Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations1719
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory53.8 KiB
Average record size in memory32.1 B

Variable types

Categorical1
Text3

Dataset

Description경주시에 위치한 공중위생업(숙박, 이미용, 세탁 등)의 업종명, 업소명, 소재지(도로명 주소, 지번 주소) 정보입니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/15006845/fileData.do

Reproduction

Analysis started2023-12-12 18:03:41.934431
Analysis finished2023-12-12 18:03:42.716214
Duration0.78 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

업종명
Categorical

Distinct21
Distinct (%)1.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size13.6 KiB
일반미용업
343 
숙박업(일반)
306 
미용업
268 
세탁업
136 
피부미용업
112 
Other values (16)
554 

Length

Max length23
Median length19
Mean length5.4729494
Min length3

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.1%

Sample

1st row숙박업(일반)
2nd row숙박업(일반)
3rd row숙박업(일반)
4th row숙박업(일반)
5th row숙박업(일반)

Common Values

ValueCountFrequency (%)
일반미용업 343
20.0%
숙박업(일반) 306
17.8%
미용업 268
15.6%
세탁업 136
 
7.9%
피부미용업 112
 
6.5%
이용업 111
 
6.5%
건물위생관리업 104
 
6.1%
목욕장업 82
 
4.8%
네일미용업 67
 
3.9%
숙박업(생활) 58
 
3.4%
Other values (11) 132
 
7.7%

Length

2023-12-13T03:03:42.808971image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
일반미용업 382
20.2%
미용업 335
17.7%
숙박업(일반 306
16.2%
피부미용업 153
8.1%
세탁업 136
 
7.2%
네일미용업 115
 
6.1%
이용업 111
 
5.9%
건물위생관리업 104
 
5.5%
목욕장업 82
 
4.3%
화장ㆍ분장 67
 
3.5%
Other values (2) 98
 
5.2%

업소명
Text

Distinct1674
Distinct (%)97.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size13.6 KiB
2023-12-13T03:03:43.156296image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length37
Median length24
Mean length6.034904
Min length1

Characters and Unicode

Total characters10374
Distinct characters641
Distinct categories11 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1632 ?
Unique (%)94.9%

Sample

1st row한일여인숙
2nd row충남
3rd row계림여인숙
4th row부산여인숙
5th row동래여인숙
ValueCountFrequency (%)
헤어 28
 
1.3%
경주 26
 
1.2%
주식회사 18
 
0.8%
호텔 18
 
0.8%
모텔 16
 
0.7%
hair 14
 
0.6%
미용실 13
 
0.6%
헤어샵 12
 
0.6%
the 10
 
0.5%
이용원 9
 
0.4%
Other values (1823) 2003
92.4%
2023-12-13T03:03:43.643300image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
448
 
4.3%
어 355
 
3.4%
헤 323
 
3.1%
미 298
 
2.9%
용 290
 
2.8%
스 262
 
2.5%
이 234
 
2.3%
실 199
 
1.9%
주 176
 
1.7%
텔 174
 
1.7%
Other values (631) 7615
73.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 8780
84.6%
Space Separator 448
 
4.3%
Uppercase Letter 399
 
3.8%
Lowercase Letter 380
 
3.7%
Close Punctuation 104
 
1.0%
Open Punctuation 104
 
1.0%
Decimal Number 87
 
0.8%
Other Punctuation 56
 
0.5%
Dash Punctuation 11
 
0.1%
Connector Punctuation 4
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
어 355
 
4.0%
헤 323
 
3.7%
미 298
 
3.4%
용 290
 
3.3%
스 262
 
3.0%
이 234
 
2.7%
실 199
 
2.3%
주 176
 
2.0%
텔 174
 
2.0%
리 164
 
1.9%
Other values (564) 6305
71.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 46
 
11.5%
S 34
 
8.5%
H 32
 
8.0%
N 32
 
8.0%
I 28
 
7.0%
E 25
 
6.3%
L 21
 
5.3%
T 20
 
5.0%
J 20
 
5.0%
R 18
 
4.5%
Other values (14) 123
30.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 57
15.0%
i 42
11.1%
e 41
10.8%
r 26
 
6.8%
y 25
 
6.6%
o 25
 
6.6%
n 25
 
6.6%
t 24
 
6.3%
h 21
 
5.5%
l 15
 
3.9%
Other values (11) 79
20.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 22
25.3%
1 19
21.8%
9 10
11.5%
5 8
 
9.2%
0 7
 
8.0%
8 6
 
6.9%
7 5
 
5.7%
3 4
 
4.6%
6 3
 
3.4%
4 3
 
3.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
& 24
42.9%
. 13
23.2%
# 9
 
16.1%
, 6
 
10.7%
' 2
 
3.6%
/ 2
 
3.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
448
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 104
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 104
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 11
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 4
100.0%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
Ⅱ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 8778
84.6%
Common 814
 
7.8%
Latin 780
 
7.5%
Han 2
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
어 355
 
4.0%
헤 323
 
3.7%
미 298
 
3.4%
용 290
 
3.3%
스 262
 
3.0%
이 234
 
2.7%
실 199
 
2.3%
주 176
 
2.0%
텔 174
 
2.0%
리 164
 
1.9%
Other values (563) 6303
71.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
a 57
 
7.3%
A 46
 
5.9%
i 42
 
5.4%
e 41
 
5.3%
S 34
 
4.4%
H 32
 
4.1%
N 32
 
4.1%
I 28
 
3.6%
r 26
 
3.3%
y 25
 
3.2%
Other values (36) 417
53.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
448
55.0%
) 104
 
12.8%
( 104
 
12.8%
& 24
 
2.9%
2 22
 
2.7%
1 19
 
2.3%
. 13
 
1.6%
- 11
 
1.4%
9 10
 
1.2%
# 9
 
1.1%
Other values (11) 50
 
6.1%
Han
ValueCountFrequency (%)
美 2
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 8776
84.6%
ASCII 1593
 
15.4%
CJK 2
 
< 0.1%
Compat Jamo 2
 
< 0.1%
Number Forms 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
448
28.1%
) 104
 
6.5%
( 104
 
6.5%
a 57
 
3.6%
A 46
 
2.9%
i 42
 
2.6%
e 41
 
2.6%
S 34
 
2.1%
H 32
 
2.0%
N 32
 
2.0%
Other values (56) 653
41.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
어 355
 
4.0%
헤 323
 
3.7%
미 298
 
3.4%
용 290
 
3.3%
스 262
 
3.0%
이 234
 
2.7%
실 199
 
2.3%
주 176
 
2.0%
텔 174
 
2.0%
리 164
 
1.9%
Other values (561) 6301
71.8%
CJK
ValueCountFrequency (%)
美 2
100.0%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
Ⅱ 1
100.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㅎ 1
50.0%
ㅇ 1
50.0%

영업소 주소(도로명)
Text

Distinct1596
Distinct (%)92.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size13.6 KiB
2023-12-13T03:03:44.003837image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length54
Median length46
Mean length25.600931
Min length9

Characters and Unicode

Total characters44008
Distinct characters281
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1493 ?
Unique (%)86.9%

Sample

1st row경상북도 경주시 문무대왕면 어일1길 26
2nd row경상북도 경주시 원화로 252-4 (황오동)
3rd row경상북도 경주시 원화로 248-18 (황오동)
4th row경상북도 경주시 원화로 248-9 (황오동)
5th row경상북도 경주시 원화로 248-15 (황오동)
ValueCountFrequency (%)
경상북도 1716
 
18.2%
경주시 1716
 
18.2%
1층 228
 
2.4%
동천동 207
 
2.2%
황성동 169
 
1.8%
안강읍 156
 
1.7%
성건동 141
 
1.5%
용강동 117
 
1.2%
황오동 98
 
1.0%
노서동 83
 
0.9%
Other values (1396) 4777
50.8%
2023-12-13T03:03:44.577590image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
7689
17.5%
경 3459
 
7.9%
동 1899
 
4.3%
북 1824
 
4.1%
1 1798
 
4.1%
상 1783
 
4.1%
시 1782
 
4.0%
주 1747
 
4.0%
도 1723
 
3.9%
( 1227
 
2.8%
Other values (271) 19077
43.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 25600
58.2%
Space Separator 7689
 
17.5%
Decimal Number 7037
 
16.0%
Open Punctuation 1227
 
2.8%
Close Punctuation 1227
 
2.8%
Dash Punctuation 597
 
1.4%
Other Punctuation 566
 
1.3%
Uppercase Letter 50
 
0.1%
Math Symbol 13
 
< 0.1%
Lowercase Letter 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
경 3459
13.5%
동 1899
 
7.4%
북 1824
 
7.1%
상 1783
 
7.0%
시 1782
 
7.0%
주 1747
 
6.8%
도 1723
 
6.7%
로 1162
 
4.5%
길 1083
 
4.2%
성 589
 
2.3%
Other values (236) 8549
33.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 7
14.0%
C 7
14.0%
E 7
14.0%
L 5
10.0%
D 4
8.0%
B 4
8.0%
H 3
6.0%
P 3
6.0%
R 3
6.0%
K 2
 
4.0%
Other values (4) 5
10.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1798
25.6%
2 1141
16.2%
3 720
10.2%
4 630
 
9.0%
0 557
 
7.9%
5 550
 
7.8%
6 513
 
7.3%
7 405
 
5.8%
9 366
 
5.2%
8 357
 
5.1%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 7
53.8%
> 3
23.1%
< 3
23.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 565
99.8%
. 1
 
0.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 1
50.0%
h 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
7689
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1227
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1227
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 597
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 25600
58.2%
Common 18356
41.7%
Latin 52
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
경 3459
13.5%
동 1899
 
7.4%
북 1824
 
7.1%
상 1783
 
7.0%
시 1782
 
7.0%
주 1747
 
6.8%
도 1723
 
6.7%
로 1162
 
4.5%
길 1083
 
4.2%
성 589
 
2.3%
Other values (236) 8549
33.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
7689
41.9%
1 1798
 
9.8%
( 1227
 
6.7%
) 1227
 
6.7%
2 1141
 
6.2%
3 720
 
3.9%
4 630
 
3.4%
- 597
 
3.3%
, 565
 
3.1%
0 557
 
3.0%
Other values (9) 2205
 
12.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 7
13.5%
C 7
13.5%
E 7
13.5%
L 5
9.6%
D 4
7.7%
B 4
7.7%
H 3
5.8%
P 3
5.8%
R 3
5.8%
K 2
 
3.8%
Other values (6) 7
13.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 25600
58.2%
ASCII 18408
41.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
7689
41.8%
1 1798
 
9.8%
( 1227
 
6.7%
) 1227
 
6.7%
2 1141
 
6.2%
3 720
 
3.9%
4 630
 
3.4%
- 597
 
3.2%
, 565
 
3.1%
0 557
 
3.0%
Other values (25) 2257
 
12.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
경 3459
13.5%
동 1899
 
7.4%
북 1824
 
7.1%
상 1783
 
7.0%
시 1782
 
7.0%
주 1747
 
6.8%
도 1723
 
6.7%
로 1162
 
4.5%
길 1083
 
4.2%
성 589
 
2.3%
Other values (236) 8549
33.4%

영업소 주소(지번)
Text

Distinct1522
Distinct (%)88.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size13.6 KiB
2023-12-13T03:03:44.990025image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length46
Median length43
Mean length21.074462
Min length9

Characters and Unicode

Total characters36227
Distinct characters231
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1360 ?
Unique (%)79.1%

Sample

1st row경상북도 경주시 문무대왕면 어일리 877-2
2nd row경상북도 경주시 황오동 137-3
3rd row경상북도 경주시 황오동 137-10
4th row경상북도 경주시 황오동 137-11
5th row경상북도 경주시 황오동 137-6
ValueCountFrequency (%)
경상북도 1718
22.6%
경주시 1718
22.6%
동천동 209
 
2.7%
황성동 169
 
2.2%
안강읍 157
 
2.1%
성건동 143
 
1.9%
용강동 117
 
1.5%
황오동 99
 
1.3%
노서동 84
 
1.1%
외동읍 81
 
1.1%
Other values (1702) 3106
40.9%
2023-12-13T03:03:45.483763image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
7557
20.9%
경 3460
 
9.6%
상 1757
 
4.8%
시 1753
 
4.8%
주 1744
 
4.8%
북 1741
 
4.8%
도 1725
 
4.8%
동 1680
 
4.6%
1 1565
 
4.3%
- 1429
 
3.9%
Other values (221) 11816
32.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 19472
53.7%
Decimal Number 7713
 
21.3%
Space Separator 7557
 
20.9%
Dash Punctuation 1429
 
3.9%
Uppercase Letter 35
 
0.1%
Other Punctuation 6
 
< 0.1%
Open Punctuation 5
 
< 0.1%
Close Punctuation 5
 
< 0.1%
Math Symbol 3
 
< 0.1%
Lowercase Letter 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
경 3460
17.8%
상 1757
 
9.0%
시 1753
 
9.0%
주 1744
 
9.0%
북 1741
 
8.9%
도 1725
 
8.9%
동 1680
 
8.6%
리 450
 
2.3%
성 393
 
2.0%
읍 353
 
1.8%
Other values (187) 4416
22.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 5
14.3%
A 5
14.3%
L 4
11.4%
E 3
8.6%
B 3
8.6%
H 3
8.6%
D 2
 
5.7%
K 2
 
5.7%
J 2
 
5.7%
T 2
 
5.7%
Other values (4) 4
11.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1565
20.3%
2 1035
13.4%
3 963
12.5%
4 670
8.7%
9 616
 
8.0%
5 609
 
7.9%
0 597
 
7.7%
7 583
 
7.6%
6 569
 
7.4%
8 506
 
6.6%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
> 1
33.3%
~ 1
33.3%
< 1
33.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
h 1
50.0%
e 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
7557
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1429
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 6
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 5
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 5
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 19472
53.7%
Common 16718
46.1%
Latin 37
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
경 3460
17.8%
상 1757
 
9.0%
시 1753
 
9.0%
주 1744
 
9.0%
북 1741
 
8.9%
도 1725
 
8.9%
동 1680
 
8.6%
리 450
 
2.3%
성 393
 
2.0%
읍 353
 
1.8%
Other values (187) 4416
22.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
7557
45.2%
1 1565
 
9.4%
- 1429
 
8.5%
2 1035
 
6.2%
3 963
 
5.8%
4 670
 
4.0%
9 616
 
3.7%
5 609
 
3.6%
0 597
 
3.6%
7 583
 
3.5%
Other values (8) 1094
 
6.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 5
13.5%
A 5
13.5%
L 4
10.8%
E 3
8.1%
B 3
8.1%
H 3
8.1%
D 2
 
5.4%
K 2
 
5.4%
J 2
 
5.4%
T 2
 
5.4%
Other values (6) 6
16.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 19472
53.7%
ASCII 16755
46.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
7557
45.1%
1 1565
 
9.3%
- 1429
 
8.5%
2 1035
 
6.2%
3 963
 
5.7%
4 670
 
4.0%
9 616
 
3.7%
5 609
 
3.6%
0 597
 
3.6%
7 583
 
3.5%
Other values (24) 1131
 
6.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
경 3460
17.8%
상 1757
 
9.0%
시 1753
 
9.0%
주 1744
 
9.0%
북 1741
 
8.9%
도 1725
 
8.9%
동 1680
 
8.6%
리 450
 
2.3%
성 393
 
2.0%
읍 353
 
1.8%
Other values (187) 4416
22.7%

Missing values

2023-12-13T03:03:42.594815image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T03:03:42.680463image/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

업종명업소명영업소 주소(도로명)영업소 주소(지번)
0숙박업(일반)한일여인숙경상북도 경주시 문무대왕면 어일1길 26경상북도 경주시 문무대왕면 어일리 877-2
1숙박업(일반)충남경상북도 경주시 원화로 252-4 (황오동)경상북도 경주시 황오동 137-3
2숙박업(일반)계림여인숙경상북도 경주시 원화로 248-18 (황오동)경상북도 경주시 황오동 137-10
3숙박업(일반)부산여인숙경상북도 경주시 원화로 248-9 (황오동)경상북도 경주시 황오동 137-11
4숙박업(일반)동래여인숙경상북도 경주시 원화로 248-15 (황오동)경상북도 경주시 황오동 137-6
5숙박업(일반)서울여인숙경상북도 경주시 원화로 248-14 (황오동)경상북도 경주시 황오동 137-8
6숙박업(일반)대동경상북도 경주시 원화로 248-8 (황오동)경상북도 경주시 황오동 125-8
7숙박업(일반)감포여인숙경상북도 경주시 원화로 248-13 (황오동)경상북도 경주시 황오동 137-5
8숙박업(일반)낙원여인숙경상북도 경주시 원화로 254-2 (황오동)경상북도 경주시 황오동 172
9숙박업(일반)명진여인숙경상북도 경주시 원화로 248-10 (황오동)경상북도 경주시 황오동 137-12
업종명업소명영업소 주소(도로명)영업소 주소(지번)
1709피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업인애네일경상북도 경주시 태종로791번길 23 (황오동)경상북도 경주시 황오동 246-10
1710피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업라보떼 제이윤(La beaute J-Yun)경상북도 경주시 용황로10길 16-28, 1층 (용강동)경상북도 경주시 용강동 1636
1711피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업에떼경상북도 경주시 외동읍 신기앞길 59-14경상북도 경주시 외동읍 입실리 695-1
1712피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업롱뷰티경상북도 경주시 탈해로23번길 14, 1층 (동천동)경상북도 경주시 동천동 733-840
1713피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업앨리스경상북도 경주시 태종로 399, 401동 111호 (충효동, 충효이안아파트)경상북도 경주시 충효동 1482 충효이안아파트
1714피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업별하뷰티경상북도 경주시 황성로27번길 15, 현대상가 상가동 203호 (황성동)경상북도 경주시 황성동 533
1715피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업그리지오 뷰티경상북도 경주시 양정로251번길 22, 1층 (동천동)경상북도 경주시 동천동 794-11
1716피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업엔유엔(N.U.N)뷰티경상북도 경주시 용황구획4길 38-3, 201호 (용강동)경상북도 경주시 용강동 1551
1717피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업so beauty(쏘뷰티)경상북도 경주시 알천남로 132, 1층 (성동동)경상북도 경주시 성동동 188-9
1718피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업LEE N BEAUTY경상북도 경주시 금성로 413, 1층 (성건동)경상북도 경주시 성건동 683-1