Overview

Dataset statistics

Number of variables7
Number of observations21
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.3 KiB
Average record size in memory64.3 B

Variable types

Numeric1
Categorical3
Text2
DateTime1

Dataset

Description전라남도 광양시 불법주정차 단속용 무인카메라운영 현황(설치주소, 설치대수, 설치 장소명)에 대한 데이터를 무료로 공유합니다.
Author전라남도 광양시
URLhttps://www.data.go.kr/data/3079470/fileData.do

Alerts

카메라수 has constant value ""Constant
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
설치 장소명 has unique valuesUnique
설치 주소 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-04-06 08:43:11.621080
Analysis finished2024-04-06 08:43:12.984892
Duration1.36 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

연번
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct21
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean11
Minimum1
Maximum21
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size321.0 B
2024-04-06T17:43:13.130292image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile2
Q16
median11
Q316
95-th percentile20
Maximum21
Range20
Interquartile range (IQR)10

Descriptive statistics

Standard deviation6.2048368
Coefficient of variation (CV)0.56407607
Kurtosis-1.2
Mean11
Median Absolute Deviation (MAD)5
Skewness0
Sum231
Variance38.5
MonotonicityStrictly increasing
2024-04-06T17:43:13.486673image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=21)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
4.8%
2 1
 
4.8%
21 1
 
4.8%
20 1
 
4.8%
19 1
 
4.8%
18 1
 
4.8%
17 1
 
4.8%
16 1
 
4.8%
15 1
 
4.8%
14 1
 
4.8%
Other values (11) 11
52.4%
ValueCountFrequency (%)
1 1
4.8%
2 1
4.8%
3 1
4.8%
4 1
4.8%
5 1
4.8%
6 1
4.8%
7 1
4.8%
8 1
4.8%
9 1
4.8%
10 1
4.8%
ValueCountFrequency (%)
21 1
4.8%
20 1
4.8%
19 1
4.8%
18 1
4.8%
17 1
4.8%
16 1
4.8%
15 1
4.8%
14 1
4.8%
13 1
4.8%
12 1
4.8%

읍면동
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct3
Distinct (%)14.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size300.0 B
중마동
10 
광양읍
8 
광영동
3 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
중마동 10
47.6%
광양읍 8
38.1%
광영동 3
 
14.3%

Length

2024-04-06T17:43:13.930159image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-06T17:43:14.262861image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
중마동 10
47.6%
광양읍 8
38.1%
광영동 3
 
14.3%

설치 장소명
Text

UNIQUE 

Distinct21
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size300.0 B
2024-04-06T17:43:14.661640image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length14
Median length12
Mean length9.0952381
Min length6

Characters and Unicode

Total characters191
Distinct characters83
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

Unique21 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row십자당약국 오거리
2nd row구경찰서앞 삼거리
3rd row북부농협 사거리
4th row인동로타리 앞
5th row목성우체국 앞
ValueCountFrequency (%)
사거리 12
28.6%
삼거리 3
 
7.1%
앞 3
 
7.1%
십자당약국 1
 
2.4%
태영호반 1
 
2.4%
목우아파트 1
 
2.4%
가야초등학교 1
 
2.4%
광영파출소 1
 
2.4%
광양소방서 1
 
2.4%
대광로제비앙 1
 
2.4%
Other values (17) 17
40.5%
2024-04-06T17:43:15.631347image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
21
 
11.0%
리 18
 
9.4%
거 17
 
8.9%
사 14
 
7.3%
앞 5
 
2.6%
로 4
 
2.1%
광 4
 
2.1%
목 3
 
1.6%
성 3
 
1.6%
삼 3
 
1.6%
Other values (73) 99
51.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 163
85.3%
Space Separator 21
 
11.0%
Close Punctuation 2
 
1.0%
Open Punctuation 2
 
1.0%
Decimal Number 2
 
1.0%
Other Punctuation 1
 
0.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
리 18
 
11.0%
거 17
 
10.4%
사 14
 
8.6%
앞 5
 
3.1%
로 4
 
2.5%
광 4
 
2.5%
목 3
 
1.8%
성 3
 
1.8%
삼 3
 
1.8%
소 3
 
1.8%
Other values (67) 89
54.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 1
50.0%
3 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
21
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 163
85.3%
Common 28
 
14.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
리 18
 
11.0%
거 17
 
10.4%
사 14
 
8.6%
앞 5
 
3.1%
로 4
 
2.5%
광 4
 
2.5%
목 3
 
1.8%
성 3
 
1.8%
삼 3
 
1.8%
소 3
 
1.8%
Other values (67) 89
54.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
21
75.0%
) 2
 
7.1%
( 2
 
7.1%
2 1
 
3.6%
, 1
 
3.6%
3 1
 
3.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 163
85.3%
ASCII 28
 
14.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
21
75.0%
) 2
 
7.1%
( 2
 
7.1%
2 1
 
3.6%
, 1
 
3.6%
3 1
 
3.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
리 18
 
11.0%
거 17
 
10.4%
사 14
 
8.6%
앞 5
 
3.1%
로 4
 
2.5%
광 4
 
2.5%
목 3
 
1.8%
성 3
 
1.8%
삼 3
 
1.8%
소 3
 
1.8%
Other values (67) 89
54.6%

설치 주소
Text

UNIQUE 

Distinct21
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size300.0 B
2024-04-06T17:43:16.102036image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length26
Median length25
Mean length22.047619
Min length19

Characters and Unicode

Total characters463
Distinct characters31
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique21 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row전라남도 광양시 광양읍 읍내리 133-2 부근
2nd row전라남도 광양시 광양읍 읍내리 227-1 부근
3rd row전라남도 광양시 광양읍 칠성리 901-7 부근
4th row전라남도 광양시 광양읍 인동리 422 부근
5th row전라남도 광양시 광양읍 목성리 724 부근
ValueCountFrequency (%)
전라남도 21
18.6%
광양시 21
18.6%
부근 21
18.6%
중동 10
8.8%
광양읍 8
 
7.1%
광영동 3
 
2.7%
인동리 3
 
2.7%
목성리 2
 
1.8%
읍내리 2
 
1.8%
788-7 1
 
0.9%
Other values (21) 21
18.6%
2024-04-06T17:43:17.016554image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
92
19.9%
광 32
 
6.9%
양 29
 
6.3%
1 23
 
5.0%
전 21
 
4.5%
근 21
 
4.5%
라 21
 
4.5%
부 21
 
4.5%
시 21
 
4.5%
도 21
 
4.5%
Other values (21) 161
34.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 266
57.5%
Space Separator 92
 
19.9%
Decimal Number 90
 
19.4%
Dash Punctuation 15
 
3.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
광 32
12.0%
양 29
10.9%
전 21
7.9%
근 21
7.9%
라 21
7.9%
부 21
7.9%
시 21
7.9%
도 21
7.9%
남 21
7.9%
동 16
 
6.0%
Other values (9) 42
15.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 23
25.6%
7 16
17.8%
2 12
13.3%
6 10
11.1%
4 7
 
7.8%
5 6
 
6.7%
3 5
 
5.6%
8 5
 
5.6%
0 3
 
3.3%
9 3
 
3.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
92
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 15
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 266
57.5%
Common 197
42.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
광 32
12.0%
양 29
10.9%
전 21
7.9%
근 21
7.9%
라 21
7.9%
부 21
7.9%
시 21
7.9%
도 21
7.9%
남 21
7.9%
동 16
 
6.0%
Other values (9) 42
15.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
92
46.7%
1 23
 
11.7%
7 16
 
8.1%
- 15
 
7.6%
2 12
 
6.1%
6 10
 
5.1%
4 7
 
3.6%
5 6
 
3.0%
3 5
 
2.5%
8 5
 
2.5%
Other values (2) 6
 
3.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 266
57.5%
ASCII 197
42.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
92
46.7%
1 23
 
11.7%
7 16
 
8.1%
- 15
 
7.6%
2 12
 
6.1%
6 10
 
5.1%
4 7
 
3.6%
5 6
 
3.0%
3 5
 
2.5%
8 5
 
2.5%
Other values (2) 6
 
3.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
광 32
12.0%
양 29
10.9%
전 21
7.9%
근 21
7.9%
라 21
7.9%
부 21
7.9%
시 21
7.9%
도 21
7.9%
남 21
7.9%
동 16
 
6.0%
Other values (9) 42
15.8%

설치년도
Categorical

Distinct7
Distinct (%)33.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size300.0 B
2012년
6 
2013년
5 
2014년
5 
2015년
2 
2017년
1 
Other values (2)
2 

Length

Max length5
Median length5
Mean length5
Min length5

Unique

Unique3 ?
Unique (%)14.3%

Sample

1st row2012년
2nd row2012년
3rd row2012년
4th row2013년
5th row2013년

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2012년 6
28.6%
2013년 5
23.8%
2014년 5
23.8%
2015년 2
 
9.5%
2017년 1
 
4.8%
2011년 1
 
4.8%
2016년 1
 
4.8%

Length

2024-04-06T17:43:17.387140image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-06T17:43:17.710972image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2012년 6
28.6%
2013년 5
23.8%
2014년 5
23.8%
2015년 2
 
9.5%
2017년 1
 
4.8%
2011년 1
 
4.8%
2016년 1
 
4.8%

카메라수
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)4.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size300.0 B
1
21 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 21
100.0%

Length

2024-04-06T17:43:18.291699image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-06T17:43:18.598993image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 21
100.0%

데이터기준일자
Date

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)4.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size300.0 B
Minimum2024-04-01 00:00:00
Maximum2024-04-01 00:00:00
2024-04-06T17:43:18.871650image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-06T17:43:19.182787image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

Interactions

2024-04-06T17:43:12.291347image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-04-06T17:43:19.434068image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번읍면동설치 장소명설치 주소설치년도
연번1.0001.0001.0001.0000.633
읍면동1.0001.0001.0001.0000.000
설치 장소명1.0001.0001.0001.0001.000
설치 주소1.0001.0001.0001.0001.000
설치년도0.6330.0001.0001.0001.000
2024-04-06T17:43:19.803240image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
읍면동설치년도
읍면동1.0000.000
설치년도0.0001.000
2024-04-06T17:43:20.018539image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번읍면동설치년도
연번1.0000.6540.383
읍면동0.6541.0000.000
설치년도0.3830.0001.000

Missing values

2024-04-06T17:43:12.611452image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-04-06T17:43:12.876307image/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

연번읍면동설치 장소명설치 주소설치년도카메라수데이터기준일자
01광양읍십자당약국 오거리전라남도 광양시 광양읍 읍내리 133-2 부근2012년12024-04-01
12광양읍구경찰서앞 삼거리전라남도 광양시 광양읍 읍내리 227-1 부근2012년12024-04-01
23광양읍북부농협 사거리전라남도 광양시 광양읍 칠성리 901-7 부근2012년12024-04-01
34광양읍인동로타리 앞전라남도 광양시 광양읍 인동리 422 부근2013년12024-04-01
45광양읍목성우체국 앞전라남도 광양시 광양읍 목성리 724 부근2013년12024-04-01
56광양읍인동숲 사거리전라남도 광양시 광양읍 인동리 410-1 부근2014년12024-04-01
67광양읍북초등학교 앞(스쿨존)전라남도 광양시 광양읍 목성리 494-27 부근2015년12024-04-01
78광양읍목성중앙로 사거리전라남도 광양시 광양읍 인동리 376-2 부근2017년12024-04-01
89중마동성호2,3차 삼거리전라남도 광양시 중동 1671 부근2011년12024-04-01
910중마동사랑병원 앞전라남도 광양시 중동 1676-8 부근2012년12024-04-01
연번읍면동설치 장소명설치 주소설치년도카메라수데이터기준일자
1112중마동하나로마트 사거리전라남도 광양시 중동 1657 부근2012년12024-04-01
1213중마동중마터미널 사거리전라남도 광양시 중동 1755-10 부근2013년12024-04-01
1314중마동홍천뚝배기 사거리전라남도 광양시 중동 1647-1 부근2013년12024-04-01
1415중마동광양시의회 사거리전라남도 광양시 중동 1317-8 부근2014년12024-04-01
1516중마동청소년문화센터 사거리전라남도 광양시 중동 1658 부근2014년12024-04-01
1617중마동대광로제비앙 사거리전라남도 광양시 중동 1576-1 부근2014년12024-04-01
1718중마동광양소방서 사거리전라남도 광양시 중동 1312-2 부근2016년12024-04-01
1819광영동광영파출소 사거리전라남도 광양시 광영동 788-7 부근2013년12024-04-01
1920광영동가야초등학교 삼거리전라남도 광양시 광영동 254 부근2014년12024-04-01
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