Overview

Dataset statistics

Number of variables3
Number of observations118
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory3.0 KiB
Average record size in memory26.1 B

Variable types

Numeric1
Text2

Dataset

Description2023. 4.1. 기준 대구광역시동부교육지원청 관내 초중등학교 현황에 관한 데이터로 학교명 및 주소에 관한 데이터를 제공합니다.
Author대구광역시교육청 대구광역시동부교육지원청
URLhttps://www.data.go.kr/data/15007032/fileData.do

Alerts

학교명 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 17:24:50.628635
Analysis finished2023-12-12 17:24:50.945171
Duration0.32 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

연번
Real number (ℝ)

Distinct77
Distinct (%)65.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean32.745763
Minimum1
Maximum77
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
2023-12-13T02:24:51.012522image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile3.85
Q115.25
median30
Q347.75
95-th percentile71.15
Maximum77
Range76
Interquartile range (IQR)32.5

Descriptive statistics

Standard deviation21.172142
Coefficient of variation (CV)0.64656127
Kurtosis-0.84702777
Mean32.745763
Median Absolute Deviation (MAD)16
Skewness0.42491681
Sum3864
Variance448.2596
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T02:24:51.134903image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 2
 
1.7%
32 2
 
1.7%
24 2
 
1.7%
25 2
 
1.7%
26 2
 
1.7%
27 2
 
1.7%
28 2
 
1.7%
29 2
 
1.7%
30 2
 
1.7%
31 2
 
1.7%
Other values (67) 98
83.1%
ValueCountFrequency (%)
1 2
1.7%
2 2
1.7%
3 2
1.7%
4 2
1.7%
5 2
1.7%
6 2
1.7%
7 2
1.7%
8 2
1.7%
9 2
1.7%
10 2
1.7%
ValueCountFrequency (%)
77 1
0.8%
76 1
0.8%
75 1
0.8%
74 1
0.8%
73 1
0.8%
72 1
0.8%
71 1
0.8%
70 1
0.8%
69 1
0.8%
68 1
0.8%

학교명
Text

UNIQUE 

Distinct118
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.1 KiB
2023-12-13T02:24:51.353649image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length15
Median length8
Mean length7.1779661
Min length5

Characters and Unicode

Total characters847
Distinct characters95
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique118 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row경북대학교사범대학부설초등학교
2nd row계성초등학교
3rd row대구남산초등학교
4th row대구동덕초등학교
5th row대구동인초등학교
ValueCountFrequency (%)
경북대학교사범대학부설초등학교 1
 
0.8%
대구지산초등학교 1
 
0.8%
동촌중학교 1
 
0.8%
대구팔공중학교 1
 
0.8%
공산중학교 1
 
0.8%
강동중학교 1
 
0.8%
성명여자중학교 1
 
0.8%
대구제일중학교 1
 
0.8%
계성중학교 1
 
0.8%
경북대학교사범대학부설중학교 1
 
0.8%
Other values (108) 108
91.5%
2023-12-13T02:24:51.671105image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
학 122
14.4%
교 120
14.2%
대 85
10.0%
구 81
9.6%
초 77
 
9.1%
등 77
 
9.1%
중 43
 
5.1%
동 26
 
3.1%
신 11
 
1.3%
성 10
 
1.2%
Other values (85) 195
23.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 847
100.0%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
학 122
14.4%
교 120
14.2%
대 85
10.0%
구 81
9.6%
초 77
 
9.1%
등 77
 
9.1%
중 43
 
5.1%
동 26
 
3.1%
신 11
 
1.3%
성 10
 
1.2%
Other values (85) 195
23.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 847
100.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 122
14.4%
교 120
14.2%
대 85
10.0%
구 81
9.6%
초 77
 
9.1%
등 77
 
9.1%
중 43
 
5.1%
동 26
 
3.1%
신 11
 
1.3%
성 10
 
1.2%
Other values (85) 195
23.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 847
100.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
학 122
14.4%
교 120
14.2%
대 85
10.0%
구 81
9.6%
초 77
 
9.1%
등 77
 
9.1%
중 43
 
5.1%
동 26
 
3.1%
신 11
 
1.3%
성 10
 
1.2%
Other values (85) 195
23.0%

주소
Text

Distinct116
Distinct (%)98.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.1 KiB
2023-12-13T02:24:52.024112image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length32
Median length29
Mean length24.313559
Min length20

Characters and Unicode

Total characters2869
Distinct characters109
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

Unique114 ?
Unique (%)96.6%

Sample

1st row대구광역시 중구 달구벌대로 2150 (봉산동)
2nd row대구광역시 중구 달성로 15 (대신동)
3rd row대구광역시 중구 남산로 70 (남산동)
4th row대구광역시 중구 동덕로26길 20 (삼덕동2가)
5th row대구광역시 중구 국채보상로 728 (동인동4가)
ValueCountFrequency (%)
대구광역시 118
 
19.9%
수성구 57
 
9.6%
동구 46
 
7.8%
중구 15
 
2.5%
만촌동 10
 
1.7%
신암동 7
 
1.2%
범어동 7
 
1.2%
지산동 6
 
1.0%
범물동 5
 
0.8%
율하동 5
 
0.8%
Other values (218) 317
53.5%
2023-12-13T02:24:52.509547image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
476
16.6%
구 251
 
8.7%
동 190
 
6.6%
대 137
 
4.8%
시 122
 
4.3%
로 119
 
4.1%
) 118
 
4.1%
( 118
 
4.1%
역 118
 
4.1%
광 118
 
4.1%
Other values (99) 1102
38.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1719
59.9%
Space Separator 476
 
16.6%
Decimal Number 429
 
15.0%
Close Punctuation 118
 
4.1%
Open Punctuation 118
 
4.1%
Dash Punctuation 9
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
구 251
14.6%
동 190
11.1%
대 137
 
8.0%
시 122
 
7.1%
로 119
 
6.9%
역 118
 
6.9%
광 118
 
6.9%
길 71
 
4.1%
수 69
 
4.0%
성 67
 
3.9%
Other values (85) 457
26.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 76
17.7%
1 67
15.6%
3 49
11.4%
5 48
11.2%
0 41
9.6%
6 40
9.3%
4 39
9.1%
7 35
8.2%
8 20
 
4.7%
9 14
 
3.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
476
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 118
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 118
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 9
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1719
59.9%
Common 1150
40.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
구 251
14.6%
동 190
11.1%
대 137
 
8.0%
시 122
 
7.1%
로 119
 
6.9%
역 118
 
6.9%
광 118
 
6.9%
길 71
 
4.1%
수 69
 
4.0%
성 67
 
3.9%
Other values (85) 457
26.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
476
41.4%
) 118
 
10.3%
( 118
 
10.3%
2 76
 
6.6%
1 67
 
5.8%
3 49
 
4.3%
5 48
 
4.2%
0 41
 
3.6%
6 40
 
3.5%
4 39
 
3.4%
Other values (4) 78
 
6.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1719
59.9%
ASCII 1150
40.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
476
41.4%
) 118
 
10.3%
( 118
 
10.3%
2 76
 
6.6%
1 67
 
5.8%
3 49
 
4.3%
5 48
 
4.2%
0 41
 
3.6%
6 40
 
3.5%
4 39
 
3.4%
Other values (4) 78
 
6.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
구 251
14.6%
동 190
11.1%
대 137
 
8.0%
시 122
 
7.1%
로 119
 
6.9%
역 118
 
6.9%
광 118
 
6.9%
길 71
 
4.1%
수 69
 
4.0%
성 67
 
3.9%
Other values (85) 457
26.6%

Interactions

2023-12-13T02:24:50.738353image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Missing values

2023-12-13T02:24:50.851338image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T02:24:50.919490image/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

연번학교명주소
01경북대학교사범대학부설초등학교대구광역시 중구 달구벌대로 2150 (봉산동)
12계성초등학교대구광역시 중구 달성로 15 (대신동)
23대구남산초등학교대구광역시 중구 남산로 70 (남산동)
34대구동덕초등학교대구광역시 중구 동덕로26길 20 (삼덕동2가)
45대구동인초등학교대구광역시 중구 국채보상로 728 (동인동4가)
56대구명덕초등학교대구광역시 중구 남산로2길 125 (남산동)
67대구삼덕초등학교대구광역시 중구 달구벌대로447길 62-10 (삼덕동3가)
78대구수창초등학교대구광역시 중구 달성로22길 30 (수창동)
89대구종로초등학교대구광역시 중구 경상감영길 49 (서문로1가)
910대구초등학교대구광역시 중구 명륜로23길 80 (봉산동)
연번학교명주소
10832범물중학교대구광역시 수성구 범안로4길 46 (범물동)
10933범일중학교대구광역시 수성구 지범로41길 23 (범물동)
11034소선여자중학교대구광역시 수성구 교학로8길 37 (만촌동)
11135수성중학교대구광역시 수성구 파동로51길 26-9 (파동)
11236시지중학교대구광역시 수성구 신매로 66 (신매동)
11337신명여자중학교대구광역시 수성구 신천동로 364 (수성동1가)
11438오성중학교대구광역시 수성구 달구벌대로522길 78 (만촌동)
11539정화중학교대구광역시 수성구 청호로84길 123 (범어동)
11640지산중학교대구광역시 수성구 지산로3길 68 (지산동)
11741황금중학교대구광역시 수성구 들안로32길 40 (황금동)