Overview

Dataset statistics

Number of variables16
Number of observations1740
Missing cells1808
Missing cells (%)6.5%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory226.1 KiB
Average record size in memory133.1 B

Variable types

Numeric3
Text2
Categorical4
Boolean6
Unsupported1

Dataset

Description대구 북구 전통시장 28개 중 하나인 산업용재관의 상점정보에 대한 csv 파일이다. 시장의 상점들의 주소, 상품권 사용 유무 등의 정보을 파악할 수 있다.
Author대구광역시 북구
URLhttps://www.data.go.kr/data/15109894/fileData.do

Alerts

전통시장 상가번영회 가입유무 has constant value ""Constant
온누리 상품권 사용유무 has constant value ""Constant
문화상품권 사용유무 has constant value ""Constant
전자상품권 사용유무 has constant value ""Constant
카드단말기 유무 has constant value ""Constant
택배서비스 유무 has constant value ""Constant
종업원 수 has constant value ""Constant
소재지 도로명 주소 is highly overall correlated with 위도 and 2 other fieldsHigh correlation
소재지 지번주소 is highly overall correlated with 위도 and 2 other fieldsHigh correlation
위도 is highly overall correlated with 경도 and 2 other fieldsHigh correlation
경도 is highly overall correlated with 위도 and 2 other fieldsHigh correlation
소재지 도로명 주소 is highly imbalanced (98.1%)Imbalance
소재지 지번주소 is highly imbalanced (98.1%)Imbalance
상점업종분류 is highly imbalanced (86.7%)Imbalance
대표품목 has 68 (3.9%) missing valuesMissing
상점 홈페이지 주소 has 1740 (100.0%) missing valuesMissing
경도 is highly skewed (γ1 = 23.44453119)Skewed
상점코드 has unique valuesUnique
상점 홈페이지 주소 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported

Reproduction

Analysis started2023-12-12 06:07:40.792631
Analysis finished2023-12-12 06:07:42.877783
Duration2.09 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

상점코드
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct1740
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean870.9908
Minimum1
Maximum1757
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size15.4 KiB
2023-12-12T15:07:42.953468image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile87.95
Q1435.75
median870.5
Q31305.25
95-th percentile1653.05
Maximum1757
Range1756
Interquartile range (IQR)869.5

Descriptive statistics

Standard deviation503.27146
Coefficient of variation (CV)0.5778149
Kurtosis-1.1928769
Mean870.9908
Median Absolute Deviation (MAD)435
Skewness0.0054852987
Sum1515524
Variance253282.17
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-12T15:07:43.092777image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
0.1%
1158 1
 
0.1%
1169 1
 
0.1%
1168 1
 
0.1%
1167 1
 
0.1%
1166 1
 
0.1%
1165 1
 
0.1%
1164 1
 
0.1%
1163 1
 
0.1%
1162 1
 
0.1%
Other values (1730) 1730
99.4%
ValueCountFrequency (%)
1 1
0.1%
2 1
0.1%
3 1
0.1%
4 1
0.1%
5 1
0.1%
6 1
0.1%
7 1
0.1%
8 1
0.1%
9 1
0.1%
10 1
0.1%
ValueCountFrequency (%)
1757 1
0.1%
1756 1
0.1%
1755 1
0.1%
1754 1
0.1%
1753 1
0.1%
1752 1
0.1%
1751 1
0.1%
1750 1
0.1%
1749 1
0.1%
1748 1
0.1%

상점명
Text

Distinct1065
Distinct (%)61.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size13.7 KiB
2023-12-12T15:07:43.429891image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length18
Median length15
Mean length5.9252874
Min length2

Characters and Unicode

Total characters10310
Distinct characters453
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique725 ?
Unique (%)41.7%

Sample

1st row(유)광림특장
2nd row(주)강호엘리베이터
3rd row(주)거승설비
4th row(주)국민공구
5th row(주)국제에너지
ValueCountFrequency (%)
대성유압기기 13
 
0.7%
합동볼트(주 12
 
0.7%
현대종합상사 11
 
0.6%
부흥기공사 9
 
0.5%
주)서울베어링 9
 
0.5%
주)탑스코영남 8
 
0.4%
kb 8
 
0.4%
하드웨어 8
 
0.4%
태평양공구 8
 
0.4%
동대구건축회관 8
 
0.4%
Other values (1095) 1721
94.8%
2023-12-12T15:07:43.855033image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
( 368
 
3.6%
) 368
 
3.6%
사 362
 
3.5%
주 352
 
3.4%
상 336
 
3.3%
기 279
 
2.7%
대 248
 
2.4%
이 232
 
2.3%
합 215
 
2.1%
스 208
 
2.0%
Other values (443) 7342
71.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 9127
88.5%
Open Punctuation 368
 
3.6%
Close Punctuation 368
 
3.6%
Uppercase Letter 293
 
2.8%
Space Separator 75
 
0.7%
Other Punctuation 41
 
0.4%
Lowercase Letter 24
 
0.2%
Decimal Number 9
 
0.1%
Other Symbol 4
 
< 0.1%
Dash Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
사 362
 
4.0%
주 352
 
3.9%
상 336
 
3.7%
기 279
 
3.1%
대 248
 
2.7%
이 232
 
2.5%
합 215
 
2.4%
스 208
 
2.3%
종 196
 
2.1%
전 165
 
1.8%
Other values (392) 6534
71.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 40
13.7%
F 37
12.6%
S 27
9.2%
E 27
9.2%
G 27
9.2%
N 23
7.8%
K 19
 
6.5%
C 16
 
5.5%
T 13
 
4.4%
M 13
 
4.4%
Other values (12) 51
17.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 6
25.0%
g 3
12.5%
n 3
12.5%
s 2
 
8.3%
l 2
 
8.3%
u 1
 
4.2%
t 1
 
4.2%
i 1
 
4.2%
a 1
 
4.2%
b 1
 
4.2%
Other values (3) 3
12.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 2
22.2%
1 2
22.2%
8 1
11.1%
9 1
11.1%
4 1
11.1%
3 1
11.1%
2 1
11.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 33
80.5%
, 4
 
9.8%
& 3
 
7.3%
/ 1
 
2.4%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 368
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 368
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
75
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 4
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 9131
88.6%
Common 862
 
8.4%
Latin 317
 
3.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
사 362
 
4.0%
주 352
 
3.9%
상 336
 
3.7%
기 279
 
3.1%
대 248
 
2.7%
이 232
 
2.5%
합 215
 
2.4%
스 208
 
2.3%
종 196
 
2.1%
전 165
 
1.8%
Other values (393) 6538
71.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 40
12.6%
F 37
11.7%
S 27
 
8.5%
E 27
 
8.5%
G 27
 
8.5%
N 23
 
7.3%
K 19
 
6.0%
C 16
 
5.0%
T 13
 
4.1%
M 13
 
4.1%
Other values (25) 75
23.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
( 368
42.7%
) 368
42.7%
75
 
8.7%
. 33
 
3.8%
, 4
 
0.5%
& 3
 
0.3%
0 2
 
0.2%
1 2
 
0.2%
8 1
 
0.1%
- 1
 
0.1%
Other values (5) 5
 
0.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 9127
88.5%
ASCII 1179
 
11.4%
None 4
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
( 368
31.2%
) 368
31.2%
75
 
6.4%
A 40
 
3.4%
F 37
 
3.1%
. 33
 
2.8%
S 27
 
2.3%
E 27
 
2.3%
G 27
 
2.3%
N 23
 
2.0%
Other values (40) 154
13.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
사 362
 
4.0%
주 352
 
3.9%
상 336
 
3.7%
기 279
 
3.1%
대 248
 
2.7%
이 232
 
2.5%
합 215
 
2.4%
스 208
 
2.3%
종 196
 
2.1%
전 165
 
1.8%
Other values (392) 6534
71.6%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 4
100.0%

소재지 도로명 주소
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct10
Distinct (%)0.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size13.7 KiB
대구광역시 북구 유통단지로 16
1731 
대구광역시 북구 유통단지로 17
 
1
대구광역시 북구 유통단지로 18
 
1
대구광역시 북구 유통단지로 19
 
1
대구광역시 북구 유통단지로 20
 
1
Other values (5)
 
5

Length

Max length17
Median length17
Mean length17
Min length17

Unique

Unique9 ?
Unique (%)0.5%

Sample

1st row대구광역시 북구 유통단지로 16
2nd row대구광역시 북구 유통단지로 16
3rd row대구광역시 북구 유통단지로 16
4th row대구광역시 북구 유통단지로 16
5th row대구광역시 북구 유통단지로 16

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대구광역시 북구 유통단지로 16 1731
99.5%
대구광역시 북구 유통단지로 17 1
 
0.1%
대구광역시 북구 유통단지로 18 1
 
0.1%
대구광역시 북구 유통단지로 19 1
 
0.1%
대구광역시 북구 유통단지로 20 1
 
0.1%
대구광역시 북구 유통단지로 21 1
 
0.1%
대구광역시 북구 유통단지로 22 1
 
0.1%
대구광역시 북구 유통단지로 23 1
 
0.1%
대구광역시 북구 유통단지로 24 1
 
0.1%
대구광역시 북구 유통단지로 25 1
 
0.1%

Length

2023-12-12T15:07:43.989550image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T15:07:44.096933image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
대구광역시 1740
25.0%
북구 1740
25.0%
유통단지로 1740
25.0%
16 1731
24.9%
17 1
 
< 0.1%
18 1
 
< 0.1%
19 1
 
< 0.1%
20 1
 
< 0.1%
21 1
 
< 0.1%
22 1
 
< 0.1%
Other values (3) 3
 
< 0.1%

소재지 지번주소
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct10
Distinct (%)0.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size13.7 KiB
대구광역시 북구 산격동 1629
1731 
대구광역시 북구 산격동 1630
 
1
대구광역시 북구 산격동 1631
 
1
대구광역시 북구 산격동 1632
 
1
대구광역시 북구 산격동 1633
 
1
Other values (5)
 
5

Length

Max length17
Median length17
Mean length17
Min length17

Unique

Unique9 ?
Unique (%)0.5%

Sample

1st row대구광역시 북구 산격동 1629
2nd row대구광역시 북구 산격동 1629
3rd row대구광역시 북구 산격동 1629
4th row대구광역시 북구 산격동 1629
5th row대구광역시 북구 산격동 1629

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대구광역시 북구 산격동 1629 1731
99.5%
대구광역시 북구 산격동 1630 1
 
0.1%
대구광역시 북구 산격동 1631 1
 
0.1%
대구광역시 북구 산격동 1632 1
 
0.1%
대구광역시 북구 산격동 1633 1
 
0.1%
대구광역시 북구 산격동 1634 1
 
0.1%
대구광역시 북구 산격동 1635 1
 
0.1%
대구광역시 북구 산격동 1636 1
 
0.1%
대구광역시 북구 산격동 1637 1
 
0.1%
대구광역시 북구 산격동 1638 1
 
0.1%

Length

2023-12-12T15:07:44.229263image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T15:07:44.336503image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
대구광역시 1740
25.0%
북구 1740
25.0%
산격동 1740
25.0%
1629 1731
24.9%
1630 1
 
< 0.1%
1631 1
 
< 0.1%
1632 1
 
< 0.1%
1633 1
 
< 0.1%
1634 1
 
< 0.1%
1635 1
 
< 0.1%
Other values (3) 3
 
< 0.1%

상점업종분류
Categorical

IMBALANCE 

Distinct3
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size13.7 KiB
쇼핑시설
1691 
기타
 
34
음식점
 
15

Length

Max length4
Median length4
Mean length3.9522989
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
쇼핑시설 1691
97.2%
기타 34
 
2.0%
음식점 15
 
0.9%

Length

2023-12-12T15:07:44.485291image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T15:07:44.855489image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
쇼핑시설 1691
97.2%
기타 34
 
2.0%
음식점 15
 
0.9%

대표품목
Text

MISSING 

Distinct843
Distinct (%)50.4%
Missing68
Missing (%)3.9%
Memory size13.7 KiB
2023-12-12T15:07:45.107256image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length18
Median length14
Mean length7.8732057
Min length2

Characters and Unicode

Total characters13164
Distinct characters346
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

Unique512 ?
Unique (%)30.6%

Sample

1st row유압장비
2nd row승강기설치
3rd row기계설비
4th row산업자재일체
5th row자동차, 건설장비, 무역대행
ValueCountFrequency (%)
철만물 88
 
4.0%
기계공구 66
 
3.0%
외 40
 
1.8%
공구 39
 
1.8%
철물 37
 
1.7%
기계부품 30
 
1.4%
안전용품 29
 
1.3%
베어링 20
 
0.9%
및 17
 
0.8%
전기자재 16
 
0.7%
Other values (846) 1833
82.8%
2023-12-12T15:07:45.577939image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
기 1020
 
7.7%
, 701
 
5.3%
589
 
4.5%
공 437
 
3.3%
자 414
 
3.1%
전 407
 
3.1%
계 374
 
2.8%
물 371
 
2.8%
철 356
 
2.7%
품 349
 
2.7%
Other values (336) 8146
61.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 11445
86.9%
Other Punctuation 1018
 
7.7%
Space Separator 589
 
4.5%
Uppercase Letter 75
 
0.6%
Close Punctuation 13
 
0.1%
Open Punctuation 13
 
0.1%
Lowercase Letter 9
 
0.1%
Dash Punctuation 1
 
< 0.1%
Decimal Number 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 1020
 
8.9%
공 437
 
3.8%
자 414
 
3.6%
전 407
 
3.6%
계 374
 
3.3%
물 371
 
3.2%
철 356
 
3.1%
품 349
 
3.0%
구 332
 
2.9%
재 270
 
2.4%
Other values (304) 7115
62.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 15
20.0%
F 8
10.7%
L 6
 
8.0%
S 6
 
8.0%
D 6
 
8.0%
I 5
 
6.7%
E 4
 
5.3%
O 4
 
5.3%
B 4
 
5.3%
T 3
 
4.0%
Other values (7) 14
18.7%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
n 2
22.2%
r 2
22.2%
h 1
11.1%
o 1
11.1%
t 1
11.1%
u 1
11.1%
e 1
11.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 701
68.9%
. 310
30.5%
/ 7
 
0.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
589
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 13
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 13
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
3 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 11445
86.9%
Common 1635
 
12.4%
Latin 84
 
0.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 1020
 
8.9%
공 437
 
3.8%
자 414
 
3.6%
전 407
 
3.6%
계 374
 
3.3%
물 371
 
3.2%
철 356
 
3.1%
품 349
 
3.0%
구 332
 
2.9%
재 270
 
2.4%
Other values (304) 7115
62.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 15
17.9%
F 8
 
9.5%
L 6
 
7.1%
S 6
 
7.1%
D 6
 
7.1%
I 5
 
6.0%
E 4
 
4.8%
O 4
 
4.8%
B 4
 
4.8%
T 3
 
3.6%
Other values (14) 23
27.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
, 701
42.9%
589
36.0%
. 310
19.0%
) 13
 
0.8%
( 13
 
0.8%
/ 7
 
0.4%
- 1
 
0.1%
3 1
 
0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 11445
86.9%
ASCII 1719
 
13.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 1020
 
8.9%
공 437
 
3.8%
자 414
 
3.6%
전 407
 
3.6%
계 374
 
3.3%
물 371
 
3.2%
철 356
 
3.1%
품 349
 
3.0%
구 332
 
2.9%
재 270
 
2.4%
Other values (304) 7115
62.2%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
, 701
40.8%
589
34.3%
. 310
18.0%
A 15
 
0.9%
) 13
 
0.8%
( 13
 
0.8%
F 8
 
0.5%
/ 7
 
0.4%
L 6
 
0.3%
S 6
 
0.3%
Other values (22) 51
 
3.0%

전통시장 상가번영회 가입유무
Boolean

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.8 KiB
True
1740 
ValueCountFrequency (%)
True 1740
100.0%
2023-12-12T15:07:45.704026image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

온누리 상품권 사용유무
Boolean

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.8 KiB
True
1740 
ValueCountFrequency (%)
True 1740
100.0%
2023-12-12T15:07:45.787601image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

문화상품권 사용유무
Boolean

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.8 KiB
True
1740 
ValueCountFrequency (%)
True 1740
100.0%
2023-12-12T15:07:45.883987image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

전자상품권 사용유무
Boolean

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.8 KiB
True
1740 
ValueCountFrequency (%)
True 1740
100.0%
2023-12-12T15:07:45.974356image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

카드단말기 유무
Boolean

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.8 KiB
True
1740 
ValueCountFrequency (%)
True 1740
100.0%
2023-12-12T15:07:46.061328image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

택배서비스 유무
Boolean

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.8 KiB
False
1740 
ValueCountFrequency (%)
False 1740
100.0%
2023-12-12T15:07:46.144567image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

종업원 수
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size13.7 KiB
1
1740 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1
2nd row1
3rd row1
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 1740
100.0%

Length

2023-12-12T15:07:46.275237image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T15:07:46.382936image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 1740
100.0%

상점 홈페이지 주소
Unsupported

MISSING  REJECTED  UNSUPPORTED 

Missing1740
Missing (%)100.0%
Memory size15.4 KiB

위도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct10
Distinct (%)0.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean35.903995
Minimum35.902718
Maximum35.905725
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size15.4 KiB
2023-12-12T15:07:46.487585image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum35.902718
5-th percentile35.903997
Q135.903997
median35.903997
Q335.903997
95-th percentile35.903997
Maximum35.905725
Range0.003007
Interquartile range (IQR)0

Descriptive statistics

Standard deviation7.0763792 × 10-5
Coefficient of variation (CV)1.9709169 × 10-6
Kurtosis359.1168
Mean35.903995
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness-1.4166988
Sum62472.951
Variance5.0075142 × 10-9
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T15:07:46.643109image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=10)
ValueCountFrequency (%)
35.903997 1731
99.5%
35.90314 1
 
0.1%
35.903224 1
 
0.1%
35.903172 1
 
0.1%
35.902718 1
 
0.1%
35.902729 1
 
0.1%
35.903322 1
 
0.1%
35.905725 1
 
0.1%
35.903864 1
 
0.1%
35.903949 1
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
35.902718 1
 
0.1%
35.902729 1
 
0.1%
35.90314 1
 
0.1%
35.903172 1
 
0.1%
35.903224 1
 
0.1%
35.903322 1
 
0.1%
35.903864 1
 
0.1%
35.903949 1
 
0.1%
35.903997 1731
99.5%
35.905725 1
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
35.905725 1
 
0.1%
35.903997 1731
99.5%
35.903949 1
 
0.1%
35.903864 1
 
0.1%
35.903322 1
 
0.1%
35.903224 1
 
0.1%
35.903172 1
 
0.1%
35.90314 1
 
0.1%
35.902729 1
 
0.1%
35.902718 1
 
0.1%

경도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  SKEWED 

Distinct10
Distinct (%)0.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean128.60585
Minimum128.60427
Maximum128.61296
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size15.4 KiB
2023-12-12T15:07:46.784467image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum128.60427
5-th percentile128.60584
Q1128.60584
median128.60584
Q3128.60584
95-th percentile128.60584
Maximum128.61296
Range0.008691
Interquartile range (IQR)0

Descriptive statistics

Standard deviation0.00021799094
Coefficient of variation (CV)1.6950313 × 10-6
Kurtosis691.79428
Mean128.60585
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness23.444531
Sum223774.17
Variance4.7520048 × 10-8
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T15:07:46.932677image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=10)
ValueCountFrequency (%)
128.605835 1731
99.5%
128.604268 1
 
0.1%
128.607282 1
 
0.1%
128.607488 1
 
0.1%
128.606829 1
 
0.1%
128.608124 1
 
0.1%
128.608394 1
 
0.1%
128.612959 1
 
0.1%
128.608187 1
 
0.1%
128.608387 1
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
128.604268 1
 
0.1%
128.605835 1731
99.5%
128.606829 1
 
0.1%
128.607282 1
 
0.1%
128.607488 1
 
0.1%
128.608124 1
 
0.1%
128.608187 1
 
0.1%
128.608387 1
 
0.1%
128.608394 1
 
0.1%
128.612959 1
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
128.612959 1
 
0.1%
128.608394 1
 
0.1%
128.608387 1
 
0.1%
128.608187 1
 
0.1%
128.608124 1
 
0.1%
128.607488 1
 
0.1%
128.607282 1
 
0.1%
128.606829 1
 
0.1%
128.605835 1731
99.5%
128.604268 1
 
0.1%

Interactions

2023-12-12T15:07:42.239712image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T15:07:41.632885image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T15:07:41.955395image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T15:07:42.337956image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T15:07:41.743337image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T15:07:42.056889image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T15:07:42.422998image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T15:07:41.845050image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T15:07:42.147759image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T15:07:47.054576image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
상점코드소재지 도로명 주소소재지 지번주소상점업종분류위도경도
상점코드1.0000.0780.0780.5290.1210.190
소재지 도로명 주소0.0781.0001.0000.5931.0001.000
소재지 지번주소0.0781.0001.0000.5931.0001.000
상점업종분류0.5290.5930.5931.0000.7210.419
위도0.1211.0001.0000.7211.0000.923
경도0.1901.0001.0000.4190.9231.000
2023-12-12T15:07:47.186468image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
소재지 도로명 주소소재지 지번주소상점업종분류
소재지 도로명 주소1.0001.0000.435
소재지 지번주소1.0001.0000.435
상점업종분류0.4350.4351.000
2023-12-12T15:07:47.327394image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
상점코드위도경도소재지 도로명 주소소재지 지번주소상점업종분류
상점코드1.000-0.0970.0970.0240.0240.373
위도-0.0971.000-0.5540.9990.9990.401
경도0.097-0.5541.0000.9990.9990.384
소재지 도로명 주소0.0240.9990.9991.0001.0000.435
소재지 지번주소0.0240.9990.9991.0001.0000.435
상점업종분류0.3730.4010.3840.4350.4351.000

Missing values

2023-12-12T15:07:42.555913image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T15:07:42.784464image/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

상점코드상점명소재지 도로명 주소소재지 지번주소상점업종분류대표품목전통시장 상가번영회 가입유무온누리 상품권 사용유무문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무종업원 수상점 홈페이지 주소위도경도
01(유)광림특장대구광역시 북구 유통단지로 16대구광역시 북구 산격동 1629쇼핑시설유압장비YYYYYN1<NA>35.903997128.605835
12(주)강호엘리베이터대구광역시 북구 유통단지로 16대구광역시 북구 산격동 1629쇼핑시설승강기설치YYYYYN1<NA>35.903997128.605835
23(주)거승설비대구광역시 북구 유통단지로 16대구광역시 북구 산격동 1629쇼핑시설기계설비YYYYYN1<NA>35.903997128.605835
34(주)국민공구대구광역시 북구 유통단지로 16대구광역시 북구 산격동 1629쇼핑시설산업자재일체YYYYYN1<NA>35.903997128.605835
45(주)국제에너지대구광역시 북구 유통단지로 16대구광역시 북구 산격동 1629쇼핑시설자동차, 건설장비, 무역대행YYYYYN1<NA>35.903997128.605835
56(주)국제종합상사대구광역시 북구 유통단지로 16대구광역시 북구 산격동 1629쇼핑시설건축자재,단열재YYYYYN1<NA>35.903997128.605835
67(주)국제종합상사대구광역시 북구 유통단지로 16대구광역시 북구 산격동 1629쇼핑시설건축자재,단열재YYYYYN1<NA>35.903997128.605835
78(주)국제종합상사대구광역시 북구 유통단지로 16대구광역시 북구 산격동 1629쇼핑시설건축자재,단열재YYYYYN1<NA>35.903997128.605835
89(주)그린에너지코리아대구광역시 북구 유통단지로 16대구광역시 북구 산격동 1629쇼핑시설기술자문 및 엔지니어링YYYYYN1<NA>35.903997128.605835
910(주)극동이앤씨대구광역시 북구 유통단지로 16대구광역시 북구 산격동 1629쇼핑시설전선케이블,전기용기계장비YYYYYN1<NA>35.903997128.605835
상점코드상점명소재지 도로명 주소소재지 지번주소상점업종분류대표품목전통시장 상가번영회 가입유무온누리 상품권 사용유무문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무종업원 수상점 홈페이지 주소위도경도
17301748부산우동대구광역시 북구 유통단지로 16대구광역시 북구 산격동 1629음식점우동YYYYYN1<NA>35.903997128.605835
17311749장터국수대구광역시 북구 유통단지로 17대구광역시 북구 산격동 1630음식점국수YYYYYN1<NA>35.90314128.604268
17321750꽃돼지식당대구광역시 북구 유통단지로 18대구광역시 북구 산격동 1631음식점삼겹살YYYYYN1<NA>35.903224128.607282
17331751연산식당대구광역시 북구 유통단지로 19대구광역시 북구 산격동 1632음식점한식YYYYYN1<NA>35.903172128.607488
17341752안동슈퍼대구광역시 북구 유통단지로 20대구광역시 북구 산격동 1633쇼핑시설<NA>YYYYYN1<NA>35.902718128.606829
17351753성주식당대구광역시 북구 유통단지로 21대구광역시 북구 산격동 1634음식점한식YYYYYN1<NA>35.902729128.608124
17361754마루한정식대구광역시 북구 유통단지로 22대구광역시 북구 산격동 1635음식점한식YYYYYN1<NA>35.903322128.608394
17371755궁전이용소대구광역시 북구 유통단지로 23대구광역시 북구 산격동 1636기타이발, 미용YYYYYN1<NA>35.905725128.612959
17381756이슬문구사대구광역시 북구 유통단지로 24대구광역시 북구 산격동 1637쇼핑시설연필, 볼펜YYYYYN1<NA>35.903864128.608187
17391757용재관카센타대구광역시 북구 유통단지로 25대구광역시 북구 산격동 1638기타차량수리YYYYYN1<NA>35.903949128.608387