Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations261
Missing cells38
Missing cells (%)2.9%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory10.6 KiB
Average record size in memory41.5 B

Variable types

Numeric1
Categorical2
Text2

Dataset

Description인천광역시 서구의 지자체 자체운영 공공와이파이 현황에 관한 데이터입니다. 구분, 상세 주소, 설치 장소명, 설치연도 등의 항목을 제공합니다.
Author인천광역시 서구
URLhttps://data.incheon.go.kr/findData/publicDataDetail?dataId=15105597&srcSe=7661IVAWM27C61E190

Alerts

구분 is highly overall correlated with 설치연도High correlation
설치연도 is highly overall correlated with 구분High correlation
구분 is highly imbalanced (80.1%)Imbalance
설치연도 is highly imbalanced (63.4%)Imbalance
연번 has 38 (14.6%) missing valuesMissing

Reproduction

Analysis started2024-01-28 05:26:17.727686
Analysis finished2024-01-28 05:26:18.223502
Duration0.5 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

연번
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct223
Distinct (%)100.0%
Missing38
Missing (%)14.6%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean112
Minimum1
Maximum223
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
2024-01-28T14:26:18.286969image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile12.1
Q156.5
median112
Q3167.5
95-th percentile211.9
Maximum223
Range222
Interquartile range (IQR)111

Descriptive statistics

Standard deviation64.518731
Coefficient of variation (CV)0.5760601
Kurtosis-1.2
Mean112
Median Absolute Deviation (MAD)56
Skewness0
Sum24976
Variance4162.6667
MonotonicityStrictly increasing
2024-01-28T14:26:18.401993image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
2 1
 
0.4%
143 1
 
0.4%
144 1
 
0.4%
145 1
 
0.4%
146 1
 
0.4%
147 1
 
0.4%
148 1
 
0.4%
149 1
 
0.4%
150 1
 
0.4%
151 1
 
0.4%
Other values (213) 213
81.6%
(Missing) 38
 
14.6%
ValueCountFrequency (%)
1 1
0.4%
2 1
0.4%
3 1
0.4%
4 1
0.4%
5 1
0.4%
6 1
0.4%
7 1
0.4%
8 1
0.4%
9 1
0.4%
10 1
0.4%
ValueCountFrequency (%)
223 1
0.4%
222 1
0.4%
221 1
0.4%
220 1
0.4%
219 1
0.4%
218 1
0.4%
217 1
0.4%
216 1
0.4%
215 1
0.4%
214 1
0.4%

구분
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct7
Distinct (%)2.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.2 KiB
경로당
241 
공공기관
 
8
관공서
 
5
교육센터
 
3
도서관
 
2
Other values (2)
 
2

Length

Max length4
Median length3
Mean length3.0421456
Min length3

Unique

Unique2 ?
Unique (%)0.8%

Sample

1st row교육센터
2nd row교육센터
3rd row교육센터
4th row관공서
5th row관공서

Common Values

ValueCountFrequency (%)
경로당 241
92.3%
공공기관 8
 
3.1%
관공서 5
 
1.9%
교육센터 3
 
1.1%
도서관 2
 
0.8%
보건소 1
 
0.4%
박물관 1
 
0.4%

Length

2024-01-28T14:26:18.502995image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-01-28T14:26:18.594579image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
경로당 241
92.3%
공공기관 8
 
3.1%
관공서 5
 
1.9%
교육센터 3
 
1.1%
도서관 2
 
0.8%
보건소 1
 
0.4%
박물관 1
 
0.4%

설치 장소명
Text

Distinct254
Distinct (%)97.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.2 KiB
2024-01-28T14:26:18.758296image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length19
Median length16
Mean length10.318008
Min length5

Characters and Unicode

Total characters2693
Distinct characters247
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique248 ?
Unique (%)95.0%

Sample

1st row구청정보교육센터
2nd row검단정보교육센터
3rd row청라정보교육센터
4th row서구청 본관
5th row서구청 별관
ValueCountFrequency (%)
경로당 13
 
4.6%
서구청 7
 
2.5%
현대아파트경로당 3
 
1.1%
본관 2
 
0.7%
동진아파트경로당 2
 
0.7%
동남아파트경로당 2
 
0.7%
효정아파트경로당 2
 
0.7%
태화아파트경로당 2
 
0.7%
원흥아파트경로당 2
 
0.7%
대원레스피아2차경로당 1
 
0.4%
Other values (249) 249
87.4%
2024-01-28T14:26:19.043534image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
당 253
 
9.4%
로 248
 
9.2%
경 247
 
9.2%
아 181
 
6.7%
트 178
 
6.6%
파 168
 
6.2%
청 46
 
1.7%
동 45
 
1.7%
라 42
 
1.6%
단 40
 
1.5%
Other values (237) 1245
46.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2546
94.5%
Decimal Number 84
 
3.1%
Space Separator 24
 
0.9%
Uppercase Letter 22
 
0.8%
Close Punctuation 5
 
0.2%
Open Punctuation 5
 
0.2%
Lowercase Letter 4
 
0.1%
Dash Punctuation 3
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
당 253
 
9.9%
로 248
 
9.7%
경 247
 
9.7%
아 181
 
7.1%
트 178
 
7.0%
파 168
 
6.6%
청 46
 
1.8%
동 45
 
1.8%
라 42
 
1.6%
단 40
 
1.6%
Other values (212) 1098
43.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 30
35.7%
2 29
34.5%
3 10
 
11.9%
4 4
 
4.8%
5 2
 
2.4%
9 2
 
2.4%
8 2
 
2.4%
0 2
 
2.4%
7 2
 
2.4%
6 1
 
1.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
L 5
22.7%
H 4
18.2%
S 3
13.6%
K 3
13.6%
C 2
 
9.1%
G 1
 
4.5%
I 1
 
4.5%
V 1
 
4.5%
E 1
 
4.5%
W 1
 
4.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
24
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 5
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 5
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 4
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2546
94.5%
Common 121
 
4.5%
Latin 26
 
1.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
당 253
 
9.9%
로 248
 
9.7%
경 247
 
9.7%
아 181
 
7.1%
트 178
 
7.0%
파 168
 
6.6%
청 46
 
1.8%
동 45
 
1.8%
라 42
 
1.6%
단 40
 
1.6%
Other values (212) 1098
43.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
1 30
24.8%
2 29
24.0%
24
19.8%
3 10
 
8.3%
) 5
 
4.1%
( 5
 
4.1%
4 4
 
3.3%
- 3
 
2.5%
5 2
 
1.7%
9 2
 
1.7%
Other values (4) 7
 
5.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
L 5
19.2%
e 4
15.4%
H 4
15.4%
S 3
11.5%
K 3
11.5%
C 2
 
7.7%
G 1
 
3.8%
I 1
 
3.8%
V 1
 
3.8%
E 1
 
3.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2546
94.5%
ASCII 147
 
5.5%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
당 253
 
9.9%
로 248
 
9.7%
경 247
 
9.7%
아 181
 
7.1%
트 178
 
7.0%
파 168
 
6.6%
청 46
 
1.8%
동 45
 
1.8%
라 42
 
1.6%
단 40
 
1.6%
Other values (212) 1098
43.1%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 30
20.4%
2 29
19.7%
24
16.3%
3 10
 
6.8%
L 5
 
3.4%
) 5
 
3.4%
( 5
 
3.4%
e 4
 
2.7%
H 4
 
2.7%
4 4
 
2.7%
Other values (15) 27
18.4%

상세 주소
Text

Distinct254
Distinct (%)97.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.2 KiB
2024-01-28T14:26:19.281655image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length46
Median length34
Mean length23.881226
Min length15

Characters and Unicode

Total characters6233
Distinct characters169
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique249 ?
Unique (%)95.4%

Sample

1st row인천광역시 서구 서곶로 307
2nd row인천광역시 서구 청마로167번길 19
3rd row인천광역시 서구 청라커낼로 269
4th row인천광역시 서구 서곶로 307
5th row인천광역시 서구 서곶로 307
ValueCountFrequency (%)
인천광역시 261
23.6%
서구 261
23.6%
검단로 11
 
1.0%
서곶로 11
 
1.0%
가좌동 9
 
0.8%
청라커낼로 7
 
0.6%
가현로 7
 
0.6%
석남동 7
 
0.6%
307 6
 
0.5%
승학로 5
 
0.5%
Other values (418) 521
47.1%
2024-01-28T14:26:19.891132image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
872
 
14.0%
서 292
 
4.7%
로 275
 
4.4%
천 264
 
4.2%
광 262
 
4.2%
시 262
 
4.2%
구 261
 
4.2%
인 261
 
4.2%
역 261
 
4.2%
동 244
 
3.9%
Other values (159) 2979
47.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3875
62.2%
Decimal Number 957
 
15.4%
Space Separator 872
 
14.0%
Close Punctuation 237
 
3.8%
Open Punctuation 237
 
3.8%
Other Punctuation 29
 
0.5%
Dash Punctuation 25
 
0.4%
Uppercase Letter 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
서 292
 
7.5%
로 275
 
7.1%
천 264
 
6.8%
광 262
 
6.8%
시 262
 
6.8%
구 261
 
6.7%
인 261
 
6.7%
역 261
 
6.7%
동 244
 
6.3%
길 146
 
3.8%
Other values (143) 1347
34.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 187
19.5%
3 121
12.6%
2 118
12.3%
4 97
10.1%
7 86
9.0%
5 78
8.2%
0 75
7.8%
6 71
 
7.4%
8 64
 
6.7%
9 60
 
6.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
872
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 237
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 237
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 29
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 25
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3875
62.2%
Common 2357
37.8%
Latin 1
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
서 292
 
7.5%
로 275
 
7.1%
천 264
 
6.8%
광 262
 
6.8%
시 262
 
6.8%
구 261
 
6.7%
인 261
 
6.7%
역 261
 
6.7%
동 244
 
6.3%
길 146
 
3.8%
Other values (143) 1347
34.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
872
37.0%
) 237
 
10.1%
( 237
 
10.1%
1 187
 
7.9%
3 121
 
5.1%
2 118
 
5.0%
4 97
 
4.1%
7 86
 
3.6%
5 78
 
3.3%
0 75
 
3.2%
Other values (5) 249
 
10.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3875
62.2%
ASCII 2358
37.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
872
37.0%
) 237
 
10.1%
( 237
 
10.1%
1 187
 
7.9%
3 121
 
5.1%
2 118
 
5.0%
4 97
 
4.1%
7 86
 
3.6%
5 78
 
3.3%
0 75
 
3.2%
Other values (6) 250
 
10.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
서 292
 
7.5%
로 275
 
7.1%
천 264
 
6.8%
광 262
 
6.8%
시 262
 
6.8%
구 261
 
6.7%
인 261
 
6.7%
역 261
 
6.7%
동 244
 
6.3%
길 146
 
3.8%
Other values (143) 1347
34.8%

설치연도
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct6
Distinct (%)2.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.2 KiB
2020년
220 
2022년
 
15
2019년
 
10
2023년
 
10
2015년
 
5

Length

Max length5
Median length5
Mean length5
Min length5

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.4%

Sample

1st row2015년
2nd row2015년
3rd row2015년
4th row2020년
5th row2020년

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2020년 220
84.3%
2022년 15
 
5.7%
2019년 10
 
3.8%
2023년 10
 
3.8%
2015년 5
 
1.9%
2021년 1
 
0.4%

Length

2024-01-28T14:26:20.001927image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-01-28T14:26:20.089521image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2020년 220
84.3%
2022년 15
 
5.7%
2019년 10
 
3.8%
2023년 10
 
3.8%
2015년 5
 
1.9%
2021년 1
 
0.4%

Interactions

2024-01-28T14:26:18.028490image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-01-28T14:26:20.157782image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번구분설치연도
연번1.0000.5610.588
구분0.5611.0000.771
설치연도0.5880.7711.000
2024-01-28T14:26:20.240607image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
설치연도구분
설치연도1.0000.595
구분0.5951.000
2024-01-28T14:26:20.312680image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번구분설치연도
연번1.0000.3240.361
구분0.3241.0000.595
설치연도0.3610.5951.000

Missing values

2024-01-28T14:26:18.116441image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-01-28T14:26:18.193389image/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

연번구분설치 장소명상세 주소설치연도
01교육센터구청정보교육센터인천광역시 서구 서곶로 3072015년
12교육센터검단정보교육센터인천광역시 서구 청마로167번길 192015년
23교육센터청라정보교육센터인천광역시 서구 청라커낼로 2692015년
34관공서서구청 본관인천광역시 서구 서곶로 3072020년
45관공서서구청 별관인천광역시 서구 서곶로 3072020년
56관공서서구청 의회동인천광역시 서구 서곶로 3072020년
67관공서서구청 본관 2청사인천광역시 서구 서곶로 2992020년
78관공서서구청 임시청사(세민빌딩)인천광역시 서구 서곶로 3232020년
89공공기관서구청 지하대회의실인천광역시 서구 서곶로 3072019년
910공공기관서구청 의원간담회장인천광역시 서구 서곶로 3072019년
연번구분설치 장소명상세 주소설치연도
251<NA>경로당동아아파트경로당인천광역시 서구 완정로34번길 20(마전동)2020년
252<NA>경로당마전영남탑스빌경로당인천광역시 서구 완정로64번길 7(마전동)2020년
253<NA>경로당당하3차풍림아이원경로당인천광역시 서구 원당대로685번길 23(마전동)2020년
254<NA>경로당당하2차풍림아이원아파트경로당인천광역시 서구 원당대로685번길 30(마전동)2020년
255<NA>경로당검단1차대주피오레아파트경로당인천광역시 서구 완정로65번안길 10(마전동)2020년
256<NA>경로당우림필유경로당인천광역시 서구 완정로34번길 29(마전동)2020년
257<NA>경로당검단2차아이파크경로당인천광역시 서구 검단로540번길 59(마전동)2020년
258<NA>경로당검단LH20단지아파트경로당인천광역시 서구 이음3로 2202022년
259<NA>경로당검단신도시우미린더시그니처아파트경로당인천광역시 서구 이음5로 392022년
260<NA>경로당검단한신더휴아파트경로당인천광역시 서구 이음3로 1252022년