Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations109
Missing cells10
Missing cells (%)2.3%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory3.5 KiB
Average record size in memory33.2 B

Variable types

Categorical2
Text2

Dataset

Description신용보증기금 지점운영현황을 나타내는 정보로 영업본부별, 지점별로 관할하고 있는 구역(시,도,군,구로 분류)을 나타냅니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/15002947/fileData.do

Alerts

영업본부 is highly overall correlated with 신용보증업무 관할구역High correlation
신용보증업무 관할구역 is highly overall correlated with 영업본부High correlation
기타업무 관할구역 has 10 (9.2%) missing valuesMissing
영업점 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 10:41:03.722105
Analysis finished2023-12-12 10:41:04.559452
Duration0.84 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

영업본부
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct8
Distinct (%)7.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1004.0 B
서울서부
16 
서울동부
16 
부산경남
16 
대구경북
13 
충청
13 
Other values (3)
35 

Length

Max length4
Median length4
Mean length3.1192661
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
서울서부 16
14.7%
서울동부 16
14.7%
부산경남 16
14.7%
대구경북 13
11.9%
충청 13
11.9%
경기 12
11.0%
호남 12
11.0%
인천 11
10.1%

Length

2023-12-12T19:41:04.661545image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T19:41:04.849051image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
서울서부 16
14.7%
서울동부 16
14.7%
부산경남 16
14.7%
대구경북 13
11.9%
충청 13
11.9%
경기 12
11.0%
호남 12
11.0%
인천 11
10.1%

영업점
Text

UNIQUE 

Distinct109
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1004.0 B
2023-12-12T19:41:05.238364image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length8
Median length2
Mean length2.6605505
Min length2

Characters and Unicode

Total characters290
Distinct characters98
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique109 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row마포
2nd row영등포
3rd row충정로
4th row남대문
5th row가산디지털
ValueCountFrequency (%)
마포 1
 
0.9%
창원 1
 
0.9%
경주 1
 
0.9%
경산 1
 
0.9%
영주 1
 
0.9%
구미 1
 
0.9%
포항 1
 
0.9%
달성 1
 
0.9%
성서 1
 
0.9%
수성 1
 
0.9%
Other values (99) 99
90.8%
2023-12-12T19:41:05.778449image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
산 17
 
5.9%
주 15
 
5.2%
천 11
 
3.8%
타 10
 
3.4%
서 10
 
3.4%
트 10
 
3.4%
업 10
 
3.4%
스 10
 
3.4%
포 9
 
3.1%
대 8
 
2.8%
Other values (88) 180
62.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 290
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
산 17
 
5.9%
주 15
 
5.2%
천 11
 
3.8%
타 10
 
3.4%
서 10
 
3.4%
트 10
 
3.4%
업 10
 
3.4%
스 10
 
3.4%
포 9
 
3.1%
대 8
 
2.8%
Other values (88) 180
62.1%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 290
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 17
 
5.9%
주 15
 
5.2%
천 11
 
3.8%
타 10
 
3.4%
서 10
 
3.4%
트 10
 
3.4%
업 10
 
3.4%
스 10
 
3.4%
포 9
 
3.1%
대 8
 
2.8%
Other values (88) 180
62.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 290
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 17
 
5.9%
주 15
 
5.2%
천 11
 
3.8%
타 10
 
3.4%
서 10
 
3.4%
트 10
 
3.4%
업 10
 
3.4%
스 10
 
3.4%
포 9
 
3.1%
대 8
 
2.8%
Other values (88) 180
62.1%

신용보증업무 관할구역
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct22
Distinct (%)20.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1004.0 B
서울특별시, 경기도(가평군 제외), 인천광역시
41 
부산광역시, 울산광역시, 경상남도
13 
대전광역시, 세종특별자치시, 충청남도, 충청북도
12 
광주광역시, 전라남도, 전라북도
10 
대구광역시, 경상북도
10 
Other values (17)
23 

Length

Max length44
Median length43
Mean length22.495413
Min length7

Unique

Unique13 ?
Unique (%)11.9%

Sample

1st row서울특별시, 경기도(가평군 제외), 인천광역시
2nd row서울특별시, 경기도(가평군 제외), 인천광역시
3rd row서울특별시, 경기도(가평군 제외), 인천광역시
4th row서울특별시, 경기도(가평군 제외), 인천광역시
5th row서울특별시, 경기도(가평군 제외), 인천광역시

Common Values

ValueCountFrequency (%)
서울특별시, 경기도(가평군 제외), 인천광역시 41
37.6%
부산광역시, 울산광역시, 경상남도 13
 
11.9%
대전광역시, 세종특별자치시, 충청남도, 충청북도 12
 
11.0%
광주광역시, 전라남도, 전라북도 10
 
9.2%
대구광역시, 경상북도 10
 
9.2%
강원도, 경기도 가평군 4
 
3.7%
제주특별자치도 2
 
1.8%
서울특별시(프론트원 제외), 경기도(가평군 제외), 인천광역시 2
 
1.8%
부산광역시, 울산광역시, 경상남도(창녕군 제외), 경북 경주시(외동읍, 양남면) 2
 
1.8%
서울특별시, 경기도(가평군 제외), 인천광역시, 강원도 철원군 1
 
0.9%
Other values (12) 12
 
11.0%

Length

2023-12-12T19:41:05.985671image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
제외 52
12.8%
인천광역시 48
 
11.9%
경기도(가평군 46
 
11.4%
서울특별시 44
 
10.9%
울산광역시 17
 
4.2%
부산광역시 16
 
4.0%
경상남도 15
 
3.7%
충청북도 13
 
3.2%
경상북도 13
 
3.2%
대구광역시 13
 
3.2%
Other values (25) 128
31.6%

기타업무 관할구역
Text

MISSING 

Distinct99
Distinct (%)100.0%
Missing10
Missing (%)9.2%
Memory size1004.0 B
2023-12-12T19:41:06.345978image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length254
Median length52
Mean length31.606061
Min length6

Characters and Unicode

Total characters3129
Distinct characters219
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

Unique99 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row서울특별시 마포구, 서대문구(냉천동, 미근동, 충정로2-3가, 합동 제외), 은평구
2nd row서울특별시 구로구, 영등포구
3rd row서울특별시 서대문구(냉천동, 미근동, 충정로2-3가, 합동), 종로구(숭인동, 창신동 제외), 중구(광희동1-2가, 남대문로1-2가, 남산동1-3가, 남학동, 다동, 명동1-2가, 무교동, 묵정동, 방산동, 산림동, 삼각동, 소공동, 수표동, 수하동, 쌍림동, 예관동, 예장동, 오장동, 을지로1-7가, 인현동1-2가, 입정동, 장교동, 장충동1-2가, 저동1-2가, 정동, 주교동, 주자동, 초동, 충무로2-5가, 충정로1가, 태평로1가, 필동1-3가)
4th row서울특별시 용산구, 중구(남대문로3-5가, 남창동, 만리동1-2가, 봉래동1-2가, 북창동, 서소문동, 순화동, 의주로1-2가, 중림동, 충무로1가, 태평로2가, 회현동1-3가)
5th row서울특별시 관악구, 금천구, 경기도 광명시
ValueCountFrequency (%)
경기도 25
 
4.0%
서울특별시 15
 
2.4%
제외 13
 
2.1%
충남 9
 
1.4%
경북 9
 
1.4%
경남 9
 
1.4%
강원도 7
 
1.1%
동구 6
 
1.0%
전남 6
 
1.0%
전북 5
 
0.8%
Other values (441) 525
83.5%
2023-12-12T19:41:06.877378image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
537
 
17.2%
, 396
 
12.7%
동 238
 
7.6%
시 133
 
4.3%
구 106
 
3.4%
군 93
 
3.0%
남 54
 
1.7%
산 48
 
1.5%
경 47
 
1.5%
) 45
 
1.4%
Other values (209) 1432
45.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2051
65.5%
Space Separator 537
 
17.2%
Other Punctuation 396
 
12.7%
Close Punctuation 45
 
1.4%
Open Punctuation 45
 
1.4%
Decimal Number 38
 
1.2%
Dash Punctuation 17
 
0.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 238
 
11.6%
시 133
 
6.5%
구 106
 
5.2%
군 93
 
4.5%
남 54
 
2.6%
산 48
 
2.3%
경 47
 
2.3%
도 45
 
2.2%
서 42
 
2.0%
면 37
 
1.8%
Other values (199) 1208
58.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 16
42.1%
2 13
34.2%
3 6
 
15.8%
5 2
 
5.3%
7 1
 
2.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
537
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 396
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 45
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 45
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 17
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2051
65.5%
Common 1078
34.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 238
 
11.6%
시 133
 
6.5%
구 106
 
5.2%
군 93
 
4.5%
남 54
 
2.6%
산 48
 
2.3%
경 47
 
2.3%
도 45
 
2.2%
서 42
 
2.0%
면 37
 
1.8%
Other values (199) 1208
58.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
537
49.8%
, 396
36.7%
) 45
 
4.2%
( 45
 
4.2%
- 17
 
1.6%
1 16
 
1.5%
2 13
 
1.2%
3 6
 
0.6%
5 2
 
0.2%
7 1
 
0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2051
65.5%
ASCII 1078
34.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
537
49.8%
, 396
36.7%
) 45
 
4.2%
( 45
 
4.2%
- 17
 
1.6%
1 16
 
1.5%
2 13
 
1.2%
3 6
 
0.6%
5 2
 
0.2%
7 1
 
0.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 238
 
11.6%
시 133
 
6.5%
구 106
 
5.2%
군 93
 
4.5%
남 54
 
2.6%
산 48
 
2.3%
경 47
 
2.3%
도 45
 
2.2%
서 42
 
2.0%
면 37
 
1.8%
Other values (199) 1208
58.9%

Correlations

2023-12-12T19:41:06.976603image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
영업본부신용보증업무 관할구역기타업무 관할구역
영업본부1.0000.9411.000
신용보증업무 관할구역0.9411.0001.000
기타업무 관할구역1.0001.0001.000
2023-12-12T19:41:07.067730image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
영업본부신용보증업무 관할구역
영업본부1.0000.706
신용보증업무 관할구역0.7061.000
2023-12-12T19:41:07.149425image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
영업본부신용보증업무 관할구역
영업본부1.0000.706
신용보증업무 관할구역0.7061.000

Missing values

2023-12-12T19:41:04.399335image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T19:41:04.505668image/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

영업본부영업점신용보증업무 관할구역기타업무 관할구역
0서울서부마포서울특별시, 경기도(가평군 제외), 인천광역시서울특별시 마포구, 서대문구(냉천동, 미근동, 충정로2-3가, 합동 제외), 은평구
1서울서부영등포서울특별시, 경기도(가평군 제외), 인천광역시서울특별시 구로구, 영등포구
2서울서부충정로서울특별시, 경기도(가평군 제외), 인천광역시서울특별시 서대문구(냉천동, 미근동, 충정로2-3가, 합동), 종로구(숭인동, 창신동 제외), 중구(광희동1-2가, 남대문로1-2가, 남산동1-3가, 남학동, 다동, 명동1-2가, 무교동, 묵정동, 방산동, 산림동, 삼각동, 소공동, 수표동, 수하동, 쌍림동, 예관동, 예장동, 오장동, 을지로1-7가, 인현동1-2가, 입정동, 장교동, 장충동1-2가, 저동1-2가, 정동, 주교동, 주자동, 초동, 충무로2-5가, 충정로1가, 태평로1가, 필동1-3가)
3서울서부남대문서울특별시, 경기도(가평군 제외), 인천광역시서울특별시 용산구, 중구(남대문로3-5가, 남창동, 만리동1-2가, 봉래동1-2가, 북창동, 서소문동, 순화동, 의주로1-2가, 중림동, 충무로1가, 태평로2가, 회현동1-3가)
4서울서부가산디지털서울특별시, 경기도(가평군 제외), 인천광역시서울특별시 관악구, 금천구, 경기도 광명시
5서울서부강북서울특별시, 경기도(가평군 제외), 인천광역시서울특별시 강북구, 노원구, 도봉구, 성북구
6서울서부강서서울특별시, 경기도(가평군 제외), 인천광역시서울특별시 강서구, 양천구
7서울서부의정부서울특별시, 경기도(가평군 제외), 인천광역시경기도 의정부시, 동두천시, 양주시, 연천군
8서울서부김포서울특별시, 경기도(가평군 제외), 인천광역시경기도 김포시
9서울서부고양서울특별시, 경기도(가평군 제외), 인천광역시경기도 고양시
영업본부영업점신용보증업무 관할구역기타업무 관할구역
99충청충주대전광역시, 세종특별자치시, 충청남도, 충청북도충북 충주시, 음성군
100충청서산대전광역시, 세종특별자치시, 충청남도, 충청북도충남 서산시, 태안군, 홍성군
101충청대전중앙대전광역시, 세종특별자치시, 충청남도, 충청북도대전광역시 유성구, 서구, 충남 논산시, 계룡시, 부여군
102충청진천대전광역시, 세종특별자치시, 충청남도, 충청북도충북 증평군, 괴산군, 진천군
103충청아산대전광역시, 세종특별자치시, 충청남도, 충청북도충남 아산시
104충청제천대전광역시, 세종특별자치시, 충청남도, 충청북도, 강원도 영월군충북 제천시, 단양군, 강원도 영월군
105충청보령대전광역시, 세종특별자치시, 충청남도, 충청북도충남 보령시, 청양군
106충청세종대전광역시, 세종특별자치시, 충청남도, 충청북도세종특별자치시(소정면 제외), 충남 공주시
107충청당진대전광역시, 세종특별자치시, 충청남도, 충청북도충남 당진시, 예산군
108충청대전스타트업대전광역시, 세종특별자치시, 충청남도, 충청북도<NA>