Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations75
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory2.5 KiB
Average record size in memory33.8 B

Variable types

Categorical2
Text2

Dataset

Description서울특별시 성동구 공회전 제한구역 현황 정보입니다. 공회전 제한 구역 구분, 장소명, 주소, 비고 등의 정보를 포함하고 있습니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/15084648/fileData.do

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구분 is highly overall correlated with 비고High correlation
비고 is highly overall correlated with 구분High correlation

Reproduction

Analysis started2023-12-12 09:34:47.964126
Analysis finished2023-12-12 09:34:48.774492
Duration0.81 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

구분
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct9
Distinct (%)12.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size732.0 B
학교환경위생정화구역
45 
노상주차장
10 
차고지(택시)
7 
차고지(마을버스)
7 
차고지(일반화물)
 
2
Other values (4)
 
4

Length

Max length10
Median length10
Mean length8.7733333
Min length3

Unique

Unique4 ?
Unique (%)5.3%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
학교환경위생정화구역 45
60.0%
노상주차장 10
 
13.3%
차고지(택시) 7
 
9.3%
차고지(마을버스) 7
 
9.3%
차고지(일반화물) 2
 
2.7%
차고지(택배) 1
 
1.3%
차고지(특수여객) 1
 
1.3%
차고지(시내버스) 1
 
1.3%
주차장 1
 
1.3%

Length

2023-12-12T18:34:48.879866image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T18:34:49.054583image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
학교환경위생정화구역 45
60.0%
노상주차장 10
 
13.3%
차고지(택시 7
 
9.3%
차고지(마을버스 7
 
9.3%
차고지(일반화물 2
 
2.7%
차고지(택배 1
 
1.3%
차고지(특수여객 1
 
1.3%
차고지(시내버스 1
 
1.3%
주차장 1
 
1.3%

장소명
Text

Distinct73
Distinct (%)97.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size732.0 B
2023-12-12T18:34:49.369357image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length24
Median length14
Mean length6.52
Min length4

Characters and Unicode

Total characters489
Distinct characters113
Distinct categories6 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique72 ?
Unique (%)96.0%

Sample

1st row서울경동유치원
2nd row경동초등학교
3rd row경일중학교
4th row경일고등학교
5th row경일초등학교
ValueCountFrequency (%)
화송옥수운수 3
 
3.6%
무학초등학교 1
 
1.2%
금호교통 1
 
1.2%
태진운수 1
 
1.2%
한양대학교부속중 1
 
1.2%
㈜진영교통 1
 
1.2%
신촌택시 1
 
1.2%
고려운수 1
 
1.2%
조흥택시 1
 
1.2%
승진교통 1
 
1.2%
Other values (71) 71
85.5%
2023-12-12T18:34:49.891733image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
학 43
 
8.8%
교 43
 
8.8%
등 26
 
5.3%
수 22
 
4.5%
초 20
 
4.1%
동 13
 
2.7%
중 11
 
2.2%
고 11
 
2.2%
장 10
 
2.0%
운 10
 
2.0%
Other values (103) 280
57.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 470
96.1%
Space Separator 10
 
2.0%
Other Symbol 3
 
0.6%
Open Punctuation 2
 
0.4%
Close Punctuation 2
 
0.4%
Uppercase Letter 2
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
학 43
 
9.1%
교 43
 
9.1%
등 26
 
5.5%
수 22
 
4.7%
초 20
 
4.3%
동 13
 
2.8%
중 11
 
2.3%
고 11
 
2.3%
장 10
 
2.1%
운 10
 
2.1%
Other values (97) 261
55.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
J 1
50.0%
C 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
10
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 3
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 473
96.7%
Common 14
 
2.9%
Latin 2
 
0.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 43
 
9.1%
교 43
 
9.1%
등 26
 
5.5%
수 22
 
4.7%
초 20
 
4.2%
동 13
 
2.7%
중 11
 
2.3%
고 11
 
2.3%
장 10
 
2.1%
운 10
 
2.1%
Other values (98) 264
55.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
10
71.4%
( 2
 
14.3%
) 2
 
14.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
J 1
50.0%
C 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 470
96.1%
ASCII 16
 
3.3%
None 3
 
0.6%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 43
 
9.1%
교 43
 
9.1%
등 26
 
5.5%
수 22
 
4.7%
초 20
 
4.3%
동 13
 
2.8%
중 11
 
2.3%
고 11
 
2.3%
장 10
 
2.1%
운 10
 
2.1%
Other values (97) 261
55.5%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
10
62.5%
( 2
 
12.5%
) 2
 
12.5%
J 1
 
6.2%
C 1
 
6.2%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 3
100.0%

주소
Text

Distinct69
Distinct (%)92.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size732.0 B
2023-12-12T18:34:50.190386image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length41
Median length32
Mean length21.56
Min length16

Characters and Unicode

Total characters1617
Distinct characters94
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique63 ?
Unique (%)84.0%

Sample

1st row서울특별시 성동구 성수동1가 19-1
2nd row서울특별시 성동구 성수동1가 19-2
3rd row서울특별시 성동구 성수동1가 22-27
4th row서울특별시 성동구 성수동1가 22-27
5th row서울특별시 성동구 성수동1가 656-32
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 75
23.8%
성동구 75
23.8%
옥수동 7
 
2.2%
성수동1가 7
 
2.2%
행당동 6
 
1.9%
마장동 5
 
1.6%
성수동2가 5
 
1.6%
사근동 4
 
1.3%
마장로 3
 
1.0%
4번출구 2
 
0.6%
Other values (107) 126
40.0%
2023-12-12T18:34:50.682120image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
245
15.2%
동 142
 
8.8%
성 101
 
6.2%
서 77
 
4.8%
구 77
 
4.8%
울 76
 
4.7%
특 75
 
4.6%
별 75
 
4.6%
시 75
 
4.6%
1 62
 
3.8%
Other values (84) 612
37.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 979
60.5%
Decimal Number 315
 
19.5%
Space Separator 245
 
15.2%
Dash Punctuation 45
 
2.8%
Close Punctuation 15
 
0.9%
Open Punctuation 15
 
0.9%
Other Punctuation 3
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 142
14.5%
성 101
10.3%
서 77
 
7.9%
구 77
 
7.9%
울 76
 
7.8%
특 75
 
7.7%
별 75
 
7.7%
시 75
 
7.7%
수 36
 
3.7%
가 30
 
3.1%
Other values (69) 215
22.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 62
19.7%
2 62
19.7%
3 39
12.4%
6 31
9.8%
5 28
8.9%
0 21
 
6.7%
4 20
 
6.3%
8 19
 
6.0%
7 18
 
5.7%
9 15
 
4.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
245
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 45
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 15
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 15
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 979
60.5%
Common 638
39.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 142
14.5%
성 101
10.3%
서 77
 
7.9%
구 77
 
7.9%
울 76
 
7.8%
특 75
 
7.7%
별 75
 
7.7%
시 75
 
7.7%
수 36
 
3.7%
가 30
 
3.1%
Other values (69) 215
22.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
245
38.4%
1 62
 
9.7%
2 62
 
9.7%
- 45
 
7.1%
3 39
 
6.1%
6 31
 
4.9%
5 28
 
4.4%
0 21
 
3.3%
4 20
 
3.1%
8 19
 
3.0%
Other values (5) 66
 
10.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 979
60.5%
ASCII 638
39.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
245
38.4%
1 62
 
9.7%
2 62
 
9.7%
- 45
 
7.1%
3 39
 
6.1%
6 31
 
4.9%
5 28
 
4.4%
0 21
 
3.3%
4 20
 
3.1%
8 19
 
3.0%
Other values (5) 66
 
10.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 142
14.5%
성 101
10.3%
서 77
 
7.9%
구 77
 
7.9%
울 76
 
7.8%
특 75
 
7.7%
별 75
 
7.7%
시 75
 
7.7%
수 36
 
3.7%
가 30
 
3.1%
Other values (69) 215
22.0%

비고
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct6
Distinct (%)8.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size732.0 B
보조표지판
45 
<NA>
26 
차고지 이전으로 표지판 분실
 
1
마장동 현대아파트 104동 뒤쪽
 
1
자율방범초소 옆 화장실 앞
 
1

Length

Max length17
Median length5
Mean length5.2266667
Min length4

Unique

Unique4 ?
Unique (%)5.3%

Sample

1st row보조표지판
2nd row<NA>
3rd row보조표지판
4th row<NA>
5th row보조표지판

Common Values

ValueCountFrequency (%)
보조표지판 45
60.0%
<NA> 26
34.7%
차고지 이전으로 표지판 분실 1
 
1.3%
마장동 현대아파트 104동 뒤쪽 1
 
1.3%
자율방범초소 옆 화장실 앞 1
 
1.3%
대성유니드 아파트 104동 뒤쪽 1
 
1.3%

Length

2023-12-12T18:34:50.855920image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T18:34:50.991248image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
보조표지판 45
51.7%
na 26
29.9%
104동 2
 
2.3%
뒤쪽 2
 
2.3%
차고지 1
 
1.1%
이전으로 1
 
1.1%
표지판 1
 
1.1%
분실 1
 
1.1%
마장동 1
 
1.1%
현대아파트 1
 
1.1%
Other values (6) 6
 
6.9%

Correlations

2023-12-12T18:34:51.524961image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분장소명주소비고
구분1.0001.0001.0000.737
장소명1.0001.0000.9821.000
주소1.0000.9821.0000.000
비고0.7371.0000.0001.000
2023-12-12T18:34:51.631104image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
비고구분
비고1.0000.599
구분0.5991.000
2023-12-12T18:34:51.729777image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분비고
구분1.0000.599
비고0.5991.000

Missing values

2023-12-12T18:34:48.588306image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T18:34:48.718460image/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

구분장소명주소비고
0학교환경위생정화구역서울경동유치원서울특별시 성동구 성수동1가 19-1보조표지판
1학교환경위생정화구역경동초등학교서울특별시 성동구 성수동1가 19-2<NA>
2학교환경위생정화구역경일중학교서울특별시 성동구 성수동1가 22-27보조표지판
3학교환경위생정화구역경일고등학교서울특별시 성동구 성수동1가 22-27<NA>
4학교환경위생정화구역경일초등학교서울특별시 성동구 성수동1가 656-32보조표지판
5학교환경위생정화구역경수초등학교서울특별시 성동구 성수동2가 268보조표지판
6학교환경위생정화구역경수중학교서울특별시 성동구 성수동2가268보조표지판
7학교환경위생정화구역성수초등학교서울특별시 성동구 성수동2가 277-32보조표지판
8학교환경위생정화구역성수중학교서울특별시 성동구 성수동1가 685-143보조표지판
9학교환경위생정화구역성원중학교서울특별시 성동구 성수2가동 333-17보조표지판
구분장소명주소비고
65노상주차장뚝도시장측 도로변서울특별시 성동구 성수이로 30<NA>
66노상주차장성수동이마트주변서울특별시 성동구 성수동2가 333-16보조표지판
67노상주차장엠코코리아(아남산업주변)서울특별시 성동구 성수2가 3동 280-2<NA>
68노상주차장마장현대아파트 공영주차장(마장동축산물시장앞)서울특별시 성동구 마장로 35길마장동 현대아파트 104동 뒤쪽
69노상주차장마장물 축산시장 남문 앞서울특별시 성동구 마장로 37길자율방범초소 옆 화장실 앞
70노상주차장마장주민센터앞서울특별시 성동구 마장동 780-2<NA>
71노상주차장한전변전소주변서울특별시 성동구 마장로 35길대성유니드 아파트 104동 뒤쪽
72노상주차장용답동자동차 매매센터주변서울특별시 성동구 용답동 234<NA>
73노상주차장송정동건영아파트주변서울특별시 성동구 송정동 90<NA>
74주차장성동구청 뒤서울특별시 성동구 고산자로 270<NA>