Overview

Dataset statistics

Number of variables6
Number of observations10000
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory556.6 KiB
Average record size in memory57.0 B

Variable types

Numeric1
DateTime2
Categorical2
Text1

Dataset

Description파일 다운로드
Author서울특별시
URLhttps://data.seoul.go.kr/dataList/OA-21304/S/1/datasetView.do

Alerts

번호 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-03-13 17:46:05.003718
Analysis finished2024-03-13 17:46:05.611858
Duration0.61 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

번호
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct10000
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean43882.914
Minimum16
Maximum88310
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size166.0 KiB
2024-03-14T02:46:05.666207image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum16
5-th percentile4216.55
Q121807.75
median43574
Q366235
95-th percentile84106.15
Maximum88310
Range88294
Interquartile range (IQR)44427.25

Descriptive statistics

Standard deviation25557.251
Coefficient of variation (CV)0.58239639
Kurtosis-1.2052026
Mean43882.914
Median Absolute Deviation (MAD)22222.5
Skewness0.016889941
Sum4.3882914 × 108
Variance6.5317306 × 108
MonotonicityNot monotonic
2024-03-14T02:46:05.769172image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
24261 1
 
< 0.1%
48216 1
 
< 0.1%
10451 1
 
< 0.1%
85700 1
 
< 0.1%
29816 1
 
< 0.1%
80255 1
 
< 0.1%
20541 1
 
< 0.1%
39669 1
 
< 0.1%
12060 1
 
< 0.1%
3448 1
 
< 0.1%
Other values (9990) 9990
99.9%
ValueCountFrequency (%)
16 1
< 0.1%
24 1
< 0.1%
28 1
< 0.1%
45 1
< 0.1%
65 1
< 0.1%
80 1
< 0.1%
106 1
< 0.1%
118 1
< 0.1%
125 1
< 0.1%
156 1
< 0.1%
ValueCountFrequency (%)
88310 1
< 0.1%
88285 1
< 0.1%
88267 1
< 0.1%
88261 1
< 0.1%
88239 1
< 0.1%
88235 1
< 0.1%
88196 1
< 0.1%
88185 1
< 0.1%
88181 1
< 0.1%
88169 1
< 0.1%

신고일
Date

Distinct383
Distinct (%)3.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
Minimum2021-07-15 00:00:00
Maximum2023-01-31 00:00:00
2024-03-14T02:46:05.865266image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-03-14T02:46:05.965278image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

구정보
Categorical

Distinct24
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
마포구
1103 
송파구
1053 
성동구
836 
영등포구
834 
강남구
756 
Other values (19)
5418 

Length

Max length4
Median length3
Mean length3.1293
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row마포구
2nd row강서구
3rd row영등포구
4th row마포구
5th row동작구

Common Values

ValueCountFrequency (%)
마포구 1103
 
11.0%
송파구 1053
 
10.5%
성동구 836
 
8.4%
영등포구 834
 
8.3%
강남구 756
 
7.6%
서초구 637
 
6.4%
동작구 575
 
5.8%
관악구 515
 
5.1%
강서구 427
 
4.3%
동대문구 415
 
4.2%
Other values (14) 2849
28.5%

Length

2024-03-14T02:46:06.063409image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
마포구 1103
 
11.0%
송파구 1053
 
10.5%
성동구 836
 
8.4%
영등포구 834
 
8.3%
강남구 756
 
7.6%
서초구 637
 
6.4%
동작구 575
 
5.8%
관악구 515
 
5.1%
강서구 427
 
4.3%
동대문구 415
 
4.2%
Other values (14) 2849
28.5%

주소
Text

Distinct5829
Distinct (%)58.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
2024-03-14T02:46:06.363291image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length24
Median length22
Mean length19.2377
Min length13

Characters and Unicode

Total characters192377
Distinct characters208
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

Unique4267 ?
Unique (%)42.7%

Sample

1st row서울특별시 마포구 서교동 415
2nd row서울특별시 강서구 등촌동 365-83
3rd row서울특별시 영등포구 신길동 4934-11
4th row서울특별시 마포구 현석동 203-1
5th row서울특별시 동작구 신대방동 355-26
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 9998
25.0%
마포구 1103
 
2.8%
송파구 1056
 
2.6%
성동구 835
 
2.1%
영등포구 833
 
2.1%
강남구 756
 
1.9%
서초구 634
 
1.6%
동작구 575
 
1.4%
관악구 516
 
1.3%
성수동2가 483
 
1.2%
Other values (5306) 23201
58.0%
2024-03-14T02:46:06.762841image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
29990
15.6%
동 12164
 
6.3%
서 12000
 
6.2%
구 10342
 
5.4%
시 10000
 
5.2%
울 10000
 
5.2%
특 9998
 
5.2%
별 9998
 
5.2%
1 8194
 
4.3%
- 7710
 
4.0%
Other values (198) 71981
37.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 112995
58.7%
Decimal Number 41682
 
21.7%
Space Separator 29990
 
15.6%
Dash Punctuation 7710
 
4.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 12164
 
10.8%
서 12000
 
10.6%
구 10342
 
9.2%
시 10000
 
8.8%
울 10000
 
8.8%
특 9998
 
8.8%
별 9998
 
8.8%
포 2006
 
1.8%
성 1895
 
1.7%
강 1755
 
1.6%
Other values (186) 32837
29.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 8194
19.7%
2 5859
14.1%
3 4492
10.8%
4 4267
10.2%
6 3584
8.6%
7 3375
8.1%
5 3344
8.0%
0 3018
 
7.2%
9 2822
 
6.8%
8 2727
 
6.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
29990
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 7710
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 112995
58.7%
Common 79382
41.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 12164
 
10.8%
서 12000
 
10.6%
구 10342
 
9.2%
시 10000
 
8.8%
울 10000
 
8.8%
특 9998
 
8.8%
별 9998
 
8.8%
포 2006
 
1.8%
성 1895
 
1.7%
강 1755
 
1.6%
Other values (186) 32837
29.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
29990
37.8%
1 8194
 
10.3%
- 7710
 
9.7%
2 5859
 
7.4%
3 4492
 
5.7%
4 4267
 
5.4%
6 3584
 
4.5%
7 3375
 
4.3%
5 3344
 
4.2%
0 3018
 
3.8%
Other values (2) 5549
 
7.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 112995
58.7%
ASCII 79382
41.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
29990
37.8%
1 8194
 
10.3%
- 7710
 
9.7%
2 5859
 
7.4%
3 4492
 
5.7%
4 4267
 
5.4%
6 3584
 
4.5%
7 3375
 
4.3%
5 3344
 
4.2%
0 3018
 
3.8%
Other values (2) 5549
 
7.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 12164
 
10.8%
서 12000
 
10.6%
구 10342
 
9.2%
시 10000
 
8.8%
울 10000
 
8.8%
특 9998
 
8.8%
별 9998
 
8.8%
포 2006
 
1.8%
성 1895
 
1.7%
강 1755
 
1.6%
Other values (186) 32837
29.1%

유형
Categorical

Distinct13
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
보도와 차도가 구분된 도로의 차도
5020 
횡단보도, 산책로 등
1309 
버스정류장, 택시 승강장
980 
보도 중앙
645 
자전거 도로
602 
Other values (8)
1444 

Length

Max length18
Median length18
Mean length13.9932
Min length2

Unique

Unique1 ?
Unique (%)< 0.1%

Sample

1st row보도와 차도가 구분된 도로의 차도
2nd row보도와 차도가 구분된 도로의 차도
3rd row보도와 차도가 구분된 도로의 차도
4th row보도와 차도가 구분된 도로의 차도
5th row버스정류장, 택시 승강장

Common Values

ValueCountFrequency (%)
보도와 차도가 구분된 도로의 차도 5020
50.2%
횡단보도, 산책로 등 1309
 
13.1%
버스정류장, 택시 승강장 980
 
9.8%
보도 중앙 645
 
6.5%
자전거 도로 602
 
6.0%
점자블록, 엘리베이터 입구 574
 
5.7%
지하철역 진출입로 및 주변 452
 
4.5%
기타 366
 
3.7%
건물, 상가 보행자 진출입 27
 
0.3%
오신고 19
 
0.2%
Other values (3) 6
 
0.1%

Length

2024-03-14T02:46:06.879950image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
보도와 5020
13.0%
구분된 5020
13.0%
도로의 5020
13.0%
차도 5020
13.0%
차도가 5020
13.0%
횡단보도 1309
 
3.4%
산책로 1309
 
3.4%
등 1309
 
3.4%
택시 980
 
2.5%
승강장 980
 
2.5%
Other values (26) 7517
19.5%

조치일
Date

Distinct384
Distinct (%)3.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size156.2 KiB
Minimum2021-07-15 00:00:00
Maximum2023-02-01 00:00:00
2024-03-14T02:46:06.974640image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-03-14T02:46:07.327940image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

Interactions

2024-03-14T02:46:05.404783image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-03-14T02:46:07.414880image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호구정보유형
번호1.0000.4760.486
구정보0.4761.0000.539
유형0.4860.5391.000
2024-03-14T02:46:07.483644image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
유형구정보
유형1.0000.207
구정보0.2071.000
2024-03-14T02:46:07.547212image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호구정보유형
번호1.0000.1950.225
구정보0.1951.0000.207
유형0.2250.2071.000

Missing values

2024-03-14T02:46:05.486640image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-03-14T02:46:05.574526image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.

Sample

번호신고일구정보주소유형조치일
24260242612022-01-17마포구서울특별시 마포구 서교동 415보도와 차도가 구분된 도로의 차도2022-01-17
75659756602022-10-24강서구서울특별시 강서구 등촌동 365-83보도와 차도가 구분된 도로의 차도2022-10-24
49463494642022-05-31영등포구서울특별시 영등포구 신길동 4934-11보도와 차도가 구분된 도로의 차도2022-05-31
52750527512022-06-17마포구서울특별시 마포구 현석동 203-1보도와 차도가 구분된 도로의 차도2022-06-17
37231372322022-03-22동작구서울특별시 동작구 신대방동 355-26버스정류장, 택시 승강장2022-03-22
40920409212022-04-12동대문구서울특별시 동대문구 장안동 478-1보도와 차도가 구분된 도로의 차도2022-04-12
13181131822021-11-08강동구서울특별시 강동구 상일동 189횡단보도, 산책로 등2021-11-08
21727217282022-01-04도봉구서울특별시 도봉구 창동 311-4횡단보도, 산책로 등2022-01-04
26496264972022-01-27서초구서울특별시 서초구 서초동 1390보도와 차도가 구분된 도로의 차도2022-01-27
13448134492021-11-10강동구서울특별시 강동구 천호동 428-2횡단보도, 산책로 등2021-11-10
번호신고일구정보주소유형조치일
12556125572021-11-03구로구서울특별시 구로구 구로동 222-14보도와 차도가 구분된 도로의 차도2021-11-03
44198441992022-05-03동대문구서울특별시 동대문구 회기동 60-285보도와 차도가 구분된 도로의 차도2022-05-03
17652176532021-12-09강동구서울특별시 강동구 성내동 450-28점자블록, 엘리베이터 입구2021-12-09
47281472822022-05-19마포구서울특별시 마포구 염리동 523보도와 차도가 구분된 도로의 차도2022-05-19
31915319162022-02-24서초구서울특별시 서초구 서초동 1375지하철역 진출입로 및 주변2022-02-24
20760207612021-12-28영등포구서울특별시 영등포구 여의도동 61-5점자블록, 엘리베이터 입구2021-12-28
72532725332022-09-30서초구서울특별시 서초구 방배동 848-20보도와 차도가 구분된 도로의 차도2022-09-30
47565475662022-05-20강동구서울특별시 강동구 암사동 546-2보도와 차도가 구분된 도로의 차도2022-05-20
757275732021-09-24강동구서울특별시 강동구 암사동 527횡단보도, 산책로 등2021-09-24
46207462082022-05-13성동구서울특별시 성동구 성수동2가 289-32보도와 차도가 구분된 도로의 차도2022-05-13