Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations190
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory6.1 KiB
Average record size in memory32.7 B

Variable types

Text3
Categorical1

Dataset

Description지역별 지역특화발전특구 현황 정보에 대해 지역별 세부 구 ,군별 상세 특구명을 나타내며 지역 상세주소 위치 등을 제공하는 정보로 민원인과 직접 통화하여 데이터 제공을 받을 내용에 대해 재차 확인하여 관련 정보를 제공함
URLhttps://www.data.go.kr/data/15112429/fileData.do

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특 구 명 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 23:23:36.804981
Analysis finished2023-12-12 23:23:37.257440
Duration0.45 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

특 구 명
Text

UNIQUE 

Distinct190
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 KiB
2023-12-13T08:23:37.422553image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length25
Median length17.5
Mean length11.489474
Min length7

Characters and Unicode

Total characters2183
Distinct characters299
Distinct categories8 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique190 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row서울 약령시한방산업특구
2nd row노원 미래인재양성 교육특구
3rd row은평 북한산 韓문화체험특구
4th row성동 융복합혁신교육특구
5th row서울 강서미라클-메디특구
ValueCountFrequency (%)
특구 9
 
2.1%
부산 3
 
0.7%
영덕 3
 
0.7%
대구 3
 
0.7%
고흥 3
 
0.7%
양평 3
 
0.7%
서천 3
 
0.7%
산업특구 3
 
0.7%
장흥 3
 
0.7%
거창 3
 
0.7%
Other values (342) 388
91.5%
2023-12-13T08:23:37.862270image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
235
 
10.8%
구 215
 
9.8%
특 190
 
8.7%
산 98
 
4.5%
업 75
 
3.4%
화 42
 
1.9%
양 35
 
1.6%
문 30
 
1.4%
주 28
 
1.3%
천 28
 
1.3%
Other values (289) 1207
55.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1913
87.6%
Space Separator 235
 
10.8%
Other Punctuation 23
 
1.1%
Open Punctuation 3
 
0.1%
Close Punctuation 3
 
0.1%
Decimal Number 3
 
0.1%
Uppercase Letter 2
 
0.1%
Dash Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
구 215
 
11.2%
특 190
 
9.9%
산 98
 
5.1%
업 75
 
3.9%
화 42
 
2.2%
양 35
 
1.8%
문 30
 
1.6%
주 28
 
1.5%
천 28
 
1.5%
교 25
 
1.3%
Other values (278) 1147
60.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1
33.3%
2 1
33.3%
5 1
33.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
· 22
95.7%
, 1
 
4.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
N 1
50.0%
U 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
235
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1912
87.6%
Common 268
 
12.3%
Latin 2
 
0.1%
Han 1
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
구 215
 
11.2%
특 190
 
9.9%
산 98
 
5.1%
업 75
 
3.9%
화 42
 
2.2%
양 35
 
1.8%
문 30
 
1.6%
주 28
 
1.5%
천 28
 
1.5%
교 25
 
1.3%
Other values (277) 1146
59.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
235
87.7%
· 22
 
8.2%
( 3
 
1.1%
) 3
 
1.1%
1 1
 
0.4%
2 1
 
0.4%
, 1
 
0.4%
- 1
 
0.4%
5 1
 
0.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
N 1
50.0%
U 1
50.0%
Han
ValueCountFrequency (%)
韓 1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1912
87.6%
ASCII 248
 
11.4%
None 22
 
1.0%
CJK 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
235
94.8%
( 3
 
1.2%
) 3
 
1.2%
1 1
 
0.4%
2 1
 
0.4%
, 1
 
0.4%
N 1
 
0.4%
U 1
 
0.4%
- 1
 
0.4%
5 1
 
0.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
구 215
 
11.2%
특 190
 
9.9%
산 98
 
5.1%
업 75
 
3.9%
화 42
 
2.2%
양 35
 
1.8%
문 30
 
1.6%
주 28
 
1.5%
천 28
 
1.5%
교 25
 
1.3%
Other values (277) 1146
59.9%
None
ValueCountFrequency (%)
· 22
100.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
韓 1
100.0%

지 역1
Categorical

Distinct16
Distinct (%)8.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 KiB
전남
32 
경북
27 
경기
19 
충남
17 
충북
16 
Other values (11)
79 

Length

Max length3
Median length2
Mean length2.0736842
Min length2

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.5%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
전남 32
16.8%
경북 27
14.2%
경기 19
10.0%
충남 17
8.9%
충북 16
8.4%
경남 15
7.9%
강원 14
7.4%
전북 14
7.4%
서울 10
 
5.3%
부산 9
 
4.7%
Other values (6) 17
8.9%

Length

2023-12-13T08:23:38.000261image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
전남 32
16.8%
경북 27
14.2%
경기 19
10.0%
충남 17
8.9%
충북 16
8.4%
경남 15
7.9%
강원 14
7.4%
전북 14
7.4%
서울 10
 
5.3%
부산 9
 
4.7%
Other values (6) 17
8.9%

지역2
Text

Distinct140
Distinct (%)73.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 KiB
2023-12-13T08:23:38.297657image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length27
Median length3
Mean length3.3684211
Min length3

Characters and Unicode

Total characters640
Distinct characters109
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique98 ?
Unique (%)51.6%

Sample

1st row동대문구
2nd row노원구
3rd row은평구
4th row성동구
5th row강서구
ValueCountFrequency (%)
구 13
 
6.2%
거창군 3
 
1.4%
서천군 3
 
1.4%
영덕군 3
 
1.4%
장흥군 3
 
1.4%
남 3
 
1.4%
중 3
 
1.4%
논산시 3
 
1.4%
고흥군 3
 
1.4%
충주시 3
 
1.4%
Other values (132) 168
80.8%
2023-12-13T08:23:38.789574image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
군 101
 
15.8%
시 72
 
11.2%
구 35
 
5.5%
주 25
 
3.9%
천 24
 
3.8%
18
 
2.8%
성 16
 
2.5%
양 16
 
2.5%
산 15
 
2.3%
영 15
 
2.3%
Other values (99) 303
47.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 604
94.4%
Space Separator 22
 
3.4%
Other Punctuation 14
 
2.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
군 101
 
16.7%
시 72
 
11.9%
구 35
 
5.8%
주 25
 
4.1%
천 24
 
4.0%
성 16
 
2.6%
양 16
 
2.6%
산 15
 
2.5%
영 15
 
2.5%
창 12
 
2.0%
Other values (95) 273
45.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
18
81.8%
　 4
 
18.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 12
85.7%
· 2
 
14.3%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 604
94.4%
Common 36
 
5.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
군 101
 
16.7%
시 72
 
11.9%
구 35
 
5.8%
주 25
 
4.1%
천 24
 
4.0%
성 16
 
2.6%
양 16
 
2.6%
산 15
 
2.5%
영 15
 
2.5%
창 12
 
2.0%
Other values (95) 273
45.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
18
50.0%
, 12
33.3%
　 4
 
11.1%
· 2
 
5.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 604
94.4%
ASCII 30
 
4.7%
None 6
 
0.9%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
군 101
 
16.7%
시 72
 
11.9%
구 35
 
5.8%
주 25
 
4.1%
천 24
 
4.0%
성 16
 
2.6%
양 16
 
2.6%
산 15
 
2.5%
영 15
 
2.5%
창 12
 
2.0%
Other values (95) 273
45.2%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
18
60.0%
, 12
40.0%
None
ValueCountFrequency (%)
　 4
66.7%
· 2
33.3%

특구위치
Text

Distinct189
Distinct (%)99.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 KiB
2023-12-13T08:23:39.171905image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length92
Median length41
Mean length27.810526
Min length9

Characters and Unicode

Total characters5284
Distinct characters234
Distinct categories8 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique188 ?
Unique (%)98.9%

Sample

1st row서울특별시 동대문구 제기동, 용두동 일원
2nd row서울특별시 노원구 월계동 320-8 외 35필지
3rd row서울특별시 은평구 진관동 135-5번지 외 495필지
4th row서울특별시 성동구 행당동 7번지 외 253필지
5th row서울특별시 강서구 강서로, 공항대로 일원
ValueCountFrequency (%)
외 80
 
6.4%
일원 62
 
5.0%
전남 30
 
2.4%
경북 27
 
2.2%
등 26
 
2.1%
경기도 17
 
1.4%
경남 15
 
1.2%
충남 15
 
1.2%
충북 15
 
1.2%
전북 14
 
1.1%
Other values (788) 950
75.9%
2023-12-13T08:23:39.787113image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1061
 
20.1%
지 254
 
4.8%
1 171
 
3.2%
필 125
 
2.4%
2 115
 
2.2%
면 114
 
2.2%
리 114
 
2.2%
군 108
 
2.0%
원 106
 
2.0%
번 103
 
1.9%
Other values (224) 3013
57.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3149
59.6%
Space Separator 1061
 
20.1%
Decimal Number 877
 
16.6%
Other Punctuation 105
 
2.0%
Dash Punctuation 55
 
1.0%
Close Punctuation 18
 
0.3%
Open Punctuation 18
 
0.3%
Math Symbol 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
지 254
 
8.1%
필 125
 
4.0%
면 114
 
3.6%
리 114
 
3.6%
군 108
 
3.4%
원 106
 
3.4%
번 103
 
3.3%
시 103
 
3.3%
외 101
 
3.2%
동 100
 
3.2%
Other values (206) 1921
61.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 171
19.5%
2 115
13.1%
3 100
11.4%
5 100
11.4%
4 71
8.1%
7 71
8.1%
0 69
7.9%
9 66
 
7.5%
6 58
 
6.6%
8 56
 
6.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 77
73.3%
· 25
 
23.8%
/ 3
 
2.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1061
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 55
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 18
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 18
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3149
59.6%
Common 2135
40.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
지 254
 
8.1%
필 125
 
4.0%
면 114
 
3.6%
리 114
 
3.6%
군 108
 
3.4%
원 106
 
3.4%
번 103
 
3.3%
시 103
 
3.3%
외 101
 
3.2%
동 100
 
3.2%
Other values (206) 1921
61.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
1061
49.7%
1 171
 
8.0%
2 115
 
5.4%
3 100
 
4.7%
5 100
 
4.7%
, 77
 
3.6%
4 71
 
3.3%
7 71
 
3.3%
0 69
 
3.2%
9 66
 
3.1%
Other values (8) 234
 
11.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3145
59.5%
ASCII 2110
39.9%
None 25
 
0.5%
Compat Jamo 4
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1061
50.3%
1 171
 
8.1%
2 115
 
5.5%
3 100
 
4.7%
5 100
 
4.7%
, 77
 
3.6%
4 71
 
3.4%
7 71
 
3.4%
0 69
 
3.3%
9 66
 
3.1%
Other values (7) 209
 
9.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
지 254
 
8.1%
필 125
 
4.0%
면 114
 
3.6%
리 114
 
3.6%
군 108
 
3.4%
원 106
 
3.4%
번 103
 
3.3%
시 103
 
3.3%
외 101
 
3.2%
동 100
 
3.2%
Other values (205) 1917
61.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 25
100.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 4
100.0%

Missing values

2023-12-13T08:23:37.150903image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T08:23:37.227270image/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

특 구 명지 역1지역2특구위치
0서울 약령시한방산업특구서울동대문구서울특별시 동대문구 제기동, 용두동 일원
1노원 미래인재양성 교육특구서울노원구서울특별시 노원구 월계동 320-8 외 35필지
2은평 북한산 韓문화체험특구서울은평구서울특별시 은평구 진관동 135-5번지 외 495필지
3성동 융복합혁신교육특구서울성동구서울특별시 성동구 행당동 7번지 외 253필지
4서울 강서미라클-메디특구서울강서구서울특별시 강서구 강서로, 공항대로 일원
5중랑 역사문화교육특구서울중랑구서울특별시 중랑구 망우동 산57-1 외 15필지
6도봉 문화예술혁신교육특구서울도봉구서울특별시 도봉구 방학동 720번지 외 91필지
7영등포 스마트메디컬특구서울영등포구서울특별시 영등포구여의도동 6번지 외 44필지
8동작 직업교육특구서울동작구서울특별시 동작구 노량진동 47-2번지 등 11필지
9용산 역사문화르네상스 특구서울용산구서울특별시 용산구 한강로3가 65-154외 181필지
특 구 명지 역1지역2특구위치
180김해 평생교육특구경남김해시경남 김해시 삼정동 267-36번지 일원
181하동 야생녹차산업특구경남하동군경남 하동군 화개면 운수리 127번지 등 27필지
182고성 조선해양산업특구경남고성군경남 고성군 동해면 일원 3개 지구
183거제 해양휴양특구경남거제시경남 거제시 일운면 소동리· 지세포리 일원
184창원 단감산업특구경남창원시경남 창원시 의창구 등 5개구 9,292필지
185함안 수박산업특구경남함안군경남 함안군 가야읍 산서리 684-513 외 2,070필지
186합천 국보·영상테마체험특구경남합천군경남 합천군 용주면 방곡리 산97번지 외 751필지
187국토최남단 마라도청정특구제주서귀포시서귀포시 대정읍 가파리 508 ~ 756번지(마라리 전 지역)
188서귀포휴양예술특구제주서귀포시서귀포시 서귀동 일원, 동홍동 2032일원, 강정동·법환동·신례리 일원
189제주 추자도 참굴비 섬체험 특구제주제주시제주특별자치도 제주시 추자면 일원