Overview

Dataset statistics

Number of variables18
Number of observations49
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory7.2 KiB
Average record size in memory150.7 B

Variable types

Numeric3
Text2
Categorical5
Boolean8

Dataset

Description대구 달서구 전통시장 중 하나인 월배신시장의 상점정보에 대한 csv 파일이다. 시장의 상점들의 주소, 상품권 사용 유무 등의 정보을 파악할 수 있다.
Author대구광역시 달서구
URLhttps://www.data.go.kr/data/15110007/fileData.do

Alerts

빈점포 유무 has constant value ""Constant
구역 내외 유무 has constant value ""Constant
지번주소 is highly overall correlated with 상점코드 and 3 other fieldsHigh correlation
도로명주소 is highly overall correlated with 상점코드 and 3 other fieldsHigh correlation
상점코드 is highly overall correlated with 도로명주소 and 1 other fieldsHigh correlation
경도 is highly overall correlated with 위도 and 2 other fieldsHigh correlation
위도 is highly overall correlated with 경도 and 2 other fieldsHigh correlation
상가번영회 가입 유무 is highly overall correlated with 온누리상품권 사용유무High correlation
온누리상품권 사용유무 is highly overall correlated with 상가번영회 가입 유무High correlation
전자상품권 사용유무 is highly overall correlated with 택배서비스 유무High correlation
택배서비스 유무 is highly overall correlated with 전자상품권 사용유무High correlation
매출규모 is highly overall correlated with 종업원 수High correlation
종업원 수 is highly overall correlated with 매출규모High correlation
상가번영회 가입 유무 is highly imbalanced (59.2%)Imbalance
온누리상품권 사용유무 is highly imbalanced (52.5%)Imbalance
문화상품권 사용유무 is highly imbalanced (85.6%)Imbalance
매출규모 is highly imbalanced (56.4%)Imbalance
상점코드 has unique valuesUnique
상점명 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 16:20:42.388151
Analysis finished2023-12-12 16:20:45.451542
Duration3.06 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

상점코드
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct49
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean25.734694
Minimum1
Maximum50
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size573.0 B
2023-12-13T01:20:45.524661image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile3.4
Q113
median26
Q338
95-th percentile47.6
Maximum50
Range49
Interquartile range (IQR)25

Descriptive statistics

Standard deviation14.632691
Coefficient of variation (CV)0.56859783
Kurtosis-1.1961565
Mean25.734694
Median Absolute Deviation (MAD)13
Skewness-0.039625622
Sum1261
Variance214.11565
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-13T01:20:45.676838image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=49)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
2.0%
39 1
 
2.0%
29 1
 
2.0%
30 1
 
2.0%
31 1
 
2.0%
32 1
 
2.0%
33 1
 
2.0%
34 1
 
2.0%
35 1
 
2.0%
36 1
 
2.0%
Other values (39) 39
79.6%
ValueCountFrequency (%)
1 1
2.0%
2 1
2.0%
3 1
2.0%
4 1
2.0%
5 1
2.0%
6 1
2.0%
7 1
2.0%
8 1
2.0%
9 1
2.0%
10 1
2.0%
ValueCountFrequency (%)
50 1
2.0%
49 1
2.0%
48 1
2.0%
47 1
2.0%
46 1
2.0%
45 1
2.0%
44 1
2.0%
43 1
2.0%
42 1
2.0%
41 1
2.0%

상점명
Text

UNIQUE 

Distinct49
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size524.0 B
2023-12-13T01:20:45.920473image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length9
Median length8
Mean length4.6734694
Min length3

Characters and Unicode

Total characters229
Distinct characters138
Distinct categories3 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique49 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row영천과일
2nd row미씨천
3rd row월배반찬
4th row풀하우스
5th row해원건어물
ValueCountFrequency (%)
영천과일 1
 
1.9%
합천채소 1
 
1.9%
월배생칼국수 1
 
1.9%
다끼골아지매 1
 
1.9%
찐이닭 1
 
1.9%
상인회방송실 1
 
1.9%
서울마님죽 1
 
1.9%
엔돌핀 1
 
1.9%
삼겹살 1
 
1.9%
추닭집 1
 
1.9%
Other values (43) 43
81.1%
2023-12-13T01:20:46.608799image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
회 5
 
2.2%
이 5
 
2.2%
천 5
 
2.2%
원 4
 
1.7%
4
 
1.7%
우 4
 
1.7%
상 4
 
1.7%
동 3
 
1.3%
물 3
 
1.3%
소 3
 
1.3%
Other values (128) 189
82.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 223
97.4%
Space Separator 4
 
1.7%
Uppercase Letter 2
 
0.9%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
회 5
 
2.2%
이 5
 
2.2%
천 5
 
2.2%
원 4
 
1.8%
우 4
 
1.8%
상 4
 
1.8%
동 3
 
1.3%
물 3
 
1.3%
소 3
 
1.3%
서 3
 
1.3%
Other values (125) 184
82.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 1
50.0%
P 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 223
97.4%
Common 4
 
1.7%
Latin 2
 
0.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
회 5
 
2.2%
이 5
 
2.2%
천 5
 
2.2%
원 4
 
1.8%
우 4
 
1.8%
상 4
 
1.8%
동 3
 
1.3%
물 3
 
1.3%
소 3
 
1.3%
서 3
 
1.3%
Other values (125) 184
82.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 1
50.0%
P 1
50.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
4
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 223
97.4%
ASCII 6
 
2.6%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
회 5
 
2.2%
이 5
 
2.2%
천 5
 
2.2%
원 4
 
1.8%
우 4
 
1.8%
상 4
 
1.8%
동 3
 
1.3%
물 3
 
1.3%
소 3
 
1.3%
서 3
 
1.3%
Other values (125) 184
82.5%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
4
66.7%
C 1
 
16.7%
P 1
 
16.7%

도로명주소
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct7
Distinct (%)14.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size524.0 B
대구광역시 달서구 월배로28안길 54 (정덕한우리타운)
18 
대구광역시 달서구 월배로24길 40
11 
대구광역시 달서구 월배로24길 27
9 
대구광역시 달서구 월배로24길 23
4 
대구광역시 달서구 월배로24길 20
3 
Other values (2)
4 

Length

Max length30
Median length19
Mean length23.061224
Min length19

Unique

Unique1 ?
Unique (%)2.0%

Sample

1st row대구광역시 달서구 월배로28안길 54 (정덕한우리타운)
2nd row대구광역시 달서구 월배로28안길 54 (정덕한우리타운)
3rd row대구광역시 달서구 월배로28안길 54 (정덕한우리타운)
4th row대구광역시 달서구 월배로28안길 54 (정덕한우리타운)
5th row대구광역시 달서구 월배로28안길 54 (정덕한우리타운)

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대구광역시 달서구 월배로28안길 54 (정덕한우리타운) 18
36.7%
대구광역시 달서구 월배로24길 40 11
22.4%
대구광역시 달서구 월배로24길 27 9
18.4%
대구광역시 달서구 월배로24길 23 4
 
8.2%
대구광역시 달서구 월배로24길 20 3
 
6.1%
대구광역시 달서구 월배로24길 24 3
 
6.1%
대구광역시 달서구 월배로28안길 56 1
 
2.0%

Length

2023-12-13T01:20:46.766289image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T01:20:46.892614image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
대구광역시 49
22.9%
달서구 49
22.9%
월배로24길 30
14.0%
월배로28안길 19
 
8.9%
54 18
 
8.4%
정덕한우리타운 18
 
8.4%
40 11
 
5.1%
27 9
 
4.2%
23 4
 
1.9%
20 3
 
1.4%
Other values (2) 4
 
1.9%

지번주소
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct7
Distinct (%)14.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size524.0 B
대구광역시 달서구 진천동 239-23 (정덕한우리타운)
18 
대구광역시 달서구 진천동 248-4
11 
대구광역시 달서구 진천동 242-5
9 
대구광역시 달서구 진천동 243-4
4 
대구광역시 달서구 진천동 248-24
3 
Other values (2)
4 

Length

Max length30
Median length19
Mean length23.163265
Min length19

Unique

Unique1 ?
Unique (%)2.0%

Sample

1st row대구광역시 달서구 진천동 239-23 (정덕한우리타운)
2nd row대구광역시 달서구 진천동 239-23 (정덕한우리타운)
3rd row대구광역시 달서구 진천동 239-23 (정덕한우리타운)
4th row대구광역시 달서구 진천동 239-23 (정덕한우리타운)
5th row대구광역시 달서구 진천동 239-23 (정덕한우리타운)

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대구광역시 달서구 진천동 239-23 (정덕한우리타운) 18
36.7%
대구광역시 달서구 진천동 248-4 11
22.4%
대구광역시 달서구 진천동 242-5 9
18.4%
대구광역시 달서구 진천동 243-4 4
 
8.2%
대구광역시 달서구 진천동 248-24 3
 
6.1%
대구광역시 달서구 진천동 248-18 3
 
6.1%
대구광역시 달서구 진천동 235-7 1
 
2.0%

Length

2023-12-13T01:20:47.054694image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T01:20:47.164299image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
대구광역시 49
22.9%
달서구 49
22.9%
진천동 49
22.9%
239-23 18
 
8.4%
정덕한우리타운 18
 
8.4%
248-4 11
 
5.1%
242-5 9
 
4.2%
243-4 4
 
1.9%
248-24 3
 
1.4%
248-18 3
 
1.4%

업종분류
Categorical

Distinct3
Distinct (%)6.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size524.0 B
음식점
28 
기타
14 
쇼핑시설
7 

Length

Max length4
Median length3
Mean length2.8571429
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
음식점 28
57.1%
기타 14
28.6%
쇼핑시설 7
 
14.3%

Length

2023-12-13T01:20:47.332051image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T01:20:47.480135image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
음식점 28
57.1%
기타 14
28.6%
쇼핑시설 7
 
14.3%

대표품목
Text

Distinct42
Distinct (%)85.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size524.0 B
2023-12-13T01:20:47.664792image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length9
Mean length3.0204082
Min length1

Characters and Unicode

Total characters148
Distinct characters96
Distinct categories4 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique36 ?
Unique (%)73.5%

Sample

1st row과일
2nd row잡화
3rd row반찬
4th row옷
5th row건어물
ValueCountFrequency (%)
옷 3
 
5.3%
떡볶이 2
 
3.5%
튀김 2
 
3.5%
채소 2
 
3.5%
반찬 2
 
3.5%
과일 2
 
3.5%
떡 2
 
3.5%
죽 1
 
1.8%
호떡 1
 
1.8%
생칼국수 1
 
1.8%
Other values (39) 39
68.4%
2023-12-13T01:20:48.053177image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
, 8
 
5.4%
8
 
5.4%
떡 5
 
3.4%
옷 4
 
2.7%
이 4
 
2.7%
생 4
 
2.7%
고 3
 
2.0%
기 3
 
2.0%
물 2
 
1.4%
부 2
 
1.4%
Other values (86) 105
70.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 130
87.8%
Other Punctuation 8
 
5.4%
Space Separator 8
 
5.4%
Lowercase Letter 2
 
1.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
떡 5
 
3.8%
옷 4
 
3.1%
이 4
 
3.1%
생 4
 
3.1%
고 3
 
2.3%
기 3
 
2.3%
물 2
 
1.5%
부 2
 
1.5%
선 2
 
1.5%
실 2
 
1.5%
Other values (82) 99
76.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
p 1
50.0%
c 1
50.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 8
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
8
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 130
87.8%
Common 16
 
10.8%
Latin 2
 
1.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
떡 5
 
3.8%
옷 4
 
3.1%
이 4
 
3.1%
생 4
 
3.1%
고 3
 
2.3%
기 3
 
2.3%
물 2
 
1.5%
부 2
 
1.5%
선 2
 
1.5%
실 2
 
1.5%
Other values (82) 99
76.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
, 8
50.0%
8
50.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
p 1
50.0%
c 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 130
87.8%
ASCII 18
 
12.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
, 8
44.4%
8
44.4%
p 1
 
5.6%
c 1
 
5.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
떡 5
 
3.8%
옷 4
 
3.1%
이 4
 
3.1%
생 4
 
3.1%
고 3
 
2.3%
기 3
 
2.3%
물 2
 
1.5%
부 2
 
1.5%
선 2
 
1.5%
실 2
 
1.5%
Other values (82) 99
76.2%

상가번영회 가입 유무
Boolean

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)4.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size181.0 B
True
45 
False
 
4
ValueCountFrequency (%)
True 45
91.8%
False 4
 
8.2%
2023-12-13T01:20:48.157121image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

온누리상품권 사용유무
Boolean

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)4.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size181.0 B
True
44 
False
5 
ValueCountFrequency (%)
True 44
89.8%
False 5
 
10.2%
2023-12-13T01:20:48.234261image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

문화상품권 사용유무
Boolean

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)4.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size181.0 B
False
48 
True
 
1
ValueCountFrequency (%)
False 48
98.0%
True 1
 
2.0%
2023-12-13T01:20:48.312389image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

전자상품권 사용유무
Boolean

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)4.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size181.0 B
True
25 
False
24 
ValueCountFrequency (%)
True 25
51.0%
False 24
49.0%
2023-12-13T01:20:48.404766image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

카드단말기 유무
Boolean

Distinct2
Distinct (%)4.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size181.0 B
True
38 
False
11 
ValueCountFrequency (%)
True 38
77.6%
False 11
 
22.4%
2023-12-13T01:20:48.473558image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

택배서비스 유무
Boolean

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)4.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size181.0 B
False
29 
True
20 
ValueCountFrequency (%)
False 29
59.2%
True 20
40.8%
2023-12-13T01:20:48.543624image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

매출규모
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct4
Distinct (%)8.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size524.0 B
0~3000만원/년
41 
3000~5000만원/년
 
4
5000~1억/년
 
3
<NA>
 
1

Length

Max length13
Median length10
Mean length10.061224
Min length4

Unique

Unique1 ?
Unique (%)2.0%

Sample

1st row0~3000만원/년
2nd row0~3000만원/년
3rd row3000~5000만원/년
4th row0~3000만원/년
5th row0~3000만원/년

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0~3000만원/년 41
83.7%
3000~5000만원/년 4
 
8.2%
5000~1억/년 3
 
6.1%
<NA> 1
 
2.0%

Length

2023-12-13T01:20:48.648831image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T01:20:48.751203image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0~3000만원/년 41
83.7%
3000~5000만원/년 4
 
8.2%
5000~1억/년 3
 
6.1%
na 1
 
2.0%

종업원 수
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct4
Distinct (%)8.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size524.0 B
1
36 
2
9 
5
 
2
3
 
2

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 36
73.5%
2 9
 
18.4%
5 2
 
4.1%
3 2
 
4.1%

Length

2023-12-13T01:20:48.899709image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T01:20:48.990526image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 36
73.5%
2 9
 
18.4%
5 2
 
4.1%
3 2
 
4.1%

빈점포 유무
Boolean

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size181.0 B
False
49 
ValueCountFrequency (%)
False 49
100.0%
2023-12-13T01:20:49.068037image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

구역 내외 유무
Boolean

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size181.0 B
True
49 
ValueCountFrequency (%)
True 49
100.0%
2023-12-13T01:20:49.136845image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

경도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct7
Distinct (%)14.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean128.52768
Minimum128.52707
Maximum128.52805
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size573.0 B
2023-12-13T01:20:49.223843image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum128.52707
5-th percentile128.52713
Q1128.52753
median128.52773
Q3128.52794
95-th percentile128.52794
Maximum128.52805
Range0.000977
Interquartile range (IQR)0.00041

Descriptive statistics

Standard deviation0.00027542431
Coefficient of variation (CV)2.1429183 × 10-6
Kurtosis-0.40825455
Mean128.52768
Median Absolute Deviation (MAD)0.000216
Skewness-0.73119363
Sum6297.8563
Variance7.5858552 × 10-8
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T01:20:49.322244image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=7)
ValueCountFrequency (%)
128.527942 18
36.7%
128.527726 11
22.4%
128.527532 9
18.4%
128.527409 4
 
8.2%
128.527069 3
 
6.1%
128.527219 3
 
6.1%
128.528046 1
 
2.0%
ValueCountFrequency (%)
128.527069 3
 
6.1%
128.527219 3
 
6.1%
128.527409 4
 
8.2%
128.527532 9
18.4%
128.527726 11
22.4%
128.527942 18
36.7%
128.528046 1
 
2.0%
ValueCountFrequency (%)
128.528046 1
 
2.0%
128.527942 18
36.7%
128.527726 11
22.4%
128.527532 9
18.4%
128.527409 4
 
8.2%
128.527219 3
 
6.1%
128.527069 3
 
6.1%

위도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct7
Distinct (%)14.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean35.813353
Minimum35.813003
Maximum35.813661
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size573.0 B
2023-12-13T01:20:49.414895image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum35.813003
5-th percentile35.813049
Q135.813299
median35.813299
Q335.813583
95-th percentile35.813656
Maximum35.813661
Range0.000658
Interquartile range (IQR)0.000284

Descriptive statistics

Standard deviation0.00022247284
Coefficient of variation (CV)6.2120081 × 10-6
Kurtosis-1.3302078
Mean35.813353
Median Absolute Deviation (MAD)0.00025
Skewness-0.0780248
Sum1754.8543
Variance4.9494163 × 10-8
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T01:20:49.555219image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=7)
ValueCountFrequency (%)
35.813299 18
36.7%
35.813049 11
22.4%
35.813583 9
18.4%
35.813649 4
 
8.2%
35.813661 3
 
6.1%
35.813509 3
 
6.1%
35.813003 1
 
2.0%
ValueCountFrequency (%)
35.813003 1
 
2.0%
35.813049 11
22.4%
35.813299 18
36.7%
35.813509 3
 
6.1%
35.813583 9
18.4%
35.813649 4
 
8.2%
35.813661 3
 
6.1%
ValueCountFrequency (%)
35.813661 3
 
6.1%
35.813649 4
 
8.2%
35.813583 9
18.4%
35.813509 3
 
6.1%
35.813299 18
36.7%
35.813049 11
22.4%
35.813003 1
 
2.0%

Interactions

2023-12-13T01:20:44.732499image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T01:20:44.111958image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T01:20:44.412055image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T01:20:44.821357image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T01:20:44.208512image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T01:20:44.494466image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T01:20:44.919302image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T01:20:44.320424image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T01:20:44.614420image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-13T01:20:49.666375image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
상점코드상점명도로명주소지번주소업종분류대표품목상가번영회 가입 유무온누리상품권 사용유무문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무매출규모종업원 수경도위도
상점코드1.0001.0000.8610.8610.5270.8020.0000.0000.0000.3180.5830.4790.0000.3230.8590.965
상점명1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
도로명주소0.8611.0001.0001.0000.5100.1760.0000.0000.0000.0000.0000.1160.4670.3871.0001.000
지번주소0.8611.0001.0001.0000.5100.1760.0000.0000.0000.0000.0000.1160.4670.3871.0001.000
업종분류0.5271.0000.5100.5101.0001.0000.1800.1040.0000.0000.0000.0000.0000.0000.6290.475
대표품목0.8021.0000.1760.1761.0001.0001.0001.0001.0000.5091.0000.7650.0000.7820.7960.000
상가번영회 가입 유무0.0001.0000.0000.0000.1801.0001.0000.9270.0000.2820.3830.1510.0000.3590.0560.057
온누리상품권 사용유무0.0001.0000.0000.0000.1041.0000.9271.0000.0000.3670.2680.2450.0000.2920.0000.000
문화상품권 사용유무0.0001.0000.0000.0000.0001.0000.0000.0001.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.000
전자상품권 사용유무0.3181.0000.0000.0000.0000.5090.2820.3670.0001.0000.6890.7160.1310.0000.0000.000
카드단말기 유무0.5831.0000.0000.0000.0001.0000.3830.2680.0000.6891.0000.4020.0350.3220.0000.000
택배서비스 유무0.4791.0000.1160.1160.0000.7650.1510.2450.0000.7160.4021.0000.0910.4400.0000.039
매출규모0.0001.0000.4670.4670.0000.0000.0000.0000.0000.1310.0350.0911.0000.5960.6550.170
종업원 수0.3231.0000.3870.3870.0000.7820.3590.2920.0000.0000.3220.4400.5961.0000.4490.302
경도0.8591.0001.0001.0000.6290.7960.0560.0000.0000.0000.0000.0000.6550.4491.0001.000
위도0.9651.0001.0001.0000.4750.0000.0570.0000.0000.0000.0000.0390.1700.3021.0001.000
2023-12-13T01:20:49.844768image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
문화상품권 사용유무업종분류택배서비스 유무온누리상품권 사용유무매출규모전자상품권 사용유무상가번영회 가입 유무카드단말기 유무지번주소종업원 수도로명주소
문화상품권 사용유무1.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.000
업종분류0.0001.0000.0000.1680.0000.0000.2920.0000.3760.0000.376
택배서비스 유무0.0000.0001.0000.1560.1450.5080.0940.2630.1060.2880.106
온누리상품권 사용유무0.0000.1680.1561.0000.0000.2380.7550.1710.0000.1870.000
매출규모0.0000.0000.1450.0001.0000.2110.0000.0490.3360.6030.336
전자상품권 사용유무0.0000.0000.5080.2380.2111.0000.1810.4840.0000.0000.000
상가번영회 가입 유무0.0000.2920.0940.7550.0000.1811.0000.2500.0000.2320.000
카드단말기 유무0.0000.0000.2630.1710.0490.4840.2501.0000.0000.2070.000
지번주소0.0000.3760.1060.0000.3360.0000.0000.0001.0000.2611.000
종업원 수0.0000.0000.2880.1870.6030.0000.2320.2070.2611.0000.261
도로명주소0.0000.3760.1060.0000.3360.0000.0000.0001.0000.2611.000
2023-12-13T01:20:50.011839image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
상점코드경도위도도로명주소지번주소업종분류상가번영회 가입 유무온누리상품권 사용유무문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무매출규모종업원 수
상점코드1.000-0.430-0.1130.6480.6480.3370.0000.0000.0000.2140.4070.3310.0000.174
경도-0.4301.000-0.6521.0001.0000.3760.0000.0000.0000.0000.0000.1060.3360.261
위도-0.113-0.6521.0000.9770.9770.3970.0530.0000.0000.0000.0000.0210.1180.244
도로명주소0.6481.0000.9771.0001.0000.3760.0000.0000.0000.0000.0000.1060.3360.261
지번주소0.6481.0000.9771.0001.0000.3760.0000.0000.0000.0000.0000.1060.3360.261
업종분류0.3370.3760.3970.3760.3761.0000.2920.1680.0000.0000.0000.0000.0000.000
상가번영회 가입 유무0.0000.0000.0530.0000.0000.2921.0000.7550.0000.1810.2500.0940.0000.232
온누리상품권 사용유무0.0000.0000.0000.0000.0000.1680.7551.0000.0000.2380.1710.1560.0000.187
문화상품권 사용유무0.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0001.0000.0000.0000.0000.0000.000
전자상품권 사용유무0.2140.0000.0000.0000.0000.0000.1810.2380.0001.0000.4840.5080.2110.000
카드단말기 유무0.4070.0000.0000.0000.0000.0000.2500.1710.0000.4841.0000.2630.0490.207
택배서비스 유무0.3310.1060.0210.1060.1060.0000.0940.1560.0000.5080.2631.0000.1450.288
매출규모0.0000.3360.1180.3360.3360.0000.0000.0000.0000.2110.0490.1451.0000.603
종업원 수0.1740.2610.2440.2610.2610.0000.2320.1870.0000.0000.2070.2880.6031.000

Missing values

2023-12-13T01:20:45.088026image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T01:20:45.341614image/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

상점코드상점명도로명주소지번주소업종분류대표품목상가번영회 가입 유무온누리상품권 사용유무문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무매출규모종업원 수빈점포 유무구역 내외 유무경도위도
01영천과일대구광역시 달서구 월배로28안길 54 (정덕한우리타운)대구광역시 달서구 진천동 239-23 (정덕한우리타운)기타과일YYNYYY0~3000만원/년1NY128.52794235.813299
12미씨천대구광역시 달서구 월배로28안길 54 (정덕한우리타운)대구광역시 달서구 진천동 239-23 (정덕한우리타운)쇼핑시설잡화YYNYYN0~3000만원/년1NY128.52794235.813299
23월배반찬대구광역시 달서구 월배로28안길 54 (정덕한우리타운)대구광역시 달서구 진천동 239-23 (정덕한우리타운)음식점반찬YYNNYY3000~5000만원/년2NY128.52794235.813299
34풀하우스대구광역시 달서구 월배로28안길 54 (정덕한우리타운)대구광역시 달서구 진천동 239-23 (정덕한우리타운)쇼핑시설옷YYNNYN0~3000만원/년1NY128.52794235.813299
45해원건어물대구광역시 달서구 월배로28안길 54 (정덕한우리타운)대구광역시 달서구 진천동 239-23 (정덕한우리타운)기타건어물YYNYYY0~3000만원/년1NY128.52794235.813299
56아리랑떡대구광역시 달서구 월배로28안길 54 (정덕한우리타운)대구광역시 달서구 진천동 239-23 (정덕한우리타운)음식점떡YYNNYN0~3000만원/년1NY128.52794235.813299
67화이트화장품대구광역시 달서구 월배로28안길 54 (정덕한우리타운)대구광역시 달서구 진천동 239-23 (정덕한우리타운)쇼핑시설화장품YYNYYY0~3000만원/년1NY128.52794235.813299
78동해해산물대구광역시 달서구 월배로28안길 54 (정덕한우리타운)대구광역시 달서구 진천동 239-23 (정덕한우리타운)음식점해산물YYNYYY0~3000만원/년2NY128.52794235.813299
89녹지원대구광역시 달서구 월배로28안길 54 (정덕한우리타운)대구광역시 달서구 진천동 239-23 (정덕한우리타운)음식점부침개YYNYYY0~3000만원/년2NY128.52794235.813299
910일가식당대구광역시 달서구 월배로28안길 54 (정덕한우리타운)대구광역시 달서구 진천동 239-23 (정덕한우리타운)음식점분식YYYYYN0~3000만원/년1NY128.52794235.813299
상점코드상점명도로명주소지번주소업종분류대표품목상가번영회 가입 유무온누리상품권 사용유무문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무매출규모종업원 수빈점포 유무구역 내외 유무경도위도
3941필마트대구광역시 달서구 월배로24길 40대구광역시 달서구 진천동 248-4기타마트YYNYYY5000~1억/년5NY128.52772635.813049
4042필반찬대구광역시 달서구 월배로24길 40대구광역시 달서구 진천동 248-4음식점반찬YYNNYY0~3000만원/년2NY128.52772635.813049
4143핑크악세서리대구광역시 달서구 월배로24길 20대구광역시 달서구 진천동 248-24쇼핑시설악세서리, 모자YYNYYY0~3000만원/년1NY128.52706935.813661
4244우정상회대구광역시 달서구 월배로24길 20대구광역시 달서구 진천동 248-24쇼핑시설옷YYNYYY0~3000만원/년1NY128.52706935.813661
4345서울떡집대구광역시 달서구 월배로24길 20대구광역시 달서구 진천동 248-24음식점떡YYNYYY3000~5000만원/년3NY128.52706935.813661
4446현풍방앗간대구광역시 달서구 월배로24길 24대구광역시 달서구 진천동 248-18음식점참기름, 고춧가루YYNYYY0~3000만원/년2NY128.52721935.813509
4547매드PC대구광역시 달서구 월배로24길 24대구광역시 달서구 진천동 248-18기타pc방NNNNYN0~3000만원/년3NY128.52721935.813509
4648명동의류대구광역시 달서구 월배로24길 24대구광역시 달서구 진천동 248-18쇼핑시설옷YYNNYN0~3000만원/년2NY128.52721935.813509
4749우진수산 건강원대구광역시 달서구 월배로24길 23대구광역시 달서구 진천동 243-4음식점생선YYNYYY0~3000만원/년2NY128.52740935.813649
4850합천한우대구광역시 달서구 월배로28안길 56대구광역시 달서구 진천동 235-7음식점한우YYNYYN5000~1억/년1NY128.52804635.813003