Overview

Dataset statistics

Number of variables3
Number of observations150
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory3.8 KiB
Average record size in memory25.9 B

Variable types

Categorical1
Text1
Numeric1

Dataset

Description서울특별시 양천구 불법주정차 단속건수에 대한 월별 통계현황입니다. 2011년 1월부터 2023년 6월 까지의 월별통계를 제공합니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/15102088/fileData.do

Alerts

자치구 has constant value ""Constant
단속연월 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 06:00:07.321266
Analysis finished2023-12-12 06:00:07.672634
Duration0.35 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

자치구
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 KiB
서울특별시 양천구
150 

Length

Max length9
Median length9
Mean length9
Min length9

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row서울특별시 양천구
2nd row서울특별시 양천구
3rd row서울특별시 양천구
4th row서울특별시 양천구
5th row서울특별시 양천구

Common Values

ValueCountFrequency (%)
서울특별시 양천구 150
100.0%

Length

2023-12-12T15:00:07.748033image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T15:00:07.833908image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 150
50.0%
양천구 150
50.0%

단속연월
Text

UNIQUE 

Distinct150
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 KiB
2023-12-12T15:00:08.016442image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length9
Median length8
Mean length8.24
Min length8

Characters and Unicode

Total characters1236
Distinct characters13
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique150 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row2011년 1월
2nd row2011년 2월
3rd row2011년 3월
4th row2011년 4월
5th row2011년 5월
ValueCountFrequency (%)
6월 13
 
4.3%
3월 13
 
4.3%
4월 13
 
4.3%
5월 13
 
4.3%
1월 13
 
4.3%
2월 13
 
4.3%
2011년 12
 
4.0%
2013년 12
 
4.0%
2022년 12
 
4.0%
2019년 12
 
4.0%
Other values (15) 174
58.0%
2023-12-12T15:00:08.419309image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2 241
19.5%
1 193
15.6%
0 174
14.1%
년 150
12.1%
150
12.1%
월 150
12.1%
3 31
 
2.5%
6 25
 
2.0%
4 25
 
2.0%
5 25
 
2.0%
Other values (3) 72
 
5.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 786
63.6%
Other Letter 300
 
24.3%
Space Separator 150
 
12.1%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 241
30.7%
1 193
24.6%
0 174
22.1%
3 31
 
3.9%
6 25
 
3.2%
4 25
 
3.2%
5 25
 
3.2%
7 24
 
3.1%
8 24
 
3.1%
9 24
 
3.1%
Other Letter
ValueCountFrequency (%)
년 150
50.0%
월 150
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
150
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 936
75.7%
Hangul 300
 
24.3%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
2 241
25.7%
1 193
20.6%
0 174
18.6%
150
16.0%
3 31
 
3.3%
6 25
 
2.7%
4 25
 
2.7%
5 25
 
2.7%
7 24
 
2.6%
8 24
 
2.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
년 150
50.0%
월 150
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 936
75.7%
Hangul 300
 
24.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2 241
25.7%
1 193
20.6%
0 174
18.6%
150
16.0%
3 31
 
3.3%
6 25
 
2.7%
4 25
 
2.7%
5 25
 
2.7%
7 24
 
2.6%
8 24
 
2.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
년 150
50.0%
월 150
50.0%

단속건수(건)
Real number (ℝ)

Distinct147
Distinct (%)98.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean7298.7267
Minimum3731
Maximum11770
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.4 KiB
2023-12-12T15:00:08.577308image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum3731
5-th percentile4861.5
Q16071
median7257
Q38446.5
95-th percentile10097
Maximum11770
Range8039
Interquartile range (IQR)2375.5

Descriptive statistics

Standard deviation1626.3995
Coefficient of variation (CV)0.22283332
Kurtosis-0.47595003
Mean7298.7267
Median Absolute Deviation (MAD)1205
Skewness0.17158357
Sum1094809
Variance2645175.2
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T15:00:08.741367image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
7009 2
 
1.3%
6145 2
 
1.3%
5245 2
 
1.3%
9294 1
 
0.7%
9857 1
 
0.7%
9450 1
 
0.7%
8913 1
 
0.7%
9213 1
 
0.7%
11770 1
 
0.7%
10224 1
 
0.7%
Other values (137) 137
91.3%
ValueCountFrequency (%)
3731 1
0.7%
3940 1
0.7%
4216 1
0.7%
4271 1
0.7%
4444 1
0.7%
4628 1
0.7%
4818 1
0.7%
4848 1
0.7%
4878 1
0.7%
4942 1
0.7%
ValueCountFrequency (%)
11770 1
0.7%
10822 1
0.7%
10571 1
0.7%
10315 1
0.7%
10264 1
0.7%
10224 1
0.7%
10140 1
0.7%
10124 1
0.7%
10064 1
0.7%
9974 1
0.7%

Interactions

2023-12-12T15:00:07.385456image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Missing values

2023-12-12T15:00:07.528313image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T15:00:07.639005image/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

자치구단속연월단속건수(건)
0서울특별시 양천구2011년 1월9294
1서울특별시 양천구2011년 2월8459
2서울특별시 양천구2011년 3월10571
3서울특별시 양천구2011년 4월8256
4서울특별시 양천구2011년 5월6950
5서울특별시 양천구2011년 6월7755
6서울특별시 양천구2011년 7월7256
7서울특별시 양천구2011년 8월7693
8서울특별시 양천구2011년 9월4942
9서울특별시 양천구2011년 10월5635
자치구단속연월단속건수(건)
140서울특별시 양천구2022년 9월5881
141서울특별시 양천구2022년 10월5820
142서울특별시 양천구2022년 11월6649
143서울특별시 양천구2022년 12월5914
144서울특별시 양천구2023년 1월4818
145서울특별시 양천구2023년 2월4216
146서울특별시 양천구2023년 3월4878
147서울특별시 양천구2023년 4월4848
148서울특별시 양천구2023년 5월5245
149서울특별시 양천구2023년 6월4952