Overview

Dataset statistics

Number of variables2
Number of observations33
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory660.0 B
Average record size in memory20.0 B

Variable types

Text2

Dataset

Description대전 맛집 홍보로 지역경제 활성화 및 추천할 만한 업소 소개 등 신뢰성 있는 정보 제공을 위한 2023년 대전 특색음식 취급업소 현황입니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/15063352/fileData.do

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상호 has unique valuesUnique
소재지 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 12:42:08.027240
Analysis finished2023-12-12 12:42:08.282481
Duration0.26 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

상호
Text

UNIQUE 

Distinct33
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size396.0 B
2023-12-12T21:42:08.460929image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length11
Median length9
Mean length6.7272727
Min length2

Characters and Unicode

Total characters222
Distinct characters83
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

Unique33 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row오씨칼국수
2nd row김화식당
3rd row일미면옥
4th row시골막국수와옹심이
5th row목포팥칼국수
ValueCountFrequency (%)
오씨칼국수 1
 
3.0%
본가칼국수 1
 
3.0%
양평칼국수 1
 
3.0%
홍굴이부추손칼국수 1
 
3.0%
왕궁바지락손칼국수 1
 
3.0%
토종칼국수(중리점 1
 
3.0%
부추해물칼국수 1
 
3.0%
황토기와집 1
 
3.0%
오시오칼국수 1
 
3.0%
명가동원손칼국수 1
 
3.0%
Other values (23) 23
69.7%
2023-12-12T21:42:08.844979image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
수 31
 
14.0%
국 28
 
12.6%
칼 27
 
12.2%
손 6
 
2.7%
가 5
 
2.3%
지 4
 
1.8%
원 4
 
1.8%
토 4
 
1.8%
) 4
 
1.8%
점 4
 
1.8%
Other values (73) 105
47.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 214
96.4%
Close Punctuation 4
 
1.8%
Open Punctuation 4
 
1.8%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
수 31
 
14.5%
국 28
 
13.1%
칼 27
 
12.6%
손 6
 
2.8%
가 5
 
2.3%
지 4
 
1.9%
원 4
 
1.9%
토 4
 
1.9%
점 4
 
1.9%
종 4
 
1.9%
Other values (71) 97
45.3%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 4
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 214
96.4%
Common 8
 
3.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
수 31
 
14.5%
국 28
 
13.1%
칼 27
 
12.6%
손 6
 
2.8%
가 5
 
2.3%
지 4
 
1.9%
원 4
 
1.9%
토 4
 
1.9%
점 4
 
1.9%
종 4
 
1.9%
Other values (71) 97
45.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
) 4
50.0%
( 4
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 214
96.4%
ASCII 8
 
3.6%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
수 31
 
14.5%
국 28
 
13.1%
칼 27
 
12.6%
손 6
 
2.8%
가 5
 
2.3%
지 4
 
1.9%
원 4
 
1.9%
토 4
 
1.9%
점 4
 
1.9%
종 4
 
1.9%
Other values (71) 97
45.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
) 4
50.0%
( 4
50.0%

소재지
Text

UNIQUE 

Distinct33
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size396.0 B
2023-12-12T21:42:09.128352image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length31
Median length29
Mean length24.939394
Min length20

Characters and Unicode

Total characters823
Distinct characters83
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique33 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row대전광역시 동구 옛신탄진로 13(삼성동)
2nd row대전광역시 동구 중앙로203번길 28(중동)
3rd row대전광역시 중구 계백로1615번길 29(유천동)
4th row대전광역시 중구 대둔산로 275, 1층(사정동,규현빌딩)
5th row대전광역시 중구 대둔산로 377(산성동)
ValueCountFrequency (%)
대전광역시 33
24.1%
중구 18
 
13.1%
서구 5
 
3.6%
대덕구 5
 
3.6%
동구 3
 
2.2%
대종로 2
 
1.5%
대둔산로 2
 
1.5%
유성구 2
 
1.5%
15(대흥동 1
 
0.7%
충무로107번길 1
 
0.7%
Other values (65) 65
47.4%
2023-12-12T21:42:09.589521image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
107
 
13.0%
대 52
 
6.3%
1 42
 
5.1%
동 37
 
4.5%
전 34
 
4.1%
) 33
 
4.0%
광 33
 
4.0%
역 33
 
4.0%
시 33
 
4.0%
구 33
 
4.0%
Other values (73) 386
46.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 507
61.6%
Decimal Number 135
 
16.4%
Space Separator 107
 
13.0%
Close Punctuation 33
 
4.0%
Open Punctuation 33
 
4.0%
Other Punctuation 5
 
0.6%
Dash Punctuation 3
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
대 52
 
10.3%
동 37
 
7.3%
전 34
 
6.7%
광 33
 
6.5%
역 33
 
6.5%
시 33
 
6.5%
구 33
 
6.5%
로 33
 
6.5%
중 28
 
5.5%
길 23
 
4.5%
Other values (58) 168
33.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 42
31.1%
2 16
 
11.9%
0 14
 
10.4%
4 13
 
9.6%
7 12
 
8.9%
3 11
 
8.1%
8 9
 
6.7%
5 9
 
6.7%
9 5
 
3.7%
6 4
 
3.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
107
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 33
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 33
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 5
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 507
61.6%
Common 316
38.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 52
 
10.3%
동 37
 
7.3%
전 34
 
6.7%
광 33
 
6.5%
역 33
 
6.5%
시 33
 
6.5%
구 33
 
6.5%
로 33
 
6.5%
중 28
 
5.5%
길 23
 
4.5%
Other values (58) 168
33.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
107
33.9%
1 42
 
13.3%
) 33
 
10.4%
( 33
 
10.4%
2 16
 
5.1%
0 14
 
4.4%
4 13
 
4.1%
7 12
 
3.8%
3 11
 
3.5%
8 9
 
2.8%
Other values (5) 26
 
8.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 507
61.6%
ASCII 316
38.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
107
33.9%
1 42
 
13.3%
) 33
 
10.4%
( 33
 
10.4%
2 16
 
5.1%
0 14
 
4.4%
4 13
 
4.1%
7 12
 
3.8%
3 11
 
3.5%
8 9
 
2.8%
Other values (5) 26
 
8.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 52
 
10.3%
동 37
 
7.3%
전 34
 
6.7%
광 33
 
6.5%
역 33
 
6.5%
시 33
 
6.5%
구 33
 
6.5%
로 33
 
6.5%
중 28
 
5.5%
길 23
 
4.5%
Other values (58) 168
33.1%

Correlations

2023-12-12T21:42:09.704097image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
상호소재지
상호1.0001.000
소재지1.0001.000

Missing values

2023-12-12T21:42:08.176434image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T21:42:08.251671image/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

상호소재지
0오씨칼국수대전광역시 동구 옛신탄진로 13(삼성동)
1김화식당대전광역시 동구 중앙로203번길 28(중동)
2일미면옥대전광역시 중구 계백로1615번길 29(유천동)
3시골막국수와옹심이대전광역시 중구 대둔산로 275, 1층(사정동,규현빌딩)
4목포팥칼국수대전광역시 중구 대둔산로 377(산성동)
5수바지락칼국수대전광역시 중구 대종로 386번길 97, 1층(문창동)
6대원칼국수대전광역시 중구 대종로 460(대흥동)
7시민칼국수대전광역시 중구 대흥로 10번길 5,1층(문화동)
8종로할머니손칼국수대전광역시 중구 대흥로71번길 19(대흥동)
9논두렁추어칼국수대전광역시 중구 보문로20번길 41(문창동)
상호소재지
23황태칼국수대전광역시 서구 정림로10번길 15-22(정림동)
24명가동원손칼국수대전광역시 서구 청사서로54번길 11(월평동)
25오시오칼국수대전광역시 유성구 노은로410번길 8(하기동)
26황토기와집대전광역시 유성구 대덕대로 1101(송강동)
27부추해물칼국수대전광역시 대덕구 신탄진로804번길 31(신탄진동)
28토종칼국수(중리점)대전광역시 대덕구 계족산로 15(중리동)
29왕궁바지락손칼국수대전광역시 대덕구 대전로1019번길 37(오정동)
30홍굴이부추손칼국수대전광역시 대덕구 선비마을로5번길 3(송촌동)
31양평칼국수대전광역시 대덕구 중리남로28번길 1(중리동)
32별난집대전광역시 동구 중앙로193번길 8(중동)