Overview

Dataset statistics

Number of variables6
Number of observations44
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory2.2 KiB
Average record size in memory52.0 B

Variable types

Numeric1
Categorical1
Text3
DateTime1

Dataset

Description인천광역시 중구 비상대피시설에 관한 정보입니다.파일명 인천광역시 중구 비상대피시설 현황내용 읍면동, 시설명, 위치 등
Author인천광역시 중구
URLhttps://data.incheon.go.kr/findData/publicDataDetail?dataId=15038704&srcSe=7661IVAWM27C61E190

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데이터기준일자 has constant value ""Constant
연번 is highly overall correlated with 읍면동High correlation
읍면동 is highly overall correlated with 연번High correlation
연번 has unique valuesUnique
시설명 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-01-28 12:46:10.696390
Analysis finished2024-01-28 12:46:11.197416
Duration0.5 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

연번
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct44
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean22.5
Minimum1
Maximum44
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size528.0 B
2024-01-28T21:46:11.252436image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile3.15
Q111.75
median22.5
Q333.25
95-th percentile41.85
Maximum44
Range43
Interquartile range (IQR)21.5

Descriptive statistics

Standard deviation12.845233
Coefficient of variation (CV)0.57089923
Kurtosis-1.2
Mean22.5
Median Absolute Deviation (MAD)11
Skewness0
Sum990
Variance165
MonotonicityStrictly increasing
2024-01-28T21:46:11.354204image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=44)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
2.3%
24 1
 
2.3%
26 1
 
2.3%
27 1
 
2.3%
28 1
 
2.3%
29 1
 
2.3%
30 1
 
2.3%
31 1
 
2.3%
32 1
 
2.3%
33 1
 
2.3%
Other values (34) 34
77.3%
ValueCountFrequency (%)
1 1
2.3%
2 1
2.3%
3 1
2.3%
4 1
2.3%
5 1
2.3%
6 1
2.3%
7 1
2.3%
8 1
2.3%
9 1
2.3%
10 1
2.3%
ValueCountFrequency (%)
44 1
2.3%
43 1
2.3%
42 1
2.3%
41 1
2.3%
40 1
2.3%
39 1
2.3%
38 1
2.3%
37 1
2.3%
36 1
2.3%
35 1
2.3%

읍면동
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct11
Distinct (%)25.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size484.0 B
운서동
10 
신흥동
9 
신포동
7 
영종1동
7 
동인천동
5 
Other values (6)
6 

Length

Max length4
Median length3
Mean length3.2727273
Min length3

Unique

Unique6 ?
Unique (%)13.6%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
운서동 10
22.7%
신흥동 9
20.5%
신포동 7
15.9%
영종1동 7
15.9%
동인천동 5
11.4%
연안동 1
 
2.3%
도원동 1
 
2.3%
북성동 1
 
2.3%
송월동 1
 
2.3%
영종동 1
 
2.3%

Length

2024-01-28T21:46:11.470804image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
운서동 10
22.7%
신흥동 9
20.5%
신포동 7
15.9%
영종1동 7
15.9%
동인천동 5
11.4%
연안동 1
 
2.3%
도원동 1
 
2.3%
북성동 1
 
2.3%
송월동 1
 
2.3%
영종동 1
 
2.3%

시설명
Text

UNIQUE 

Distinct44
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size484.0 B
2024-01-28T21:46:11.651056image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length28
Median length17
Mean length10.636364
Min length3

Characters and Unicode

Total characters468
Distinct characters124
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

Unique44 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row신포지하상가
2nd row중구청
3rd row한중문화관
4th row하버파크호텔
5th row신생삼성아파트
ValueCountFrequency (%)
아파트 8
 
10.3%
주차장 4
 
5.1%
지하주차장 4
 
5.1%
지하 2
 
2.6%
교통센터 2
 
2.6%
인천국제공항 2
 
2.6%
영종7단지 1
 
1.3%
베스트빌 1
 
1.3%
영종금호2차 1
 
1.3%
국민임대아파트 1
 
1.3%
Other values (52) 52
66.7%
2024-01-28T21:46:11.934554image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
34
 
7.3%
트 26
 
5.6%
파 23
 
4.9%
지 22
 
4.7%
아 22
 
4.7%
하 21
 
4.5%
차 14
 
3.0%
인 13
 
2.8%
장 13
 
2.8%
영 13
 
2.8%
Other values (114) 267
57.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 417
89.1%
Space Separator 34
 
7.3%
Decimal Number 11
 
2.4%
Uppercase Letter 6
 
1.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
트 26
 
6.2%
파 23
 
5.5%
지 22
 
5.3%
아 22
 
5.3%
하 21
 
5.0%
차 14
 
3.4%
인 13
 
3.1%
장 13
 
3.1%
영 13
 
3.1%
종 12
 
2.9%
Other values (103) 238
57.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 5
45.5%
2 3
27.3%
3 1
 
9.1%
7 1
 
9.1%
8 1
 
9.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
L 2
33.3%
H 1
16.7%
K 1
16.7%
S 1
16.7%
G 1
16.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
34
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 417
89.1%
Common 45
 
9.6%
Latin 6
 
1.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
트 26
 
6.2%
파 23
 
5.5%
지 22
 
5.3%
아 22
 
5.3%
하 21
 
5.0%
차 14
 
3.4%
인 13
 
3.1%
장 13
 
3.1%
영 13
 
3.1%
종 12
 
2.9%
Other values (103) 238
57.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
34
75.6%
1 5
 
11.1%
2 3
 
6.7%
3 1
 
2.2%
7 1
 
2.2%
8 1
 
2.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
L 2
33.3%
H 1
16.7%
K 1
16.7%
S 1
16.7%
G 1
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 417
89.1%
ASCII 51
 
10.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
34
66.7%
1 5
 
9.8%
2 3
 
5.9%
L 2
 
3.9%
3 1
 
2.0%
H 1
 
2.0%
7 1
 
2.0%
K 1
 
2.0%
8 1
 
2.0%
S 1
 
2.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
트 26
 
6.2%
파 23
 
5.5%
지 22
 
5.3%
아 22
 
5.3%
하 21
 
5.0%
차 14
 
3.4%
인 13
 
3.1%
장 13
 
3.1%
영 13
 
3.1%
종 12
 
2.9%
Other values (103) 238
57.1%

시설위치 도로명주소
Text

Distinct43
Distinct (%)97.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size484.0 B
2024-01-28T21:46:12.134195image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length45
Median length41
Mean length33.181818
Min length23

Characters and Unicode

Total characters1460
Distinct characters168
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

Unique42 ?
Unique (%)95.5%

Sample

1st row인천광역시 중구 우현로 37-1 (신포동, 정안경,허형범치과)
2nd row인천광역시 중구 신포로27번길 80 (관동1가, 중구청)
3rd row인천광역시 중구 제물량로 238 (항동1가, 한중문화관)
4th row인천광역시 중구 제물량로 217 (항동3가, 하버파크호텔)
5th row인천광역시 중구 인중로 111 (신생동, 삼성아파트)
ValueCountFrequency (%)
인천광역시 44
 
17.1%
중구 44
 
17.1%
운서동 9
 
3.5%
중산동 7
 
2.7%
인중로 5
 
1.9%
인현동 5
 
1.9%
참외전로 5
 
1.9%
제물량로 4
 
1.6%
신흥동3가 4
 
1.6%
은하수로 3
 
1.2%
Other values (110) 127
49.4%
2024-01-28T21:46:12.436316image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
213
 
14.6%
인 67
 
4.6%
중 62
 
4.2%
천 52
 
3.6%
시 50
 
3.4%
구 49
 
3.4%
동 47
 
3.2%
역 46
 
3.2%
광 45
 
3.1%
로 44
 
3.0%
Other values (158) 785
53.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 952
65.2%
Space Separator 213
 
14.6%
Decimal Number 158
 
10.8%
Open Punctuation 43
 
2.9%
Close Punctuation 43
 
2.9%
Other Punctuation 43
 
2.9%
Uppercase Letter 5
 
0.3%
Dash Punctuation 3
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
인 67
 
7.0%
중 62
 
6.5%
천 52
 
5.5%
시 50
 
5.3%
구 49
 
5.1%
동 47
 
4.9%
역 46
 
4.8%
광 45
 
4.7%
로 44
 
4.6%
신 19
 
2.0%
Other values (138) 471
49.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 41
25.9%
2 21
13.3%
3 20
12.7%
4 18
11.4%
7 15
 
9.5%
6 15
 
9.5%
8 9
 
5.7%
5 7
 
4.4%
9 7
 
4.4%
0 5
 
3.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
G 1
20.0%
I 1
20.0%
L 1
20.0%
C 1
20.0%
B 1
20.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
213
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 43
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 43
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 43
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 952
65.2%
Common 503
34.5%
Latin 5
 
0.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
인 67
 
7.0%
중 62
 
6.5%
천 52
 
5.5%
시 50
 
5.3%
구 49
 
5.1%
동 47
 
4.9%
역 46
 
4.8%
광 45
 
4.7%
로 44
 
4.6%
신 19
 
2.0%
Other values (138) 471
49.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
213
42.3%
( 43
 
8.5%
) 43
 
8.5%
, 43
 
8.5%
1 41
 
8.2%
2 21
 
4.2%
3 20
 
4.0%
4 18
 
3.6%
7 15
 
3.0%
6 15
 
3.0%
Other values (5) 31
 
6.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
G 1
20.0%
I 1
20.0%
L 1
20.0%
C 1
20.0%
B 1
20.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 952
65.2%
ASCII 508
34.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
213
41.9%
( 43
 
8.5%
) 43
 
8.5%
, 43
 
8.5%
1 41
 
8.1%
2 21
 
4.1%
3 20
 
3.9%
4 18
 
3.5%
7 15
 
3.0%
6 15
 
3.0%
Other values (10) 36
 
7.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
인 67
 
7.0%
중 62
 
6.5%
천 52
 
5.5%
시 50
 
5.3%
구 49
 
5.1%
동 47
 
4.9%
역 46
 
4.8%
광 45
 
4.7%
로 44
 
4.6%
신 19
 
2.0%
Other values (138) 471
49.5%

시설위치 지번주소
Text

Distinct43
Distinct (%)97.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size484.0 B
2024-01-28T21:46:12.631412image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length27
Median length23
Mean length21.090909
Min length17

Characters and Unicode

Total characters928
Distinct characters48
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

Unique42 ?
Unique (%)95.5%

Sample

1st row인천광역시 중구 신포동 16번지 1호
2nd row인천광역시 중구 관동1가 9번지 1호
3rd row인천광역시 중구 항동1가 1번지 2호
4th row인천광역시 중구 항동3가 5번지
5th row인천광역시 중구 신생동 38번지 5호
ValueCountFrequency (%)
인천광역시 44
20.6%
중구 44
20.6%
1호 13
 
6.1%
운서동 10
 
4.7%
중산동 7
 
3.3%
2호 6
 
2.8%
인현동 5
 
2.3%
1번지 5
 
2.3%
신흥동3가 4
 
1.9%
5호 3
 
1.4%
Other values (58) 73
34.1%
2024-01-28T21:46:12.916695image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
170
18.3%
중 51
 
5.5%
인 49
 
5.3%
1 48
 
5.2%
광 44
 
4.7%
역 44
 
4.7%
시 44
 
4.7%
구 44
 
4.7%
천 44
 
4.7%
동 44
 
4.7%
Other values (38) 346
37.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 578
62.3%
Decimal Number 180
 
19.4%
Space Separator 170
 
18.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
중 51
 
8.8%
인 49
 
8.5%
광 44
 
7.6%
역 44
 
7.6%
시 44
 
7.6%
구 44
 
7.6%
천 44
 
7.6%
동 44
 
7.6%
번 42
 
7.3%
지 42
 
7.3%
Other values (27) 130
22.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 48
26.7%
2 29
16.1%
8 25
13.9%
7 17
 
9.4%
3 16
 
8.9%
5 14
 
7.8%
0 11
 
6.1%
4 9
 
5.0%
9 6
 
3.3%
6 5
 
2.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
170
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 578
62.3%
Common 350
37.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
중 51
 
8.8%
인 49
 
8.5%
광 44
 
7.6%
역 44
 
7.6%
시 44
 
7.6%
구 44
 
7.6%
천 44
 
7.6%
동 44
 
7.6%
번 42
 
7.3%
지 42
 
7.3%
Other values (27) 130
22.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
170
48.6%
1 48
 
13.7%
2 29
 
8.3%
8 25
 
7.1%
7 17
 
4.9%
3 16
 
4.6%
5 14
 
4.0%
0 11
 
3.1%
4 9
 
2.6%
9 6
 
1.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 578
62.3%
ASCII 350
37.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
170
48.6%
1 48
 
13.7%
2 29
 
8.3%
8 25
 
7.1%
7 17
 
4.9%
3 16
 
4.6%
5 14
 
4.0%
0 11
 
3.1%
4 9
 
2.6%
9 6
 
1.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
중 51
 
8.8%
인 49
 
8.5%
광 44
 
7.6%
역 44
 
7.6%
시 44
 
7.6%
구 44
 
7.6%
천 44
 
7.6%
동 44
 
7.6%
번 42
 
7.3%
지 42
 
7.3%
Other values (27) 130
22.5%

데이터기준일자
Date

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)2.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size484.0 B
Minimum2023-08-02 00:00:00
Maximum2023-08-02 00:00:00
2024-01-28T21:46:13.005224image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-01-28T21:46:13.074256image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

Interactions

2024-01-28T21:46:10.985554image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-01-28T21:46:13.131910image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번읍면동시설명시설위치 도로명주소시설위치 지번주소
연번1.0000.8661.0000.9330.933
읍면동0.8661.0001.0001.0001.000
시설명1.0001.0001.0001.0001.000
시설위치 도로명주소0.9331.0001.0001.0001.000
시설위치 지번주소0.9331.0001.0001.0001.000
2024-01-28T21:46:13.208238image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번읍면동
연번1.0000.595
읍면동0.5951.000

Missing values

2024-01-28T21:46:11.070539image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-01-28T21:46:11.161639image/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

연번읍면동시설명시설위치 도로명주소시설위치 지번주소데이터기준일자
01신포동신포지하상가인천광역시 중구 우현로 37-1 (신포동, 정안경,허형범치과)인천광역시 중구 신포동 16번지 1호2023-08-02
12신포동중구청인천광역시 중구 신포로27번길 80 (관동1가, 중구청)인천광역시 중구 관동1가 9번지 1호2023-08-02
23신포동한중문화관인천광역시 중구 제물량로 238 (항동1가, 한중문화관)인천광역시 중구 항동1가 1번지 2호2023-08-02
34신포동하버파크호텔인천광역시 중구 제물량로 217 (항동3가, 하버파크호텔)인천광역시 중구 항동3가 5번지2023-08-02
45신포동신생삼성아파트인천광역시 중구 인중로 111 (신생동, 삼성아파트)인천광역시 중구 신생동 38번지 5호2023-08-02
56신포동인천중구청 지하주차장인천광역시 중구 신포로27번길 80 (관동1가, 중구청)인천광역시 중구 관동1가 9번지 1호2023-08-02
67신포동민방위교육장인천광역시 중구 인중로 146, 민방위교육장 (신생동)인천광역시 중구 신생동 25번지 1호 민방위교육장2023-08-02
78연안동연안부두 해양광장 공영지하주차장인천광역시 중구 연안부두로 36 (항동7가, 연안부두해양광장)인천광역시 중구 항동7가 58번지 1호2023-08-02
89신흥동인하대병원인천광역시 중구 인항로 27 (신흥동3가, 인하대학병원)인천광역시 중구 신흥동3가 7번지 206호2023-08-02
910신흥동풍림아파트인천광역시 중구 인중로 109 (신흥동1가, 풍림아파트)인천광역시 중구 신흥동1가 34번지 8호2023-08-02
연번읍면동시설명시설위치 도로명주소시설위치 지번주소데이터기준일자
3435운서동영종금호1차 베스트빌아파트인천광역시 중구 신도시남로 15 (운서동, 금호베스트빌)인천광역시 중구 운서동 2787번지 1호2023-08-02
3536운서동동원베네스트 영종타운하우스인천광역시 중구 신도시북로43번길 27 (운서동, 동원베네스트영종타운하우스)인천광역시 중구 운서동 2745번지 1호2023-08-02
3637운서동영종금호 어울림1차아파트인천광역시 중구 운서4로 18 (운서동, 영종어울림1차)인천광역시 중구 운서동 2923번지2023-08-02
3738운서동풍림8단지 아파트인천광역시 중구 흰바위로 13 (운서동, 영종풍림아이원아파트)인천광역시 중구 운서동 2787번지 2호2023-08-02
3839운서동인천국제공항 제1여객터미널 교통센터 지하3층 주차장인천광역시 중구 공항로 271 (운서동, 인천국제공항역)인천광역시 중구 운서동 2851번지2023-08-02
3940운서동인천국제공항 제2여객터미널 교통센터 지하1층 주차장인천광역시 중구 제2터미널대로 446 (운서동)인천광역시 중구 운서동 2868번지2023-08-02
4041운서동월드게이트인천광역시 중구 공항로424번길 50 (운서동, IBC월드게이트)인천광역시 중구 운서동 2850번지 3호2023-08-02
4142운서동LG인천공항에클라트인천광역시 중구 공항로424번길 66 (운서동, LG인천공항에클라트)인천광역시 중구 운서동 2850번지 6호2023-08-02
4243운서동파라다이스시티호텔인천광역시 중구 영종해안남로321번길 186(운서동,파라다이스시티호텔)인천광역시 중구 운서동 28742023-08-02
4344용유동SK무의연수원인천광역시 중구 대무의로 159 홈플러스아카데미인천광역시 중구 무의동 10112023-08-02