Overview

Dataset statistics

Number of variables13
Number of observations82
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory8.6 KiB
Average record size in memory107.6 B

Variable types

Numeric1
Categorical8
Text4

Alerts

자료출처 has constant value ""Constant
공개여부 has constant value ""Constant
작성일 has constant value ""Constant
갱신주기 has constant value ""Constant
순번 is highly overall correlated with 업체구분High correlation
업체구분 is highly overall correlated with 순번 and 1 other fieldsHigh correlation
비고 is highly overall correlated with 업체구분High correlation
시군명 is highly imbalanced (63.9%)Imbalance
비고 is highly imbalanced (52.3%)Imbalance
순번 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-03-14 00:21:22.449158
Analysis finished2024-03-14 00:21:23.352507
Duration0.9 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

순번
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct82
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean42.560976
Minimum1
Maximum85
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size870.0 B
2024-03-14T09:21:23.413849image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile5.05
Q121.25
median41.5
Q364.5
95-th percentile80.95
Maximum85
Range84
Interquartile range (IQR)43.25

Descriptive statistics

Standard deviation24.993875
Coefficient of variation (CV)0.58724863
Kurtosis-1.2311712
Mean42.560976
Median Absolute Deviation (MAD)21.5
Skewness0.045820122
Sum3490
Variance624.69377
MonotonicityStrictly increasing
2024-03-14T09:21:23.520178image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
1.2%
66 1
 
1.2%
63 1
 
1.2%
62 1
 
1.2%
61 1
 
1.2%
60 1
 
1.2%
59 1
 
1.2%
58 1
 
1.2%
57 1
 
1.2%
56 1
 
1.2%
Other values (72) 72
87.8%
ValueCountFrequency (%)
1 1
1.2%
2 1
1.2%
3 1
1.2%
4 1
1.2%
5 1
1.2%
6 1
1.2%
7 1
1.2%
8 1
1.2%
9 1
1.2%
10 1
1.2%
ValueCountFrequency (%)
85 1
1.2%
84 1
1.2%
83 1
1.2%
82 1
1.2%
81 1
1.2%
80 1
1.2%
79 1
1.2%
78 1
1.2%
77 1
1.2%
76 1
1.2%

시군명
Categorical

IMBALANCE 

Distinct7
Distinct (%)8.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size788.0 B
전주시
69 
익산시
 
4
임실군
 
3
완주군
 
2
남원시
 
2
Other values (2)
 
2

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique2 ?
Unique (%)2.4%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
전주시 69
84.1%
익산시 4
 
4.9%
임실군 3
 
3.7%
완주군 2
 
2.4%
남원시 2
 
2.4%
군산시 1
 
1.2%
진안군 1
 
1.2%

Length

2024-03-14T09:21:23.621355image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-14T09:21:23.723873image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
전주시 69
84.1%
익산시 4
 
4.9%
임실군 3
 
3.7%
완주군 2
 
2.4%
남원시 2
 
2.4%
군산시 1
 
1.2%
진안군 1
 
1.2%

업체구분
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct6
Distinct (%)7.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size788.0 B
제작업체
42 
배급업체
16 
지원기관
8 
교육기관
8 
핵심기관
5 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
제작업체 42
51.2%
배급업체 16
 
19.5%
지원기관 8
 
9.8%
교육기관 8
 
9.8%
핵심기관 5
 
6.1%
제작단지 3
 
3.7%

Length

2024-03-14T09:21:23.816498image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-14T09:21:23.900890image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
제작업체 42
51.2%
배급업체 16
 
19.5%
지원기관 8
 
9.8%
교육기관 8
 
9.8%
핵심기관 5
 
6.1%
제작단지 3
 
3.7%

업체명
Text

Distinct69
Distinct (%)84.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size788.0 B
2024-03-14T09:21:24.085826image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length16
Median length13
Mean length7.6585366
Min length3

Characters and Unicode

Total characters628
Distinct characters147
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

Unique56 ?
Unique (%)68.3%

Sample

1st row전주영상위원회
2nd row전주국제영화제
3rd row전북독립영화협회
4th row전주시민미디어센터
5th row전주정보문화산업진흥원
ValueCountFrequency (%)
예원예술대학교 3
 
3.2%
전주영상위원회 2
 
2.1%
주식회사 2
 
2.1%
전주실버영화관 2
 
2.1%
전주국제영화제 2
 
2.1%
주)바이칼미디어 2
 
2.1%
주)미디어맥스 2
 
2.1%
산학협력단 2
 
2.1%
미디어맥스 2
 
2.1%
전북독립영화협회 2
 
2.1%
Other values (68) 74
77.9%
2024-03-14T09:21:24.436172image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
주 43
 
6.8%
전 27
 
4.3%
화 25
 
4.0%
영 24
 
3.8%
) 23
 
3.7%
( 23
 
3.7%
사 14
 
2.2%
제 13
 
2.1%
13
 
2.1%
학 12
 
1.9%
Other values (137) 411
65.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 569
90.6%
Close Punctuation 23
 
3.7%
Open Punctuation 23
 
3.7%
Space Separator 13
 
2.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
주 43
 
7.6%
전 27
 
4.7%
화 25
 
4.4%
영 24
 
4.2%
사 14
 
2.5%
제 13
 
2.3%
학 12
 
2.1%
이 12
 
2.1%
회 11
 
1.9%
원 11
 
1.9%
Other values (134) 377
66.3%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 23
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 23
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
13
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 569
90.6%
Common 59
 
9.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 43
 
7.6%
전 27
 
4.7%
화 25
 
4.4%
영 24
 
4.2%
사 14
 
2.5%
제 13
 
2.3%
학 12
 
2.1%
이 12
 
2.1%
회 11
 
1.9%
원 11
 
1.9%
Other values (134) 377
66.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
) 23
39.0%
( 23
39.0%
13
22.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 569
90.6%
ASCII 59
 
9.4%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 43
 
7.6%
전 27
 
4.7%
화 25
 
4.4%
영 24
 
4.2%
사 14
 
2.5%
제 13
 
2.3%
학 12
 
2.1%
이 12
 
2.1%
회 11
 
1.9%
원 11
 
1.9%
Other values (134) 377
66.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
) 23
39.0%
( 23
39.0%
13
22.0%

대표자
Text

Distinct48
Distinct (%)58.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size788.0 B
2024-03-14T09:21:24.593310image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length6
Median length3
Mean length2.4512195
Min length1

Characters and Unicode

Total characters201
Distinct characters77
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

Unique38 ?
Unique (%)46.3%

Sample

1st row-
2nd row-
3rd row-
4th row-
5th row-
ValueCountFrequency (%)
24
28.9%
신효균 4
 
4.8%
고광모 2
 
2.4%
김노순 2
 
2.4%
김병철 2
 
2.4%
박종구 2
 
2.4%
김승수 2
 
2.4%
이창용 2
 
2.4%
최경민 2
 
2.4%
임학송 2
 
2.4%
Other values (39) 39
47.0%
2024-03-14T09:21:24.890496image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
- 24
 
11.9%
김 12
 
6.0%
이 10
 
5.0%
박 6
 
3.0%
경 6
 
3.0%
민 5
 
2.5%
성 5
 
2.5%
용 5
 
2.5%
신 5
 
2.5%
균 4
 
2.0%
Other values (67) 119
59.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 175
87.1%
Dash Punctuation 24
 
11.9%
Space Separator 1
 
0.5%
Decimal Number 1
 
0.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
김 12
 
6.9%
이 10
 
5.7%
박 6
 
3.4%
경 6
 
3.4%
민 5
 
2.9%
성 5
 
2.9%
용 5
 
2.9%
신 5
 
2.9%
균 4
 
2.3%
상 4
 
2.3%
Other values (64) 113
64.6%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 24
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 175
87.1%
Common 26
 
12.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 12
 
6.9%
이 10
 
5.7%
박 6
 
3.4%
경 6
 
3.4%
민 5
 
2.9%
성 5
 
2.9%
용 5
 
2.9%
신 5
 
2.9%
균 4
 
2.3%
상 4
 
2.3%
Other values (64) 113
64.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
- 24
92.3%
1
 
3.8%
1 1
 
3.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 175
87.1%
ASCII 26
 
12.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
- 24
92.3%
1
 
3.8%
1 1
 
3.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 12
 
6.9%
이 10
 
5.7%
박 6
 
3.4%
경 6
 
3.4%
민 5
 
2.9%
성 5
 
2.9%
용 5
 
2.9%
신 5
 
2.9%
균 4
 
2.3%
상 4
 
2.3%
Other values (64) 113
64.6%

전화번호
Categorical

Distinct38
Distinct (%)46.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size788.0 B
-
36 
063-250-5200
4 
063-252-3527
 
3
063-275-5333
 
2
063-283-7722
 
2
Other values (33)
35 

Length

Max length13
Median length12
Mean length7.1707317
Min length1

Unique

Unique31 ?
Unique (%)37.8%

Sample

1st row-
2nd row-
3rd row-
4th row-
5th row-

Common Values

ValueCountFrequency (%)
- 36
43.9%
063-250-5200 4
 
4.9%
063-252-3527 3
 
3.7%
063-275-5333 2
 
2.4%
063-283-7722 2
 
2.4%
063-640-7126 2
 
2.4%
063-245-9314 2
 
2.4%
063-2552-3527 1
 
1.2%
063-282-6573 1
 
1.2%
063-277-7707 1
 
1.2%
Other values (28) 28
34.1%

Length

2024-03-14T09:21:24.997386image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
36
43.9%
063-250-5200 4
 
4.9%
063-252-3527 3
 
3.7%
063-275-5333 2
 
2.4%
063-283-7722 2
 
2.4%
063-640-7126 2
 
2.4%
063-245-9314 2
 
2.4%
063-232-0811 1
 
1.2%
063-255-4183 1
 
1.2%
063-282-2151 1
 
1.2%
Other values (28) 28
34.1%

도로명주소
Text

Distinct52
Distinct (%)63.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size788.0 B
2024-03-14T09:21:25.194979image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length20
Median length18.5
Mean length15.914634
Min length10

Characters and Unicode

Total characters1305
Distinct characters99
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

Unique40 ?
Unique (%)48.8%

Sample

1st row전주시 완산구 원상림길 125-14
2nd row전주시 완산구 전주객사4길 46
3rd row전주시 완산구 전주객사4길 46
4th row전주시 완산구 전주객사4길 46
5th row전주시 완산구 아중로 33
ValueCountFrequency (%)
전주시 69
21.4%
완산구 55
17.1%
덕진구 14
 
4.3%
전주객사4길 10
 
3.1%
전주객사3길 9
 
2.8%
46 9
 
2.8%
아중로 6
 
1.9%
33 6
 
1.9%
기린대로 5
 
1.6%
67 4
 
1.2%
Other values (95) 135
41.9%
2024-03-14T09:21:25.584778image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
240
18.4%
전 91
 
7.0%
주 90
 
6.9%
시 76
 
5.8%
구 69
 
5.3%
산 63
 
4.8%
완 57
 
4.4%
3 51
 
3.9%
1 48
 
3.7%
로 46
 
3.5%
Other values (89) 474
36.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 805
61.7%
Decimal Number 247
 
18.9%
Space Separator 240
 
18.4%
Dash Punctuation 13
 
1.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
전 91
 
11.3%
주 90
 
11.2%
시 76
 
9.4%
구 69
 
8.6%
산 63
 
7.8%
완 57
 
7.1%
로 46
 
5.7%
길 37
 
4.6%
사 20
 
2.5%
객 19
 
2.4%
Other values (77) 237
29.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
3 51
20.6%
1 48
19.4%
4 39
15.8%
2 23
9.3%
6 23
9.3%
5 21
8.5%
7 16
 
6.5%
0 12
 
4.9%
8 9
 
3.6%
9 5
 
2.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
240
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 13
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 805
61.7%
Common 500
38.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
전 91
 
11.3%
주 90
 
11.2%
시 76
 
9.4%
구 69
 
8.6%
산 63
 
7.8%
완 57
 
7.1%
로 46
 
5.7%
길 37
 
4.6%
사 20
 
2.5%
객 19
 
2.4%
Other values (77) 237
29.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
240
48.0%
3 51
 
10.2%
1 48
 
9.6%
4 39
 
7.8%
2 23
 
4.6%
6 23
 
4.6%
5 21
 
4.2%
7 16
 
3.2%
- 13
 
2.6%
0 12
 
2.4%
Other values (2) 14
 
2.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 805
61.7%
ASCII 500
38.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
240
48.0%
3 51
 
10.2%
1 48
 
9.6%
4 39
 
7.8%
2 23
 
4.6%
6 23
 
4.6%
5 21
 
4.2%
7 16
 
3.2%
- 13
 
2.6%
0 12
 
2.4%
Other values (2) 14
 
2.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
전 91
 
11.3%
주 90
 
11.2%
시 76
 
9.4%
구 69
 
8.6%
산 63
 
7.8%
완 57
 
7.1%
로 46
 
5.7%
길 37
 
4.6%
사 20
 
2.5%
객 19
 
2.4%
Other values (77) 237
29.4%

지번주소
Text

Distinct60
Distinct (%)73.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size788.0 B
2024-03-14T09:21:25.844697image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length41
Median length35
Mean length21.841463
Min length12

Characters and Unicode

Total characters1791
Distinct characters132
Distinct categories6 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique47 ?
Unique (%)57.3%

Sample

1st row전주시 완산구 상림동 538 J2스튜디오 2층
2nd row전주시 완산구 고사동 155-1
3rd row전주시 완산구 고사동 155-1
4th row전주시 완산구 고사동 155-1 기린오피스텔 5층 502호
5th row전주시 완산구 중노송동 470-4
ValueCountFrequency (%)
전주시 69
 
17.5%
완산구 53
 
13.5%
고사동 19
 
4.8%
덕진구 16
 
4.1%
서노송동 10
 
2.5%
155-1 9
 
2.3%
2층 6
 
1.5%
중화산동2가 6
 
1.5%
중노송동 6
 
1.5%
470-4 6
 
1.5%
Other values (132) 194
49.2%
2024-03-14T09:21:26.216615image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
312
 
17.4%
1 90
 
5.0%
동 79
 
4.4%
주 76
 
4.2%
시 76
 
4.2%
전 74
 
4.1%
구 69
 
3.9%
- 68
 
3.8%
산 65
 
3.6%
2 58
 
3.2%
Other values (122) 824
46.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 969
54.1%
Decimal Number 436
24.3%
Space Separator 312
 
17.4%
Dash Punctuation 68
 
3.8%
Uppercase Letter 3
 
0.2%
Lowercase Letter 3
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 79
 
8.2%
주 76
 
7.8%
시 76
 
7.8%
전 74
 
7.6%
구 69
 
7.1%
산 65
 
6.7%
완 55
 
5.7%
가 25
 
2.6%
진 20
 
2.1%
사 20
 
2.1%
Other values (105) 410
42.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 90
20.6%
2 58
13.3%
5 58
13.3%
3 51
11.7%
0 45
10.3%
4 41
9.4%
6 35
 
8.0%
8 31
 
7.1%
7 15
 
3.4%
9 12
 
2.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 1
33.3%
u 1
33.3%
d 1
33.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
J 2
66.7%
X 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
312
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 68
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 969
54.1%
Common 816
45.6%
Latin 6
 
0.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 79
 
8.2%
주 76
 
7.8%
시 76
 
7.8%
전 74
 
7.6%
구 69
 
7.1%
산 65
 
6.7%
완 55
 
5.7%
가 25
 
2.6%
진 20
 
2.1%
사 20
 
2.1%
Other values (105) 410
42.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
312
38.2%
1 90
 
11.0%
- 68
 
8.3%
2 58
 
7.1%
5 58
 
7.1%
3 51
 
6.2%
0 45
 
5.5%
4 41
 
5.0%
6 35
 
4.3%
8 31
 
3.8%
Other values (2) 27
 
3.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
J 2
33.3%
X 1
16.7%
e 1
16.7%
u 1
16.7%
d 1
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 969
54.1%
ASCII 822
45.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
312
38.0%
1 90
 
10.9%
- 68
 
8.3%
2 58
 
7.1%
5 58
 
7.1%
3 51
 
6.2%
0 45
 
5.5%
4 41
 
5.0%
6 35
 
4.3%
8 31
 
3.8%
Other values (7) 33
 
4.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 79
 
8.2%
주 76
 
7.8%
시 76
 
7.8%
전 74
 
7.6%
구 69
 
7.1%
산 65
 
6.7%
완 55
 
5.7%
가 25
 
2.6%
진 20
 
2.1%
사 20
 
2.1%
Other values (105) 410
42.3%

비고
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct25
Distinct (%)30.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size788.0 B
-
58 
전주국제영화제 개최(매년 4~5월), 디지털 삼인삼색 터 305호
 
1
전북독립영화제 개최(11월),시네마테크사업(영화상영색 터 305호
 
1
미디어 교육 및 활동 지원(퍼블릭 액서스), 장비 및 2
 
1
IT관련 기업성장 및 창업 지원, 문화콘텐츠 산업 육성
 
1
Other values (20)
20 

Length

Max length36
Median length1
Mean length6.6585366
Min length1

Unique

Unique24 ?
Unique (%)29.3%

Sample

1st row영화영상 촬영 로케이션 지원산업, 영화영상 제작지원
2nd row전주국제영화제 개최(매년 4~5월), 디지털 삼인삼색 터 305호
3rd row전북독립영화제 개최(11월),시네마테크사업(영화상영색 터 305호
4th row미디어 교육 및 활동 지원(퍼블릭 액서스), 장비 및 2
5th rowIT관련 기업성장 및 창업 지원, 문화콘텐츠 산업 육성

Common Values

ValueCountFrequency (%)
- 58
70.7%
전주국제영화제 개최(매년 4~5월), 디지털 삼인삼색 터 305호 1
 
1.2%
전북독립영화제 개최(11월),시네마테크사업(영화상영색 터 305호 1
 
1.2%
미디어 교육 및 활동 지원(퍼블릭 액서스), 장비 및 2 1
 
1.2%
IT관련 기업성장 및 창업 지원, 문화콘텐츠 산업 육성 1
 
1.2%
실내 스튜디오 및 야외촬영세트장 지원 1
 
1.2%
영화후반작업 지원 1
 
1.2%
음향 마스터링 지원 1
 
1.2%
전라북도 영화영상산업 지원 1
 
1.2%
전주 영화영상산업 지원 1
 
1.2%
Other values (15) 15
 
18.3%

Length

2024-03-14T09:21:26.374656image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
58
35.4%
지원 10
 
6.1%
및 8
 
4.9%
교육 6
 
3.7%
학생 6
 
3.7%
영화영상 3
 
1.8%
로케이션 2
 
1.2%
영화영상산업 2
 
1.2%
개최 2
 
1.2%
영화교육 2
 
1.2%
Other values (61) 65
39.6%

자료출처
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size788.0 B
문화예술과
82 

Length

Max length5
Median length5
Mean length5
Min length5

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
문화예술과 82
100.0%

Length

2024-03-14T09:21:26.475967image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-14T09:21:26.792001image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
문화예술과 82
100.0%

공개여부
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size788.0 B
공개
82 

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
공개 82
100.0%

Length

2024-03-14T09:21:26.899231image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-14T09:21:26.999217image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
공개 82
100.0%

작성일
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size788.0 B
2015.1
82 

Length

Max length6
Median length6
Mean length6
Min length6

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2015.1
2nd row2015.1
3rd row2015.1
4th row2015.1
5th row2015.1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2015.1 82
100.0%

Length

2024-03-14T09:21:27.077258image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-14T09:21:27.158883image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2015.1 82
100.0%

갱신주기
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size788.0 B
1년
82 

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1년
2nd row1년
3rd row1년
4th row1년
5th row1년

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1년 82
100.0%

Length

2024-03-14T09:21:27.247734image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-14T09:21:27.318915image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1년 82
100.0%

Interactions

2024-03-14T09:21:23.025957image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-03-14T09:21:27.376028image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
순번시군명업체구분업체명대표자전화번호도로명주소지번주소비고
순번1.0000.2970.9110.5840.8120.7360.6610.7150.362
시군명0.2971.0000.3261.0000.3860.0001.0001.0000.755
업체구분0.9110.3261.0000.0000.0000.0000.0000.0000.965
업체명0.5841.0000.0001.0001.0000.9971.0001.0000.578
대표자0.8120.3860.0001.0001.0000.9990.9940.9990.000
전화번호0.7360.0000.0000.9970.9991.0000.9860.9950.000
도로명주소0.6611.0000.0001.0000.9940.9861.0001.0000.000
지번주소0.7151.0000.0001.0000.9990.9951.0001.0000.000
비고0.3620.7550.9650.5780.0000.0000.0000.0001.000
2024-03-14T09:21:27.470052image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
시군명전화번호업체구분비고
시군명1.0000.0000.1970.384
전화번호0.0001.0000.0000.000
업체구분0.1970.0001.0000.733
비고0.3840.0000.7331.000
2024-03-14T09:21:27.550691image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
순번시군명업체구분전화번호비고
순번1.0000.1470.7580.2710.103
시군명0.1471.0000.1970.0000.384
업체구분0.7580.1971.0000.0000.733
전화번호0.2710.0000.0001.0000.000
비고0.1030.3840.7330.0001.000

Missing values

2024-03-14T09:21:23.110809image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-03-14T09:21:23.295820image/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

순번시군명업체구분업체명대표자전화번호도로명주소지번주소비고자료출처공개여부작성일갱신주기
01전주시핵심기관전주영상위원회--전주시 완산구 원상림길 125-14전주시 완산구 상림동 538 J2스튜디오 2층영화영상 촬영 로케이션 지원산업, 영화영상 제작지원문화예술과공개2015.11년
12전주시핵심기관전주국제영화제--전주시 완산구 전주객사4길 46전주시 완산구 고사동 155-1전주국제영화제 개최(매년 4~5월), 디지털 삼인삼색 터 305호문화예술과공개2015.11년
23전주시핵심기관전북독립영화협회--전주시 완산구 전주객사4길 46전주시 완산구 고사동 155-1전북독립영화제 개최(11월),시네마테크사업(영화상영색 터 305호문화예술과공개2015.11년
34전주시핵심기관전주시민미디어센터--전주시 완산구 전주객사4길 46전주시 완산구 고사동 155-1 기린오피스텔 5층 502호미디어 교육 및 활동 지원(퍼블릭 액서스), 장비 및 2문화예술과공개2015.11년
45전주시핵심기관전주정보문화산업진흥원--전주시 완산구 아중로 33전주시 완산구 중노송동 470-4IT관련 기업성장 및 창업 지원, 문화콘텐츠 산업 육성문화예술과공개2015.11년
56전주시제작단지전주영화종합촬영소--전주시 완산구 원상림길 125-14전주시 완산구 상림동 538실내 스튜디오 및 야외촬영세트장 지원문화예술과공개2015.11년
67전주시제작단지전주영화제작소--전주시 완산구 노송광장로 10전주시 완산구 서노송동 568-1영화후반작업 지원문화예술과공개2015.11년
78전주시제작단지전주정보문화산업진흥원--전주시 완산구 아중로 33전주시 완산구 중노송동 470-4음향 마스터링 지원문화예술과공개2015.11년
89전주시지원기관전라북도 문화예술과--전주시 완산구 유연로 338전주시 완산구 중화산동2가 686-5 2층전라북도 영화영상산업 지원문화예술과공개2015.11년
910전주시지원기관전주시 영화영상산업과--전주시 완산구 노송광장로 10전주시 완산구 서노송동 568-1전주 영화영상산업 지원문화예술과공개2015.11년
순번시군명업체구분업체명대표자전화번호도로명주소지번주소비고자료출처공개여부작성일갱신주기
7276전주시배급업체(주)전주방송신효균063-250-5200전주시 완산구 노송여울2길 134전주시 완산구 서노송동 656-3-문화예술과공개2015.11년
7377전주시배급업체매직드림신효균063-250-5200전주시 완산구 노송여울2길 134전주시 완산구 서노송동 656-3-문화예술과공개2015.11년
7478전주시배급업체(주)미디어맥스이창용063-252-3527전주시 완산구 전주객사3길 22전주시 완산구 고사동 431-1 전주영화제작소 202호-문화예술과공개2015.11년
7579전주시배급업체(주)바이칼미디어김병철063-245-9314전주시 덕진구 가재미로 91전주시 덕진구 인후동1가 825-4 3층-문화예술과공개2015.11년
7680전주시배급업체미디어맥스김노순063-252-3527전주시 덕진구 기린대로 418전주시 덕진구 금암동 710-5 우석빌딩 1308호-문화예술과공개2015.11년
7781전주시배급업체엘케이필름이춘완 외1063-275-5333전주시 완산구 전주객사3길 49전주시 완산구 고사동 340-4 3층-문화예술과공개2015.11년
7882남원시배급업체제일시네마이상호063-625-2332남원시 남문로 431남원시 하정동 123-1-문화예술과공개2015.11년
7983전주시배급업체태경영화사김대억063-271-1235전주시 완산구 전주객사3길 74-21전주시 완산구 고사동 290-문화예술과공개2015.11년
8084전주시배급업체프라임영화사박혜선063-275-5333전주시 완산구 전주객사3길 85전주시 완산구 고사동 321-1-문화예술과공개2015.11년
8185남원시배급업체헐리우드영화사김상만061-631-5091남원시 향단로 26남원시 쌍교동 82-1-문화예술과공개2015.11년