Overview

Dataset statistics

Number of variables8
Number of observations27
Missing cells12
Missing cells (%)5.6%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.8 KiB
Average record size in memory68.9 B

Variable types

Text6
Categorical1
DateTime1

Dataset

Description전라남도 보성군 차 관련 단체 정보 데이터로 단체명, 단체분류, 대표자, 소재지도로명주소, 소재지지번주소, 단체의 전화번호 등의 항목을 제공합니다.
Author전라남도 보성군
URLhttps://www.data.go.kr/data/15111856/fileData.do

Alerts

데이터기준일자 has constant value ""Constant
소재지지번주소 has 2 (7.4%) missing valuesMissing
단체의 전화번호 has 1 (3.7%) missing valuesMissing
비고 has 9 (33.3%) missing valuesMissing
단체명 has unique valuesUnique
대표자 has unique valuesUnique
소재지도로명주소 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 00:18:47.129201
Analysis finished2023-12-12 00:18:48.016551
Duration0.89 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

단체명
Text

UNIQUE 

Distinct27
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size348.0 B
2023-12-12T09:18:48.190855image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length19
Median length9
Mean length6.5185185
Min length3

Characters and Unicode

Total characters176
Distinct characters72
Distinct categories6 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique27 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row보성다향고등학교
2nd row순천대학교
3rd row목포대학교
4th row원광대학교
5th row조선대학교
ValueCountFrequency (%)
한국 3
 
8.6%
보성다향고등학교 1
 
2.9%
퀀텀녹차 1
 
2.9%
예명원(사 1
 
2.9%
석정원 1
 
2.9%
차회 1
 
2.9%
사)한국차인연합회 1
 
2.9%
문경차문화연구원 1
 
2.9%
한국차문화연합회 1
 
2.9%
갈멜농원 1
 
2.9%
Other values (23) 23
65.7%
2023-12-12T09:18:48.610778image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
원 12
 
6.8%
차 9
 
5.1%
8
 
4.5%
회 7
 
4.0%
문 7
 
4.0%
국 7
 
4.0%
한 7
 
4.0%
대 6
 
3.4%
) 6
 
3.4%
화 6
 
3.4%
Other values (62) 101
57.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 153
86.9%
Space Separator 8
 
4.5%
Close Punctuation 6
 
3.4%
Open Punctuation 6
 
3.4%
Uppercase Letter 2
 
1.1%
Other Punctuation 1
 
0.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
원 12
 
7.8%
차 9
 
5.9%
회 7
 
4.6%
문 7
 
4.6%
국 7
 
4.6%
한 7
 
4.6%
대 6
 
3.9%
화 6
 
3.9%
학 6
 
3.9%
교 6
 
3.9%
Other values (56) 80
52.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 1
50.0%
F 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
8
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 6
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 6
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
& 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 153
86.9%
Common 21
 
11.9%
Latin 2
 
1.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
원 12
 
7.8%
차 9
 
5.9%
회 7
 
4.6%
문 7
 
4.6%
국 7
 
4.6%
한 7
 
4.6%
대 6
 
3.9%
화 6
 
3.9%
학 6
 
3.9%
교 6
 
3.9%
Other values (56) 80
52.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
8
38.1%
) 6
28.6%
( 6
28.6%
& 1
 
4.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 1
50.0%
F 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 153
86.9%
ASCII 23
 
13.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
원 12
 
7.8%
차 9
 
5.9%
회 7
 
4.6%
문 7
 
4.6%
국 7
 
4.6%
한 7
 
4.6%
대 6
 
3.9%
화 6
 
3.9%
학 6
 
3.9%
교 6
 
3.9%
Other values (56) 80
52.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
8
34.8%
) 6
26.1%
( 6
26.1%
& 1
 
4.3%
B 1
 
4.3%
F 1
 
4.3%

단체분류
Categorical

Distinct7
Distinct (%)25.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size348.0 B
사단법인
10 
영리법인
8 
대학교
5 
고등학교
 
1
비영리법인
 
1
Other values (2)
2 

Length

Max length5
Median length4
Mean length3.8518519
Min length3

Unique

Unique4 ?
Unique (%)14.8%

Sample

1st row고등학교
2nd row대학교
3rd row대학교
4th row대학교
5th row대학교

Common Values

ValueCountFrequency (%)
사단법인 10
37.0%
영리법인 8
29.6%
대학교 5
18.5%
고등학교 1
 
3.7%
비영리법인 1
 
3.7%
교육기관 1
 
3.7%
재단법인 1
 
3.7%

Length

2023-12-12T09:18:48.790746image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T09:18:48.961514image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
사단법인 10
37.0%
영리법인 8
29.6%
대학교 5
18.5%
고등학교 1
 
3.7%
비영리법인 1
 
3.7%
교육기관 1
 
3.7%
재단법인 1
 
3.7%

대표자
Text

UNIQUE 

Distinct27
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size348.0 B
2023-12-12T09:18:49.194616image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length3
Median length3
Mean length2.962963
Min length2

Characters and Unicode

Total characters80
Distinct characters51
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique27 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row김종진
2nd row고영진
3rd row박민서
4th row박맹수
5th row민영돈
ValueCountFrequency (%)
김종진 1
 
3.7%
박화문 1
 
3.7%
이항용 1
 
3.7%
김재옥 1
 
3.7%
장기선 1
 
3.7%
안명순 1
 
3.7%
김영민 1
 
3.7%
이오재 1
 
3.7%
임형주 1
 
3.7%
고성배 1
 
3.7%
Other values (17) 17
63.0%
2023-12-12T09:18:49.552834image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
이 7
 
8.8%
박 5
 
6.2%
김 4
 
5.0%
영 4
 
5.0%
민 4
 
5.0%
진 3
 
3.8%
고 3
 
3.8%
희 2
 
2.5%
정 2
 
2.5%
선 2
 
2.5%
Other values (41) 44
55.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 80
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 7
 
8.8%
박 5
 
6.2%
김 4
 
5.0%
영 4
 
5.0%
민 4
 
5.0%
진 3
 
3.8%
고 3
 
3.8%
희 2
 
2.5%
정 2
 
2.5%
선 2
 
2.5%
Other values (41) 44
55.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 80
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 7
 
8.8%
박 5
 
6.2%
김 4
 
5.0%
영 4
 
5.0%
민 4
 
5.0%
진 3
 
3.8%
고 3
 
3.8%
희 2
 
2.5%
정 2
 
2.5%
선 2
 
2.5%
Other values (41) 44
55.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 80
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 7
 
8.8%
박 5
 
6.2%
김 4
 
5.0%
영 4
 
5.0%
민 4
 
5.0%
진 3
 
3.8%
고 3
 
3.8%
희 2
 
2.5%
정 2
 
2.5%
선 2
 
2.5%
Other values (41) 44
55.0%

소재지도로명주소
Text

UNIQUE 

Distinct27
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size348.0 B
2023-12-12T09:18:49.884691image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length56
Median length41
Mean length23.703704
Min length16

Characters and Unicode

Total characters640
Distinct characters124
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique27 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row전라남도 보성군 보성읍 녹차로 1364
2nd row전라남도 순천시 중앙로 255
3rd row전라남도 무안군 청계면 영산로 1666
4th row전라북도 익산시 익산대로 460
5th row광주광역시 동구 필문대로 309
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 10
 
6.8%
전라남도 9
 
6.1%
보성군 6
 
4.1%
종로구 4
 
2.7%
전라북도 3
 
2.0%
웅치면 3
 
2.0%
보성읍 3
 
2.0%
2
 
1.4%
부산광역시 2
 
1.4%
일림로 2
 
1.4%
Other values (101) 104
70.3%
2023-12-12T09:18:50.353237image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
121
 
18.9%
로 26
 
4.1%
시 21
 
3.3%
구 18
 
2.8%
1 18
 
2.8%
2 17
 
2.7%
3 16
 
2.5%
도 15
 
2.3%
전 14
 
2.2%
성 13
 
2.0%
Other values (114) 361
56.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 391
61.1%
Space Separator 121
 
18.9%
Decimal Number 112
 
17.5%
Dash Punctuation 8
 
1.2%
Other Punctuation 4
 
0.6%
Close Punctuation 2
 
0.3%
Open Punctuation 2
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
로 26
 
6.6%
시 21
 
5.4%
구 18
 
4.6%
도 15
 
3.8%
전 14
 
3.6%
성 13
 
3.3%
라 12
 
3.1%
남 12
 
3.1%
산 11
 
2.8%
서 11
 
2.8%
Other values (98) 238
60.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 18
16.1%
2 17
15.2%
3 16
14.3%
6 12
10.7%
4 12
10.7%
0 10
8.9%
7 10
8.9%
5 8
7.1%
9 7
 
6.2%
8 2
 
1.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
: 2
50.0%
, 2
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
121
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 8
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 391
61.1%
Common 249
38.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 26
 
6.6%
시 21
 
5.4%
구 18
 
4.6%
도 15
 
3.8%
전 14
 
3.6%
성 13
 
3.3%
라 12
 
3.1%
남 12
 
3.1%
산 11
 
2.8%
서 11
 
2.8%
Other values (98) 238
60.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
121
48.6%
1 18
 
7.2%
2 17
 
6.8%
3 16
 
6.4%
6 12
 
4.8%
4 12
 
4.8%
0 10
 
4.0%
7 10
 
4.0%
5 8
 
3.2%
- 8
 
3.2%
Other values (6) 17
 
6.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 391
61.1%
ASCII 249
38.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
121
48.6%
1 18
 
7.2%
2 17
 
6.8%
3 16
 
6.4%
6 12
 
4.8%
4 12
 
4.8%
0 10
 
4.0%
7 10
 
4.0%
5 8
 
3.2%
- 8
 
3.2%
Other values (6) 17
 
6.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 26
 
6.6%
시 21
 
5.4%
구 18
 
4.6%
도 15
 
3.8%
전 14
 
3.6%
성 13
 
3.3%
라 12
 
3.1%
남 12
 
3.1%
산 11
 
2.8%
서 11
 
2.8%
Other values (98) 238
60.9%

소재지지번주소
Text

MISSING 

Distinct25
Distinct (%)100.0%
Missing2
Missing (%)7.4%
Memory size348.0 B
2023-12-12T09:18:50.678043image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length62
Median length29
Mean length25.8
Min length15

Characters and Unicode

Total characters645
Distinct characters133
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique25 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row전라남도 보성군 보성읍 옥평리 770
2nd row전라남도 순천시 석현동 313 순천대학교
3rd row전라남도 무안군 청계면 도림리 61
4th row전라북도 익산시 신동 272 원광대학교
5th row광주광역시 동구 서석동 375 조선대학교
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 10
 
7.1%
전라남도 8
 
5.7%
보성군 5
 
3.5%
종로구 4
 
2.8%
전라북도 3
 
2.1%
웅치면 3
 
2.1%
봉산리 2
 
1.4%
보성읍 2
 
1.4%
2
 
1.4%
중구 2
 
1.4%
Other values (100) 100
70.9%
2023-12-12T09:18:51.131627image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
116
 
18.0%
1 24
 
3.7%
시 20
 
3.1%
동 20
 
3.1%
3 19
 
2.9%
2 18
 
2.8%
구 16
 
2.5%
도 15
 
2.3%
- 15
 
2.3%
전 13
 
2.0%
Other values (123) 369
57.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 393
60.9%
Space Separator 116
 
18.0%
Decimal Number 114
 
17.7%
Dash Punctuation 15
 
2.3%
Other Punctuation 3
 
0.5%
Open Punctuation 2
 
0.3%
Close Punctuation 2
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
시 20
 
5.1%
동 20
 
5.1%
구 16
 
4.1%
도 15
 
3.8%
전 13
 
3.3%
서 12
 
3.1%
라 11
 
2.8%
산 11
 
2.8%
별 10
 
2.5%
특 10
 
2.5%
Other values (107) 255
64.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 24
21.1%
3 19
16.7%
2 18
15.8%
0 11
9.6%
6 10
8.8%
5 10
8.8%
7 9
 
7.9%
9 6
 
5.3%
8 4
 
3.5%
4 3
 
2.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
: 2
66.7%
, 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
116
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 15
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 393
60.9%
Common 252
39.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 20
 
5.1%
동 20
 
5.1%
구 16
 
4.1%
도 15
 
3.8%
전 13
 
3.3%
서 12
 
3.1%
라 11
 
2.8%
산 11
 
2.8%
별 10
 
2.5%
특 10
 
2.5%
Other values (107) 255
64.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
116
46.0%
1 24
 
9.5%
3 19
 
7.5%
2 18
 
7.1%
- 15
 
6.0%
0 11
 
4.4%
6 10
 
4.0%
5 10
 
4.0%
7 9
 
3.6%
9 6
 
2.4%
Other values (6) 14
 
5.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 393
60.9%
ASCII 252
39.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
116
46.0%
1 24
 
9.5%
3 19
 
7.5%
2 18
 
7.1%
- 15
 
6.0%
0 11
 
4.4%
6 10
 
4.0%
5 10
 
4.0%
7 9
 
3.6%
9 6
 
2.4%
Other values (6) 14
 
5.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 20
 
5.1%
동 20
 
5.1%
구 16
 
4.1%
도 15
 
3.8%
전 13
 
3.3%
서 12
 
3.1%
라 11
 
2.8%
산 11
 
2.8%
별 10
 
2.5%
특 10
 
2.5%
Other values (107) 255
64.9%

단체의 전화번호
Text

MISSING 

Distinct26
Distinct (%)100.0%
Missing1
Missing (%)3.7%
Memory size348.0 B
2023-12-12T09:18:51.347153image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length27
Median length12
Mean length13.269231
Min length9

Characters and Unicode

Total characters345
Distinct characters13
Distinct categories3 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique26 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row061-852-2395
2nd row061-750-3114
3rd row061-450-2114
4th row063-850-5114
5th row062-230-7114
ValueCountFrequency (%)
061-852-2395 1
 
3.8%
061-750-3114 1
 
3.8%
051-644-7171 1
 
3.8%
080-589-3223~4 1
 
3.8%
070-4100-5889+02-425-6889 1
 
3.8%
02-3661-8388 1
 
3.8%
061-852-6087 1
 
3.8%
061-852-2622 1
 
3.8%
055-222-0222 1
 
3.8%
054-555-9055 1
 
3.8%
Other values (16) 16
61.5%
2023-12-12T09:18:51.709512image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
- 56
16.2%
0 47
13.6%
2 46
13.3%
1 33
9.6%
5 33
9.6%
6 26
7.5%
7 25
7.2%
8 23
6.7%
3 21
 
6.1%
4 18
 
5.2%
Other values (3) 17
 
4.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 282
81.7%
Dash Punctuation 56
 
16.2%
Math Symbol 7
 
2.0%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 47
16.7%
2 46
16.3%
1 33
11.7%
5 33
11.7%
6 26
9.2%
7 25
8.9%
8 23
8.2%
3 21
7.4%
4 18
 
6.4%
9 10
 
3.5%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 4
57.1%
+ 3
42.9%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 56
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 345
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
- 56
16.2%
0 47
13.6%
2 46
13.3%
1 33
9.6%
5 33
9.6%
6 26
7.5%
7 25
7.2%
8 23
6.7%
3 21
 
6.1%
4 18
 
5.2%
Other values (3) 17
 
4.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 345
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
- 56
16.2%
0 47
13.6%
2 46
13.3%
1 33
9.6%
5 33
9.6%
6 26
7.5%
7 25
7.2%
8 23
6.7%
3 21
 
6.1%
4 18
 
5.2%
Other values (3) 17
 
4.9%

비고
Text

MISSING 

Distinct11
Distinct (%)61.1%
Missing9
Missing (%)33.3%
Memory size348.0 B
2023-12-12T09:18:51.895631image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length18
Median length17
Mean length12.777778
Min length5

Characters and Unicode

Total characters230
Distinct characters50
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

Unique10 ?
Unique (%)55.6%

Sample

1st row제과제빵과
2nd row사회문화예술대학원 차 생활문화학과
3rd row국제차문화과학협동과정
4th row동양학대학원 예문화와 다도학과
5th row국제티앤커피문화학과
ValueCountFrequency (%)
각 9
14.5%
지역에 9
14.5%
시도 9
14.5%
및 8
12.9%
지부설치 8
12.9%
지부 3
 
4.8%
국제티앤커피문화학과 1
 
1.6%
설치 1
 
1.6%
등 1
 
1.6%
전주+익산+정읍 1
 
1.6%
Other values (12) 12
19.4%
2023-12-12T09:18:52.208508image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
44
19.1%
지 21
 
9.1%
부 12
 
5.2%
도 11
 
4.8%
각 9
 
3.9%
에 9
 
3.9%
치 9
 
3.9%
설 9
 
3.9%
역 9
 
3.9%
시 9
 
3.9%
Other values (40) 88
38.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 181
78.7%
Space Separator 44
 
19.1%
Math Symbol 3
 
1.3%
Other Punctuation 2
 
0.9%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
지 21
 
11.6%
부 12
 
6.6%
도 11
 
6.1%
각 9
 
5.0%
에 9
 
5.0%
치 9
 
5.0%
설 9
 
5.0%
역 9
 
5.0%
시 9
 
5.0%
및 8
 
4.4%
Other values (37) 75
41.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
44
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 3
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 181
78.7%
Common 49
 
21.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
지 21
 
11.6%
부 12
 
6.6%
도 11
 
6.1%
각 9
 
5.0%
에 9
 
5.0%
치 9
 
5.0%
설 9
 
5.0%
역 9
 
5.0%
시 9
 
5.0%
및 8
 
4.4%
Other values (37) 75
41.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
44
89.8%
+ 3
 
6.1%
, 2
 
4.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 181
78.7%
ASCII 49
 
21.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
44
89.8%
+ 3
 
6.1%
, 2
 
4.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
지 21
 
11.6%
부 12
 
6.6%
도 11
 
6.1%
각 9
 
5.0%
에 9
 
5.0%
치 9
 
5.0%
설 9
 
5.0%
역 9
 
5.0%
시 9
 
5.0%
및 8
 
4.4%
Other values (37) 75
41.4%

데이터기준일자
Date

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)3.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size348.0 B
Minimum2022-10-30 00:00:00
Maximum2022-10-30 00:00:00
2023-12-12T09:18:52.317589image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T09:18:52.396583image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

Correlations

2023-12-12T09:18:52.461743image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
단체명단체분류대표자소재지도로명주소소재지지번주소단체의 전화번호비고
단체명1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
단체분류1.0001.0001.0001.0001.0001.0000.902
대표자1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
소재지도로명주소1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
소재지지번주소1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
단체의 전화번호1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
비고1.0000.9021.0001.0001.0001.0001.000

Missing values

2023-12-12T09:18:47.665465image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T09:18:47.800701image/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.
2023-12-12T09:18:47.932243image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

단체명단체분류대표자소재지도로명주소소재지지번주소단체의 전화번호비고데이터기준일자
0보성다향고등학교고등학교김종진전라남도 보성군 보성읍 녹차로 1364전라남도 보성군 보성읍 옥평리 770061-852-2395제과제빵과2022-10-30
1순천대학교대학교고영진전라남도 순천시 중앙로 255전라남도 순천시 석현동 313 순천대학교061-750-3114사회문화예술대학원 차 생활문화학과2022-10-30
2목포대학교대학교박민서전라남도 무안군 청계면 영산로 1666전라남도 무안군 청계면 도림리 61061-450-2114국제차문화과학협동과정2022-10-30
3원광대학교대학교박맹수전라북도 익산시 익산대로 460전라북도 익산시 신동 272 원광대학교063-850-5114동양학대학원 예문화와 다도학과2022-10-30
4조선대학교대학교민영돈광주광역시 동구 필문대로 309광주광역시 동구 서석동 375 조선대학교062-230-7114국제티앤커피문화학과2022-10-30
5전남도립대학교대학교박병호전라남도 담양군 담양읍 죽녹원로 152전라남도 담양군 담양읍 향교리 53061-380-8673도예차문화과2022-10-30
6한국 차문화협회사단법인최소연서울특별시 마포구 월드컵로 13길 34, 3층서울특별시 마포구 망원동 375-8 두드림빌딩, 3층02-719-7816~7각 시도 및 지역에 지부설치2022-10-30
7한국 차인연합회사단법인박권흠서울특별시 종로구 삼일대로 461, 운현궁 에스케이 허브 102동 403호서울특별시 종로구 경운동 89-4 운현궁 에스케이 허브 102동 403호02-734-5866+02-723-3225각 시도 및 지역에 지부설치2022-10-30
8한국 차생활문화원비영리법인감승희서울특별시 송파구 올림픽로 99서울특별시 송파구 잠실동 19 잠실엘스02-732-9027각 시도 및 지역에 지부설치2022-10-30
9예지원사단법인순남숙서울특별시 중구 장충단로 72서울특별시 중구 장충동2가 201-6 한국자유총연맹02-2253-2211마산, 광주지부2022-10-30
단체명단체분류대표자소재지도로명주소소재지지번주소단체의 전화번호비고데이터기준일자
17(사)한국차인연합회 문경차문화연구원사단법인고선희경상북도 문경시 모전천1길 13경상북도 문경시 모전동 93-1054-555-9055<NA>2022-10-30
18한국차문화연합회사단법인고성배경상남도 창원시 마산합포구 진북산업로 792경상남도 창원시 마산합포구 진북면 정현리 193055-222-0222경남+경북 지부2022-10-30
19퀀텀녹차영리법인임형주전라남도 보성군 보성읍 현충로 44-1<NA>061-852-2622<NA>2022-10-30
20갈멜농원영리법인이오재전라남도 보성군 웅치면 일림로 530-26전라남도 보성군 웅치면 봉산리 106-12061-852-6087<NA>2022-10-30
21강산농원영리법인김영민전라남도 보성군 웅치면 대산길 7 (1공장) 전라남도 보성군 웅치면 일림로 1147 (2공장)전라남도 보성군 웅치면 중산리 231-15(1공장) 전라남도 보성군 웅치면 강산리 1592-30(2공장)02-3661-8388<NA>2022-10-30
22청우다원영리법인안명순전라남도 보성군 보성읍 사동길 52-2전라남도 보성군 보성읍 봉산리 1163<NA><NA>2022-10-30
23대한다업영리법인장기선서울특별시 중구 퇴계로 224서울특별시 중구 필동2가 36-2070-4100-5889+02-425-6889<NA>2022-10-30
24(주)동원F&B영리법인김재옥서울특별시 서초구 마방로 68서울특별시 서초구 양재동 275 동원산업빌딩080-589-3223~4<NA>2022-10-30
25(주)비락영리법인이항용부산광역시 남구 자성로 152 한일오피스텔 12층부산광역시 남구 문현동 815 한일오피스텔 12층051-644-7171<NA>2022-10-30
26(주)티코리아영리법인이정열경기도 부천시 원미구 중동로 377번길 7경기도 부천시 약대동 1361800-9750<NA>2022-10-30