Overview

Dataset statistics

Number of variables8
Number of observations22
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.5 KiB
Average record size in memory70.0 B

Variable types

Categorical4
Text4

Dataset

Description대전광역시 유성구 산하 기관 현황에 대한 데이터로 기관명, 도로명주소, 지번주소, 전화번호에 대한 데이터를 제공합니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/15013708/fileData.do

Alerts

시도명 has constant value ""Constant
시군구명 has constant value ""Constant
데이터기준일자 has constant value ""Constant
기관명 has unique valuesUnique
전화번호 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 13:36:50.233096
Analysis finished2023-12-12 13:36:50.771733
Duration0.54 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

기관구분
Categorical

Distinct6
Distinct (%)27.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
동
11 
직속기관산하기관
6 
사업소산하기관
2 
본청
 
1
직속기관
 
1

Length

Max length8
Median length7.5
Mean length3.7272727
Min length1

Unique

Unique3 ?
Unique (%)13.6%

Sample

1st row본청
2nd row직속기관
3rd row직속기관산하기관
4th row직속기관산하기관
5th row직속기관산하기관

Common Values

ValueCountFrequency (%)
동 11
50.0%
직속기관산하기관 6
27.3%
사업소산하기관 2
 
9.1%
본청 1
 
4.5%
직속기관 1
 
4.5%
사업소 1
 
4.5%

Length

2023-12-12T22:36:50.876314image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T22:36:50.997237image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
동 11
50.0%
직속기관산하기관 6
27.3%
사업소산하기관 2
 
9.1%
본청 1
 
4.5%
직속기관 1
 
4.5%
사업소 1
 
4.5%

시도명
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)4.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
대전광역시
22 

Length

Max length5
Median length5
Mean length5
Min length5

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대전광역시 22
100.0%

Length

2023-12-12T22:36:51.107426image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T22:36:51.238401image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
대전광역시 22
100.0%

시군구명
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)4.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
유성구
22 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
유성구 22
100.0%

Length

2023-12-12T22:36:51.359902image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T22:36:51.461382image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
유성구 22
100.0%

기관명
Text

UNIQUE 

Distinct22
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
2023-12-12T22:36:51.654839image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length8
Median length8
Mean length7.1363636
Min length3

Characters and Unicode

Total characters157
Distinct characters40
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

Unique22 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row유성구청
2nd row보건소
3rd row진잠 보건지소
4th row구즉 보건지소
5th row세동 보건진료소
ValueCountFrequency (%)
보건진료소 4
 
14.3%
보건지소 2
 
7.1%
유성구청 1
 
3.6%
진잠동주민센터 1
 
3.6%
구즉동주민센터 1
 
3.6%
전민동주민센터 1
 
3.6%
신성동주민센터 1
 
3.6%
노은3동주민센터 1
 
3.6%
노은2동주민센터 1
 
3.6%
노은1동주민센터 1
 
3.6%
Other values (14) 14
50.0%
2023-12-12T22:36:52.000484image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
민 13
 
8.3%
터 13
 
8.3%
센 13
 
8.3%
동 13
 
8.3%
주 11
 
7.0%
보 7
 
4.5%
건 7
 
4.5%
소 7
 
4.5%
진 6
 
3.8%
6
 
3.8%
Other values (30) 61
38.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 146
93.0%
Space Separator 6
 
3.8%
Decimal Number 5
 
3.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
민 13
 
8.9%
터 13
 
8.9%
센 13
 
8.9%
동 13
 
8.9%
주 11
 
7.5%
보 7
 
4.8%
건 7
 
4.8%
소 7
 
4.8%
진 6
 
4.1%
구 5
 
3.4%
Other values (26) 51
34.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 2
40.0%
2 2
40.0%
3 1
20.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
6
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 146
93.0%
Common 11
 
7.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
민 13
 
8.9%
터 13
 
8.9%
센 13
 
8.9%
동 13
 
8.9%
주 11
 
7.5%
보 7
 
4.8%
건 7
 
4.8%
소 7
 
4.8%
진 6
 
4.1%
구 5
 
3.4%
Other values (26) 51
34.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
6
54.5%
1 2
 
18.2%
2 2
 
18.2%
3 1
 
9.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 146
93.0%
ASCII 11
 
7.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
민 13
 
8.9%
터 13
 
8.9%
센 13
 
8.9%
동 13
 
8.9%
주 11
 
7.5%
보 7
 
4.8%
건 7
 
4.8%
소 7
 
4.8%
진 6
 
4.1%
구 5
 
3.4%
Other values (26) 51
34.9%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
6
54.5%
1 2
 
18.2%
2 2
 
18.2%
3 1
 
9.1%

소재지도로명주소
Text

Distinct21
Distinct (%)95.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
2023-12-12T22:36:52.228752image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length28
Median length26
Mean length24.090909
Min length19

Characters and Unicode

Total characters530
Distinct characters62
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique20 ?
Unique (%)90.9%

Sample

1st row대전광역시 유성구 대학로 211(어은동)
2nd row대전광역시 유성구 박산로 177(구암동)
3rd row대전광역시 유성구 진잠로 140번길 56(원내동)
4th row대전광역시 유성구 구룡달전로 22길
5th row대전광역시 유성구 세동로 506(세동)
ValueCountFrequency (%)
대전광역시 22
23.2%
유성구 22
23.2%
구룡달전로 3
 
3.2%
유성대로 2
 
2.1%
626번길 2
 
2.1%
57(구암동 2
 
2.1%
엑스포로 2
 
2.1%
지족동로 1
 
1.1%
120(장대동 1
 
1.1%
노은동로 1
 
1.1%
Other values (37) 37
38.9%
2023-12-12T22:36:52.592827image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
73
 
13.8%
대 30
 
5.7%
구 29
 
5.5%
성 25
 
4.7%
전 25
 
4.7%
유 24
 
4.5%
동 24
 
4.5%
광 22
 
4.2%
역 22
 
4.2%
시 22
 
4.2%
Other values (52) 234
44.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 335
63.2%
Decimal Number 78
 
14.7%
Space Separator 73
 
13.8%
Open Punctuation 21
 
4.0%
Close Punctuation 21
 
4.0%
Dash Punctuation 2
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
대 30
 
9.0%
구 29
 
8.7%
성 25
 
7.5%
전 25
 
7.5%
유 24
 
7.2%
동 24
 
7.2%
광 22
 
6.6%
역 22
 
6.6%
시 22
 
6.6%
로 22
 
6.6%
Other values (38) 90
26.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 12
15.4%
1 11
14.1%
5 11
14.1%
6 9
11.5%
7 7
9.0%
4 7
9.0%
3 6
7.7%
9 6
7.7%
8 5
6.4%
0 4
 
5.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
73
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 21
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 21
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 335
63.2%
Common 195
36.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 30
 
9.0%
구 29
 
8.7%
성 25
 
7.5%
전 25
 
7.5%
유 24
 
7.2%
동 24
 
7.2%
광 22
 
6.6%
역 22
 
6.6%
시 22
 
6.6%
로 22
 
6.6%
Other values (38) 90
26.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
73
37.4%
( 21
 
10.8%
) 21
 
10.8%
2 12
 
6.2%
1 11
 
5.6%
5 11
 
5.6%
6 9
 
4.6%
7 7
 
3.6%
4 7
 
3.6%
3 6
 
3.1%
Other values (4) 17
 
8.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 335
63.2%
ASCII 195
36.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
73
37.4%
( 21
 
10.8%
) 21
 
10.8%
2 12
 
6.2%
1 11
 
5.6%
5 11
 
5.6%
6 9
 
4.6%
7 7
 
3.6%
4 7
 
3.6%
3 6
 
3.1%
Other values (4) 17
 
8.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 30
 
9.0%
구 29
 
8.7%
성 25
 
7.5%
전 25
 
7.5%
유 24
 
7.2%
동 24
 
7.2%
광 22
 
6.6%
역 22
 
6.6%
시 22
 
6.6%
로 22
 
6.6%
Other values (38) 90
26.9%

소재지지번주소
Text

Distinct21
Distinct (%)95.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
2023-12-12T22:36:52.816550image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length21
Median length20
Mean length18.363636
Min length17

Characters and Unicode

Total characters404
Distinct characters44
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

Unique20 ?
Unique (%)90.9%

Sample

1st row대전광역시 유성구 어은동 109
2nd row대전광역시 유성구 구암동 91-6
3rd row대전광역시 유성구 원내동 90-12
4th row대전광역시 유성구 봉산동 813-1
5th row대전광역시 유성구 세동 662-3
ValueCountFrequency (%)
대전광역시 22
25.0%
유성구 22
25.0%
구암동 3
 
3.4%
621-7 2
 
2.3%
원내동 2
 
2.3%
봉산동 2
 
2.3%
문지동 2
 
2.3%
하기동 2
 
2.3%
지족동 1
 
1.1%
40-2 1
 
1.1%
Other values (29) 29
33.0%
2023-12-12T22:36:53.221702image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
66
16.3%
구 26
 
6.4%
대 24
 
5.9%
광 22
 
5.4%
역 22
 
5.4%
시 22
 
5.4%
유 22
 
5.4%
성 22
 
5.4%
전 22
 
5.4%
동 22
 
5.4%
Other values (34) 134
33.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 241
59.7%
Decimal Number 80
 
19.8%
Space Separator 66
 
16.3%
Dash Punctuation 17
 
4.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
구 26
10.8%
대 24
10.0%
광 22
9.1%
역 22
9.1%
시 22
9.1%
유 22
9.1%
성 22
9.1%
전 22
9.1%
동 22
9.1%
원 3
 
1.2%
Other values (22) 34
14.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 20
25.0%
2 14
17.5%
4 10
12.5%
6 7
 
8.8%
9 6
 
7.5%
5 5
 
6.2%
3 5
 
6.2%
0 5
 
6.2%
7 4
 
5.0%
8 4
 
5.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
66
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 17
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 241
59.7%
Common 163
40.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
구 26
10.8%
대 24
10.0%
광 22
9.1%
역 22
9.1%
시 22
9.1%
유 22
9.1%
성 22
9.1%
전 22
9.1%
동 22
9.1%
원 3
 
1.2%
Other values (22) 34
14.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
66
40.5%
1 20
 
12.3%
- 17
 
10.4%
2 14
 
8.6%
4 10
 
6.1%
6 7
 
4.3%
9 6
 
3.7%
5 5
 
3.1%
3 5
 
3.1%
0 5
 
3.1%
Other values (2) 8
 
4.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 241
59.7%
ASCII 163
40.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
66
40.5%
1 20
 
12.3%
- 17
 
10.4%
2 14
 
8.6%
4 10
 
6.1%
6 7
 
4.3%
9 6
 
3.7%
5 5
 
3.1%
3 5
 
3.1%
0 5
 
3.1%
Other values (2) 8
 
4.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
구 26
10.8%
대 24
10.0%
광 22
9.1%
역 22
9.1%
시 22
9.1%
유 22
9.1%
성 22
9.1%
전 22
9.1%
동 22
9.1%
원 3
 
1.2%
Other values (22) 34
14.1%

전화번호
Text

UNIQUE 

Distinct22
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
2023-12-12T22:36:53.493383image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length12
Mean length12
Min length12

Characters and Unicode

Total characters264
Distinct characters11
Distinct categories2 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique22 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row042-611-2114
2nd row042-611-5011
3rd row042-543-4206
4th row042-935-0164
5th row042-825-2690
ValueCountFrequency (%)
042-611-2114 1
 
4.5%
042-611-5011 1
 
4.5%
042-601-6830 1
 
4.5%
042-601-6800 1
 
4.5%
042-601-6770 1
 
4.5%
042-601-6940 1
 
4.5%
042-601-6860 1
 
4.5%
042-601-6740 1
 
4.5%
042-601-6710 1
 
4.5%
042-601-6680 1
 
4.5%
Other values (12) 12
54.5%
2023-12-12T22:36:53.836736image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 57
21.6%
- 44
16.7%
6 38
14.4%
4 30
11.4%
2 28
10.6%
1 25
9.5%
5 14
 
5.3%
3 8
 
3.0%
9 8
 
3.0%
8 8
 
3.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 220
83.3%
Dash Punctuation 44
 
16.7%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 57
25.9%
6 38
17.3%
4 30
13.6%
2 28
12.7%
1 25
11.4%
5 14
 
6.4%
3 8
 
3.6%
9 8
 
3.6%
8 8
 
3.6%
7 4
 
1.8%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 44
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 264
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 57
21.6%
- 44
16.7%
6 38
14.4%
4 30
11.4%
2 28
10.6%
1 25
9.5%
5 14
 
5.3%
3 8
 
3.0%
9 8
 
3.0%
8 8
 
3.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 264
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 57
21.6%
- 44
16.7%
6 38
14.4%
4 30
11.4%
2 28
10.6%
1 25
9.5%
5 14
 
5.3%
3 8
 
3.0%
9 8
 
3.0%
8 8
 
3.0%

데이터기준일자
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)4.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
2023-07-24
22 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2023-07-24
2nd row2023-07-24
3rd row2023-07-24
4th row2023-07-24
5th row2023-07-24

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2023-07-24 22
100.0%

Length

2023-12-12T22:36:53.990707image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T22:36:54.111167image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2023-07-24 22
100.0%

Correlations

2023-12-12T22:36:54.188241image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
기관구분기관명소재지도로명주소소재지지번주소전화번호
기관구분1.0001.0000.0000.0001.000
기관명1.0001.0001.0001.0001.000
소재지도로명주소0.0001.0001.0001.0001.000
소재지지번주소0.0001.0001.0001.0001.000
전화번호1.0001.0001.0001.0001.000

Missing values

2023-12-12T22:36:50.554400image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T22:36:50.708679image/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

기관구분시도명시군구명기관명소재지도로명주소소재지지번주소전화번호데이터기준일자
0본청대전광역시유성구유성구청대전광역시 유성구 대학로 211(어은동)대전광역시 유성구 어은동 109042-611-21142023-07-24
1직속기관대전광역시유성구보건소대전광역시 유성구 박산로 177(구암동)대전광역시 유성구 구암동 91-6042-611-50112023-07-24
2직속기관산하기관대전광역시유성구진잠 보건지소대전광역시 유성구 진잠로 140번길 56(원내동)대전광역시 유성구 원내동 90-12042-543-42062023-07-24
3직속기관산하기관대전광역시유성구구즉 보건지소대전광역시 유성구 구룡달전로 22길대전광역시 유성구 봉산동 813-1042-935-01642023-07-24
4직속기관산하기관대전광역시유성구세동 보건진료소대전광역시 유성구 세동로 506(세동)대전광역시 유성구 세동 662-3042-825-26902023-07-24
5직속기관산하기관대전광역시유성구대동 보건진료소대전광역시 유성구 대금로 93-17(대동)대전광역시 유성구 대동 322-2042-935-50532023-07-24
6직속기관산하기관대전광역시유성구구룡 보건진료소대전광역시 유성구 구룡달전로 264길(구룡동)대전광역시 유성구 구룡동 7-1042-935-30542023-07-24
7직속기관산하기관대전광역시유성구외삼 보건진료소대전광역시 유성구 외삼로 195(외삼동)대전광역시 유성구 외삼동 348-5042-823-26942023-07-24
8사업소대전광역시유성구평생학습원대전광역시 유성구 유성대로 626번길 57(구암동)대전광역시 유성구 구암동 621-7042-601-65002023-07-24
9사업소산하기관대전광역시유성구구암평생학습센터대전광역시 유성구 유성대로 626번길 57(구암동)대전광역시 유성구 구암동 621-7042-601-65652023-07-24
기관구분시도명시군구명기관명소재지도로명주소소재지지번주소전화번호데이터기준일자
12동대전광역시유성구원신흥동주민센터대전광역시 유성구 봉명로 27-18(원신흥동)대전광역시 유성구 원신흥동 491-14042-601-69102023-07-24
13동대전광역시유성구온천1동주민센터대전광역시 유성구 도안대로 589번길 35(봉명동)대전광역시 유성구 봉명동 451042-601-66802023-07-24
14동대전광역시유성구온천2동주민센터대전광역시 유성구 장대로 120(장대동)대전광역시 유성구 장대동 40-2042-601-67102023-07-24
15동대전광역시유성구노은1동주민센터대전광역시 유성구 노은동로 87번길 89(노은동)대전광역시 유성구 노은동 546042-601-67402023-07-24
16동대전광역시유성구노은2동주민센터대전광역시 유성구 송림로 19번길 35(하기동)대전광역시 유성구 하기동 411-1042-601-68602023-07-24
17동대전광역시유성구노은3동주민센터대전광역시 유성구 지족동로 145(지족동)대전광역시 유성구 지족동 1024-2042-601-69402023-07-24
18동대전광역시유성구신성동주민센터대전광역시 유성구 신성로 55(하기동)대전광역시 유성구 하기동 18-6042-601-67702023-07-24
19동대전광역시유성구전민동주민센터대전광역시 유성구 엑스포로 446번길 36(문지동)대전광역시 유성구 문지동 247-1042-601-68002023-07-24
20동대전광역시유성구구즉동주민센터대전광역시 유성구 구룡달전로 22(봉산동)대전광역시 유성구 봉산동 294042-601-68302023-07-24
21동대전광역시유성구관평동주민센터대전광역시 유성구 관평2로 42(관평동)대전광역시 유성구 관평동 905042-601-68902023-07-24