Overview

Dataset statistics

Number of variables7
Number of observations251
Missing cells1
Missing cells (%)0.1%
Duplicate rows2
Duplicate rows (%)0.8%
Total size in memory13.9 KiB
Average record size in memory56.5 B

Variable types

Categorical1
Text5
DateTime1

Dataset

Description관내 산업단지 입주기업 현황에 대한 데이터입니다. 단지명, 업체명, 대표자, 도로명주소, 지번주소, 업종 항목을 제공합니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/3080288/fileData.do

Alerts

데이터기준일자 has constant value ""Constant
Dataset has 2 (0.8%) duplicate rowsDuplicates

Reproduction

Analysis started2023-12-12 23:48:28.368394
Analysis finished2023-12-12 23:48:29.282794
Duration0.91 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

단지명
Categorical

Distinct7
Distinct (%)2.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.1 KiB
양주홍죽일반산업단지
88 
양주검준일반산업단지
86 
양주남면일반산업단지
58 
양주상수일반산업단지
14 
양주구암일반산업단지
 
3
Other values (2)
 
2

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique2 ?
Unique (%)0.8%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
양주홍죽일반산업단지 88
35.1%
양주검준일반산업단지 86
34.3%
양주남면일반산업단지 58
23.1%
양주상수일반산업단지 14
 
5.6%
양주구암일반산업단지 3
 
1.2%
양주도하일반산업단지 1
 
0.4%
서울우유일반산업단지 1
 
0.4%

Length

2023-12-13T08:48:29.346879image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T08:48:29.455092image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
양주홍죽일반산업단지 88
35.1%
양주검준일반산업단지 86
34.3%
양주남면일반산업단지 58
23.1%
양주상수일반산업단지 14
 
5.6%
양주구암일반산업단지 3
 
1.2%
양주도하일반산업단지 1
 
0.4%
서울우유일반산업단지 1
 
0.4%

업체명
Text

Distinct242
Distinct (%)96.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.1 KiB
2023-12-13T08:48:29.682427image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length20
Median length15
Mean length7.0717131
Min length2

Characters and Unicode

Total characters1775
Distinct characters270
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique233 ?
Unique (%)92.8%

Sample

1st row(주)그린웨어
2nd row(주)금호실업
3rd row(주)금호실업
4th row(주)남광섬유
5th row(주)남도물산
ValueCountFrequency (%)
주식회사 13
 
4.7%
2공장 5
 
1.8%
주)성원에어테크 3
 
1.1%
주)블렛스인더스트리 3
 
1.1%
신명산업 2
 
0.7%
주)우성실업 2
 
0.7%
주)진성금고 2
 
0.7%
리코빌 2
 
0.7%
주)동방파스텍 2
 
0.7%
주)혜성프로비젼 2
 
0.7%
Other values (232) 241
87.0%
2023-12-13T08:48:30.056315image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
주 158
 
8.9%
( 149
 
8.4%
) 149
 
8.4%
스 44
 
2.5%
이 36
 
2.0%
성 36
 
2.0%
업 35
 
2.0%
유 33
 
1.9%
산 31
 
1.7%
27
 
1.5%
Other values (260) 1077
60.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1416
79.8%
Open Punctuation 149
 
8.4%
Close Punctuation 149
 
8.4%
Space Separator 27
 
1.5%
Uppercase Letter 14
 
0.8%
Decimal Number 12
 
0.7%
Lowercase Letter 5
 
0.3%
Other Punctuation 2
 
0.1%
Other Symbol 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
주 158
 
11.2%
스 44
 
3.1%
이 36
 
2.5%
성 36
 
2.5%
업 35
 
2.5%
유 33
 
2.3%
산 31
 
2.2%
에 26
 
1.8%
금 25
 
1.8%
대 24
 
1.7%
Other values (238) 968
68.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
N 2
14.3%
E 2
14.3%
Y 2
14.3%
D 2
14.3%
G 2
14.3%
T 1
7.1%
I 1
7.1%
S 1
7.1%
K 1
7.1%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
h 1
20.0%
c 1
20.0%
e 1
20.0%
t 1
20.0%
s 1
20.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 8
66.7%
3 2
 
16.7%
1 2
 
16.7%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 149
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 149
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
27
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 2
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1417
79.8%
Common 339
 
19.1%
Latin 19
 
1.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 158
 
11.2%
스 44
 
3.1%
이 36
 
2.5%
성 36
 
2.5%
업 35
 
2.5%
유 33
 
2.3%
산 31
 
2.2%
에 26
 
1.8%
금 25
 
1.8%
대 24
 
1.7%
Other values (239) 969
68.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
N 2
10.5%
E 2
10.5%
Y 2
10.5%
D 2
10.5%
G 2
10.5%
h 1
 
5.3%
c 1
 
5.3%
e 1
 
5.3%
T 1
 
5.3%
I 1
 
5.3%
Other values (4) 4
21.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
( 149
44.0%
) 149
44.0%
27
 
8.0%
2 8
 
2.4%
. 2
 
0.6%
3 2
 
0.6%
1 2
 
0.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1416
79.8%
ASCII 358
 
20.2%
None 1
 
0.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 158
 
11.2%
스 44
 
3.1%
이 36
 
2.5%
성 36
 
2.5%
업 35
 
2.5%
유 33
 
2.3%
산 31
 
2.2%
에 26
 
1.8%
금 25
 
1.8%
대 24
 
1.7%
Other values (238) 968
68.4%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
( 149
41.6%
) 149
41.6%
27
 
7.5%
2 8
 
2.2%
. 2
 
0.6%
3 2
 
0.6%
N 2
 
0.6%
E 2
 
0.6%
Y 2
 
0.6%
D 2
 
0.6%
Other values (11) 13
 
3.6%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%

대표자
Text

Distinct188
Distinct (%)74.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.1 KiB
2023-12-13T08:48:30.446873image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length19
Median length3
Mean length3.2071713
Min length2

Characters and Unicode

Total characters805
Distinct characters130
Distinct categories5 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique146 ?
Unique (%)58.2%

Sample

1st row허*범
2nd row김*주
3rd row김*주
4th row이*석
5th row유*근
ValueCountFrequency (%)
김*수 7
 
2.7%
박*자 5
 
1.9%
민*식 4
 
1.5%
김*현 4
 
1.5%
김*주 4
 
1.5%
김*자 4
 
1.5%
최*현 3
 
1.2%
이*수 3
 
1.2%
이*진 3
 
1.2%
이*일 3
 
1.2%
Other values (183) 220
84.6%
2023-12-13T08:48:30.987149image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
* 271
33.7%
김 47
 
5.8%
이 37
 
4.6%
박 23
 
2.9%
수 19
 
2.4%
정 17
 
2.1%
현 14
 
1.7%
윤 13
 
1.6%
민 13
 
1.6%
최 12
 
1.5%
Other values (120) 339
42.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 508
63.1%
Other Punctuation 275
34.2%
Uppercase Letter 12
 
1.5%
Space Separator 9
 
1.1%
Decimal Number 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
김 47
 
9.3%
이 37
 
7.3%
박 23
 
4.5%
수 19
 
3.7%
정 17
 
3.3%
현 14
 
2.8%
윤 13
 
2.6%
민 13
 
2.6%
최 12
 
2.4%
진 11
 
2.2%
Other values (108) 302
59.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 4
33.3%
O 2
16.7%
P 1
 
8.3%
L 1
 
8.3%
T 1
 
8.3%
R 1
 
8.3%
W 1
 
8.3%
K 1
 
8.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
* 271
98.5%
, 4
 
1.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
9
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
3 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 508
63.1%
Common 285
35.4%
Latin 12
 
1.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 47
 
9.3%
이 37
 
7.3%
박 23
 
4.5%
수 19
 
3.7%
정 17
 
3.3%
현 14
 
2.8%
윤 13
 
2.6%
민 13
 
2.6%
최 12
 
2.4%
진 11
 
2.2%
Other values (108) 302
59.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
E 4
33.3%
O 2
16.7%
P 1
 
8.3%
L 1
 
8.3%
T 1
 
8.3%
R 1
 
8.3%
W 1
 
8.3%
K 1
 
8.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
* 271
95.1%
9
 
3.2%
, 4
 
1.4%
3 1
 
0.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 508
63.1%
ASCII 297
36.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
* 271
91.2%
9
 
3.0%
, 4
 
1.3%
E 4
 
1.3%
O 2
 
0.7%
3 1
 
0.3%
P 1
 
0.3%
L 1
 
0.3%
T 1
 
0.3%
R 1
 
0.3%
Other values (2) 2
 
0.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
김 47
 
9.3%
이 37
 
7.3%
박 23
 
4.5%
수 19
 
3.7%
정 17
 
3.3%
현 14
 
2.8%
윤 13
 
2.6%
민 13
 
2.6%
최 12
 
2.4%
진 11
 
2.2%
Other values (108) 302
59.4%

도로명주소
Text

Distinct191
Distinct (%)76.4%
Missing1
Missing (%)0.4%
Memory size2.1 KiB
2023-12-13T08:48:31.196659image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length52
Median length45
Mean length25.74
Min length17

Characters and Unicode

Total characters6435
Distinct characters98
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique153 ?
Unique (%)61.2%

Sample

1st row경기도 양주시 남면 검준길 243
2nd row경기도 양주시 남면 검준길 199 외 1필지
3rd row경기도 양주시 남면 검준길 209, 2층
4th row경기도 양주시 남면 검준길 97-15
5th row경기도 양주시 남면 검준길 146, (검준지방산업단지)
ValueCountFrequency (%)
경기도 250
18.2%
양주시 250
18.2%
남면 161
11.7%
백석읍 91
 
6.6%
검준길 86
 
6.3%
감악산로199번길 52
 
3.8%
권율로1203번길 44
 
3.2%
권율로1253번길 33
 
2.4%
외 17
 
1.2%
홍죽리 15
 
1.1%
Other values (214) 374
27.2%
2023-12-13T08:48:31.555899image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1124
 
17.5%
1 306
 
4.8%
주 253
 
3.9%
양 252
 
3.9%
경 251
 
3.9%
시 251
 
3.9%
기 250
 
3.9%
도 250
 
3.9%
길 232
 
3.6%
9 222
 
3.4%
Other values (88) 3044
47.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3459
53.8%
Decimal Number 1538
23.9%
Space Separator 1124
 
17.5%
Dash Punctuation 194
 
3.0%
Other Punctuation 57
 
0.9%
Open Punctuation 27
 
0.4%
Close Punctuation 27
 
0.4%
Uppercase Letter 8
 
0.1%
Other Symbol 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
주 253
 
7.3%
양 252
 
7.3%
경 251
 
7.3%
시 251
 
7.3%
기 250
 
7.2%
도 250
 
7.2%
길 232
 
6.7%
번 166
 
4.8%
면 163
 
4.7%
남 161
 
4.7%
Other values (65) 1230
35.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 306
19.9%
9 222
14.4%
3 217
14.1%
2 201
13.1%
7 141
9.2%
5 135
8.8%
0 133
8.6%
4 77
 
5.0%
8 53
 
3.4%
6 53
 
3.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
D 2
25.0%
C 2
25.0%
A 2
25.0%
H 1
12.5%
B 1
12.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 54
94.7%
. 2
 
3.5%
/ 1
 
1.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1124
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 194
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 27
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 27
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3460
53.8%
Common 2967
46.1%
Latin 8
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 253
 
7.3%
양 252
 
7.3%
경 251
 
7.3%
시 251
 
7.3%
기 250
 
7.2%
도 250
 
7.2%
길 232
 
6.7%
번 166
 
4.8%
면 163
 
4.7%
남 161
 
4.7%
Other values (66) 1231
35.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
1124
37.9%
1 306
 
10.3%
9 222
 
7.5%
3 217
 
7.3%
2 201
 
6.8%
- 194
 
6.5%
7 141
 
4.8%
5 135
 
4.6%
0 133
 
4.5%
4 77
 
2.6%
Other values (7) 217
 
7.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
D 2
25.0%
C 2
25.0%
A 2
25.0%
H 1
12.5%
B 1
12.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3459
53.8%
ASCII 2975
46.2%
None 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1124
37.8%
1 306
 
10.3%
9 222
 
7.5%
3 217
 
7.3%
2 201
 
6.8%
- 194
 
6.5%
7 141
 
4.7%
5 135
 
4.5%
0 133
 
4.5%
4 77
 
2.6%
Other values (12) 225
 
7.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 253
 
7.3%
양 252
 
7.3%
경 251
 
7.3%
시 251
 
7.3%
기 250
 
7.2%
도 250
 
7.2%
길 232
 
6.7%
번 166
 
4.8%
면 163
 
4.7%
남 161
 
4.7%
Other values (65) 1230
35.6%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%

지번주소
Text

Distinct214
Distinct (%)85.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.1 KiB
2023-12-13T08:48:31.949177image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length47
Median length45
Mean length23.398406
Min length12

Characters and Unicode

Total characters5873
Distinct characters89
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique188 ?
Unique (%)74.9%

Sample

1st row경기도 양주시 남면 상수리 663-2
2nd row경기도 양주시 남면 상수리 664-16번지 외 1필지
3rd row경기도 양주시 남면 상수리 664-1 2층
4th row경기도 양주시 남면 상수리 664-12
5th row경기도 양주시 남면 상수리 666-6번지
ValueCountFrequency (%)
경기도 250
18.5%
양주시 250
18.5%
남면 161
11.9%
상수리 98
 
7.2%
홍죽리 93
 
6.9%
백석읍 88
 
6.5%
구암리 60
 
4.4%
외 17
 
1.3%
1필지 14
 
1.0%
376-6 9
 
0.7%
Other values (240) 315
23.2%
2023-12-13T08:48:32.475495image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1104
18.8%
6 302
 
5.1%
리 254
 
4.3%
주 254
 
4.3%
경 251
 
4.3%
도 251
 
4.3%
양 251
 
4.3%
시 251
 
4.3%
기 250
 
4.3%
- 240
 
4.1%
Other values (79) 2465
42.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3368
57.3%
Decimal Number 1114
 
19.0%
Space Separator 1104
 
18.8%
Dash Punctuation 240
 
4.1%
Open Punctuation 13
 
0.2%
Close Punctuation 13
 
0.2%
Other Punctuation 12
 
0.2%
Uppercase Letter 8
 
0.1%
Other Symbol 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
리 254
 
7.5%
주 254
 
7.5%
경 251
 
7.5%
도 251
 
7.5%
양 251
 
7.5%
시 251
 
7.5%
기 250
 
7.4%
지 201
 
6.0%
번 181
 
5.4%
면 163
 
4.8%
Other values (56) 1061
31.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
6 302
27.1%
3 149
13.4%
9 126
11.3%
1 117
 
10.5%
4 101
 
9.1%
5 86
 
7.7%
7 79
 
7.1%
2 77
 
6.9%
8 42
 
3.8%
0 35
 
3.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
D 2
25.0%
C 2
25.0%
A 2
25.0%
B 1
12.5%
H 1
12.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 10
83.3%
/ 1
 
8.3%
. 1
 
8.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1104
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 240
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 13
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 13
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3369
57.4%
Common 2496
42.5%
Latin 8
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
리 254
 
7.5%
주 254
 
7.5%
경 251
 
7.5%
도 251
 
7.5%
양 251
 
7.5%
시 251
 
7.5%
기 250
 
7.4%
지 201
 
6.0%
번 181
 
5.4%
면 163
 
4.8%
Other values (57) 1062
31.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
1104
44.2%
6 302
 
12.1%
- 240
 
9.6%
3 149
 
6.0%
9 126
 
5.0%
1 117
 
4.7%
4 101
 
4.0%
5 86
 
3.4%
7 79
 
3.2%
2 77
 
3.1%
Other values (7) 115
 
4.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
D 2
25.0%
C 2
25.0%
A 2
25.0%
B 1
12.5%
H 1
12.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3368
57.3%
ASCII 2504
42.6%
None 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1104
44.1%
6 302
 
12.1%
- 240
 
9.6%
3 149
 
6.0%
9 126
 
5.0%
1 117
 
4.7%
4 101
 
4.0%
5 86
 
3.4%
7 79
 
3.2%
2 77
 
3.1%
Other values (12) 123
 
4.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
리 254
 
7.5%
주 254
 
7.5%
경 251
 
7.5%
도 251
 
7.5%
양 251
 
7.5%
시 251
 
7.5%
기 250
 
7.4%
지 201
 
6.0%
번 181
 
5.4%
면 163
 
4.8%
Other values (56) 1061
31.5%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%

업종
Text

Distinct107
Distinct (%)42.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.1 KiB
2023-12-13T08:48:32.683269image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length35
Median length28
Mean length15.207171
Min length3

Characters and Unicode

Total characters3817
Distinct characters190
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

Unique71 ?
Unique (%)28.3%

Sample

1st row직물, 편조원단 및 의복류 염색 가공업
2nd row날염 가공업
3rd row날염 가공업
4th row솜 및 실 염색가공업
5th row날염 가공업
ValueCountFrequency (%)
제조업 122
 
9.9%
및 121
 
9.8%
외 85
 
6.9%
기타 66
 
5.4%
종 59
 
4.8%
가공업 55
 
4.5%
직물 29
 
2.4%
1 29
 
2.4%
편조원단 28
 
2.3%
그 26
 
2.1%
Other values (179) 609
49.6%
2023-12-13T08:48:33.002088image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
978
25.6%
업 256
 
6.7%
제 187
 
4.9%
조 155
 
4.1%
가 122
 
3.2%
및 121
 
3.2%
기 117
 
3.1%
공 109
 
2.9%
외 91
 
2.4%
염 67
 
1.8%
Other values (180) 1614
42.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2713
71.1%
Space Separator 978
 
25.6%
Decimal Number 61
 
1.6%
Other Punctuation 55
 
1.4%
Close Punctuation 5
 
0.1%
Open Punctuation 5
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
업 256
 
9.4%
제 187
 
6.9%
조 155
 
5.7%
가 122
 
4.5%
및 121
 
4.5%
기 117
 
4.3%
공 109
 
4.0%
외 91
 
3.4%
염 67
 
2.5%
금 66
 
2.4%
Other values (168) 1422
52.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 31
50.8%
2 10
 
16.4%
4 6
 
9.8%
3 6
 
9.8%
8 3
 
4.9%
6 2
 
3.3%
5 2
 
3.3%
0 1
 
1.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
978
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 55
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 5
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 5
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2713
71.1%
Common 1104
28.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
업 256
 
9.4%
제 187
 
6.9%
조 155
 
5.7%
가 122
 
4.5%
및 121
 
4.5%
기 117
 
4.3%
공 109
 
4.0%
외 91
 
3.4%
염 67
 
2.5%
금 66
 
2.4%
Other values (168) 1422
52.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
978
88.6%
, 55
 
5.0%
1 31
 
2.8%
2 10
 
0.9%
4 6
 
0.5%
3 6
 
0.5%
) 5
 
0.5%
( 5
 
0.5%
8 3
 
0.3%
6 2
 
0.2%
Other values (2) 3
 
0.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2713
71.1%
ASCII 1104
28.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
978
88.6%
, 55
 
5.0%
1 31
 
2.8%
2 10
 
0.9%
4 6
 
0.5%
3 6
 
0.5%
) 5
 
0.5%
( 5
 
0.5%
8 3
 
0.3%
6 2
 
0.2%
Other values (2) 3
 
0.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
업 256
 
9.4%
제 187
 
6.9%
조 155
 
5.7%
가 122
 
4.5%
및 121
 
4.5%
기 117
 
4.3%
공 109
 
4.0%
외 91
 
3.4%
염 67
 
2.5%
금 66
 
2.4%
Other values (168) 1422
52.4%

데이터기준일자
Date

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.1 KiB
Minimum2023-06-21 00:00:00
Maximum2023-06-21 00:00:00
2023-12-13T08:48:33.109972image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T08:48:33.186300image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

Missing values

2023-12-13T08:48:29.141956image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T08:48:29.242480image/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

단지명업체명대표자도로명주소지번주소업종데이터기준일자
0양주검준일반산업단지(주)그린웨어허*범경기도 양주시 남면 검준길 243경기도 양주시 남면 상수리 663-2직물, 편조원단 및 의복류 염색 가공업2023-06-21
1양주검준일반산업단지(주)금호실업김*주경기도 양주시 남면 검준길 199 외 1필지경기도 양주시 남면 상수리 664-16번지 외 1필지날염 가공업2023-06-21
2양주검준일반산업단지(주)금호실업김*주경기도 양주시 남면 검준길 209, 2층경기도 양주시 남면 상수리 664-1 2층날염 가공업2023-06-21
3양주검준일반산업단지(주)남광섬유이*석경기도 양주시 남면 검준길 97-15경기도 양주시 남면 상수리 664-12솜 및 실 염색가공업2023-06-21
4양주검준일반산업단지(주)남도물산유*근경기도 양주시 남면 검준길 146, (검준지방산업단지)경기도 양주시 남면 상수리 666-6번지날염 가공업2023-06-21
5양주검준일반산업단지(주)대광프린트무역유*재경기도 양주시 남면 검준길 97-19경기도 양주시 남면 상수리 664-13번지직물, 편조원단 및 의복류 염색 가공업 외 1 종2023-06-21
6양주검준일반산업단지(주)대원물산이*흥경기도 양주시 남면 검준길 77-5경기도 양주시 남면 상수리 663-9번지솜 및 실 염색가공업 외 1 종2023-06-21
7양주검준일반산업단지(주)대진씨에스홍*경기도 양주시 남면 검준길 97-6경기도 양주시 남면 상수리 665-8솜 및 실 염색가공업2023-06-21
8양주검준일반산업단지(주)대진텍스최*곤경기도 양주시 남면 검준길 77-16경기도 양주시 남면 상수리 664-5번지직물, 편조원단 및 의복류 염색 가공업2023-06-21
9양주검준일반산업단지(주)동보피엔티현*만경기도 양주시 남면 검준길 97-22 외 1필지경기도 양주시 남면 상수리 665-4 번지 외 1필지직물, 편조원단 및 의복류 염색 가공업 외 1 종2023-06-21
단지명업체명대표자도로명주소지번주소업종데이터기준일자
241양주홍죽일반산업단지잇츠올레(주)홍*열경기도 양주시 백석읍 권율로1203번길 40-26경기도 양주시 백석읍 홍죽리 953-1번지육류 기타 가공 및 저장처리업 (가금류 제외) 외 1 종2023-06-21
242양주홍죽일반산업단지전전사박*수경기도 양주시 백석읍 권율로1203번길 39-37경기도 양주시 백석읍 홍죽리 954-4번지방송장비 제조업2023-06-21
243양주홍죽일반산업단지제이엠티(주)전*기경기도 양주시 백석읍 권율로1203번길 70-39경기도 양주시 백석읍 홍죽리 928-3번지정형외과용 및 신체보정용 기기 제조업2023-06-21
244양주홍죽일반산업단지주식회사 대통기획조*기경기도 양주시 백석읍 권율로1203번길 8-13경기도 양주시 백석읍 홍죽리 953번지커피 가공업2023-06-21
245양주홍죽일반산업단지주식회사 리핏이*은경기도 양주시 백석읍 권율로1203번길 39-23, 3동 101호, 201호경기도 양주시 백석읍 홍죽리 954-7 3동 101호, 201호물질 검사, 측정 및 분석기구 제조업2023-06-21
246양주홍죽일반산업단지주식회사 에이원김*구경기도 양주시 백석읍 권율로1203번길 70-9, (홍죽리 928번지)경기도 양주시 백석읍 홍죽리 928번지 (홍죽리 928번지)인쇄잉크 및 회화용 물감 제조업2023-06-21
247양주홍죽일반산업단지코모란트 주식회사박*석경기도 양주시 백석읍 권율로1203번길 39-37, 2, 3층경기도 양주시 백석읍 홍죽리 954-4 2, 3층기타 무선 통신장비 제조업2023-06-21
248양주홍죽일반산업단지태경에코(주)김******서경기도 양주시 백석읍 권율로1203번길 39-52경기도 양주시 백석읍 홍죽리 943-1번지기타 기초 무기 화학물질 제조업2023-06-21
249양주홍죽일반산업단지태산시스템박*열경기도 양주시 백석읍 권율로1253번길 7-34, 나동 1층경기도 양주시 백석읍 홍죽리 953-6번지 나동 1층전시용 모형 제조업2023-06-21
250양주홍죽일반산업단지협진카바링이*협경기도 양주시 백석읍 권율로1203번길 39-19경기도 양주시 백석읍 홍죽리 954-8번지연사 및 가공사 제조업2023-06-21

Duplicate rows

Most frequently occurring

단지명업체명대표자도로명주소지번주소업종데이터기준일자# duplicates
0양주남면일반산업단지동광섬유정*각경기도 양주시 남면 감악산로199번길 71-80경기도 양주시 남면 구암리 369-5번지섬유제품 기타 정리 및 마무리 가공업2023-06-212
1양주남면일반산업단지충무강업김*수경기도 양주시 남면 감악산로199번길 105-60경기도 양주시 남면 구암리 368-1그 외 기타 금속가공업2023-06-212