경을 감상할 수 있는 곳이다. 밀모는 지역이름이고, 빨강치마는 적상산의 붉을 적, 치마상의 이름을 따 빨강치마라 하였고, 적상산의 이름도 가을에 단풍이 들면 그 형상이 빨간치마 같다하여 붙여진 이름이라 한다. 글램핑과 카라반 캠핑장, 오토캠핑장, 가족호텔의 구성으로 되어 있다. 본관 건물에 한우식육식당이 있어 별다른 준비 없이 가도 식사를 해결할 수 있으며, 커피숍이 있어 차 한 잔의 여유와 휴식을 취할 수도 있다. 지하엔 노래방도 있고, 2층엔 당구장, 탁구장이 있으며 스크린 골프장도 있다. 아이들을 위한 미끄럼틀이 있는 큰 수영장과 모래놀이터의 놀이시설들 농구장, 족구장이 있어 아이들의 웃음소리가 끈이지 않는다. 아침에 일어나 캠핑장에서 바라본 건너편 적상산 풍경의 놀랄 것이며, 상쾌한 공기에 또 한번 놀랄 것이다.20221130
4(주)백동소풍가는길여가활동캠핑일반야영장경상남도양산시소주동<NA>1169-9 번지백동길128 번35.404416129.1439150517경상남도 양산시 백동길 128경상남도 양산시 소주동 1169-9553890127<NA>민간YYYYYYNNNNNNNN1100NNNNNNNNNNNNNNNNNN이베리코 고기를 즐길 수 있는 캠핑장알수없음20221130
5(주)수동자연마을 힐링별밤수목원캠핑장여가활동캠핑일반야영장,자동차야영장경기도남양주시수동면내방리236-1 번지비룡로1516-19 번37.749652127.27374212026경기도 남양주시 수동면 비룡로 1516-19경기도 남양주시 수동면 내방리 236-1<NA>http://cafe.naver.com/healingforestcamping민간YYYYYYYYYNNNNY2228NNNNNNNNNNNNNNNNNN수동계곡에 자리잡고있는 캠핑장힐링별밤수목원 캠핑장은 수동국민관광지로 지정된 수동계곡에 위치하고있다. 나무가 우거지고 계곡으로 둘러쌓인, 숲과 계곡에 위치한 오토캠핑장이다. 관리동과 편의시설에 근접한 힐링사이트와 계곡을 따라 마련된 숲계곡,계곡 사이트와 별이 가까운 별밤사이트가 있다. 수동계곡과 축령산의 숲길, 산책로를 모두 즐길 수 있어서 휴식을 하기 좋은 공간이다. 주변관광지로는 몽골문화촌, 비금계곡 등이 있다.20221130
6(주)수피아캠핑카라반여가활동캠핑카라반강원도홍천군서면굴업리357-4 번지한서로2141-16 번37.617361127.67302525103강원도 홍천군 서면 한서로 2141-16강원도 홍천군 서면 굴업리 357-4<NA>http://www.xn--oi2bl1gmwr7wb74q.kr/민간YYYYYNYNYYNNNN1100NNNNNNNNNNNNNNNNNN홍천 대명 비발디파크 입구 마을 안쪽에 위치함알수없음20221130
7Y글램핑여가활동캠핑일반야영장,글램핑충청남도아산시송악면강당리90-1 번지강당로115번길12 번36.723173127.01880631557충청남도 아산시 송악면 강당로115번길 12충청남도 아산시 송악면 강당리 90-1415448800<NA>민간YYYYYYNNNNNNNN1100NNNNNNNNNNNNNNNNNN강당계곡 근처 글램핑장알수없음20221130
8(주)아웃오브파크여가활동캠핑카라반강원도춘천시남면관천리356-8 번지가옹개길52-9 번37.727866127.51115724468강원도 춘천시 남면 가옹개길 52-9강원도 춘천시 남면 관천리 356-815221861http://outofpark.com/main/민간YYYYYYNNNNNNNN1100NNNNNNYNNNNNNNNNNN북한강 변에 위치함아웃오브파트는 강원도 춘천시 남면에 자리했다. 서울양양고속도로 강촌IC에서 엘리시안강촌 방면으로 30분가량 달리면 도착한다. 이곳은 북한강 변의 수려한 풍광을 배경으로 캐러밴 40대가 들어찼다. 고급스러움이 돋보이는 유럽피안 캐러밴과 에어스트림 캐러밴이다. 모든 캐러밴은 각기 다른 주제로 꾸몄다. 이 덕분에 욕실에 중점을 둔 객실이나 침실에 초점을 맞춘 객실 등 취향에 따라 선택하는 재미가 있다. 외부에는 어닝 아래 테이블, 의자, 노천욕탕, 바비큐 시설을 마련했다. 캠핑장의 강점 중 하나는 부대시설이다. 카페, 수영장, 찜질방, 스파, 중앙 무대, 분수, 노래방 등 고급스러움으로 치장한 시설이 차고 넘친다.20221130
9(주)양촌여울체험캠프여가활동캠핑일반야영장,자동차야영장경상남도창원시 마산합포구진전면금암리686-1 번지의산삼일로60 번35.136508128.37528351795경상남도 창원시 마산합포구 진전면 의산삼일로 60경상남도 창원시 마산합포구 진전면 금암리 686-1552712012http://www.yangchoncamp.co.kr/지자체YYYYYYYYNNYYNY1110NYNNNNNNYNNNNNNNNN여항산, 적석산, 안성산 사이에 위치함양촌여울체험캠프는 여항산, 적석산, 인성산으로 병풍처럼 둘러 싸여 있는 캠핑장이다. 캠핑장 인근에는 아름다운 거락 숲과 맑은 물의 진전천이 고요히 흐르고 있는 곳이다. 펜션과 야영장이 함께 있는 캠핑장으로, 총 3구역으로 나뉘어져 있으며 사이트 공간이 넓어 텐트를 여유롭게 설치할 수 있어 편안히 쉴 수 있으며 이웃과의 불편함도 줄어들어 편안히 쉬다 올 수 있다. 배전함이 설치되어 있어 전기사용이 가능하며, 족구장이 있어 족구 등 배드민턴도 할 수 있으며 각종 운동을 할 수 있어 좋다. 아이들을 위한 물놀이시설은 최고다. 캠퍼가 아니더라도 입장료 3천원만 내면 누구든 이용할 수 있다. 아이들을 위한 피자 만들기체험은 인기가 많은 체험 중 하나다. 피자를 만들어 먹기까지의 과정을 아이들은 마냥 신기해하며 즐거워한다. 아이들을 위해 체험예약을 서두르는 것이 좋다.20221130
fclty_nmctgry_one_nmctgry_two_nmctgry_three_nmctprvn_nmsigngu_nmlegaldong_nmli_nmlnbr_noroad_nmbuld_nolc_lalc_lozip_nordnmadr_nmlnm_addrtel_nohmpg_urlmanage_mby_nmworkday_oper_atwkend_oper_atspr_oper_atsumr_oper_atfall_oper_atwnt_oper_atelect_provd_athwater_provd_atwifi_hold_atfwood_sle_atwlk_road_atwaterpark_hold_atply_fclty_hold_atmart_hold_attoilet_coshwerrm_cosink_cofetgs_cocfr_fshng_fclty_atcfr_wlk_road_fclty_atcfr_beach_fclty_atcfr_prize_lsr_fclty_atcfr_vall_fclty_atcfr_river_fclty_atcfr_pool_fclty_atcfr_yngbgs_exprn_fclty_atcfr_fafv_exprn_fclty_atcfr_child_ply_fclty_atglamping_bed_hold_atglamping_tv_hold_atglamping_fridge_hold_atglamping_wifi_hold_atglamping_in_toilet_hold_atglamping_ac_hold_atglamping_heater_hold_atglamping_ckng_tool_hold_atetc_fclty_dcfclty_intrcn_cnlast_updt_de
90강촌포도펜션오토캠핑장여가활동캠핑자동차야영장강원도춘천시남산면백양리266-2 번지<NA><NA>37.808991127.57282524464<NA>강원도 춘천시 남산면 백양리 266-2<NA>http://cafe.naver.com/1305민간YYYYYNYYYYNNNN22112NNNNNNNNNNNNNNNNNN계곡 물놀이 가능알수없음20221130
91강촌하늘아래여가활동캠핑일반야영장,글램핑강원도춘천시남산면방곡리351-3 번지풀무골1길71 번37.800642127.64129524465강원도 춘천시 남산면 풀무골1길 71강원도 춘천시 남산면 방곡리 351-3<NA>http://www.강촌오토캠핑장.kr민간YYYYYYYYYYNYNY2122NNNNNYNNNNYNYYNYYY강촌역에서 도보이용 가능, 주문음식 배달 가능저희 캠핑장은 2013년 국내 최초의 글램핑장으로 현재 3만명의 고객을 확보한 자연과 더불어 힐링하는 캠핑장입니다. 강촌역에서 도보이용 가능. 주문음식 배달 가능. 도보10분이내에 강촌레저놀이기구타운20221130
92강화 버팔로 캠팜여가활동캠핑일반야영장인천광역시강화군하점면삼거리771-7 번지고려산로329-74 번37.754751126.41516123016인천광역시 강화군 하점면 고려산로 329-74인천광역시 강화군 하점면 삼거리 771-7<NA>https://camfarm21.modoo.at/민간YYYYYYYYNYNNNY422130NYYNNNNYYNNNNNNNNN야영, 관광농원 체험 가능캠팜 이란 캠프, 캠핑, 야영 + 관광농원 이라는 말 입니다. 강화버팔로 캠팜은 캠퍼들이 캠핑장과 관광농원, 숲에서 자유롭게 지낼수 있는 곳입니다. 고려산 진입로, 하점저수지 둘레길이 캠핑장 산책로로 연결되어 있어 누구라도 오신다면 좋은시간을 보낼수 있는 숲속 캠핑장입니다!20221130
93강화고인돌 캠핑장여가활동캠핑일반야영장인천광역시강화군하점면장정리989 번지<NA><NA>37.776516126.43538123014<NA>인천광역시 강화군 하점면 장정리 989<NA>강화고인돌카페-네이버민간YYYYYYYYYYNYYN22111YNYNNNNNNNNNNNNNNN수영장, 수로낚시터알수없음20221130
94강화도 크로바 캠핑장여가활동캠핑자동차야영장인천광역시강화군길상면선두리1077-12 번지해안남로497-4 번37.596839126.50930823051인천광역시 강화군 길상면 해안남로 497-4인천광역시 강화군 길상면 선두리 1077-12<NA><NA>민간YYYYYYYYYYNNYN22210NYNNNNNYNNNNNNNNNN갯벌과 동검도 및 택지돈대를 배경으로 해변 인근 위치강화도 초지대교에서 자동차로 10분 거리의 해변에 위치. 갯벌과 동검도 및 택지돈대를 배경으로 사이트 5개인 조용하고 아늑한 환경입니다.20221130
95강화도산들애농원캠핑수영장여가활동캠핑자동차야영장인천광역시강화군강화읍국화리344-1 번지고비고개로171 번37.740966126.46017623028인천광역시 강화군 강화읍 고비고개로 171인천광역시 강화군 강화읍 국화리 344-1<NA>http://han3833.penbang.com/민간YYYYYNYYYYNYYN22235NYNNNNNNNNNNNNNNNN대형 수영장, 얼음 썰매장알수없음20221130
96강화바다관광농원여가활동캠핑자동차야영장인천광역시강화군화도면장화리1106-1 번지해안남로2355 번37.613905126.38257223061인천광역시 강화군 화도면 해안남로 2355인천광역시 강화군 화도면 장화리 1106-1329373485http://www.강화바다캠핑장.com민간YYYYYYYYYNNYNN1100NNNNNNNNNNNNNNNNNN장화리 일몰조망대 안쪽 마을에 위치, 대형 수영장강화바다관광농원 캠핑장은 강화도 서쪽, 일몰이 아름답기로 소문난 장화리 일몰조망대 안쪽 마을에 위치하고 있다. 때문에 강화도에서 가장 많은 펜션들이 몰려 있는 곳이기도 하다. 캠핑장 바로 위쪽에 선수포구가 있고 아래쪽에는 동막해변이 있어 강화도 바다여행의 베이스캠프로 안성맞춤인 곳이다. 캠핑장은 해안남로 GS가나안 주유소 뒤쪽 마을 안쪽에 포근하게 자리잡고 있다. 상당히 큰 규모의 수영장과 운동장, 농구대등 운동시설이 아래쪽에 있고. 한단 높은 곳에 사이트가 꾸며져 있다.아직 나무가 작아 그늘이 없는 게 아쉽지만, 아늑하면서도 시원스런 전망이 좋다.20221130
97강화카라반캠핑장여가활동캠핑글램핑인천광역시강화군길상면초지리1320-1 번지해안남로65번길15-1 번37.622644126.53472823052인천광역시 강화군 길상면 해안남로65번길 15-1인천광역시 강화군 길상면 초지리 1320-1319328188<NA>민간YYYYYYYYYNYNNN1121YNNNNNNNNNYYYYYYYY낙조명소, 오지캠핑알수없음20221130
98강화카라반해변여가활동캠핑카라반인천광역시강화군화도면내리2181-1 번지해안남로2669 번37.635865126.37403323060인천광역시 강화군 화도면 해안남로 2669인천광역시 강화군 화도면 내리 2181-1329370209스페인마을.com민간YYYYYYYYYNNNYN1107NNNNNNNNNNNNNNNNNN개별 바비큐장 각 카라반마다 설치, 다양한 부대시설바로 앞 드넓은 바다를 품고 스페인의 이국적인 감성을 즐기며 여유로운 휴식을 즐길 수 있음은 물론, 근처 [강화 루지] [장화리 일몰조망지] [함허동천] [전등사] [마니산] 등 다양한 레저 스포츠와 볼거리가 넘쳐나는 이곳은 [강화카라반해변]입니다!20221130
99강화캠핑파크여가활동캠핑일반야영장,글램핑인천광역시강화군길상면초지리1140-4 번지신촌로146번길14-11 번37.626763126.5164623049인천광역시 강화군 길상면 신촌로146번길 14-11인천광역시 강화군 길상면 초지리 1140-4<NA>http://cafe.naver.com/pp009민간YYYYYYYYNNNNNN2210NNNNNNNNNNYNNNNNNN폐교 리모델링, 대형 운동장강화캠핑파크는 인천광역시 강화군 길상면에 자리했다. 강화초지대교를 넘어 약 5분만 달리면 도착한다. 신촌교차로에서 오른쪽으로 가면 되는데, 캠핑장 입구까지 가는 길이 좁은 편이니 운전에 주의해야 한다. 이곳은 폐교를 리모델링해 캠핑장을 조성했다. 이 때문에 곳곳을 돌아다니다 보면 동상, 교실 등 추억을 자극하는 볼거리가 많다. 널찍한 운동장에는 오토캠핑 30면, 글램핑 15면이 있다. 모든 사이트에서 전기와 화로 사용이 가능하다. 글램핑 객실은 취사도구를 비롯해 식기류, 테이블, 의자 등 캠핑용품을 갖췄다. 교실로 쓰이던 건물로 들어가면 장작, 숯, 식품, 음료 등을 판매하는 매점이 있다. 교실 건물 뒤로 개수대, 화장실, 샤워장 등이 위치했다.20221130