Overview

Dataset statistics

Number of variables14
Number of observations280
Missing cells159
Missing cells (%)4.1%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory32.4 KiB
Average record size in memory118.5 B

Variable types

Text7
Numeric6
DateTime1

Dataset

Description공공데이터 제공 표준데이터 속성정보(허용값, 표현형식/단위 등)는 [공공데이터 제공 표준] 전문을 참고하시기 바랍니다.(공공데이터포털>정보공유>자료실) 각 기관에서 등록한 표준데이터를 취합하여 제공하기 때문에 갱신주기는 개별 파일마다 다릅니다.(기관에서 등록한 데이터를 취합한 것으로 개별 파일별 갱신시점이 다름)
Author지방자치단체
URLhttps://www.data.go.kr/data/15017322/standard.do

Alerts

소재지도로명 has 5 (1.8%) missing valuesMissing
소재지지번주소 has 82 (29.3%) missing valuesMissing
위도 has 36 (12.9%) missing valuesMissing
경도 has 36 (12.9%) missing valuesMissing
점포수 has 5 (1.8%) zerosZeros

Reproduction

Analysis started2024-05-04 08:13:45.628050
Analysis finished2024-05-04 08:14:02.729752
Duration17.1 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

거리명
Text

Distinct259
Distinct (%)92.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.3 KiB
2024-05-04T08:14:03.307139image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length19
Median length16
Mean length8.2785714
Min length3

Characters and Unicode

Total characters2318
Distinct characters325
Distinct categories7 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique242 ?
Unique (%)86.4%

Sample

1st row강풀만화거리
2nd row꽃바위 외국인 특화거리
3rd row복수 한우음식특화거리
4th row추부 추어탕거리
5th row금강변 민물어죽마을
ValueCountFrequency (%)
거리 18
 
4.3%
특화거리 17
 
4.0%
문화의 7
 
1.7%
음식특화거리 6
 
1.4%
음식문화거리 6
 
1.4%
문화의거리 4
 
0.9%
먹거리타운 4
 
0.9%
상점가 3
 
0.7%
명물거리 3
 
0.7%
공구의거리 3
 
0.7%
Other values (329) 352
83.2%
2024-05-04T08:14:04.562892image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
리 236
 
10.2%
거 217
 
9.4%
143
 
6.2%
화 116
 
5.0%
문 63
 
2.7%
동 53
 
2.3%
음 50
 
2.2%
특 48
 
2.1%
식 46
 
2.0%
의 42
 
1.8%
Other values (315) 1304
56.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2151
92.8%
Space Separator 143
 
6.2%
Decimal Number 10
 
0.4%
Other Punctuation 5
 
0.2%
Open Punctuation 3
 
0.1%
Close Punctuation 3
 
0.1%
Uppercase Letter 3
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
리 236
 
11.0%
거 217
 
10.1%
화 116
 
5.4%
문 63
 
2.9%
동 53
 
2.5%
음 50
 
2.3%
특 48
 
2.2%
식 46
 
2.1%
의 42
 
2.0%
구 32
 
1.5%
Other values (301) 1248
58.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 4
40.0%
0 3
30.0%
5 1
 
10.0%
4 1
 
10.0%
2 1
 
10.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 2
40.0%
/ 2
40.0%
· 1
20.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 1
33.3%
B 1
33.3%
S 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
143
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2149
92.7%
Common 164
 
7.1%
Latin 3
 
0.1%
Han 2
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
리 236
 
11.0%
거 217
 
10.1%
화 116
 
5.4%
문 63
 
2.9%
동 53
 
2.5%
음 50
 
2.3%
특 48
 
2.2%
식 46
 
2.1%
의 42
 
2.0%
구 32
 
1.5%
Other values (300) 1246
58.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
143
87.2%
1 4
 
2.4%
0 3
 
1.8%
( 3
 
1.8%
) 3
 
1.8%
, 2
 
1.2%
/ 2
 
1.2%
5 1
 
0.6%
4 1
 
0.6%
2 1
 
0.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
E 1
33.3%
B 1
33.3%
S 1
33.3%
Han
ValueCountFrequency (%)
味 2
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2149
92.7%
ASCII 166
 
7.2%
CJK 2
 
0.1%
None 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
리 236
 
11.0%
거 217
 
10.1%
화 116
 
5.4%
문 63
 
2.9%
동 53
 
2.5%
음 50
 
2.3%
특 48
 
2.2%
식 46
 
2.1%
의 42
 
2.0%
구 32
 
1.5%
Other values (300) 1246
58.0%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
143
86.1%
1 4
 
2.4%
0 3
 
1.8%
( 3
 
1.8%
) 3
 
1.8%
, 2
 
1.2%
/ 2
 
1.2%
5 1
 
0.6%
E 1
 
0.6%
B 1
 
0.6%
Other values (3) 3
 
1.8%
CJK
ValueCountFrequency (%)
味 2
100.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 1
100.0%

거리소개
Text

Distinct255
Distinct (%)91.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.3 KiB
2024-05-04T08:14:05.657145image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length746
Median length192
Mean length80.757143
Min length5

Characters and Unicode

Total characters22612
Distinct characters728
Distinct categories14 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks8 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique236 ?
Unique (%)84.3%

Sample

1st row지역 유명 작가의 만화(웹툰)과 마을 이야기를공공미술로 재구성한 이야기 골목길
2nd row내국인 및 외국인의 자연스러운 방문과 활발한 문화교류의 글로벌 문화거리를 조성하고, 체계적인 가로정비를 통해 안전하고 쾌적한 거리를 조성하여 질높은 관광체험 제공 및 체류시간 연장으로 지역경제 활성화 유도
3rd row한우만을 취급하는 한우 전문 식당거리 조성, 산과 강이 어우려진 자연환경과 조화를 이룬 한우전문 외식거리, 정육점과 음식점의 공동운영으로 저렴한 가격으로 최상의 한우 제공, 한우 전문 음식점 23개소
4th row하늘이 준 건강선물 인삼과 추어탕이 어우려진 인삼추어탕거리 조성, 추어탕 전문식당 밀집으로 다양하고 고유한 전통추어탕의 맛을 취향, 별로 선택하여 맛볼 수 있는 전문 추어탕거리, 추어탕 전문 음식점 23개소
5th row금산 상류 청정지역에서 자란 민물고기로 요리한 전문 어죽마을, 산과 강이 어우러진 천혜의 자연환경과 어우러져 최상의 휴양 명소로 자리잡은 원골에 민물 전문 음식마을 조성, 민물 · 어죽 및 매운탕 전문음식점 28개소
ValueCountFrequency (%)
있는 81
 
1.6%
거리 55
 
1.1%
수 53
 
1.0%
등 48
 
0.9%
및 47
 
0.9%
다양한 32
 
0.6%
있습니다 29
 
0.6%
조성 23
 
0.5%
있으며 23
 
0.5%
있다 23
 
0.5%
Other values (3263) 4669
91.9%
2024-05-04T08:14:07.320427image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
4814
 
21.3%
이 479
 
2.1%
리 386
 
1.7%
로 305
 
1.3%
는 303
 
1.3%
의 301
 
1.3%
거 300
 
1.3%
한 270
 
1.2%
을 267
 
1.2%
, 255
 
1.1%
Other values (718) 14932
66.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 16643
73.6%
Space Separator 4814
 
21.3%
Decimal Number 517
 
2.3%
Other Punctuation 467
 
2.1%
Uppercase Letter 39
 
0.2%
Open Punctuation 30
 
0.1%
Close Punctuation 30
 
0.1%
Math Symbol 25
 
0.1%
Final Punctuation 16
 
0.1%
Initial Punctuation 12
 
0.1%
Other values (4) 19
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 479
 
2.9%
리 386
 
2.3%
로 305
 
1.8%
는 303
 
1.8%
의 301
 
1.8%
거 300
 
1.8%
한 270
 
1.6%
을 267
 
1.6%
있 247
 
1.5%
가 245
 
1.5%
Other values (664) 13540
81.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 7
17.9%
K 4
10.3%
T 4
10.3%
F 4
10.3%
C 3
7.7%
E 3
7.7%
X 2
 
5.1%
B 2
 
5.1%
W 2
 
5.1%
V 2
 
5.1%
Other values (5) 6
15.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 152
29.4%
1 99
19.1%
2 63
12.2%
9 51
 
9.9%
3 31
 
6.0%
5 31
 
6.0%
8 26
 
5.0%
6 23
 
4.4%
7 22
 
4.3%
4 19
 
3.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 255
54.6%
. 192
41.1%
· 15
 
3.2%
: 3
 
0.6%
/ 2
 
0.4%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 16
64.0%
~ 7
28.0%
< 1
 
4.0%
> 1
 
4.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
○ 6
66.7%
▲ 1
 
11.1%
㎡ 1
 
11.1%
㎞ 1
 
11.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 26
86.7%
「 2
 
6.7%
[ 2
 
6.7%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 26
86.7%
」 2
 
6.7%
] 2
 
6.7%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 12
75.0%
” 4
 
25.0%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 8
66.7%
“ 4
33.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
m 6
85.7%
k 1
 
14.3%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
② 1
50.0%
① 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
4814
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 16642
73.6%
Common 5923
 
26.2%
Latin 46
 
0.2%
Han 1
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 479
 
2.9%
리 386
 
2.3%
로 305
 
1.8%
는 303
 
1.8%
의 301
 
1.8%
거 300
 
1.8%
한 270
 
1.6%
을 267
 
1.6%
있 247
 
1.5%
가 245
 
1.5%
Other values (663) 13539
81.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
4814
81.3%
, 255
 
4.3%
. 192
 
3.2%
0 152
 
2.6%
1 99
 
1.7%
2 63
 
1.1%
9 51
 
0.9%
3 31
 
0.5%
5 31
 
0.5%
( 26
 
0.4%
Other values (27) 209
 
3.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
M 7
15.2%
m 6
13.0%
K 4
8.7%
T 4
8.7%
F 4
8.7%
C 3
 
6.5%
E 3
 
6.5%
X 2
 
4.3%
B 2
 
4.3%
W 2
 
4.3%
Other values (7) 9
19.6%
Han
ValueCountFrequency (%)
舊 1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 16642
73.6%
ASCII 5911
 
26.1%
Punctuation 28
 
0.1%
None 19
 
0.1%
Geometric Shapes 7
 
< 0.1%
Enclosed Alphanum 2
 
< 0.1%
CJK Compat 2
 
< 0.1%
CJK 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
4814
81.4%
, 255
 
4.3%
. 192
 
3.2%
0 152
 
2.6%
1 99
 
1.7%
2 63
 
1.1%
9 51
 
0.9%
3 31
 
0.5%
5 31
 
0.5%
( 26
 
0.4%
Other values (31) 197
 
3.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 479
 
2.9%
리 386
 
2.3%
로 305
 
1.8%
는 303
 
1.8%
의 301
 
1.8%
거 300
 
1.8%
한 270
 
1.6%
을 267
 
1.6%
있 247
 
1.5%
가 245
 
1.5%
Other values (663) 13539
81.4%
None
ValueCountFrequency (%)
· 15
78.9%
「 2
 
10.5%
」 2
 
10.5%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 12
42.9%
‘ 8
28.6%
“ 4
 
14.3%
” 4
 
14.3%
Geometric Shapes
ValueCountFrequency (%)
○ 6
85.7%
▲ 1
 
14.3%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
② 1
50.0%
① 1
50.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
舊 1
100.0%
CJK Compat
ValueCountFrequency (%)
㎡ 1
50.0%
㎞ 1
50.0%

소재지도로명
Text

MISSING 

Distinct265
Distinct (%)96.4%
Missing5
Missing (%)1.8%
Memory size2.3 KiB
2024-05-04T08:14:08.150241image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length47
Median length36
Mean length20.181818
Min length9

Characters and Unicode

Total characters5550
Distinct characters262
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique255 ?
Unique (%)92.7%

Sample

1st row서울시 강동구 천호대로 164길 4-1
2nd row울산광역시 동구 남진길 52
3rd row충청남도 금산군 복수면 복수로
4th row충청남도 금산군 추부면 마전로
5th row충청남도 금산군 제원면 금강로
ValueCountFrequency (%)
경기도 46
 
3.8%
인천광역시 31
 
2.6%
중구 31
 
2.6%
대구광역시 25
 
2.1%
전라남도 25
 
2.1%
일원 24
 
2.0%
서울특별시 20
 
1.7%
제주특별자치도 14
 
1.2%
광주광역시 14
 
1.2%
울산광역시 14
 
1.2%
Other values (608) 956
79.7%
2024-05-04T08:14:09.399251image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
925
 
16.7%
시 259
 
4.7%
로 229
 
4.1%
구 202
 
3.6%
길 166
 
3.0%
1 165
 
3.0%
도 159
 
2.9%
광 146
 
2.6%
역 110
 
2.0%
2 101
 
1.8%
Other values (252) 3088
55.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3772
68.0%
Space Separator 925
 
16.7%
Decimal Number 718
 
12.9%
Dash Punctuation 38
 
0.7%
Math Symbol 31
 
0.6%
Open Punctuation 22
 
0.4%
Close Punctuation 22
 
0.4%
Other Punctuation 20
 
0.4%
Uppercase Letter 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
시 259
 
6.9%
로 229
 
6.1%
구 202
 
5.4%
길 166
 
4.4%
도 159
 
4.2%
광 146
 
3.9%
역 110
 
2.9%
대 96
 
2.5%
남 95
 
2.5%
산 90
 
2.4%
Other values (231) 2220
58.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 165
23.0%
2 101
14.1%
3 97
13.5%
4 73
10.2%
5 61
 
8.5%
0 51
 
7.1%
7 48
 
6.7%
8 42
 
5.8%
9 42
 
5.8%
6 38
 
5.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 11
55.0%
. 8
40.0%
/ 1
 
5.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 18
58.1%
~ 13
41.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
K 1
50.0%
T 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
925
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 38
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 22
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 22
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3772
68.0%
Common 1776
32.0%
Latin 2
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 259
 
6.9%
로 229
 
6.1%
구 202
 
5.4%
길 166
 
4.4%
도 159
 
4.2%
광 146
 
3.9%
역 110
 
2.9%
대 96
 
2.5%
남 95
 
2.5%
산 90
 
2.4%
Other values (231) 2220
58.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
925
52.1%
1 165
 
9.3%
2 101
 
5.7%
3 97
 
5.5%
4 73
 
4.1%
5 61
 
3.4%
0 51
 
2.9%
7 48
 
2.7%
8 42
 
2.4%
9 42
 
2.4%
Other values (9) 171
 
9.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
K 1
50.0%
T 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3772
68.0%
ASCII 1778
32.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
925
52.0%
1 165
 
9.3%
2 101
 
5.7%
3 97
 
5.5%
4 73
 
4.1%
5 61
 
3.4%
0 51
 
2.9%
7 48
 
2.7%
8 42
 
2.4%
9 42
 
2.4%
Other values (11) 173
 
9.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 259
 
6.9%
로 229
 
6.1%
구 202
 
5.4%
길 166
 
4.4%
도 159
 
4.2%
광 146
 
3.9%
역 110
 
2.9%
대 96
 
2.5%
남 95
 
2.5%
산 90
 
2.4%
Other values (231) 2220
58.9%

소재지지번주소
Text

MISSING 

Distinct194
Distinct (%)98.0%
Missing82
Missing (%)29.3%
Memory size2.3 KiB
2024-05-04T08:14:10.092812image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length39
Median length34
Mean length20.333333
Min length13

Characters and Unicode

Total characters4026
Distinct characters183
Distinct categories8 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique190 ?
Unique (%)96.0%

Sample

1st row서울특별시 강동구 성내동 160-18번지
2nd row울산광역시 동구 방어동 1146-33번지
3rd row부산광역시 남구 대연동 891-23
4th row서울특별시 성동구 왕십리도선동
5th row서울특별시 성동구 마장동 510-3
ValueCountFrequency (%)
경기도 39
 
4.4%
중구 25
 
2.8%
대구광역시 21
 
2.4%
인천광역시 20
 
2.3%
전라남도 15
 
1.7%
광주광역시 14
 
1.6%
동구 13
 
1.5%
서울특별시 13
 
1.5%
울산광역시 12
 
1.4%
여수시 12
 
1.4%
Other values (471) 698
79.1%
2024-05-04T08:14:11.485571image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
684
 
17.0%
동 206
 
5.1%
시 192
 
4.8%
1 179
 
4.4%
- 165
 
4.1%
구 158
 
3.9%
2 140
 
3.5%
도 117
 
2.9%
광 108
 
2.7%
3 85
 
2.1%
Other values (173) 1992
49.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2312
57.4%
Decimal Number 850
 
21.1%
Space Separator 684
 
17.0%
Dash Punctuation 165
 
4.1%
Math Symbol 8
 
0.2%
Other Punctuation 3
 
0.1%
Open Punctuation 2
 
< 0.1%
Close Punctuation 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 206
 
8.9%
시 192
 
8.3%
구 158
 
6.8%
도 117
 
5.1%
광 108
 
4.7%
역 81
 
3.5%
산 65
 
2.8%
남 63
 
2.7%
전 61
 
2.6%
경 56
 
2.4%
Other values (156) 1205
52.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 179
21.1%
2 140
16.5%
3 85
10.0%
4 75
8.8%
6 71
 
8.4%
9 67
 
7.9%
5 66
 
7.8%
7 57
 
6.7%
0 55
 
6.5%
8 55
 
6.5%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 7
87.5%
~ 1
 
12.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
684
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 165
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 3
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2312
57.4%
Common 1714
42.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 206
 
8.9%
시 192
 
8.3%
구 158
 
6.8%
도 117
 
5.1%
광 108
 
4.7%
역 81
 
3.5%
산 65
 
2.8%
남 63
 
2.7%
전 61
 
2.6%
경 56
 
2.4%
Other values (156) 1205
52.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
684
39.9%
1 179
 
10.4%
- 165
 
9.6%
2 140
 
8.2%
3 85
 
5.0%
4 75
 
4.4%
6 71
 
4.1%
9 67
 
3.9%
5 66
 
3.9%
7 57
 
3.3%
Other values (7) 125
 
7.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2312
57.4%
ASCII 1714
42.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
684
39.9%
1 179
 
10.4%
- 165
 
9.6%
2 140
 
8.2%
3 85
 
5.0%
4 75
 
4.4%
6 71
 
4.1%
9 67
 
3.9%
5 66
 
3.9%
7 57
 
3.3%
Other values (7) 125
 
7.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 206
 
8.9%
시 192
 
8.3%
구 158
 
6.8%
도 117
 
5.1%
광 108
 
4.7%
역 81
 
3.5%
산 65
 
2.8%
남 63
 
2.7%
전 61
 
2.6%
경 56
 
2.4%
Other values (156) 1205
52.1%

위도
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct230
Distinct (%)94.3%
Missing36
Missing (%)12.9%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean36.252627
Minimum33.219734
Maximum37.95418
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.6 KiB
2024-05-04T08:14:12.177224image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum33.219734
5-th percentile33.515846
Q135.408874
median36.296906
Q337.470287
95-th percentile37.72373
Maximum37.95418
Range4.7344465
Interquartile range (IQR)2.0614132

Descriptive statistics

Standard deviation1.2155532
Coefficient of variation (CV)0.033530071
Kurtosis-0.30968864
Mean36.252627
Median Absolute Deviation (MAD)1.1047811
Skewness-0.57903884
Sum8845.641
Variance1.4775695
MonotonicityNot monotonic
2024-05-04T08:14:12.840850image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
33.2487319 2
 
0.7%
35.56749723 2
 
0.7%
35.98883933 2
 
0.7%
37.3476994786 2
 
0.7%
35.820152 2
 
0.7%
35.82238346 2
 
0.7%
35.82077651 2
 
0.7%
37.91584703 2
 
0.7%
33.2427423 2
 
0.7%
33.2474463 2
 
0.7%
Other values (220) 224
80.0%
(Missing) 36
 
12.9%
ValueCountFrequency (%)
33.2197338 1
0.4%
33.21981582 1
0.4%
33.2427423 2
0.7%
33.2445943 1
0.4%
33.2474463 2
0.7%
33.2487319 2
0.7%
33.4870442 1
0.4%
33.5058163 1
0.4%
33.5105169 1
0.4%
33.5155238 1
0.4%
ValueCountFrequency (%)
37.9541803 1
0.4%
37.91584703 2
0.7%
37.9077377 1
0.4%
37.849387 1
0.4%
37.8283376 1
0.4%
37.75538612 1
0.4%
37.7553861171 1
0.4%
37.752368 1
0.4%
37.74711118 1
0.4%
37.745369 1
0.4%

경도
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct230
Distinct (%)94.3%
Missing36
Missing (%)12.9%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean127.45761
Minimum126.25107
Maximum129.5654
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.6 KiB
2024-05-04T08:14:13.605555image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum126.25107
5-th percentile126.52941
Q1126.85625
median127.08689
Q3128.08351
95-th percentile129.27378
Maximum129.5654
Range3.3143332
Interquartile range (IQR)1.227252

Descriptive statistics

Standard deviation0.86426072
Coefficient of variation (CV)0.0067807699
Kurtosis-0.46912679
Mean127.45761
Median Absolute Deviation (MAD)0.3728945
Skewness0.9079891
Sum31099.656
Variance0.74694658
MonotonicityNot monotonic
2024-05-04T08:14:14.196609image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
126.5606428 2
 
0.7%
126.856254 2
 
0.7%
126.713992 2
 
0.7%
127.9523572471 2
 
0.7%
127.1448794 2
 
0.7%
127.1433985 2
 
0.7%
127.1429409 2
 
0.7%
127.0565068 2
 
0.7%
126.5673082 2
 
0.7%
126.5639289 2
 
0.7%
Other values (220) 224
80.0%
(Missing) 36
 
12.9%
ValueCountFrequency (%)
126.2510714 1
0.4%
126.2511799 1
0.4%
126.299535 1
0.4%
126.380544 1
0.4%
126.3902786 1
0.4%
126.396256 1
0.4%
126.4779683336 1
0.4%
126.481831 1
0.4%
126.4908404 1
0.4%
126.507941 1
0.4%
ValueCountFrequency (%)
129.5654046 1
0.4%
129.416137 1
0.4%
129.3837963 1
0.4%
129.3389913 1
0.4%
129.3363067 1
0.4%
129.3306056 1
0.4%
129.328826 1
0.4%
129.3266622 1
0.4%
129.323431 1
0.4%
129.320971 1
0.4%

총길이
Real number (ℝ)

Distinct144
Distinct (%)51.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2453.3397
Minimum1
Maximum410109
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.6 KiB
2024-05-04T08:14:14.908712image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile149
Q1300
median500
Q3853.25
95-th percentile2315
Maximum410109
Range410108
Interquartile range (IQR)553.25

Descriptive statistics

Standard deviation24641.793
Coefficient of variation (CV)10.044183
Kurtosis271.30582
Mean2453.3397
Median Absolute Deviation (MAD)250
Skewness16.366888
Sum686935.12
Variance6.0721796 × 108
MonotonicityNot monotonic
2024-05-04T08:14:15.554202image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
500.0 16
 
5.7%
250.0 12
 
4.3%
300.0 11
 
3.9%
1000.0 10
 
3.6%
2000.0 7
 
2.5%
200.0 7
 
2.5%
350.0 6
 
2.1%
800.0 6
 
2.1%
600.0 6
 
2.1%
450.0 6
 
2.1%
Other values (134) 193
68.9%
ValueCountFrequency (%)
1.0 1
 
0.4%
82.0 2
0.7%
90.0 2
0.7%
91.0 1
 
0.4%
92.0 1
 
0.4%
100.0 3
1.1%
110.0 1
 
0.4%
120.0 2
0.7%
130.0 1
 
0.4%
150.0 2
0.7%
ValueCountFrequency (%)
410109.0 1
0.4%
47700.0 1
0.4%
12000.0 1
0.4%
11900.0 1
0.4%
8000.0 1
0.4%
5040.0 1
0.4%
4700.0 1
0.4%
4500.0 1
0.4%
4230.0 1
0.4%
3780.0 1
0.4%

점포수
Real number (ℝ)

ZEROS 

Distinct133
Distinct (%)47.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean88.585714
Minimum0
Maximum1262
Zeros5
Zeros (%)1.8%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.6 KiB
2024-05-04T08:14:16.318734image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile6.95
Q123
median55.5
Q3110
95-th percentile250.05
Maximum1262
Range1262
Interquartile range (IQR)87

Descriptive statistics

Standard deviation124.16849
Coefficient of variation (CV)1.4016762
Kurtosis35.117729
Mean88.585714
Median Absolute Deviation (MAD)38.5
Skewness4.9346061
Sum24804
Variance15417.813
MonotonicityNot monotonic
2024-05-04T08:14:16.962319image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
50 12
 
4.3%
35 10
 
3.6%
12 9
 
3.2%
40 8
 
2.9%
15 7
 
2.5%
8 6
 
2.1%
60 5
 
1.8%
70 5
 
1.8%
0 5
 
1.8%
20 5
 
1.8%
Other values (123) 208
74.3%
ValueCountFrequency (%)
0 5
1.8%
2 1
 
0.4%
3 1
 
0.4%
4 3
1.1%
6 4
1.4%
7 3
1.1%
8 6
2.1%
9 4
1.4%
10 4
1.4%
11 1
 
0.4%
ValueCountFrequency (%)
1262 1
0.4%
797 1
0.4%
686 1
0.4%
664 1
0.4%
520 1
0.4%
422 1
0.4%
420 1
0.4%
410 1
0.4%
385 1
0.4%
300 2
0.7%

지정연도
Real number (ℝ)

Distinct33
Distinct (%)11.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2010.7107
Minimum1969
Maximum2023
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.6 KiB
2024-05-04T08:14:17.457134image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1969
5-th percentile1997
Q12007
median2011
Q32016
95-th percentile2021
Maximum2023
Range54
Interquartile range (IQR)9

Descriptive statistics

Standard deviation7.5897421
Coefficient of variation (CV)0.0037746564
Kurtosis2.6778886
Mean2010.7107
Median Absolute Deviation (MAD)5
Skewness-1.0455348
Sum562999
Variance57.604186
MonotonicityNot monotonic
2024-05-04T08:14:17.968438image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=33)
ValueCountFrequency (%)
2011 26
 
9.3%
2009 21
 
7.5%
2015 20
 
7.1%
2003 19
 
6.8%
2012 17
 
6.1%
2013 16
 
5.7%
2020 16
 
5.7%
2016 15
 
5.4%
2008 12
 
4.3%
2010 11
 
3.9%
Other values (23) 107
38.2%
ValueCountFrequency (%)
1969 1
 
0.4%
1987 1
 
0.4%
1990 1
 
0.4%
1992 1
 
0.4%
1995 5
1.8%
1996 3
1.1%
1997 7
2.5%
1998 3
1.1%
1999 2
 
0.7%
2000 7
2.5%
ValueCountFrequency (%)
2023 4
 
1.4%
2022 7
 
2.5%
2021 8
 
2.9%
2020 16
5.7%
2019 9
3.2%
2018 9
3.2%
2017 9
3.2%
2016 15
5.4%
2015 20
7.1%
2014 7
 
2.5%

관리기관전화번호
Text

Distinct132
Distinct (%)47.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.3 KiB
2024-05-04T08:14:18.792650image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length13
Median length12
Mean length11.971429
Min length9

Characters and Unicode

Total characters3352
Distinct characters11
Distinct categories2 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique80 ?
Unique (%)28.6%

Sample

1st row3425-6130
2nd row052-209-3368
3rd row041-750-2534
4th row041-750-2534
5th row041-750-2534
ValueCountFrequency (%)
053-661-2643 14
 
5.0%
064-710-3078 13
 
4.6%
063-281-5325 12
 
4.3%
031-228-2228 10
 
3.6%
032-760-7502 7
 
2.5%
042-251-4613 6
 
2.1%
061-659-4350 6
 
2.1%
02-450-7314 6
 
2.1%
053-664-2762 6
 
2.1%
062-410-6547 5
 
1.8%
Other values (122) 195
69.6%
2024-05-04T08:14:19.861733image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
- 559
16.7%
0 513
15.3%
2 424
12.6%
3 351
10.5%
6 316
9.4%
5 269
8.0%
4 267
8.0%
1 226
6.7%
7 166
 
5.0%
8 154
 
4.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 2793
83.3%
Dash Punctuation 559
 
16.7%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 513
18.4%
2 424
15.2%
3 351
12.6%
6 316
11.3%
5 269
9.6%
4 267
9.6%
1 226
8.1%
7 166
 
5.9%
8 154
 
5.5%
9 107
 
3.8%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 559
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 3352
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
- 559
16.7%
0 513
15.3%
2 424
12.6%
3 351
10.5%
6 316
9.4%
5 269
8.0%
4 267
8.0%
1 226
6.7%
7 166
 
5.0%
8 154
 
4.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 3352
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
- 559
16.7%
0 513
15.3%
2 424
12.6%
3 351
10.5%
6 316
9.4%
5 269
8.0%
4 267
8.0%
1 226
6.7%
7 166
 
5.0%
8 154
 
4.6%

관리기관명
Text

Distinct121
Distinct (%)43.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.3 KiB
2024-05-04T08:14:20.564849image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length22
Median length18
Mean length10.353571
Min length3

Characters and Unicode

Total characters2899
Distinct characters138
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

Unique70 ?
Unique (%)25.0%

Sample

1st row서울특별시 강동구청 도시경관과
2nd row울산광역시 동구청
3rd row충청남도 금산군청
4th row충청남도 금산군청
5th row충청남도 금산군청
ValueCountFrequency (%)
경기도 38
 
6.3%
중구청 35
 
5.8%
인천광역시 31
 
5.2%
대구광역시 29
 
4.8%
서울특별시 21
 
3.5%
전라남도 20
 
3.3%
울산광역시 14
 
2.3%
대전광역시 14
 
2.3%
광주광역시 13
 
2.2%
남구청 13
 
2.2%
Other values (136) 371
61.9%
2024-05-04T08:14:21.937081image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
319
 
11.0%
청 254
 
8.8%
시 244
 
8.4%
구 160
 
5.5%
광 159
 
5.5%
도 138
 
4.8%
역 117
 
4.0%
경 71
 
2.4%
전 65
 
2.2%
남 65
 
2.2%
Other values (128) 1307
45.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2578
88.9%
Space Separator 319
 
11.0%
Open Punctuation 1
 
< 0.1%
Close Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
청 254
 
9.9%
시 244
 
9.5%
구 160
 
6.2%
광 159
 
6.2%
도 138
 
5.4%
역 117
 
4.5%
경 71
 
2.8%
전 65
 
2.5%
남 65
 
2.5%
주 57
 
2.2%
Other values (125) 1248
48.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
319
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2578
88.9%
Common 321
 
11.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
청 254
 
9.9%
시 244
 
9.5%
구 160
 
6.2%
광 159
 
6.2%
도 138
 
5.4%
역 117
 
4.5%
경 71
 
2.8%
전 65
 
2.5%
남 65
 
2.5%
주 57
 
2.2%
Other values (125) 1248
48.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
319
99.4%
( 1
 
0.3%
) 1
 
0.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2578
88.9%
ASCII 321
 
11.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
319
99.4%
( 1
 
0.3%
) 1
 
0.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
청 254
 
9.9%
시 244
 
9.5%
구 160
 
6.2%
광 159
 
6.2%
도 138
 
5.4%
역 117
 
4.5%
경 71
 
2.8%
전 65
 
2.5%
남 65
 
2.5%
주 57
 
2.2%
Other values (125) 1248
48.4%

데이터기준일자
Date

Distinct91
Distinct (%)32.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.3 KiB
Minimum2022-03-09 00:00:00
Maximum2024-03-25 00:00:00
2024-05-04T08:14:22.329365image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-05-04T08:14:22.759387image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

제공기관코드
Real number (ℝ)

Distinct115
Distinct (%)41.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean4119044.6
Minimum3020000
Maximum6520000
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.6 KiB
2024-05-04T08:14:23.135130image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum3020000
5-th percentile3060000
Q13497500
median3740000
Q34641000
95-th percentile5749500
Maximum6520000
Range3500000
Interquartile range (IQR)1143500

Descriptive statistics

Standard deviation867451.31
Coefficient of variation (CV)0.21059527
Kurtosis0.72571417
Mean4119044.6
Median Absolute Deviation (MAD)335000
Skewness1.1347305
Sum1.1533325 × 109
Variance7.5247178 × 1011
MonotonicityNot monotonic
2024-05-04T08:14:23.484950image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
3410000 14
 
5.0%
3740000 10
 
3.6%
6500000 9
 
3.2%
3620000 9
 
3.2%
3440000 8
 
2.9%
3490000 7
 
2.5%
3690000 7
 
2.5%
4640000 6
 
2.1%
4810000 6
 
2.1%
4641000 6
 
2.1%
Other values (105) 198
70.7%
ValueCountFrequency (%)
3020000 5
1.8%
3030000 2
 
0.7%
3040000 6
2.1%
3060000 3
1.1%
3150000 1
 
0.4%
3160000 1
 
0.4%
3190000 1
 
0.4%
3200000 1
 
0.4%
3210000 1
 
0.4%
3240000 1
 
0.4%
ValueCountFrequency (%)
6520000 5
1.8%
6500000 9
3.2%
5710000 1
 
0.4%
5700000 1
 
0.4%
5670000 2
 
0.7%
5540000 3
 
1.1%
5480000 1
 
0.4%
5460000 2
 
0.7%
5430000 1
 
0.4%
5350000 3
 
1.1%

제공기관명
Text

Distinct115
Distinct (%)41.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.3 KiB
2024-05-04T08:14:24.088629image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length8
Mean length8.2285714
Min length7

Characters and Unicode

Total characters2304
Distinct characters94
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique64 ?
Unique (%)22.9%

Sample

1st row서울특별시 강동구
2nd row울산광역시 동구
3rd row충청남도 금산군
4th row충청남도 금산군
5th row충청남도 금산군
ValueCountFrequency (%)
경기도 46
 
8.3%
중구 35
 
6.4%
인천광역시 31
 
5.6%
대구광역시 29
 
5.3%
서울특별시 22
 
4.0%
전라남도 21
 
3.8%
울산광역시 14
 
2.5%
광주광역시 14
 
2.5%
대전광역시 14
 
2.5%
동구 14
 
2.5%
Other values (104) 311
56.4%
2024-05-04T08:14:24.977762image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
271
 
11.8%
시 243
 
10.5%
구 161
 
7.0%
도 147
 
6.4%
광 146
 
6.3%
역 114
 
4.9%
경 69
 
3.0%
남 68
 
3.0%
전 65
 
2.8%
주 59
 
2.6%
Other values (84) 961
41.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2033
88.2%
Space Separator 271
 
11.8%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
시 243
 
12.0%
구 161
 
7.9%
도 147
 
7.2%
광 146
 
7.2%
역 114
 
5.6%
경 69
 
3.4%
남 68
 
3.3%
전 65
 
3.2%
주 59
 
2.9%
대 48
 
2.4%
Other values (83) 913
44.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
271
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2033
88.2%
Common 271
 
11.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 243
 
12.0%
구 161
 
7.9%
도 147
 
7.2%
광 146
 
7.2%
역 114
 
5.6%
경 69
 
3.4%
남 68
 
3.3%
전 65
 
3.2%
주 59
 
2.9%
대 48
 
2.4%
Other values (83) 913
44.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
271
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2033
88.2%
ASCII 271
 
11.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
271
100.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 243
 
12.0%
구 161
 
7.9%
도 147
 
7.2%
광 146
 
7.2%
역 114
 
5.6%
경 69
 
3.4%
남 68
 
3.3%
전 65
 
3.2%
주 59
 
2.9%
대 48
 
2.4%
Other values (83) 913
44.9%

Interactions

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2024-05-04T08:14:00.814993image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-05-04T08:13:50.380318image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
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2024-05-04T08:13:58.688129image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-05-04T08:14:25.224837image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
위도경도총길이점포수지정연도데이터기준일자제공기관코드
위도1.0000.781NaN0.0000.4040.9880.905
경도0.7811.000NaN0.0000.3530.9750.746
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Missing values

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A simple visualization of nullity by column.
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Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
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The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

거리명거리소개소재지도로명소재지지번주소위도경도총길이점포수지정연도관리기관전화번호관리기관명데이터기준일자제공기관코드제공기관명
0강풀만화거리지역 유명 작가의 만화(웹툰)과 마을 이야기를공공미술로 재구성한 이야기 골목길서울시 강동구 천호대로 164길 4-1서울특별시 강동구 성내동 160-18번지37.536083127.1280481000.04020133425-6130서울특별시 강동구청 도시경관과2023-08-183240000서울특별시 강동구
1꽃바위 외국인 특화거리내국인 및 외국인의 자연스러운 방문과 활발한 문화교류의 글로벌 문화거리를 조성하고, 체계적인 가로정비를 통해 안전하고 쾌적한 거리를 조성하여 질높은 관광체험 제공 및 체류시간 연장으로 지역경제 활성화 유도울산광역시 동구 남진길 52울산광역시 동구 방어동 1146-33번지35.480919129.4161371300.0432016052-209-3368울산광역시 동구청2023-08-163710000울산광역시 동구
2복수 한우음식특화거리한우만을 취급하는 한우 전문 식당거리 조성, 산과 강이 어우려진 자연환경과 조화를 이룬 한우전문 외식거리, 정육점과 음식점의 공동운영으로 저렴한 가격으로 최상의 한우 제공, 한우 전문 음식점 23개소충청남도 금산군 복수면 복수로<NA><NA><NA>11900.082009041-750-2534충청남도 금산군청2023-08-144550000충청남도 금산군
3추부 추어탕거리하늘이 준 건강선물 인삼과 추어탕이 어우려진 인삼추어탕거리 조성, 추어탕 전문식당 밀집으로 다양하고 고유한 전통추어탕의 맛을 취향, 별로 선택하여 맛볼 수 있는 전문 추어탕거리, 추어탕 전문 음식점 23개소충청남도 금산군 추부면 마전로<NA><NA><NA>2000.0192009041-750-2534충청남도 금산군청2023-08-144550000충청남도 금산군
4금강변 민물어죽마을금산 상류 청정지역에서 자란 민물고기로 요리한 전문 어죽마을, 산과 강이 어우러진 천혜의 자연환경과 어우러져 최상의 휴양 명소로 자리잡은 원골에 민물 전문 음식마을 조성, 민물 · 어죽 및 매운탕 전문음식점 28개소충청남도 금산군 제원면 금강로<NA><NA><NA>4700.0252009041-750-2534충청남도 금산군청2023-08-144550000충청남도 금산군
5유엔참전기념거리유엔평화문화특구 내 테마거리부산광역시 남구 유엔평화로부산광역시 남구 대연동 891-23<NA><NA>5040.01002010051-607-3651부산광역시 남구청2023-08-143310000부산광역시 남구
6왕십리여행자거리모텔촌에 한국의 고유한 정서(대동여지도여행을 모티브로 로고제작)를 가미한 도로정비 및 담장특화를 통해 지역주민과 여행자들에게 매력적인 거리로 조성서울특별시 성동구 왕십리로20길서울특별시 성동구 왕십리도선동37.563065127.035354360.041201602-2286-5193서울특별시 성동구청2023-08-083030000서울특별시 성동구
7마장동 축산물 특화 거리마장축산물 시장을 지역의 역사와 문화, 관광자원과 연계하여 지역주민들과 관광객이 즐길 수 있는 거리로 조성서울특별시 성동구 마장로31길 40서울특별시 성동구 마장동 510-337.569798127.038432595.01262200302-2281-4446마장축산물시장상점가진흥사업협동조합2023-08-083030000서울특별시 성동구
8문화의 거리시장활성화+특색있는 거리 조성+보행환경개선를 위해 2009년도 조성경상북도 영주시 구성로350번길경상북도 영주시 영주동 377-336.823957128.624085245.01702009054-639-6662경상북도 영주시청2023-07-205090000경상북도 영주시
9홍주골 음식문화 거리70여곳의 음식점이 밀집되어 있는 T자형 음식문화거리충청남도 홍성군 홍성읍 법원로 23충청남도 홍성군 홍성읍 월산리 895-3<NA><NA>800.0702014041-630-9015충청남도 홍성군보건소2023-07-274600000충청남도 홍성군
거리명거리소개소재지도로명소재지지번주소위도경도총길이점포수지정연도관리기관전화번호관리기관명데이터기준일자제공기관코드제공기관명
270순천시 문화의 거리천년의 역사를 간직하고 있는 순천시의 영동 행동 금곡동 일원은 1309년 순천 지명이 처음 등장한 이후 현재까지 전남 동부권의 역사. 문화. 교육. 행정의 중심지였다.문화의 거리에는 옛 문화의 정취를 느낄 수 있는 700년 순천부읍성, 순천향교, 임청대 등 다양한 전통문화유산과 100년 전 미국선교사들이 순천에 자리 잡아 만들어진 근대기 마을 등 순천 사람들이 살아왔던 이야기와 풍경들이 있다.1000년을 넘게 이어져온 순천의 이야기는 도심의 현대화, 도시 중심기능 및 상권의 이동에 따라 쇠퇴하게 된다. 순천시는 원도시의 정체성을 되찾고 신시가지와 상생할 수 있는 방안으로 원도심이 가진 풍부한 역사문화자원을 활용하여 ’천년의 역사 문화가 숨 쉬는 거리’ 조성사업을 추진하였다.전라남도 순천시 금곡길 28 일원전라남도 순천시 행동 9534.954948127.481603750.01102008061-749-6802전라남도 순천시청 문화예술과2023-07-114820000전라남도 순천시
271서문가구특화거리다양한 브랜드의 가구판매장과. 주문제작공장. 가구수리점 등이 자리잡고 있는 도내 최대의 가구상권거리이다.제주특별자치도 제주시 서문로 38-1<NA>33.510517126.515536250.0232014064-710-3078제주특별자치도 소상공인과2023-07-076500000제주특별자치도
272천지동 아랑조을거리아랑조을거리는 알아서 좋을 거리 라는 뜻의 제주어로. 2013년 농림축산식품부 지정 우수외식업지구에 포함된 맛집특화거리이다.제주특별자치도 서귀포시 중앙로 47번길 10<NA>33.248732126.560643700.0632005064-710-3078제주특별자치도 소상공인과2023-07-076500000제주특별자치도
273명동로/이중섭거리많은 작품을 남긴 비운의 천재 이중섭 화백의 기념 미술관이 있는 거리이다.제주특별자치도 서귀포시 명동로 19<NA>33.247446126.5639291000.02001996064-710-3078제주특별자치도 소상공인과2023-07-076500000제주특별자치도
274방어축제거리국토 최남단 방어축제특화거리는 맑고 깨끗한 모슬포 지역에서 생산되는 농산물과 마라도. 가파도 청정해역에서 잡히는 자연산 활어와 해산물을 사계절 내내 만날 수 있는 거리이다.제주특별자치도 서귀포시 대정읍 신영로72번길 14<NA>33.219734126.25118250.0472011064-710-3078제주특별자치도 소상공인과2023-07-076500000제주특별자치도
275흑돼지거리30년의 오랜 전통을 자랑하고 있는 제주별미 흑돼지거리로. 인근에는 동문시장. 칠성로상점가 등이 있어 관광객들에게 인기가 많은 곳이다.제주특별자치도 제주시 관덕로15길 26<NA>33.515524126.526964200.092009064-710-3078제주특별자치도 소상공인과2023-07-076500000제주특별자치도
276칠십리음식특화거리서귀포의 칠십리 해안을 따라 조성된 음식특화거리로서. 청정 제주 바닷가에서 갓 낚아 올린 싱싱한 재료로 만든 제주의 향토음식을 만나 볼 수 있는 곳이다.제주특별자치도 서귀포시 칠십리로 119<NA>33.242742126.5673081700.0382008064-710-3078제주특별자치도 소상공인과2023-07-076500000제주특별자치도
277국수문화거리국수문화거리는 제주의 전통음식인 고기국수를 맛볼수 있는 특색있는 음식특화거리로서. 도민 및 관광객들에 오랫동안 사랑받아온 곳이다.제주특별자치도 제주시 신산로 91<NA>33.505816126.5354891000.092009064-710-3078제주특별자치도 소상공인과2023-07-076500000제주특별자치도
278누웨마루거리제주의 관문이자 글로벌 관광명소인 연동에 위치한 차 없는 거리로 다양한 문화컨텐츠와 연계한 쇼핑특화거리이다.제주특별자치도 제주시 연동7길 31<NA>33.487044126.49084450.01482009064-710-3078제주특별자치도 소상공인과2023-07-076500000제주특별자치도
279서부두 명품횟집거리제주도에서 가장 오래된 횟집거리로서. 공항에서 15분거리에 위치하여 접근이 용이하며 사시사철 신선한 횟감과 친절한 상인들을 만날수 있는 곳이다.제주특별자치도 제주시 서부두길 16<NA>33.517671126.528338250.0162008064-710-3078제주특별자치도 소상공인과2023-07-076500000제주특별자치도