Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations31
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.1 KiB
Average record size in memory36.3 B

Variable types

Categorical1
Text3

Dataset

Description부산광역시영도구_관내교육기관현황_20230418
Author부산광역시 영도구
URLhttp://data.busan.go.kr/dataSet/detail.nm?contentId=10&publicdatapk=15083307

Alerts

학교명 has unique valuesUnique
전화번호 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 17:16:04.394408
Analysis finished2023-12-10 17:16:05.089304
Duration0.69 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

구분
Categorical

Distinct4
Distinct (%)12.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size380.0 B
초등학교
14 
중학교
8 
고등학교
7 
대학교
2 

Length

Max length4
Median length4
Mean length3.6774194
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
초등학교 14
45.2%
중학교 8
25.8%
고등학교 7
22.6%
대학교 2
 
6.5%

Length

2023-12-11T02:16:05.784975image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T02:16:06.050040image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
초등학교 14
45.2%
중학교 8
25.8%
고등학교 7
22.6%
대학교 2
 
6.5%

학교명
Text

UNIQUE 

Distinct31
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size380.0 B
2023-12-11T02:16:06.468036image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length10
Median length6
Mean length6.516129
Min length5

Characters and Unicode

Total characters202
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

Unique31 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row한국해양대학교
2nd row고신대학교
3rd row광명고등학교
4th row부산해사고등학교
5th row부산영상예술고등학교
ValueCountFrequency (%)
한국해양대학교 1
 
3.2%
부산체육중학교 1
 
3.2%
청학초등학교 1
 
3.2%
청동초등학교 1
 
3.2%
중리초등학교 1
 
3.2%
절영초등학교 1
 
3.2%
영도초등학교 1
 
3.2%
신선초등학교 1
 
3.2%
상리초등학교 1
 
3.2%
봉학초등학교 1
 
3.2%
Other values (21) 21
67.7%
2023-12-11T02:16:07.225865image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
학 33
16.3%
교 32
15.8%
등 21
 
10.4%
초 14
 
6.9%
중 9
 
4.5%
부 8
 
4.0%
고 8
 
4.0%
산 8
 
4.0%
대 6
 
3.0%
영 6
 
3.0%
Other values (32) 57
28.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 202
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
학 33
16.3%
교 32
15.8%
등 21
 
10.4%
초 14
 
6.9%
중 9
 
4.5%
부 8
 
4.0%
고 8
 
4.0%
산 8
 
4.0%
대 6
 
3.0%
영 6
 
3.0%
Other values (32) 57
28.2%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 202
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 33
16.3%
교 32
15.8%
등 21
 
10.4%
초 14
 
6.9%
중 9
 
4.5%
부 8
 
4.0%
고 8
 
4.0%
산 8
 
4.0%
대 6
 
3.0%
영 6
 
3.0%
Other values (32) 57
28.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 202
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 33
16.3%
교 32
15.8%
등 21
 
10.4%
초 14
 
6.9%
중 9
 
4.5%
부 8
 
4.0%
고 8
 
4.0%
산 8
 
4.0%
대 6
 
3.0%
영 6
 
3.0%
Other values (32) 57
28.2%

소재지
Text

Distinct30
Distinct (%)96.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size380.0 B
2023-12-11T02:16:07.666567image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length24
Median length22
Mean length18.322581
Min length16

Characters and Unicode

Total characters568
Distinct characters52
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

Unique29 ?
Unique (%)93.5%

Sample

1st row부산광역시 영도구 태종로 727
2nd row부산광역시 영도구 와치로 194
3rd row부산광역시 영도구 와치로 11
4th row부산광역시 영도구 해양로 425
5th row부산광역시 영도구 영상길 100
ValueCountFrequency (%)
부산광역시 31
23.1%
영도구 31
23.1%
태종로 5
 
3.7%
중리북로 4
 
3.0%
절영로 4
 
3.0%
21번길 3
 
2.2%
5 3
 
2.2%
와치로 3
 
2.2%
함지로 3
 
2.2%
영상길 2
 
1.5%
Other values (43) 45
33.6%
2023-12-11T02:16:08.398314image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
103
18.1%
영 37
 
6.5%
도 32
 
5.6%
산 32
 
5.6%
부 31
 
5.5%
광 31
 
5.5%
역 31
 
5.5%
시 31
 
5.5%
구 31
 
5.5%
로 24
 
4.2%
Other values (42) 185
32.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 373
65.7%
Space Separator 103
 
18.1%
Decimal Number 91
 
16.0%
Dash Punctuation 1
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
영 37
9.9%
도 32
8.6%
산 32
8.6%
부 31
8.3%
광 31
8.3%
역 31
8.3%
시 31
8.3%
구 31
8.3%
로 24
 
6.4%
길 17
 
4.6%
Other values (30) 76
20.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 16
17.6%
1 14
15.4%
4 11
12.1%
3 8
8.8%
7 8
8.8%
9 8
8.8%
5 7
7.7%
8 7
7.7%
0 7
7.7%
6 5
 
5.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
103
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 373
65.7%
Common 195
34.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
영 37
9.9%
도 32
8.6%
산 32
8.6%
부 31
8.3%
광 31
8.3%
역 31
8.3%
시 31
8.3%
구 31
8.3%
로 24
 
6.4%
길 17
 
4.6%
Other values (30) 76
20.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
103
52.8%
2 16
 
8.2%
1 14
 
7.2%
4 11
 
5.6%
3 8
 
4.1%
7 8
 
4.1%
9 8
 
4.1%
5 7
 
3.6%
8 7
 
3.6%
0 7
 
3.6%
Other values (2) 6
 
3.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 373
65.7%
ASCII 195
34.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
103
52.8%
2 16
 
8.2%
1 14
 
7.2%
4 11
 
5.6%
3 8
 
4.1%
7 8
 
4.1%
9 8
 
4.1%
5 7
 
3.6%
8 7
 
3.6%
0 7
 
3.6%
Other values (2) 6
 
3.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
영 37
9.9%
도 32
8.6%
산 32
8.6%
부 31
8.3%
광 31
8.3%
역 31
8.3%
시 31
8.3%
구 31
8.3%
로 24
 
6.4%
길 17
 
4.6%
Other values (30) 76
20.4%

전화번호
Text

UNIQUE 

Distinct31
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size380.0 B
2023-12-11T02:16:08.777616image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length12
Mean length12
Min length12

Characters and Unicode

Total characters372
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

Unique31 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row051-410-4114
2nd row051-990-2114
3rd row051-405-6290
4th row051-410-2000
5th row051-417-9921
ValueCountFrequency (%)
051-410-4114 1
 
3.2%
051-400-3090 1
 
3.2%
051-412-8019 1
 
3.2%
051-414-9882 1
 
3.2%
051-400-2500 1
 
3.2%
051-403-5647 1
 
3.2%
051-415-0281 1
 
3.2%
051-412-4541 1
 
3.2%
051-404-0144 1
 
3.2%
051-417-9650 1
 
3.2%
Other values (21) 21
67.7%
2023-12-11T02:16:09.421590image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 82
22.0%
1 67
18.0%
- 62
16.7%
5 47
12.6%
4 45
12.1%
9 17
 
4.6%
2 13
 
3.5%
6 12
 
3.2%
3 12
 
3.2%
7 8
 
2.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 310
83.3%
Dash Punctuation 62
 
16.7%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 82
26.5%
1 67
21.6%
5 47
15.2%
4 45
14.5%
9 17
 
5.5%
2 13
 
4.2%
6 12
 
3.9%
3 12
 
3.9%
7 8
 
2.6%
8 7
 
2.3%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 62
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 372
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 82
22.0%
1 67
18.0%
- 62
16.7%
5 47
12.6%
4 45
12.1%
9 17
 
4.6%
2 13
 
3.5%
6 12
 
3.2%
3 12
 
3.2%
7 8
 
2.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 372
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 82
22.0%
1 67
18.0%
- 62
16.7%
5 47
12.6%
4 45
12.1%
9 17
 
4.6%
2 13
 
3.5%
6 12
 
3.2%
3 12
 
3.2%
7 8
 
2.2%

Correlations

2023-12-11T02:16:09.639804image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분학교명소재지전화번호
구분1.0001.0000.8001.000
학교명1.0001.0001.0001.000
소재지0.8001.0001.0001.000
전화번호1.0001.0001.0001.000

Missing values

2023-12-11T02:16:04.820777image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-11T02:16:05.019831image/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
0대학교한국해양대학교부산광역시 영도구 태종로 727051-410-4114
1대학교고신대학교부산광역시 영도구 와치로 194051-990-2114
2고등학교광명고등학교부산광역시 영도구 와치로 11051-405-6290
3고등학교부산해사고등학교부산광역시 영도구 해양로 425051-410-2000
4고등학교부산영상예술고등학교부산광역시 영도구 영상길 100051-417-9921
5고등학교부산남고등학교부산광역시 영도구 중리북로 5051-403-7001
6고등학교부산체육고등학교부산광역시 영도구 중리북로 21번길 5051-400-3005
7고등학교영도여자고등학교부산광역시 영도구 중리북로 21번길 42051-403-7705
8고등학교부산보건고등학교부산광역시 영도구 절영로 163051-418-4080
9중학교남도여자중학교부산광역시 영도구 남도여중길 130051-413-1619
구분학교명소재지전화번호
21초등학교봉삼초등학교부산광역시 영도구 함지로 79번길 39051-405-0916
22초등학교봉학초등학교부산광역시 영도구 태종로 242051-417-9650
23초등학교상리초등학교부산광역시 영도구 상리로 38051-404-0144
24초등학교신선초등학교부산광역시 영도구 산정길 17051-412-4541
25초등학교영도초등학교부산광역시 영도구 꿈나무길 41051-415-0281
26초등학교절영초등학교부산광역시 영도구 함지로 37051-403-5647
27초등학교중리초등학교부산광역시 영도구 와치로 286051-400-2500
28초등학교청동초등학교부산광역시 영도구 태종로 422번길 51051-414-9882
29초등학교청학초등학교부산광역시 영도구 청학로 49051-412-8019
30초등학교태종대초등학교부산광역시 영도구 태종로 802번길 38051-405-3292