Overview

Dataset statistics

Number of variables16
Number of observations65
Missing cells65
Missing cells (%)6.2%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory8.6 KiB
Average record size in memory135.0 B

Variable types

Numeric3
Text3
Categorical3
Boolean6
Unsupported1

Dataset

Description대구 북구 전통시장 28개 중 하나인 칠성상가시장의 상점정보에 대한 csv 파일이다. 시장의 상점들의 주소, 상품권 사용 유무 등의 정보을 파악할 수 있다.
Author대구광역시 북구
URLhttps://www.data.go.kr/data/15109910/fileData.do

Alerts

문화상품권 사용유무 has constant value ""Constant
전자상품권 사용유무 has constant value ""Constant
상점코드 is highly overall correlated with 위도 and 2 other fieldsHigh correlation
위도 is highly overall correlated with 상점코드 and 2 other fieldsHigh correlation
경도 is highly overall correlated with 소재지 지번주소 and 3 other fieldsHigh correlation
소재지 지번주소 is highly overall correlated with 상점코드 and 4 other fieldsHigh correlation
상점업종분류 is highly overall correlated with 전통시장 상가번영회 가입유무High correlation
전통시장 상가번영회 가입유무 is highly overall correlated with 상점코드 and 4 other fieldsHigh correlation
온누리 상품권 사용유무 is highly overall correlated with 경도 and 2 other fieldsHigh correlation
카드단말기 유무 is highly overall correlated with 경도High correlation
종업원 수 is highly overall correlated with 온누리 상품권 사용유무High correlation
카드단말기 유무 is highly imbalanced (60.9%)Imbalance
상점 홈페이지 주소 has 65 (100.0%) missing valuesMissing
상점코드 has unique valuesUnique
상점명 has unique valuesUnique
상점 홈페이지 주소 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported

Reproduction

Analysis started2023-12-12 12:51:05.158612
Analysis finished2023-12-12 12:51:07.303046
Duration2.14 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

상점코드
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct65
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean35.646154
Minimum1
Maximum70
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size717.0 B
2023-12-12T21:51:07.372967image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile4.2
Q118
median35
Q354
95-th percentile66.8
Maximum70
Range69
Interquartile range (IQR)36

Descriptive statistics

Standard deviation20.755595
Coefficient of variation (CV)0.58226744
Kurtosis-1.2499637
Mean35.646154
Median Absolute Deviation (MAD)18
Skewness0.0021156166
Sum2317
Variance430.79471
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-12T21:51:07.521218image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
1.5%
55 1
 
1.5%
38 1
 
1.5%
40 1
 
1.5%
42 1
 
1.5%
43 1
 
1.5%
44 1
 
1.5%
45 1
 
1.5%
46 1
 
1.5%
47 1
 
1.5%
Other values (55) 55
84.6%
ValueCountFrequency (%)
1 1
1.5%
2 1
1.5%
3 1
1.5%
4 1
1.5%
5 1
1.5%
6 1
1.5%
7 1
1.5%
8 1
1.5%
9 1
1.5%
11 1
1.5%
ValueCountFrequency (%)
70 1
1.5%
69 1
1.5%
68 1
1.5%
67 1
1.5%
66 1
1.5%
65 1
1.5%
64 1
1.5%
63 1
1.5%
62 1
1.5%
61 1
1.5%

상점명
Text

UNIQUE 

Distinct65
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size652.0 B
2023-12-12T21:51:07.739168image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length10
Mean length6.1692308
Min length2

Characters and Unicode

Total characters401
Distinct characters168
Distinct categories5 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique65 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row주방원
2nd row3번출구 국시마을
3rd row행복주방백화점
4th row지하철커피숍
5th row대한낚시등산
ValueCountFrequency (%)
원조 2
 
2.3%
주방원 1
 
1.1%
지압침대 1
 
1.1%
정형외과의원 1
 
1.1%
제일조은 1
 
1.1%
우리약국 1
 
1.1%
칠성복어 1
 
1.1%
배한의원 1
 
1.1%
칠성요양병원 1
 
1.1%
만두나라 1
 
1.1%
Other values (76) 76
87.4%
2023-12-12T21:51:08.069078image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
22
 
5.5%
원 12
 
3.0%
성 11
 
2.7%
상 10
 
2.5%
물 10
 
2.5%
한 9
 
2.2%
대 8
 
2.0%
장 7
 
1.7%
칠 7
 
1.7%
매 7
 
1.7%
Other values (158) 298
74.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 372
92.8%
Space Separator 22
 
5.5%
Decimal Number 5
 
1.2%
Uppercase Letter 1
 
0.2%
Other Punctuation 1
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
원 12
 
3.2%
성 11
 
3.0%
상 10
 
2.7%
물 10
 
2.7%
한 9
 
2.4%
대 8
 
2.2%
장 7
 
1.9%
칠 7
 
1.9%
매 7
 
1.9%
구 7
 
1.9%
Other values (151) 284
76.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
3 2
40.0%
4 1
20.0%
2 1
20.0%
1 1
20.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
22
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
H 1
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 372
92.8%
Common 28
 
7.0%
Latin 1
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
원 12
 
3.2%
성 11
 
3.0%
상 10
 
2.7%
물 10
 
2.7%
한 9
 
2.4%
대 8
 
2.2%
장 7
 
1.9%
칠 7
 
1.9%
매 7
 
1.9%
구 7
 
1.9%
Other values (151) 284
76.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
22
78.6%
3 2
 
7.1%
4 1
 
3.6%
2 1
 
3.6%
, 1
 
3.6%
1 1
 
3.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
H 1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 372
92.8%
ASCII 29
 
7.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
22
75.9%
3 2
 
6.9%
H 1
 
3.4%
4 1
 
3.4%
2 1
 
3.4%
, 1
 
3.4%
1 1
 
3.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
원 12
 
3.2%
성 11
 
3.0%
상 10
 
2.7%
물 10
 
2.7%
한 9
 
2.4%
대 8
 
2.2%
장 7
 
1.9%
칠 7
 
1.9%
매 7
 
1.9%
구 7
 
1.9%
Other values (151) 284
76.3%

소재지 도로명 주소
Text

Distinct35
Distinct (%)53.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size652.0 B
2023-12-12T21:51:08.278614image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length26
Median length24
Mean length19.523077
Min length16

Characters and Unicode

Total characters1269
Distinct characters31
Distinct categories8 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique19 ?
Unique (%)29.2%

Sample

1st row대구광역시 북구 칠성남로 234
2nd row대구광역시 북구 칠성남로 234
3rd row대구광역시 북구 칠성남로 232 (1층, 2층)
4th row대구광역시 북구 칠성남로 232 (지하 1층)
5th row대구광역시 북구 칠성남로 232 (1층)
ValueCountFrequency (%)
대구광역시 65
22.1%
북구 65
22.1%
칠성시장로 33
11.2%
칠성남로 20
 
6.8%
1층 19
 
6.5%
신암로 12
 
4.1%
10 8
 
2.7%
27 7
 
2.4%
3층 7
 
2.4%
20 6
 
2.0%
Other values (22) 52
17.7%
2023-12-12T21:51:08.573961image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
229
18.0%
구 130
 
10.2%
시 98
 
7.7%
대 65
 
5.1%
광 65
 
5.1%
역 65
 
5.1%
북 65
 
5.1%
로 65
 
5.1%
2 56
 
4.4%
1 54
 
4.3%
Other values (21) 377
29.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 773
60.9%
Space Separator 229
 
18.0%
Decimal Number 189
 
14.9%
Open Punctuation 30
 
2.4%
Close Punctuation 30
 
2.4%
Dash Punctuation 16
 
1.3%
Other Punctuation 1
 
0.1%
Math Symbol 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
구 130
16.8%
시 98
12.7%
대 65
8.4%
광 65
8.4%
역 65
8.4%
북 65
8.4%
로 65
8.4%
칠 53
6.9%
성 53
6.9%
장 33
 
4.3%
Other values (6) 81
10.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 56
29.6%
1 54
28.6%
3 27
14.3%
0 16
 
8.5%
7 9
 
4.8%
4 9
 
4.8%
6 9
 
4.8%
8 6
 
3.2%
5 3
 
1.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
229
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 30
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 30
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 16
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 773
60.9%
Common 496
39.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
구 130
16.8%
시 98
12.7%
대 65
8.4%
광 65
8.4%
역 65
8.4%
북 65
8.4%
로 65
8.4%
칠 53
6.9%
성 53
6.9%
장 33
 
4.3%
Other values (6) 81
10.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
229
46.2%
2 56
 
11.3%
1 54
 
10.9%
( 30
 
6.0%
) 30
 
6.0%
3 27
 
5.4%
- 16
 
3.2%
0 16
 
3.2%
7 9
 
1.8%
4 9
 
1.8%
Other values (5) 20
 
4.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 773
60.9%
ASCII 496
39.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
229
46.2%
2 56
 
11.3%
1 54
 
10.9%
( 30
 
6.0%
) 30
 
6.0%
3 27
 
5.4%
- 16
 
3.2%
0 16
 
3.2%
7 9
 
1.8%
4 9
 
1.8%
Other values (5) 20
 
4.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
구 130
16.8%
시 98
12.7%
대 65
8.4%
광 65
8.4%
역 65
8.4%
북 65
8.4%
로 65
8.4%
칠 53
6.9%
성 53
6.9%
장 33
 
4.3%
Other values (6) 81
10.5%

소재지 지번주소
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct22
Distinct (%)33.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size652.0 B
대구광역시 북구 칠성동1가 153-4
8 
대구광역시 북구 칠성동1가 151-3
7 
대구광역시 북구 칠성동1가 159-3
6 
대구광역시 북구 칠성동1가 148-2
5 
대구광역시 북구 칠성동1가 110-2
4 
Other values (17)
35 

Length

Max length20
Median length20
Mean length20
Min length20

Unique

Unique5 ?
Unique (%)7.7%

Sample

1st row대구광역시 북구 칠성동1가 147-1
2nd row대구광역시 북구 칠성동1가 147-1
3rd row대구광역시 북구 칠성동1가 148-2
4th row대구광역시 북구 칠성동1가 148-2
5th row대구광역시 북구 칠성동1가 148-2

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대구광역시 북구 칠성동1가 153-4 8
 
12.3%
대구광역시 북구 칠성동1가 151-3 7
 
10.8%
대구광역시 북구 칠성동1가 159-3 6
 
9.2%
대구광역시 북구 칠성동1가 148-2 5
 
7.7%
대구광역시 북구 칠성동1가 110-2 4
 
6.2%
대구광역시 북구 칠성동1가 159-5 3
 
4.6%
대구광역시 북구 칠성동1가 149-3 3
 
4.6%
대구광역시 북구 칠성동1가 156-3 3
 
4.6%
대구광역시 북구 칠성동1가 157-1 3
 
4.6%
대구광역시 북구 칠성동1가 159-2 3
 
4.6%
Other values (12) 20
30.8%

Length

2023-12-12T21:51:08.690309image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
대구광역시 65
25.0%
칠성동1가 65
25.0%
북구 65
25.0%
153-4 8
 
3.1%
151-3 7
 
2.7%
159-3 6
 
2.3%
148-2 5
 
1.9%
110-2 4
 
1.5%
157-1 3
 
1.2%
154-4 3
 
1.2%
Other values (15) 29
11.2%

상점업종분류
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct3
Distinct (%)4.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size652.0 B
기타
29 
음식점
25 
쇼핑시설
11 

Length

Max length4
Median length3
Mean length2.7230769
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row쇼핑시설
2nd row음식점
3rd row쇼핑시설
4th row음식점
5th row쇼핑시설

Common Values

ValueCountFrequency (%)
기타 29
44.6%
음식점 25
38.5%
쇼핑시설 11
 
16.9%

Length

2023-12-12T21:51:09.093545image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T21:51:09.201432image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
기타 29
44.6%
음식점 25
38.5%
쇼핑시설 11
 
16.9%

대표품목
Text

Distinct47
Distinct (%)72.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size652.0 B
2023-12-12T21:51:09.448906image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length17
Median length16
Mean length4.4769231
Min length1

Characters and Unicode

Total characters291
Distinct characters105
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

Unique34 ?
Unique (%)52.3%

Sample

1st row식탁, 의자, 업소용냉장고
2nd row국수
3rd row주방용품
4th row커피
5th row낚시용품
ValueCountFrequency (%)
수산물 4
 
4.4%
의료시설 3
 
3.3%
소 3
 
3.3%
돼지고기 3
 
3.3%
한의원 3
 
3.3%
주방용품 3
 
3.3%
공구 3
 
3.3%
의료기기 2
 
2.2%
커피 2
 
2.2%
신발 2
 
2.2%
Other values (56) 62
68.9%
2023-12-12T21:51:09.888404image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
25
 
8.6%
, 18
 
6.2%
품 12
 
4.1%
의 10
 
3.4%
기 10
 
3.4%
수 9
 
3.1%
물 9
 
3.1%
료 8
 
2.7%
산 8
 
2.7%
공 6
 
2.1%
Other values (95) 176
60.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 248
85.2%
Space Separator 25
 
8.6%
Other Punctuation 18
 
6.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
품 12
 
4.8%
의 10
 
4.0%
기 10
 
4.0%
수 9
 
3.6%
물 9
 
3.6%
료 8
 
3.2%
산 8
 
3.2%
공 6
 
2.4%
국 6
 
2.4%
고 5
 
2.0%
Other values (93) 165
66.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
25
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 18
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 248
85.2%
Common 43
 
14.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
품 12
 
4.8%
의 10
 
4.0%
기 10
 
4.0%
수 9
 
3.6%
물 9
 
3.6%
료 8
 
3.2%
산 8
 
3.2%
공 6
 
2.4%
국 6
 
2.4%
고 5
 
2.0%
Other values (93) 165
66.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
25
58.1%
, 18
41.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 248
85.2%
ASCII 43
 
14.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
25
58.1%
, 18
41.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
품 12
 
4.8%
의 10
 
4.0%
기 10
 
4.0%
수 9
 
3.6%
물 9
 
3.6%
료 8
 
3.2%
산 8
 
3.2%
공 6
 
2.4%
국 6
 
2.4%
고 5
 
2.0%
Other values (93) 165
66.5%

전통시장 상가번영회 가입유무
Boolean

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)3.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size197.0 B
True
33 
False
32 
ValueCountFrequency (%)
True 33
50.8%
False 32
49.2%
2023-12-12T21:51:10.025569image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

온누리 상품권 사용유무
Boolean

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)3.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size197.0 B
True
50 
False
15 
ValueCountFrequency (%)
True 50
76.9%
False 15
 
23.1%
2023-12-12T21:51:10.118092image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

문화상품권 사용유무
Boolean

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size197.0 B
False
65 
ValueCountFrequency (%)
False 65
100.0%
2023-12-12T21:51:10.218305image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

전자상품권 사용유무
Boolean

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size197.0 B
False
65 
ValueCountFrequency (%)
False 65
100.0%
2023-12-12T21:51:10.315930image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

카드단말기 유무
Boolean

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)3.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size197.0 B
True
60 
False
 
5
ValueCountFrequency (%)
True 60
92.3%
False 5
 
7.7%
2023-12-12T21:51:10.400351image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

택배서비스 유무
Boolean

Distinct2
Distinct (%)3.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size197.0 B
False
45 
True
20 
ValueCountFrequency (%)
False 45
69.2%
True 20
30.8%
2023-12-12T21:51:10.504232image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

종업원 수
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct5
Distinct (%)7.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size652.0 B
1
31 
2
19 
3
9 
4
 
3
5
 
3

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row3
2nd row2
3rd row2
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 31
47.7%
2 19
29.2%
3 9
 
13.8%
4 3
 
4.6%
5 3
 
4.6%

Length

2023-12-12T21:51:10.621369image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T21:51:10.736267image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 31
47.7%
2 19
29.2%
3 9
 
13.8%
4 3
 
4.6%
5 3
 
4.6%

상점 홈페이지 주소
Unsupported

MISSING  REJECTED  UNSUPPORTED 

Missing65
Missing (%)100.0%
Memory size717.0 B

위도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct22
Distinct (%)33.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean35.875511
Minimum35.874411
Maximum35.875988
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size717.0 B
2023-12-12T21:51:10.888742image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum35.874411
5-th percentile35.874453
Q135.875327
median35.875629
Q335.87591
95-th percentile35.875988
Maximum35.875988
Range0.001577
Interquartile range (IQR)0.000583

Descriptive statistics

Standard deviation0.00045766116
Coefficient of variation (CV)1.2756924 × 10-5
Kurtosis0.25480846
Mean35.875511
Median Absolute Deviation (MAD)0.000302
Skewness-1.0222571
Sum2331.9082
Variance2.0945373 × 10-7
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T21:51:11.016232image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=22)
ValueCountFrequency (%)
35.875327 8
 
12.3%
35.875227 7
 
10.8%
35.875988 6
 
9.2%
35.875782 5
 
7.7%
35.874411 4
 
6.2%
35.875877 3
 
4.6%
35.875563 3
 
4.6%
35.87594 3
 
4.6%
35.87591 3
 
4.6%
35.875984 3
 
4.6%
Other values (12) 20
30.8%
ValueCountFrequency (%)
35.874411 4
6.2%
35.874622 1
 
1.5%
35.874693 2
 
3.1%
35.87475 1
 
1.5%
35.874923 1
 
1.5%
35.875227 7
10.8%
35.875327 8
12.3%
35.875338 2
 
3.1%
35.875548 3
 
4.6%
35.875563 3
 
4.6%
ValueCountFrequency (%)
35.875988 6
9.2%
35.875984 3
4.6%
35.875942 1
 
1.5%
35.87594 3
4.6%
35.875931 1
 
1.5%
35.87591 3
4.6%
35.875877 3
4.6%
35.875807 2
 
3.1%
35.875782 5
7.7%
35.875745 2
 
3.1%

경도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct22
Distinct (%)33.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean128.6051
Minimum128.6046
Maximum128.60584
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size717.0 B
2023-12-12T21:51:11.135350image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum128.6046
5-th percentile128.6046
Q1128.60483
median128.60502
Q3128.6054
95-th percentile128.60575
Maximum128.60584
Range0.001239
Interquartile range (IQR)0.000572

Descriptive statistics

Standard deviation0.00035877655
Coefficient of variation (CV)2.7897536 × 10-6
Kurtosis-0.8350886
Mean128.6051
Median Absolute Deviation (MAD)0.000298
Skewness0.45963446
Sum8359.3315
Variance1.2872061 × 10-7
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T21:51:11.251170image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=22)
ValueCountFrequency (%)
128.605088 8
 
12.3%
128.605401 7
 
10.8%
128.604601 6
 
9.2%
128.605562 5
 
7.7%
128.605016 4
 
6.2%
128.604658 3
 
4.6%
128.605749 3
 
4.6%
128.605109 3
 
4.6%
128.604904 3
 
4.6%
128.604718 3
 
4.6%
Other values (12) 20
30.8%
ValueCountFrequency (%)
128.604601 6
9.2%
128.604658 3
4.6%
128.604718 3
4.6%
128.604762 1
 
1.5%
128.604787 1
 
1.5%
128.604802 2
 
3.1%
128.604829 1
 
1.5%
128.604854 1
 
1.5%
128.604904 3
4.6%
128.60492 3
4.6%
ValueCountFrequency (%)
128.60584 2
 
3.1%
128.605749 3
 
4.6%
128.605657 2
 
3.1%
128.605562 5
7.7%
128.605401 7
10.8%
128.605379 2
 
3.1%
128.605109 3
 
4.6%
128.605088 8
12.3%
128.605016 4
6.2%
128.604973 2
 
3.1%

Interactions

2023-12-12T21:51:06.653831image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:51:06.034182image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:51:06.356502image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:51:06.744961image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:51:06.129868image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:51:06.445094image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:51:06.843942image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:51:06.258313image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T21:51:06.547042image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T21:51:11.341097image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
상점코드상점명소재지 도로명 주소소재지 지번주소상점업종분류대표품목전통시장 상가번영회 가입유무온누리 상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무종업원 수위도경도
상점코드1.0001.0000.9740.9590.6040.6660.8560.5530.4930.2380.6290.8040.819
상점명1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
소재지 도로명 주소0.9741.0001.0001.0000.8290.6030.8800.8830.9410.4820.7761.0001.000
소재지 지번주소0.9591.0001.0001.0000.7310.8350.8670.7750.6150.5680.3201.0001.000
상점업종분류0.6041.0000.8290.7311.0000.9490.4180.2700.0000.0000.1930.5240.436
대표품목0.6661.0000.6030.8350.9491.0000.9140.7030.8880.7890.0000.9560.000
전통시장 상가번영회 가입유무0.8561.0000.8800.8670.4180.9141.0000.4200.0000.0000.2760.8160.449
온누리 상품권 사용유무0.5531.0000.8830.7750.2700.7030.4201.0000.2140.3310.4550.5410.509
카드단말기 유무0.4931.0000.9410.6150.0000.8880.0000.2141.0000.0610.0000.5460.517
택배서비스 유무0.2381.0000.4820.5680.0000.7890.0000.3310.0611.0000.1460.4430.000
종업원 수0.6291.0000.7760.3200.1930.0000.2760.4550.0000.1461.0000.2450.412
위도0.8041.0001.0001.0000.5240.9560.8160.5410.5460.4430.2451.0000.744
경도0.8191.0001.0001.0000.4360.0000.4490.5090.5170.0000.4120.7441.000
2023-12-12T21:51:11.485781image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
택배서비스 유무전통시장 상가번영회 가입유무상점업종분류소재지 지번주소온누리 상품권 사용유무카드단말기 유무종업원 수
택배서비스 유무1.0000.0000.0000.3690.2140.0360.172
전통시장 상가번영회 가입유무0.0001.0000.6500.5990.2760.0000.328
상점업종분류0.0000.6501.0000.4320.4340.0000.141
소재지 지번주소0.3690.5990.4321.0000.5210.4020.119
온누리 상품권 사용유무0.2140.2760.4340.5211.0000.1370.539
카드단말기 유무0.0360.0000.0000.4020.1371.0000.000
종업원 수0.1720.3280.1410.1190.5390.0001.000
2023-12-12T21:51:11.614443image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
상점코드위도경도소재지 지번주소상점업종분류전통시장 상가번영회 가입유무온누리 상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무종업원 수
상점코드1.000-0.791-0.0090.7020.4200.6430.3960.3520.1640.294
위도-0.7911.000-0.3970.8690.3720.6050.3860.3900.3140.142
경도-0.009-0.3971.0000.8760.3180.5020.5090.5030.0000.281
소재지 지번주소0.7020.8690.8761.0000.4320.5990.5210.4020.3690.119
상점업종분류0.4200.3720.3180.4321.0000.6500.4340.0000.0000.141
전통시장 상가번영회 가입유무0.6430.6050.5020.5990.6501.0000.2760.0000.0000.328
온누리 상품권 사용유무0.3960.3860.5090.5210.4340.2761.0000.1370.2140.539
카드단말기 유무0.3520.3900.5030.4020.0000.0000.1371.0000.0360.000
택배서비스 유무0.1640.3140.0000.3690.0000.0000.2140.0361.0000.172
종업원 수0.2940.1420.2810.1190.1410.3280.5390.0000.1721.000

Missing values

2023-12-12T21:51:06.973438image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T21:51:07.210848image/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

상점코드상점명소재지 도로명 주소소재지 지번주소상점업종분류대표품목전통시장 상가번영회 가입유무온누리 상품권 사용유무문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무종업원 수상점 홈페이지 주소위도경도
01주방원대구광역시 북구 칠성남로 234대구광역시 북구 칠성동1가 147-1쇼핑시설식탁, 의자, 업소용냉장고NYNNYY3<NA>35.875728128.60584
123번출구 국시마을대구광역시 북구 칠성남로 234대구광역시 북구 칠성동1가 147-1음식점국수YYNNYN2<NA>35.875728128.60584
23행복주방백화점대구광역시 북구 칠성남로 232 (1층, 2층)대구광역시 북구 칠성동1가 148-2쇼핑시설주방용품NYNNYY2<NA>35.875782128.605562
34지하철커피숍대구광역시 북구 칠성남로 232 (지하 1층)대구광역시 북구 칠성동1가 148-2음식점커피NNNNNN1<NA>35.875782128.605562
45대한낚시등산대구광역시 북구 칠성남로 232 (1층)대구광역시 북구 칠성동1가 148-2쇼핑시설낚시용품YNNNYN1<NA>35.875782128.605562
56칠성사교댄스대구광역시 북구 칠성남로 232 (3층)대구광역시 북구 칠성동1가 148-2기타댄스학원NYNNNN1<NA>35.875782128.605562
67대한무속예술학원대구광역시 북구 칠성남로 232 (3층)대구광역시 북구 칠성동1가 148-2기타예술학원NNNNNN1<NA>35.875782128.605562
78한진주방그릇전시장대구광역시 북구 칠성남로 230-1대구광역시 북구 칠성동1가 150-3쇼핑시설주방용품YYNNYY3<NA>35.875807128.605379
89국수집대구광역시 북구 칠성남로 230-1대구광역시 북구 칠성동1가 150-3음식점국수YYNNNN1<NA>35.875807128.605379
911원조 옛날 시골통닭대구광역시 북구 칠성남로 228-1대구광역시 북구 칠성동1가 156-3음식점통닭YYNNYN2<NA>35.87594128.605109
상점코드상점명소재지 도로명 주소소재지 지번주소상점업종분류대표품목전통시장 상가번영회 가입유무온누리 상품권 사용유무문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무종업원 수상점 홈페이지 주소위도경도
5561칠성톱철물대구광역시 북구 칠성시장로 1대구광역시 북구 칠성동1가 110-2기타철 공구류 물품NYNNYY2<NA>35.874411128.605016
5662현대상사대구광역시 북구 칠성시장로 1대구광역시 북구 칠성동1가 110-2기타철물품NYNNYY1<NA>35.874411128.605016
5763선경목공전공공구대구광역시 북구 칠성시장로 1대구광역시 북구 칠성동1가 110-2기타목공,공구NYNNYY2<NA>35.874411128.605016
5864삼성공구대구광역시 북구 칠성시장로 1대구광역시 북구 칠성동1가 110-2기타공구NYNNYN1<NA>35.874411128.605016
5965조양펌프상사대구광역시 북구 칠성시장로 3-1대구광역시 북구 칠성동1가 108-1기타펌프 및 기타 수도관NYNNYY3<NA>35.874622128.604937
6066월성목공전동공구대구광역시 북구 칠성시장로 5대구광역시 북구 칠성동1가 107-5기타공구NYNNYY2<NA>35.874693128.604928
6167열쇠공구 수리 판매대구광역시 북구 칠성시장로 5대구광역시 북구 칠성동1가 107-5기타열쇠 및 공구NNNNYN1<NA>35.874693128.604928
6268동명 종합 철물대구광역시 북구 칠성시장로 5-1대구광역시 북구 칠성동1가 107-1기타철물점NNNNYY3<NA>35.87475128.604854
6369대구상회대구광역시 북구 칠성시장로 7대구광역시 북구 칠성동1가 106-8기타식자재NYNNYN1<NA>35.874923128.604762
6470조일한의원대구광역시 북구 칠성시장로 10대구광역시 북구 칠성동1가 153-4기타한의원NNNNYN5<NA>35.875327128.605088