Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations41
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.4 KiB
Average record size in memory35.2 B

Variable types

Categorical1
Text3

Dataset

Description부산광역시_사상구_교육기관현황_20230410
Author부산광역시 사상구
URLhttp://data.busan.go.kr/dataSet/detail.nm?contentId=10&publicdatapk=15025565

Alerts

학교명 has unique valuesUnique
소재지 has unique valuesUnique
전화번호 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 16:44:53.010706
Analysis finished2023-12-10 16:44:53.474680
Duration0.46 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

구분
Categorical

Distinct5
Distinct (%)12.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size460.0 B
초등학교
21 
중학교
10 
고등학교
5 
대학(교)
3 
특수학교
 
2

Length

Max length5
Median length4
Mean length3.8292683
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
초등학교 21
51.2%
중학교 10
24.4%
고등학교 5
 
12.2%
대학(교) 3
 
7.3%
특수학교 2
 
4.9%

Length

2023-12-11T01:44:53.577322image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T01:44:53.742732image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
초등학교 21
51.2%
중학교 10
24.4%
고등학교 5
 
12.2%
대학(교 3
 
7.3%
특수학교 2
 
4.9%

학교명
Text

UNIQUE 

Distinct41
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size460.0 B
2023-12-11T01:44:54.029370image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length9
Median length6
Mean length5.9756098
Min length5

Characters and Unicode

Total characters245
Distinct characters42
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

Unique41 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row감전초등학교
2nd row괘법초등학교
3rd row구학초등학교
4th row덕상초등학교
5th row덕포초등학교
ValueCountFrequency (%)
감전초등학교 1
 
2.4%
덕포여자중학교 1
 
2.4%
모동중학교 1
 
2.4%
모라중학교 1
 
2.4%
엄궁중학교 1
 
2.4%
주감중학교 1
 
2.4%
주례여자중학교 1
 
2.4%
주례중학교 1
 
2.4%
학장중학교 1
 
2.4%
신라중학교 1
 
2.4%
Other values (31) 31
75.6%
2023-12-11T01:44:54.553829image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
학 46
18.8%
교 40
16.3%
등 26
 
10.6%
초 21
 
8.6%
중 10
 
4.1%
주 9
 
3.7%
덕 7
 
2.9%
동 6
 
2.4%
모 6
 
2.4%
산 5
 
2.0%
Other values (32) 69
28.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 245
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
학 46
18.8%
교 40
16.3%
등 26
 
10.6%
초 21
 
8.6%
중 10
 
4.1%
주 9
 
3.7%
덕 7
 
2.9%
동 6
 
2.4%
모 6
 
2.4%
산 5
 
2.0%
Other values (32) 69
28.2%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 245
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 46
18.8%
교 40
16.3%
등 26
 
10.6%
초 21
 
8.6%
중 10
 
4.1%
주 9
 
3.7%
덕 7
 
2.9%
동 6
 
2.4%
모 6
 
2.4%
산 5
 
2.0%
Other values (32) 69
28.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 245
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 46
18.8%
교 40
16.3%
등 26
 
10.6%
초 21
 
8.6%
중 10
 
4.1%
주 9
 
3.7%
덕 7
 
2.9%
동 6
 
2.4%
모 6
 
2.4%
산 5
 
2.0%
Other values (32) 69
28.2%

소재지
Text

UNIQUE 

Distinct41
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size460.0 B
2023-12-11T01:44:54.909024image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length31
Median length26
Mean length20.804878
Min length16

Characters and Unicode

Total characters853
Distinct characters50
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

Unique41 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row부산광역시 사상구 괘감로 132
2nd row부산광역시 사상구 사상로161번길 8
3rd row부산광역시 사상구 학감대로 49
4th row부산광역시 사상구 덕상로 32
5th row부산광역시 사상구 삼덕로 83
ValueCountFrequency (%)
부산광역시 41
23.6%
사상구 41
23.6%
덕포동 4
 
2.3%
대동로 3
 
1.7%
백양대로 3
 
1.7%
주례동 3
 
1.7%
주례로 3
 
1.7%
120 2
 
1.1%
괘감로 2
 
1.1%
가야대로366번길 2
 
1.1%
Other values (61) 70
40.2%
2023-12-11T01:44:55.473910image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
133
 
15.6%
상 46
 
5.4%
사 44
 
5.2%
산 42
 
4.9%
부 41
 
4.8%
광 41
 
4.8%
역 41
 
4.8%
시 41
 
4.8%
구 41
 
4.8%
로 41
 
4.8%
Other values (40) 342
40.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 536
62.8%
Decimal Number 159
 
18.6%
Space Separator 133
 
15.6%
Open Punctuation 10
 
1.2%
Close Punctuation 10
 
1.2%
Dash Punctuation 5
 
0.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
상 46
 
8.6%
사 44
 
8.2%
산 42
 
7.8%
부 41
 
7.6%
광 41
 
7.6%
역 41
 
7.6%
시 41
 
7.6%
구 41
 
7.6%
로 41
 
7.6%
길 20
 
3.7%
Other values (26) 138
25.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 26
16.4%
6 21
13.2%
0 21
13.2%
3 18
11.3%
4 16
10.1%
2 15
9.4%
5 13
8.2%
7 13
8.2%
8 10
 
6.3%
9 6
 
3.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
133
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 10
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 10
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 5
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 536
62.8%
Common 317
37.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
상 46
 
8.6%
사 44
 
8.2%
산 42
 
7.8%
부 41
 
7.6%
광 41
 
7.6%
역 41
 
7.6%
시 41
 
7.6%
구 41
 
7.6%
로 41
 
7.6%
길 20
 
3.7%
Other values (26) 138
25.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
133
42.0%
1 26
 
8.2%
6 21
 
6.6%
0 21
 
6.6%
3 18
 
5.7%
4 16
 
5.0%
2 15
 
4.7%
5 13
 
4.1%
7 13
 
4.1%
8 10
 
3.2%
Other values (4) 31
 
9.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 536
62.8%
ASCII 317
37.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
133
42.0%
1 26
 
8.2%
6 21
 
6.6%
0 21
 
6.6%
3 18
 
5.7%
4 16
 
5.0%
2 15
 
4.7%
5 13
 
4.1%
7 13
 
4.1%
8 10
 
3.2%
Other values (4) 31
 
9.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
상 46
 
8.6%
사 44
 
8.2%
산 42
 
7.8%
부 41
 
7.6%
광 41
 
7.6%
역 41
 
7.6%
시 41
 
7.6%
구 41
 
7.6%
로 41
 
7.6%
길 20
 
3.7%
Other values (26) 138
25.7%

전화번호
Text

UNIQUE 

Distinct41
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size460.0 B
2023-12-11T01:44:55.830420image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length12
Mean length12
Min length12

Characters and Unicode

Total characters492
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

Unique41 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row051-310-8300
2nd row051-315-4347
3rd row051-313-3892
4th row051-304-1497
5th row051-320-0400
ValueCountFrequency (%)
051-310-8300 1
 
2.4%
051-319-9911 1
 
2.4%
051-790-9200 1
 
2.4%
051-327-3018 1
 
2.4%
051-713-6600 1
 
2.4%
051-314-4677 1
 
2.4%
051-310-3700 1
 
2.4%
051-320-0300 1
 
2.4%
051-320-2500 1
 
2.4%
051-999-6000 1
 
2.4%
Other values (31) 31
75.6%
2023-12-11T01:44:56.353828image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 123
25.0%
- 82
16.7%
1 65
13.2%
5 57
11.6%
3 56
11.4%
2 27
 
5.5%
9 26
 
5.3%
7 20
 
4.1%
4 15
 
3.0%
8 11
 
2.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 410
83.3%
Dash Punctuation 82
 
16.7%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 123
30.0%
1 65
15.9%
5 57
13.9%
3 56
13.7%
2 27
 
6.6%
9 26
 
6.3%
7 20
 
4.9%
4 15
 
3.7%
8 11
 
2.7%
6 10
 
2.4%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 82
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 492
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 123
25.0%
- 82
16.7%
1 65
13.2%
5 57
11.6%
3 56
11.4%
2 27
 
5.5%
9 26
 
5.3%
7 20
 
4.1%
4 15
 
3.0%
8 11
 
2.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 492
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 123
25.0%
- 82
16.7%
1 65
13.2%
5 57
11.6%
3 56
11.4%
2 27
 
5.5%
9 26
 
5.3%
7 20
 
4.1%
4 15
 
3.0%
8 11
 
2.2%

Correlations

2023-12-11T01:44:56.840540image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분학교명소재지전화번호
구분1.0001.0001.0001.000
학교명1.0001.0001.0001.000
소재지1.0001.0001.0001.000
전화번호1.0001.0001.0001.000

Missing values

2023-12-11T01:44:53.326355image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-11T01:44:53.438092image/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

구분학교명소재지전화번호
0초등학교감전초등학교부산광역시 사상구 괘감로 132051-310-8300
1초등학교괘법초등학교부산광역시 사상구 사상로161번길 8051-315-4347
2초등학교구학초등학교부산광역시 사상구 학감대로 49051-313-3892
3초등학교덕상초등학교부산광역시 사상구 덕상로 32051-304-1497
4초등학교덕포초등학교부산광역시 사상구 삼덕로 83051-320-0400
5초등학교동궁초등학교부산광역시 사상구 엄궁로 70-7051-315-8275
6초등학교동주초등학교부산광역시 사상구 가야대로306번길 72051-790-3700
7초등학교모덕초등학교부산광역시 사상구 덕상로 120051-320-0800
8초등학교모동초등학교부산광역시 사상구 모라로192번길 37051-792-3700
9초등학교모라초등학교부산광역시 사상구 모라로64번길 46051-310-7400
구분학교명소재지전화번호
31고등학교구덕고등학교부산광역시 사상구 학감대로 81 (학장동)051-320-9200
32고등학교주례여자고등학교부산광역시 사상구 가야대로366번길 146 (주례동)051-310-3507
33고등학교사상고등학교부산광역시 사상구 강선로 24 (덕포동)051-366-9606
34고등학교대덕여자고등학교부산광역시 사상구 백양대로804번길 42-55 (덕포동)051-309-8805
35고등학교서부산공업고등학교부산광역시 사상구 백양대로768번길 115 (덕포동)051-309-3100
36특수학교부산산업학교부산광역시 사상구 백양대로768번길 64 (덕포동)051-309-8214
37특수학교부산솔빛학교부산광역시 사상구 삼덕로5번길 171 (삼락동)051-319-9000
38대학(교)경남정보대학부산광역시 사상구 주례로 45 (주례동)051-324-5555
39대학(교)동서대학교부산광역시 사상구 주례로 47 (주례동)051-313-2001
40대학(교)신라대학교부산광역시 사상구 백양대로700번길 140 (괘법동)051-999-5000