Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations31
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.1 KiB
Average record size in memory36.1 B

Variable types

Categorical1
Text3

Dataset

Description인천광역시 부평구 국외 여행업 현황 데이터입니다. (상호,소재지(도로명)) ex) 거산항공여행사,인천광역시 부평구 부평대로 6 (부평동)
Author인천광역시 부평구
URLhttps://www.data.go.kr/data/15089235/fileData.do

Alerts

업종 has constant value ""Constant
상호 has unique valuesUnique
소재지(도로명) has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-04-21 08:07:08.912439
Analysis finished2024-04-21 08:07:09.544884
Duration0.63 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

업종
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size376.0 B
국내외여행업
31 

Length

Max length6
Median length6
Mean length6
Min length6

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
국내외여행업 31
100.0%

Length

2024-04-21T17:07:09.654434image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-21T17:07:09.817733image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
국내외여행업 31
100.0%

상호
Text

UNIQUE 

Distinct31
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size376.0 B
2024-04-21T17:07:10.406194image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length10
Mean length7.5483871
Min length3

Characters and Unicode

Total characters234
Distinct characters92
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

Unique31 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row거산항공여행사
2nd row한미항공여행사
3rd row(주)래빗투어
4th row세진관광여행사
5th row미리내 항공 여행사
ValueCountFrequency (%)
주식회사 5
 
11.4%
여행사 3
 
6.8%
거산항공여행사 1
 
2.3%
주)코나여행사 1
 
2.3%
탑투어 1
 
2.3%
수진여행사 1
 
2.3%
바로투어 1
 
2.3%
주)엠제이트레블 1
 
2.3%
아시아여행사 1
 
2.3%
부평 1
 
2.3%
Other values (28) 28
63.6%
2024-04-21T17:07:11.507552image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
사 20
 
8.5%
행 17
 
7.3%
여 16
 
6.8%
13
 
5.6%
주 11
 
4.7%
어 9
 
3.8%
투 9
 
3.8%
회 6
 
2.6%
) 6
 
2.6%
( 6
 
2.6%
Other values (82) 121
51.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 209
89.3%
Space Separator 13
 
5.6%
Close Punctuation 6
 
2.6%
Open Punctuation 6
 
2.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
사 20
 
9.6%
행 17
 
8.1%
여 16
 
7.7%
주 11
 
5.3%
어 9
 
4.3%
투 9
 
4.3%
회 6
 
2.9%
식 5
 
2.4%
한 4
 
1.9%
공 4
 
1.9%
Other values (79) 108
51.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
13
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 6
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 6
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 209
89.3%
Common 25
 
10.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
사 20
 
9.6%
행 17
 
8.1%
여 16
 
7.7%
주 11
 
5.3%
어 9
 
4.3%
투 9
 
4.3%
회 6
 
2.9%
식 5
 
2.4%
한 4
 
1.9%
공 4
 
1.9%
Other values (79) 108
51.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
13
52.0%
) 6
24.0%
( 6
24.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 209
89.3%
ASCII 25
 
10.7%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
사 20
 
9.6%
행 17
 
8.1%
여 16
 
7.7%
주 11
 
5.3%
어 9
 
4.3%
투 9
 
4.3%
회 6
 
2.9%
식 5
 
2.4%
한 4
 
1.9%
공 4
 
1.9%
Other values (79) 108
51.7%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
13
52.0%
) 6
24.0%
( 6
24.0%

소재지(지번)
Text

Distinct30
Distinct (%)96.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size376.0 B
2024-04-21T17:07:12.223961image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length32
Median length29
Mean length24.612903
Min length17

Characters and Unicode

Total characters763
Distinct characters78
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

Unique29 ?
Unique (%)93.5%

Sample

1st row인천광역시 부평구 부평동 194-4
2nd row인천광역시 부평구 십정동 541
3rd row인천광역시 부평구 부평동 543-41 창성빌딩 2층
4th row인천광역시 부평구 부평동 206-18
5th row인천광역시 부평구 청천동 425 부평우림라이온스밸리
ValueCountFrequency (%)
인천광역시 31
20.8%
부평구 31
20.8%
부평동 16
 
10.7%
삼산동 4
 
2.7%
갈산동 3
 
2.0%
십정동 3
 
2.0%
청천동 2
 
1.3%
425 2
 
1.3%
부평우림라이온스밸리 2
 
1.3%
2층 2
 
1.3%
Other values (52) 53
35.6%
2024-04-21T17:07:13.190154image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
145
19.0%
부 51
 
6.7%
평 50
 
6.6%
천 33
 
4.3%
인 32
 
4.2%
시 32
 
4.2%
동 31
 
4.1%
구 31
 
4.1%
역 31
 
4.1%
광 31
 
4.1%
Other values (68) 296
38.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 444
58.2%
Decimal Number 147
 
19.3%
Space Separator 145
 
19.0%
Dash Punctuation 27
 
3.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
부 51
11.5%
평 50
11.3%
천 33
 
7.4%
인 32
 
7.2%
시 32
 
7.2%
동 31
 
7.0%
구 31
 
7.0%
역 31
 
7.0%
광 31
 
7.0%
산 9
 
2.0%
Other values (56) 113
25.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 26
17.7%
2 24
16.3%
4 20
13.6%
3 17
11.6%
0 15
10.2%
5 13
8.8%
6 11
7.5%
7 8
 
5.4%
9 8
 
5.4%
8 5
 
3.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
145
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 27
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 444
58.2%
Common 319
41.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 51
11.5%
평 50
11.3%
천 33
 
7.4%
인 32
 
7.2%
시 32
 
7.2%
동 31
 
7.0%
구 31
 
7.0%
역 31
 
7.0%
광 31
 
7.0%
산 9
 
2.0%
Other values (56) 113
25.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
145
45.5%
- 27
 
8.5%
1 26
 
8.2%
2 24
 
7.5%
4 20
 
6.3%
3 17
 
5.3%
0 15
 
4.7%
5 13
 
4.1%
6 11
 
3.4%
7 8
 
2.5%
Other values (2) 13
 
4.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 444
58.2%
ASCII 319
41.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
145
45.5%
- 27
 
8.5%
1 26
 
8.2%
2 24
 
7.5%
4 20
 
6.3%
3 17
 
5.3%
0 15
 
4.7%
5 13
 
4.1%
6 11
 
3.4%
7 8
 
2.5%
Other values (2) 13
 
4.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 51
11.5%
평 50
11.3%
천 33
 
7.4%
인 32
 
7.2%
시 32
 
7.2%
동 31
 
7.0%
구 31
 
7.0%
역 31
 
7.0%
광 31
 
7.0%
산 9
 
2.0%
Other values (56) 113
25.5%

소재지(도로명)
Text

UNIQUE 

Distinct31
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size376.0 B
2024-04-21T17:07:14.092227image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length52
Median length40
Mean length34.83871
Min length22

Characters and Unicode

Total characters1080
Distinct characters115
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique31 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row인천광역시 부평구 부평대로 6 (부평동)
2nd row인천광역시 부평구 동암광장로 10 (십정동)
3rd row인천광역시 부평구 부평대로 33 (부평동, 창성빌딩 2층)
4th row인천광역시 부평구 부평대로40번길 1 (부평동)
5th row인천광역시 부평구 부평대로 283, 부평우림라이온스밸리 A동 B115-17호 (청천동)
ValueCountFrequency (%)
인천광역시 31
 
14.8%
부평구 31
 
14.8%
부평동 15
 
7.2%
부평대로 6
 
2.9%
1층 5
 
2.4%
삼산동 4
 
1.9%
대정로 3
 
1.4%
4 3
 
1.4%
갈산동 3
 
1.4%
십정동 3
 
1.4%
Other values (96) 105
50.2%
2024-04-21T17:07:15.213459image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
179
 
16.6%
부 65
 
6.0%
평 58
 
5.4%
동 37
 
3.4%
인 35
 
3.2%
천 34
 
3.1%
1 34
 
3.1%
시 33
 
3.1%
광 32
 
3.0%
구 31
 
2.9%
Other values (105) 542
50.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 623
57.7%
Space Separator 179
 
16.6%
Decimal Number 167
 
15.5%
Open Punctuation 31
 
2.9%
Close Punctuation 31
 
2.9%
Other Punctuation 31
 
2.9%
Uppercase Letter 12
 
1.1%
Dash Punctuation 6
 
0.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
부 65
 
10.4%
평 58
 
9.3%
동 37
 
5.9%
인 35
 
5.6%
천 34
 
5.5%
시 33
 
5.3%
광 32
 
5.1%
구 31
 
5.0%
로 31
 
5.0%
역 31
 
5.0%
Other values (81) 236
37.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 34
20.4%
2 28
16.8%
3 24
14.4%
0 19
11.4%
4 17
10.2%
6 15
9.0%
9 11
 
6.6%
8 8
 
4.8%
7 6
 
3.6%
5 5
 
3.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 3
25.0%
E 2
16.7%
U 1
 
8.3%
R 1
 
8.3%
T 1
 
8.3%
C 1
 
8.3%
N 1
 
8.3%
A 1
 
8.3%
D 1
 
8.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
179
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 31
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 31
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 31
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 6
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 623
57.7%
Common 445
41.2%
Latin 12
 
1.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 65
 
10.4%
평 58
 
9.3%
동 37
 
5.9%
인 35
 
5.6%
천 34
 
5.5%
시 33
 
5.3%
광 32
 
5.1%
구 31
 
5.0%
로 31
 
5.0%
역 31
 
5.0%
Other values (81) 236
37.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
179
40.2%
1 34
 
7.6%
( 31
 
7.0%
) 31
 
7.0%
, 31
 
7.0%
2 28
 
6.3%
3 24
 
5.4%
0 19
 
4.3%
4 17
 
3.8%
6 15
 
3.4%
Other values (5) 36
 
8.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 3
25.0%
E 2
16.7%
U 1
 
8.3%
R 1
 
8.3%
T 1
 
8.3%
C 1
 
8.3%
N 1
 
8.3%
A 1
 
8.3%
D 1
 
8.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 623
57.7%
ASCII 457
42.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
179
39.2%
1 34
 
7.4%
( 31
 
6.8%
) 31
 
6.8%
, 31
 
6.8%
2 28
 
6.1%
3 24
 
5.3%
0 19
 
4.2%
4 17
 
3.7%
6 15
 
3.3%
Other values (14) 48
 
10.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 65
 
10.4%
평 58
 
9.3%
동 37
 
5.9%
인 35
 
5.6%
천 34
 
5.5%
시 33
 
5.3%
광 32
 
5.1%
구 31
 
5.0%
로 31
 
5.0%
역 31
 
5.0%
Other values (81) 236
37.9%

Correlations

2024-04-21T17:07:15.469941image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
상호소재지(지번)소재지(도로명)
상호1.0001.0001.000
소재지(지번)1.0001.0001.000
소재지(도로명)1.0001.0001.000

Missing values

2024-04-21T17:07:09.339038image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-04-21T17:07:09.486853image/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

업종상호소재지(지번)소재지(도로명)
0국내외여행업거산항공여행사인천광역시 부평구 부평동 194-4인천광역시 부평구 부평대로 6 (부평동)
1국내외여행업한미항공여행사인천광역시 부평구 십정동 541인천광역시 부평구 동암광장로 10 (십정동)
2국내외여행업(주)래빗투어인천광역시 부평구 부평동 543-41 창성빌딩 2층인천광역시 부평구 부평대로 33 (부평동, 창성빌딩 2층)
3국내외여행업세진관광여행사인천광역시 부평구 부평동 206-18인천광역시 부평구 부평대로40번길 1 (부평동)
4국내외여행업미리내 항공 여행사인천광역시 부평구 청천동 425 부평우림라이온스밸리인천광역시 부평구 부평대로 283, 부평우림라이온스밸리 A동 B115-17호 (청천동)
5국내외여행업승희여행사인천광역시 부평구 산곡동 182 한양프라자 206호인천광역시 부평구 마장로 287, 206호 (산곡동,한양프라자)
6국내외여행업한중여행사인천광역시 부평구 부평동 722-32 2층인천광역시 부평구 경인로931번길 28 (부평동,2층)
7국내외여행업차이나 출입국 여행사인천광역시 부평구 부평동 694-3 1층인천광역시 부평구 육동로 31-1, 1층 (부평동)
8국내외여행업(주)해피투어인천광역시 부평구 삼산동 459-4 세원빌딩 303-1호인천광역시 부평구 체육관로 38, 303-1호 (삼산동, 세원빌딩)
9국내외여행업파드마투어인천광역시 부평구 갈산동 381-1인천광역시 부평구 주부토로145번길 47 (갈산동, 3층)
업종상호소재지(지번)소재지(도로명)
21국내외여행업아시아여행사 부평인천광역시 부평구 부평동 204-21인천광역시 부평구 대정로 44-1, 1층 (부평동)
22국내외여행업(주)코나여행사인천광역시 부평구 부평동 373-26 추인타워인천광역시 부평구 부흥로294번길 4, 추인타워 901호 B06호 (부평동)
23국내외여행업명동행정여행사인천광역시 부평구 부평동 360-82인천광역시 부평구 주부토로22번길 29-12 (부평동)
24국내외여행업주식회사 남인천관광인천광역시 부평구 청천동 425 부평우림라이온스밸리인천광역시 부평구 부평대로 283, 부평우림라이온스밸리 B동 601호 (청천동)
25국내외여행업하나로 여행사인천광역시 부평구 부평동 199-20 가나빌딩인천광역시 부평구 부평대로 24, 가나빌딩 13층 1304호 (부평동)
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27국내외여행업망고국제무역 유한회사인천광역시 부평구 십정동 510-4 세종빌딩인천광역시 부평구 동암남로 29, 세종빌딩 606호 (십정동)
28국내외여행업초이스투어인천광역시 부평구 삼산동 460-7 창성프라자인천광역시 부평구 충선로203번길 16, 창성프라자 525-23호 (삼산동)
29국내외여행업주식회사 런런컨설팅인천광역시 부평구 갈산동 94인천광역시 부평구 주부토로 236, 인천테크노밸리 U1 CENTER D동 1011호 (갈산동)
30국내외여행업비발디투어인천광역시 부평구 부평동 374-1인천광역시 부평구 대정로 7, 2315호 (부평동)