Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations86
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows9
Duplicate rows (%)10.5%
Total size in memory2.8 KiB
Average record size in memory33.5 B

Variable types

Categorical2
Text2

Dataset

Description석면안전관리법 제21조 및 동법 시행령 제29조에 의거 건축물 석면조사 대상
Author경상북도 영주시
URLhttps://www.data.go.kr/data/3046945/fileData.do

Alerts

데이터기준일자 has constant value ""Constant
Dataset has 9 (10.5%) duplicate rowsDuplicates

Reproduction

Analysis started2023-12-12 21:11:49.812755
Analysis finished2023-12-12 21:11:50.167589
Duration0.35 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

구분
Categorical

Distinct8
Distinct (%)9.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size820.0 B
공공건축물>행정기관
40 
대학교>대학교
26 
공공건축물>공공기관
8 
공공건축물>특수법인
5 
기타>문화및집회시설
 
2
Other values (3)
5 

Length

Max length13
Median length10
Mean length9.1744186
Min length7

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.2%

Sample

1st row공공건축물>특수법인
2nd row공공건축물>특수법인
3rd row공공건축물>행정기관
4th row공공건축물>공공기관
5th row공공건축물>행정기관

Common Values

ValueCountFrequency (%)
공공건축물>행정기관 40
46.5%
대학교>대학교 26
30.2%
공공건축물>공공기관 8
 
9.3%
공공건축물>특수법인 5
 
5.8%
기타>문화및집회시설 2
 
2.3%
다중이용시설>어린이집 2
 
2.3%
다중이용시설>의료기관 2
 
2.3%
다중이용시설>노인요양시설 1
 
1.2%

Length

2023-12-13T06:11:50.230634image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T06:11:50.344039image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
공공건축물>행정기관 40
46.5%
대학교>대학교 26
30.2%
공공건축물>공공기관 8
 
9.3%
공공건축물>특수법인 5
 
5.8%
기타>문화및집회시설 2
 
2.3%
다중이용시설>어린이집 2
 
2.3%
다중이용시설>의료기관 2
 
2.3%
다중이용시설>노인요양시설 1
 
1.2%

건축물명
Text

Distinct53
Distinct (%)61.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size820.0 B
2023-12-13T06:11:50.559253image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length15
Median length13
Mean length6.4651163
Min length3

Characters and Unicode

Total characters556
Distinct characters133
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique43 ?
Unique (%)50.0%

Sample

1st row풍기인삼협동조합
2nd row풍기인삼협동조합
3rd row시민회관
4th row영주검수원처소
5th row충효교육관
ValueCountFrequency (%)
경북전문대학교 14
 
16.1%
동양대학교 11
 
12.6%
풍기인삼협동조합 3
 
3.4%
환경사업소 3
 
3.4%
시민회관 2
 
2.3%
영주직업전문학교 2
 
2.3%
성누가병원 2
 
2.3%
의회사무국 2
 
2.3%
시민운동장 2
 
2.3%
영주소방서 2
 
2.3%
Other values (44) 44
50.6%
2023-12-13T06:11:50.892504image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
대 30
 
5.4%
학 29
 
5.2%
교 28
 
5.0%
주 23
 
4.1%
영 22
 
4.0%
동 22
 
4.0%
소 20
 
3.6%
사 20
 
3.6%
경 19
 
3.4%
전 17
 
3.1%
Other values (123) 326
58.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 549
98.7%
Decimal Number 4
 
0.7%
Open Punctuation 1
 
0.2%
Close Punctuation 1
 
0.2%
Space Separator 1
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
대 30
 
5.5%
학 29
 
5.3%
교 28
 
5.1%
주 23
 
4.2%
영 22
 
4.0%
동 22
 
4.0%
소 20
 
3.6%
사 20
 
3.6%
경 19
 
3.5%
전 17
 
3.1%
Other values (118) 319
58.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 2
50.0%
2 2
50.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 549
98.7%
Common 7
 
1.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 30
 
5.5%
학 29
 
5.3%
교 28
 
5.1%
주 23
 
4.2%
영 22
 
4.0%
동 22
 
4.0%
소 20
 
3.6%
사 20
 
3.6%
경 19
 
3.5%
전 17
 
3.1%
Other values (118) 319
58.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
1 2
28.6%
2 2
28.6%
( 1
14.3%
) 1
14.3%
1
14.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 549
98.7%
ASCII 7
 
1.3%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 30
 
5.5%
학 29
 
5.3%
교 28
 
5.1%
주 23
 
4.2%
영 22
 
4.0%
동 22
 
4.0%
소 20
 
3.6%
사 20
 
3.6%
경 19
 
3.5%
전 17
 
3.1%
Other values (118) 319
58.1%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 2
28.6%
2 2
28.6%
( 1
14.3%
) 1
14.3%
1
14.3%

소재지
Text

Distinct50
Distinct (%)58.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size820.0 B
2023-12-13T06:11:51.193962image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length26
Median length25
Mean length21.476744
Min length19

Characters and Unicode

Total characters1847
Distinct characters73
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique39 ?
Unique (%)45.3%

Sample

1st row경상북도 영주시 풍기읍 금계로 32
2nd row경상북도 영주시 풍기읍 금계로 32
3rd row경상북도 영주시 선비로 213 (영주동)
4th row경상북도 영주시 구성로215번길 39 (휴천동)
5th row경상북도 영주시 순흥면 소백로 2740
ValueCountFrequency (%)
경상북도 86
20.0%
영주시 86
20.0%
휴천동 29
 
6.7%
대학로 15
 
3.5%
77 14
 
3.3%
풍기읍 14
 
3.3%
영주동 12
 
2.8%
동양대로 11
 
2.6%
145 11
 
2.6%
가흥동 7
 
1.6%
Other values (88) 145
33.7%
2023-12-13T06:11:51.647521image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
344
18.6%
주 104
 
5.6%
영 103
 
5.6%
시 90
 
4.9%
경 86
 
4.7%
상 86
 
4.7%
로 86
 
4.7%
도 86
 
4.7%
북 86
 
4.7%
동 67
 
3.6%
Other values (63) 709
38.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1151
62.3%
Space Separator 344
 
18.6%
Decimal Number 237
 
12.8%
Open Punctuation 56
 
3.0%
Close Punctuation 56
 
3.0%
Dash Punctuation 3
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
주 104
 
9.0%
영 103
 
8.9%
시 90
 
7.8%
경 86
 
7.5%
상 86
 
7.5%
로 86
 
7.5%
도 86
 
7.5%
북 86
 
7.5%
동 67
 
5.8%
휴 29
 
2.5%
Other values (49) 328
28.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 46
19.4%
7 44
18.6%
2 29
12.2%
3 25
10.5%
5 25
10.5%
4 21
8.9%
9 16
 
6.8%
0 12
 
5.1%
6 11
 
4.6%
8 8
 
3.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
344
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 56
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 56
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1151
62.3%
Common 696
37.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 104
 
9.0%
영 103
 
8.9%
시 90
 
7.8%
경 86
 
7.5%
상 86
 
7.5%
로 86
 
7.5%
도 86
 
7.5%
북 86
 
7.5%
동 67
 
5.8%
휴 29
 
2.5%
Other values (49) 328
28.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
344
49.4%
( 56
 
8.0%
) 56
 
8.0%
1 46
 
6.6%
7 44
 
6.3%
2 29
 
4.2%
3 25
 
3.6%
5 25
 
3.6%
4 21
 
3.0%
9 16
 
2.3%
Other values (4) 34
 
4.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1151
62.3%
ASCII 696
37.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
344
49.4%
( 56
 
8.0%
) 56
 
8.0%
1 46
 
6.6%
7 44
 
6.3%
2 29
 
4.2%
3 25
 
3.6%
5 25
 
3.6%
4 21
 
3.0%
9 16
 
2.3%
Other values (4) 34
 
4.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 104
 
9.0%
영 103
 
8.9%
시 90
 
7.8%
경 86
 
7.5%
상 86
 
7.5%
로 86
 
7.5%
도 86
 
7.5%
북 86
 
7.5%
동 67
 
5.8%
휴 29
 
2.5%
Other values (49) 328
28.5%

데이터기준일자
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size820.0 B
2018-12-13
86 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2018-12-13
2nd row2018-12-13
3rd row2018-12-13
4th row2018-12-13
5th row2018-12-13

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2018-12-13 86
100.0%

Length

2023-12-13T06:11:51.776198image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T06:11:51.887377image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2018-12-13 86
100.0%

Correlations

2023-12-13T06:11:51.971634image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분건축물명소재지
구분1.0001.0000.999
건축물명1.0001.0001.000
소재지0.9991.0001.000

Missing values

2023-12-13T06:11:50.059503image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T06:11:50.137316image/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

구분건축물명소재지데이터기준일자
0공공건축물>특수법인풍기인삼협동조합경상북도 영주시 풍기읍 금계로 322018-12-13
1공공건축물>특수법인풍기인삼협동조합경상북도 영주시 풍기읍 금계로 322018-12-13
2공공건축물>행정기관시민회관경상북도 영주시 선비로 213 (영주동)2018-12-13
3공공건축물>공공기관영주검수원처소경상북도 영주시 구성로215번길 39 (휴천동)2018-12-13
4공공건축물>행정기관충효교육관경상북도 영주시 순흥면 소백로 27402018-12-13
5공공건축물>행정기관수도사업소(사무실)경상북도 영주시 광복로 65 (영주동)2018-12-13
6공공건축물>행정기관의회사무국경상북도 영주시 광복로 65 (영주동)2018-12-13
7공공건축물>행정기관의회사무국경상북도 영주시 광복로 65 (영주동)2018-12-13
8공공건축물>행정기관휴천2동주민센터경상북도 영주시 대학로 22 (휴천동)2018-12-13
9공공건축물>행정기관시민운동장경상북도 영주시 가흥로 109 (가흥동)2018-12-13
구분건축물명소재지데이터기준일자
76다중이용시설>어린이집제일어린이집경상북도 영주시 광복로 37 (영주동)2018-12-13
77공공건축물>특수법인대구경북능금농협영주경제사업장경상북도 영주시 봉현면 신재로 9322018-12-13
78공공건축물>특수법인풍기인삼협동조합경상북도 영주시 풍기읍 금계로 322018-12-13
79공공건축물>특수법인영주시산림조합경상북도 영주시 영주로231번길 12 (하망동)2018-12-13
80공공건축물>공공기관영주전력지사 본관경상북도 영주시 장수면 충효로 21192018-12-13
81공공건축물>공공기관영주지사경상북도 영주시 구성로 370 (영주동)2018-12-13
82공공건축물>공공기관영주기관차사무소경상북도 영주시 구성로 175 (휴천동)2018-12-13
83공공건축물>공공기관영지청통신분실경상북도 영주시 시청로2번길 30 (휴천동)2018-12-13
84공공건축물>공공기관영주기관차검수고경상북도 영주시 구성로 175 (휴천동)2018-12-13
85공공건축물>공공기관영주승무원숙사경상북도 영주시 선비로 64-2 (휴천동)2018-12-13

Duplicate rows

Most frequently occurring

구분건축물명소재지데이터기준일자# duplicates
7대학교>대학교경북전문대학교경상북도 영주시 대학로 77 (휴천동)2018-12-1314
8대학교>대학교동양대학교경상북도 영주시 풍기읍 동양대로 1452018-12-1311
0공공건축물>특수법인풍기인삼협동조합경상북도 영주시 풍기읍 금계로 322018-12-133
5공공건축물>행정기관환경사업소경상북도 영주시 적서로 131 (적서동)2018-12-133
1공공건축물>행정기관시민운동장경상북도 영주시 가흥로 109 (가흥동)2018-12-132
2공공건축물>행정기관시민회관경상북도 영주시 선비로 213 (영주동)2018-12-132
3공공건축물>행정기관영주직업전문학교경상북도 영주시 가흥로 2 (문정동)2018-12-132
4공공건축물>행정기관의회사무국경상북도 영주시 광복로 65 (영주동)2018-12-132
6다중이용시설>의료기관성누가병원경상북도 영주시 구성로 329 (영주동)2018-12-132