Overview

Dataset statistics

Number of variables6
Number of observations152
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory7.4 KiB
Average record size in memory49.9 B

Variable types

Numeric1
Categorical2
Text3

Dataset

Description대전광역시 중구 유흥단란주점 현황에 대한 데이터로 연번, 업종명, 업소명, 소재지(도로명), 소재지 전화번호의 항목을 제공합니다.
Author대전광역시 중구
URLhttps://www.data.go.kr/data/15120060/fileData.do

Alerts

연번 is highly overall correlated with 업종명High correlation
업종명 is highly overall correlated with 연번High correlation
연번 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 06:56:11.328756
Analysis finished2023-12-12 06:56:11.905600
Duration0.58 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

연번
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct152
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean76.5
Minimum1
Maximum152
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
2023-12-12T15:56:11.974783image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile8.55
Q138.75
median76.5
Q3114.25
95-th percentile144.45
Maximum152
Range151
Interquartile range (IQR)75.5

Descriptive statistics

Standard deviation44.022721
Coefficient of variation (CV)0.57546041
Kurtosis-1.2
Mean76.5
Median Absolute Deviation (MAD)38
Skewness0
Sum11628
Variance1938
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-12T15:56:12.123424image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
0.7%
106 1
 
0.7%
99 1
 
0.7%
100 1
 
0.7%
101 1
 
0.7%
102 1
 
0.7%
103 1
 
0.7%
104 1
 
0.7%
105 1
 
0.7%
107 1
 
0.7%
Other values (142) 142
93.4%
ValueCountFrequency (%)
1 1
0.7%
2 1
0.7%
3 1
0.7%
4 1
0.7%
5 1
0.7%
6 1
0.7%
7 1
0.7%
8 1
0.7%
9 1
0.7%
10 1
0.7%
ValueCountFrequency (%)
152 1
0.7%
151 1
0.7%
150 1
0.7%
149 1
0.7%
148 1
0.7%
147 1
0.7%
146 1
0.7%
145 1
0.7%
144 1
0.7%
143 1
0.7%

업종명
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)1.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 KiB
유흥주점영업
76 
단란주점
76 

Length

Max length6
Median length5
Mean length5
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
유흥주점영업 76
50.0%
단란주점 76
50.0%

Length

2023-12-12T15:56:12.289455image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T15:56:12.402483image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
유흥주점영업 76
50.0%
단란주점 76
50.0%

업소명
Text

Distinct149
Distinct (%)98.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 KiB
2023-12-12T15:56:12.633692image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length19
Median length11
Mean length4.8092105
Min length1

Characters and Unicode

Total characters731
Distinct characters226
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

Unique146 ?
Unique (%)96.1%

Sample

1st row하와이
2nd row아시아노래클럽,싸이공(SAIGON)
3rd row꿍꿍따
4th row오로라
5th row해신노래주점
ValueCountFrequency (%)
황진이 2
 
1.3%
썸 2
 
1.3%
파트너 2
 
1.3%
뉴오페라 1
 
0.7%
노리터 1
 
0.7%
에스 1
 
0.7%
호박 1
 
0.7%
무지개 1
 
0.7%
물레방아 1
 
0.7%
리무진 1
 
0.7%
Other values (139) 139
91.4%
2023-12-12T15:56:13.461520image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
주 35
 
4.8%
점 34
 
4.7%
0 30
 
4.1%
이 27
 
3.7%
노 23
 
3.1%
래 22
 
3.0%
스 19
 
2.6%
8 16
 
2.2%
7 15
 
2.1%
럽 12
 
1.6%
Other values (216) 498
68.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 653
89.3%
Decimal Number 65
 
8.9%
Uppercase Letter 6
 
0.8%
Close Punctuation 3
 
0.4%
Open Punctuation 3
 
0.4%
Other Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
주 35
 
5.4%
점 34
 
5.2%
이 27
 
4.1%
노 23
 
3.5%
래 22
 
3.4%
스 19
 
2.9%
럽 12
 
1.8%
클 12
 
1.8%
트 12
 
1.8%
가 11
 
1.7%
Other values (200) 446
68.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 30
46.2%
8 16
24.6%
7 15
23.1%
9 1
 
1.5%
6 1
 
1.5%
3 1
 
1.5%
2 1
 
1.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 1
16.7%
N 1
16.7%
O 1
16.7%
G 1
16.7%
I 1
16.7%
S 1
16.7%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 653
89.3%
Common 72
 
9.8%
Latin 6
 
0.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 35
 
5.4%
점 34
 
5.2%
이 27
 
4.1%
노 23
 
3.5%
래 22
 
3.4%
스 19
 
2.9%
럽 12
 
1.8%
클 12
 
1.8%
트 12
 
1.8%
가 11
 
1.7%
Other values (200) 446
68.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
0 30
41.7%
8 16
22.2%
7 15
20.8%
) 3
 
4.2%
( 3
 
4.2%
9 1
 
1.4%
6 1
 
1.4%
3 1
 
1.4%
2 1
 
1.4%
, 1
 
1.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 1
16.7%
N 1
16.7%
O 1
16.7%
G 1
16.7%
I 1
16.7%
S 1
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 653
89.3%
ASCII 78
 
10.7%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 35
 
5.4%
점 34
 
5.2%
이 27
 
4.1%
노 23
 
3.5%
래 22
 
3.4%
스 19
 
2.9%
럽 12
 
1.8%
클 12
 
1.8%
트 12
 
1.8%
가 11
 
1.7%
Other values (200) 446
68.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 30
38.5%
8 16
20.5%
7 15
19.2%
) 3
 
3.8%
( 3
 
3.8%
9 1
 
1.3%
6 1
 
1.3%
3 1
 
1.3%
2 1
 
1.3%
A 1
 
1.3%
Other values (6) 6
 
7.7%

소재지(도로명)
Text

Distinct149
Distinct (%)98.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 KiB
2023-12-12T15:56:13.787228image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length38
Median length34
Mean length28.539474
Min length20

Characters and Unicode

Total characters4338
Distinct characters75
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

Unique146 ?
Unique (%)96.1%

Sample

1st row대전광역시 중구 당디로124번길 9, 1층 (유천동)
2nd row대전광역시 중구 대종로517번길 24 (선화동)
3rd row대전광역시 중구 대둔산로 527 (유천동,(지하))
4th row대전광역시 중구 당디로124번길 12 (유천동,(1층))
5th row대전광역시 중구 중앙로122번길 14 (대흥동,(지하))
ValueCountFrequency (%)
대전광역시 152
 
18.6%
중구 152
 
18.6%
대흥동 33
 
4.0%
유천동,(1층 16
 
2.0%
유천동 16
 
2.0%
지하1층 16
 
2.0%
2층 16
 
2.0%
선화동 14
 
1.7%
당디로124번길 12
 
1.5%
당디로 10
 
1.2%
Other values (196) 382
46.6%
2023-12-12T15:56:14.258449image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
667
 
15.4%
대 257
 
5.9%
1 209
 
4.8%
( 201
 
4.6%
) 201
 
4.6%
중 183
 
4.2%
동 155
 
3.6%
전 154
 
3.6%
광 152
 
3.5%
역 152
 
3.5%
Other values (65) 2007
46.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2387
55.0%
Decimal Number 747
 
17.2%
Space Separator 667
 
15.4%
Open Punctuation 201
 
4.6%
Close Punctuation 201
 
4.6%
Other Punctuation 121
 
2.8%
Dash Punctuation 14
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
대 257
 
10.8%
중 183
 
7.7%
동 155
 
6.5%
전 154
 
6.5%
광 152
 
6.4%
역 152
 
6.4%
시 152
 
6.4%
구 152
 
6.4%
로 151
 
6.3%
길 93
 
3.9%
Other values (50) 786
32.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 209
28.0%
2 117
15.7%
4 80
 
10.7%
5 67
 
9.0%
3 60
 
8.0%
6 51
 
6.8%
8 43
 
5.8%
0 43
 
5.8%
9 42
 
5.6%
7 35
 
4.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
667
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 201
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 201
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 121
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 14
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2387
55.0%
Common 1951
45.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 257
 
10.8%
중 183
 
7.7%
동 155
 
6.5%
전 154
 
6.5%
광 152
 
6.4%
역 152
 
6.4%
시 152
 
6.4%
구 152
 
6.4%
로 151
 
6.3%
길 93
 
3.9%
Other values (50) 786
32.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
667
34.2%
1 209
 
10.7%
( 201
 
10.3%
) 201
 
10.3%
, 121
 
6.2%
2 117
 
6.0%
4 80
 
4.1%
5 67
 
3.4%
3 60
 
3.1%
6 51
 
2.6%
Other values (5) 177
 
9.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2387
55.0%
ASCII 1951
45.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
667
34.2%
1 209
 
10.7%
( 201
 
10.3%
) 201
 
10.3%
, 121
 
6.2%
2 117
 
6.0%
4 80
 
4.1%
5 67
 
3.4%
3 60
 
3.1%
6 51
 
2.6%
Other values (5) 177
 
9.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 257
 
10.8%
중 183
 
7.7%
동 155
 
6.5%
전 154
 
6.5%
광 152
 
6.4%
역 152
 
6.4%
시 152
 
6.4%
구 152
 
6.4%
로 151
 
6.3%
길 93
 
3.9%
Other values (50) 786
32.9%

소재지(지번)
Text

Distinct149
Distinct (%)98.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 KiB
2023-12-12T15:56:14.618670image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length38
Median length31
Mean length22.822368
Min length16

Characters and Unicode

Total characters3469
Distinct characters53
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

Unique146 ?
Unique (%)96.1%

Sample

1st row대전광역시 중구 유천동 328-32 1층
2nd row대전광역시 중구 선화동 22-9
3rd row대전광역시 중구 유천동 337-4 (지하)
4th row대전광역시 중구 유천동 329-4 (1층)
5th row대전광역시 중구 대흥동 492-1 (지하)
ValueCountFrequency (%)
대전광역시 152
21.1%
중구 152
21.1%
대흥동 45
 
6.2%
유천동 40
 
5.5%
지하 27
 
3.7%
선화동 26
 
3.6%
지하1층 24
 
3.3%
1층 22
 
3.0%
2층 13
 
1.8%
오류동 13
 
1.8%
Other values (170) 208
28.8%
2023-12-12T15:56:15.226357image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
721
20.8%
1 207
 
6.0%
대 199
 
5.7%
동 154
 
4.4%
- 152
 
4.4%
광 152
 
4.4%
역 152
 
4.4%
시 152
 
4.4%
중 152
 
4.4%
구 152
 
4.4%
Other values (43) 1276
36.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1724
49.7%
Space Separator 721
20.8%
Decimal Number 720
20.8%
Dash Punctuation 152
 
4.4%
Close Punctuation 68
 
2.0%
Open Punctuation 68
 
2.0%
Other Punctuation 16
 
0.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
대 199
11.5%
동 154
8.9%
광 152
8.8%
역 152
8.8%
시 152
8.8%
중 152
8.8%
구 152
8.8%
전 152
8.8%
층 72
 
4.2%
지 58
 
3.4%
Other values (28) 329
19.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 207
28.7%
2 126
17.5%
3 124
17.2%
4 54
 
7.5%
5 47
 
6.5%
7 37
 
5.1%
9 36
 
5.0%
6 33
 
4.6%
0 29
 
4.0%
8 27
 
3.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
721
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 152
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 68
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 68
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 16
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 1745
50.3%
Hangul 1724
49.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 199
11.5%
동 154
8.9%
광 152
8.8%
역 152
8.8%
시 152
8.8%
중 152
8.8%
구 152
8.8%
전 152
8.8%
층 72
 
4.2%
지 58
 
3.4%
Other values (28) 329
19.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
721
41.3%
1 207
 
11.9%
- 152
 
8.7%
2 126
 
7.2%
3 124
 
7.1%
) 68
 
3.9%
( 68
 
3.9%
4 54
 
3.1%
5 47
 
2.7%
7 37
 
2.1%
Other values (5) 141
 
8.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1745
50.3%
Hangul 1724
49.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
721
41.3%
1 207
 
11.9%
- 152
 
8.7%
2 126
 
7.2%
3 124
 
7.1%
) 68
 
3.9%
( 68
 
3.9%
4 54
 
3.1%
5 47
 
2.7%
7 37
 
2.1%
Other values (5) 141
 
8.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 199
11.5%
동 154
8.9%
광 152
8.8%
역 152
8.8%
시 152
8.8%
중 152
8.8%
구 152
8.8%
전 152
8.8%
층 72
 
4.2%
지 58
 
3.4%
Other values (28) 329
19.1%

행정동명
Categorical

Distinct11
Distinct (%)7.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 KiB
대흥동
45 
유천1동
39 
은행선화동
35 
오류동
13 
문화1동
6 
Other values (6)
14 

Length

Max length5
Median length4
Mean length3.7763158
Min length3

Unique

Unique3 ?
Unique (%)2.0%

Sample

1st row유천1동
2nd row은행선화동
3rd row유천1동
4th row유천1동
5th row대흥동

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대흥동 45
29.6%
유천1동 39
25.7%
은행선화동 35
23.0%
오류동 13
 
8.6%
문화1동 6
 
3.9%
용두동 5
 
3.3%
문창동 4
 
2.6%
대사동 2
 
1.3%
태평1동 1
 
0.7%
문화2동 1
 
0.7%

Length

2023-12-12T15:56:15.471696image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
대흥동 45
29.6%
유천1동 39
25.7%
은행선화동 35
23.0%
오류동 13
 
8.6%
문화1동 6
 
3.9%
용두동 5
 
3.3%
문창동 4
 
2.6%
대사동 2
 
1.3%
태평1동 1
 
0.7%
문화2동 1
 
0.7%

Interactions

2023-12-12T15:56:11.641788image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T15:56:15.626229image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번업종명행정동명
연번1.0001.0000.437
업종명1.0001.0000.431
행정동명0.4370.4311.000
2023-12-12T15:56:15.759047image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
업종명행정동명
업종명1.0000.400
행정동명0.4001.000
2023-12-12T15:56:15.860221image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번업종명행정동명
연번1.0000.9730.201
업종명0.9731.0000.400
행정동명0.2010.4001.000

Missing values

2023-12-12T15:56:11.756312image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T15:56:11.857930image/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

연번업종명업소명소재지(도로명)소재지(지번)행정동명
01유흥주점영업하와이대전광역시 중구 당디로124번길 9, 1층 (유천동)대전광역시 중구 유천동 328-32 1층유천1동
12유흥주점영업아시아노래클럽,싸이공(SAIGON)대전광역시 중구 대종로517번길 24 (선화동)대전광역시 중구 선화동 22-9은행선화동
23유흥주점영업꿍꿍따대전광역시 중구 대둔산로 527 (유천동,(지하))대전광역시 중구 유천동 337-4 (지하)유천1동
34유흥주점영업오로라대전광역시 중구 당디로124번길 12 (유천동,(1층))대전광역시 중구 유천동 329-4 (1층)유천1동
45유흥주점영업해신노래주점대전광역시 중구 중앙로122번길 14 (대흥동,(지하))대전광역시 중구 대흥동 492-1 (지하)대흥동
56유흥주점영업쾌남대전광역시 중구 보문로 309 (선화동,(지하))대전광역시 중구 선화동 361 (지하)은행선화동
67유흥주점영업오렌지대전광역시 중구 중앙로156번길 44 (은행동,(지하))대전광역시 중구 은행동 163-1 (지하)은행선화동
78유흥주점영업금바위대전광역시 중구 대둔산로 520 (유천동,(지하))대전광역시 중구 유천동 335-18 (지하)유천1동
89유흥주점영업신나라대전광역시 중구 선화로 126-7, 지하1층 (선화동)대전광역시 중구 선화동 240-2 (지하1층)은행선화동
910유흥주점영업로얄가요주점대전광역시 중구 선화로 135 (선화동)대전광역시 중구 선화동 122-12 (지하)은행선화동
연번업종명업소명소재지(도로명)소재지(지번)행정동명
142143단란주점퍼스트대전광역시 중구 대흥로165번길 40, 지하1층 (대흥동)대전광역시 중구 대흥동 6-4대흥동
143144단란주점썬대전광역시 중구 계백로 1705-11, 2층 (오류동)대전광역시 중구 오류동 160-2 2층오류동
144145단란주점신풍각쟁이7080대전광역시 중구 대둔산로 510-18, 1층 (유천동)대전광역시 중구 유천동 335-33 1층유천2동
145146단란주점비앤비7080대전광역시 중구 오류로 19, 4층 (오류동)대전광역시 중구 오류동 170-1 4층오류동
146147단란주점뽀뽀대전광역시 중구 대종로452번길 28 (대흥동)대전광역시 중구 대흥동 121-8대흥동
147148단란주점엔터대전광역시 중구 대흥로175번길 41, 2층 (대흥동)대전광역시 중구 대흥동 5-4대흥동
148149단란주점노리터대전광역시 중구 대흥로175번길 34 (대흥동)대전광역시 중구 대흥동 3-10대흥동
149150단란주점뉴오페라대전광역시 중구 대흥로175번길 36, 2층 (대흥동)대전광역시 중구 대흥동 2-9 2층대흥동
150151단란주점투맨대전광역시 중구 대전천서로 419-11, 1층 (대흥동)대전광역시 중구 대흥동 3-19대흥동
151152단란주점오케이7080대전광역시 중구 계룡로882번길 59, 2층 (오류동)대전광역시 중구 오류동 160-19오류동