Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations28
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.2 KiB
Average record size in memory45.7 B

Variable types

Text2
Categorical2
Numeric1

Dataset

Description서울특별시 성동구 공공조형물 현황 정보입니다. 명칭, 설치위치, 종류, 설치연도, 관리부서 등의 정보를 포함하고 있습니다.
Author서울특별시 성동구
URLhttps://www.data.go.kr/data/15099074/fileData.do

Alerts

설치연도 is highly overall correlated with 종류 and 1 other fieldsHigh correlation
종류 is highly overall correlated with 설치연도 and 1 other fieldsHigh correlation
관리부서 is highly overall correlated with 설치연도 and 1 other fieldsHigh correlation
명칭 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-04-19 06:51:19.178202
Analysis finished2024-04-19 06:51:19.637407
Duration0.46 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

명칭
Text

UNIQUE 

Distinct28
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size356.0 B
2024-04-19T15:51:19.784472image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length15
Median length11
Mean length7.9285714
Min length2

Characters and Unicode

Total characters222
Distinct characters111
Distinct categories7 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique28 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row군자교 녹지대 수경시설
2nd row소월시비 및 흉상
3rd row아침의 시 - 비상
4th row아침의 시 - 여명
5th row결실
ValueCountFrequency (%)
평화의 2
 
3.2%
아침의 2
 
3.2%
동상 2
 
3.2%
소녀상 2
 
3.2%
2
 
3.2%
시 2
 
3.2%
기념비 2
 
3.2%
및 2
 
3.2%
수경시설 2
 
3.2%
옥수친수공원 1
 
1.6%
Other values (43) 43
69.4%
2024-04-19T15:51:20.120413image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
34
 
15.3%
의 9
 
4.1%
상 8
 
3.6%
동 7
 
3.2%
수 6
 
2.7%
소 5
 
2.3%
비 5
 
2.3%
시 5
 
2.3%
화 5
 
2.3%
아 4
 
1.8%
Other values (101) 134
60.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 173
77.9%
Space Separator 34
 
15.3%
Lowercase Letter 7
 
3.2%
Close Punctuation 2
 
0.9%
Dash Punctuation 2
 
0.9%
Open Punctuation 2
 
0.9%
Uppercase Letter 2
 
0.9%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
의 9
 
5.2%
상 8
 
4.6%
동 7
 
4.0%
수 6
 
3.5%
소 5
 
2.9%
비 5
 
2.9%
시 5
 
2.9%
화 5
 
2.9%
아 4
 
2.3%
기 4
 
2.3%
Other values (89) 115
66.5%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 2
28.6%
m 1
14.3%
a 1
14.3%
r 1
14.3%
u 1
14.3%
l 1
14.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
D 1
50.0%
B 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
34
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 173
77.9%
Common 40
 
18.0%
Latin 9
 
4.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 9
 
5.2%
상 8
 
4.6%
동 7
 
4.0%
수 6
 
3.5%
소 5
 
2.9%
비 5
 
2.9%
시 5
 
2.9%
화 5
 
2.9%
아 4
 
2.3%
기 4
 
2.3%
Other values (89) 115
66.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 2
22.2%
m 1
11.1%
a 1
11.1%
r 1
11.1%
D 1
11.1%
u 1
11.1%
l 1
11.1%
B 1
11.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
34
85.0%
) 2
 
5.0%
- 2
 
5.0%
( 2
 
5.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 173
77.9%
ASCII 49
 
22.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
34
69.4%
) 2
 
4.1%
e 2
 
4.1%
- 2
 
4.1%
( 2
 
4.1%
m 1
 
2.0%
a 1
 
2.0%
r 1
 
2.0%
D 1
 
2.0%
u 1
 
2.0%
Other values (2) 2
 
4.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 9
 
5.2%
상 8
 
4.6%
동 7
 
4.0%
수 6
 
3.5%
소 5
 
2.9%
비 5
 
2.9%
시 5
 
2.9%
화 5
 
2.9%
아 4
 
2.3%
기 4
 
2.3%
Other values (89) 115
66.5%

위치
Text

Distinct15
Distinct (%)53.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size356.0 B
2024-04-19T15:51:20.338955image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length34
Median length32
Mean length26.357143
Min length19

Characters and Unicode

Total characters738
Distinct characters89
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

Unique11 ?
Unique (%)39.3%

Sample

1st row서울특별시 성동구 용답동 237(군자교 녹지대)
2nd row서울특별시 성동구 행당동 192-3(왕십리광장 남측)
3rd row서울특별시 성동구 고잔자로 270 성동구청사 앞 광장
4th row서울특별시 성동구 고산자로 280 성동광진교육청사 앞
5th row서울특별시 성동구 사근동 104(살곶이조각공원)
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 28
22.4%
성동구 28
22.4%
사근동 10
 
8.0%
104(살곶이조각공원 10
 
8.0%
행당동 5
 
4.0%
연무장5길 3
 
2.4%
9-26(성수근린공원 3
 
2.4%
192-3 2
 
1.6%
왕십리광장 2
 
1.6%
남측 2
 
1.6%
Other values (30) 32
25.6%
2024-04-19T15:51:20.642509image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
99
 
13.4%
동 52
 
7.0%
성 34
 
4.6%
구 29
 
3.9%
서 28
 
3.8%
특 28
 
3.8%
별 28
 
3.8%
시 28
 
3.8%
울 28
 
3.8%
1 23
 
3.1%
Other values (79) 361
48.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 491
66.5%
Space Separator 99
 
13.4%
Decimal Number 96
 
13.0%
Close Punctuation 20
 
2.7%
Open Punctuation 20
 
2.7%
Dash Punctuation 12
 
1.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 52
 
10.6%
성 34
 
6.9%
구 29
 
5.9%
서 28
 
5.7%
특 28
 
5.7%
별 28
 
5.7%
시 28
 
5.7%
울 28
 
5.7%
공 16
 
3.3%
원 15
 
3.1%
Other values (65) 205
41.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 23
24.0%
2 15
15.6%
0 15
15.6%
4 14
14.6%
9 7
 
7.3%
3 6
 
6.2%
5 6
 
6.2%
6 4
 
4.2%
7 4
 
4.2%
8 2
 
2.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
99
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 20
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 20
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 12
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 491
66.5%
Common 247
33.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 52
 
10.6%
성 34
 
6.9%
구 29
 
5.9%
서 28
 
5.7%
특 28
 
5.7%
별 28
 
5.7%
시 28
 
5.7%
울 28
 
5.7%
공 16
 
3.3%
원 15
 
3.1%
Other values (65) 205
41.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
99
40.1%
1 23
 
9.3%
) 20
 
8.1%
( 20
 
8.1%
2 15
 
6.1%
0 15
 
6.1%
4 14
 
5.7%
- 12
 
4.9%
9 7
 
2.8%
3 6
 
2.4%
Other values (4) 16
 
6.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 491
66.5%
ASCII 247
33.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
99
40.1%
1 23
 
9.3%
) 20
 
8.1%
( 20
 
8.1%
2 15
 
6.1%
0 15
 
6.1%
4 14
 
5.7%
- 12
 
4.9%
9 7
 
2.8%
3 6
 
2.4%
Other values (4) 16
 
6.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 52
 
10.6%
성 34
 
6.9%
구 29
 
5.9%
서 28
 
5.7%
특 28
 
5.7%
별 28
 
5.7%
시 28
 
5.7%
울 28
 
5.7%
공 16
 
3.3%
원 15
 
3.1%
Other values (65) 205
41.8%

종류
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct3
Distinct (%)10.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size356.0 B
조형시설물
15 
상징조형물
10 
환경시설물
3 

Length

Max length5
Median length5
Mean length5
Min length5

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row환경시설물
2nd row상징조형물
3rd row조형시설물
4th row조형시설물
5th row조형시설물

Common Values

ValueCountFrequency (%)
조형시설물 15
53.6%
상징조형물 10
35.7%
환경시설물 3
 
10.7%

Length

2024-04-19T15:51:20.756287image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-19T15:51:20.843028image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
조형시설물 15
53.6%
상징조형물 10
35.7%
환경시설물 3
 
10.7%

설치연도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct10
Distinct (%)35.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2011.2143
Minimum1996
Maximum2021
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size384.0 B
2024-04-19T15:51:20.927412image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1996
5-th percentile1999.45
Q12008
median2010.5
Q32016.25
95-th percentile2018
Maximum2021
Range25
Interquartile range (IQR)8.25

Descriptive statistics

Standard deviation6.3907175
Coefficient of variation (CV)0.0031775418
Kurtosis0.046645031
Mean2011.2143
Median Absolute Deviation (MAD)5
Skewness-0.67318445
Sum56314
Variance40.84127
MonotonicityIncreasing
2024-04-19T15:51:21.020962image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=10)
ValueCountFrequency (%)
2008 10
35.7%
2018 4
 
14.3%
2015 3
 
10.7%
2016 3
 
10.7%
2004 2
 
7.1%
2017 2
 
7.1%
1996 1
 
3.6%
1997 1
 
3.6%
2013 1
 
3.6%
2021 1
 
3.6%
ValueCountFrequency (%)
1996 1
 
3.6%
1997 1
 
3.6%
2004 2
 
7.1%
2008 10
35.7%
2013 1
 
3.6%
2015 3
 
10.7%
2016 3
 
10.7%
2017 2
 
7.1%
2018 4
 
14.3%
2021 1
 
3.6%
ValueCountFrequency (%)
2021 1
 
3.6%
2018 4
 
14.3%
2017 2
 
7.1%
2016 3
 
10.7%
2015 3
 
10.7%
2013 1
 
3.6%
2008 10
35.7%
2004 2
 
7.1%
1997 1
 
3.6%
1996 1
 
3.6%

관리부서
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct7
Distinct (%)25.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size356.0 B
문화체육과
14 
공원녹지과
4 
지역경제과
4 
총무과
2 
교육지원과
2 
Other values (2)
2 

Length

Max length5
Median length5
Mean length4.7857143
Min length3

Unique

Unique2 ?
Unique (%)7.1%

Sample

1st row공원녹지과
2nd row문화체육과
3rd row총무과
4th row총무과
5th row문화체육과

Common Values

ValueCountFrequency (%)
문화체육과 14
50.0%
공원녹지과 4
 
14.3%
지역경제과 4
 
14.3%
총무과 2
 
7.1%
교육지원과 2
 
7.1%
토목과 1
 
3.6%
자치행정과 1
 
3.6%

Length

2024-04-19T15:51:21.133912image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-04-19T15:51:21.254849image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
문화체육과 14
50.0%
공원녹지과 4
 
14.3%
지역경제과 4
 
14.3%
총무과 2
 
7.1%
교육지원과 2
 
7.1%
토목과 1
 
3.6%
자치행정과 1
 
3.6%

Interactions

2024-04-19T15:51:19.429527image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-04-19T15:51:21.646341image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
명칭위치종류설치연도관리부서
명칭1.0001.0001.0001.0001.000
위치1.0001.0000.9980.9961.000
종류1.0000.9981.0000.6440.704
설치연도1.0000.9960.6441.0000.960
관리부서1.0001.0000.7040.9601.000
2024-04-19T15:51:21.734019image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
종류관리부서
종류1.0000.563
관리부서0.5631.000
2024-04-19T15:51:21.814310image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
설치연도종류관리부서
설치연도1.0000.5020.687
종류0.5021.0000.563
관리부서0.6870.5631.000

Missing values

2024-04-19T15:51:19.525830image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-04-19T15:51:19.605781image/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

명칭위치종류설치연도관리부서
0군자교 녹지대 수경시설서울특별시 성동구 용답동 237(군자교 녹지대)환경시설물1996공원녹지과
1소월시비 및 흉상서울특별시 성동구 행당동 192-3(왕십리광장 남측)상징조형물1997문화체육과
2아침의 시 - 비상서울특별시 성동구 고잔자로 270 성동구청사 앞 광장조형시설물2004총무과
3아침의 시 - 여명서울특별시 성동구 고산자로 280 성동광진교육청사 앞조형시설물2004총무과
4결실서울특별시 성동구 사근동 104(살곶이조각공원)조형시설물2008문화체육과
5대화서울특별시 성동구 사근동 104(살곶이조각공원)조형시설물2008문화체육과
6동심의 여행서울특별시 성동구 사근동 104(살곶이조각공원)조형시설물2008문화체육과
7섬 이야기서울특별시 성동구 사근동 104(살곶이조각공원)조형시설물2008문화체육과
8소멸과 생성의 문서울특별시 성동구 사근동 104(살곶이조각공원)조형시설물2008문화체육과
9약속의 나무서울특별시 성동구 사근동 104(살곶이조각공원)조형시설물2008문화체육과
명칭위치종류설치연도관리부서
18벽파 이창배 동상서울특별시 성동구 행당동 192-3(왕십리광장 남측)상징조형물2016문화체육과
19고산 김정호동상서울특별시 성동구 도선동 35-2상징조형물2016문화체육과
20아름다운 손길(장인의 손)서울특별시 성동구 아차산로 61(뚝섬역 수제화 공동판매장)상징조형물2016지역경제과
21평화의 소녀상서울특별시 성동구 행당동 192-3 왕십리광장상징조형물2017교육지원과
22매조형물서울특별시 성동구 응봉교 하부 회전교차로조형시설물2017토목과
23평화의 소녀상 기림비서울특별시 성동구 행당동 192-3 왕십리광장상징조형물2018교육지원과
24소월아트홀 워터스크린서울특별시 성동구 행당동 144-2(소월아트홀)환경시설물2018공원녹지과
25옥수친수공원 수경시설서울특별시 성동구 옥수동 517-24환경시설물2018공원녹지과
26무학대사 동상서울특별시 성동구 하왕십리동 1050-2번지(무학봉근린공원)상징조형물2018공원녹지과
27뚝섬만세운동 기념비서울특별시 성동구 성수동1가 718-2(뚝섬문화공원)상징조형물2021자치행정과