Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations174
Missing cells12
Missing cells (%)1.4%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory7.1 KiB
Average record size in memory41.7 B

Variable types

Numeric1
Text3
DateTime1

Dataset

Description야영에 적합한 시설 및 설비 등을 갖추고 야영편의를 제공하는 사업장명, 소재지주소, 도로명주소 등의 정보 확인이 가능합니다.
Author경기도 포천시
URLhttps://www.data.go.kr/data/15126603/fileData.do

Alerts

데이터 기준일 has constant value ""Constant
도로명전체주소 has 12 (6.9%) missing valuesMissing
번호 has unique valuesUnique
사업장명 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-03-14 16:23:18.571990
Analysis finished2024-03-14 16:23:19.960240
Duration1.39 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

번호
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct174
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean87.5
Minimum1
Maximum174
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.7 KiB
2024-03-15T01:23:20.194011image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile9.65
Q144.25
median87.5
Q3130.75
95-th percentile165.35
Maximum174
Range173
Interquartile range (IQR)86.5

Descriptive statistics

Standard deviation50.373604
Coefficient of variation (CV)0.57569833
Kurtosis-1.2
Mean87.5
Median Absolute Deviation (MAD)43.5
Skewness0
Sum15225
Variance2537.5
MonotonicityStrictly increasing
2024-03-15T01:23:20.748844image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
0.6%
121 1
 
0.6%
113 1
 
0.6%
114 1
 
0.6%
115 1
 
0.6%
116 1
 
0.6%
117 1
 
0.6%
118 1
 
0.6%
119 1
 
0.6%
120 1
 
0.6%
Other values (164) 164
94.3%
ValueCountFrequency (%)
1 1
0.6%
2 1
0.6%
3 1
0.6%
4 1
0.6%
5 1
0.6%
6 1
0.6%
7 1
0.6%
8 1
0.6%
9 1
0.6%
10 1
0.6%
ValueCountFrequency (%)
174 1
0.6%
173 1
0.6%
172 1
0.6%
171 1
0.6%
170 1
0.6%
169 1
0.6%
168 1
0.6%
167 1
0.6%
166 1
0.6%
165 1
0.6%

사업장명
Text

UNIQUE 

Distinct174
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
2024-03-15T01:23:21.923985image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length22
Median length18
Mean length8.4482759
Min length3

Characters and Unicode

Total characters1470
Distinct characters285
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique174 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row봉화로캠핑장
2nd row스테이635
3rd row산이다 관광농원(야영장)
4th row캠프다온
5th row스푼글램핑
ValueCountFrequency (%)
캠핑장 34
 
12.2%
글램핑 12
 
4.3%
포천 7
 
2.5%
관광농원 6
 
2.2%
2호점 3
 
1.1%
산정호수 3
 
1.1%
카라반 3
 
1.1%
글램핑카라반 2
 
0.7%
숲 2
 
0.7%
산마루 2
 
0.7%
Other values (201) 205
73.5%
2024-03-15T01:23:23.422442image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
핑 117
 
8.0%
105
 
7.1%
캠 97
 
6.6%
장 72
 
4.9%
글 41
 
2.8%
램 40
 
2.7%
원 26
 
1.8%
스 23
 
1.6%
포 23
 
1.6%
이 23
 
1.6%
Other values (275) 903
61.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1258
85.6%
Space Separator 105
 
7.1%
Lowercase Letter 29
 
2.0%
Decimal Number 25
 
1.7%
Open Punctuation 16
 
1.1%
Close Punctuation 16
 
1.1%
Uppercase Letter 15
 
1.0%
Other Punctuation 5
 
0.3%
Dash Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
핑 117
 
9.3%
캠 97
 
7.7%
장 72
 
5.7%
글 41
 
3.3%
램 40
 
3.2%
원 26
 
2.1%
스 23
 
1.8%
포 23
 
1.8%
이 23
 
1.8%
프 21
 
1.7%
Other values (236) 775
61.6%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 5
17.2%
t 3
10.3%
a 3
10.3%
o 2
 
6.9%
s 2
 
6.9%
n 2
 
6.9%
k 2
 
6.9%
i 2
 
6.9%
c 1
 
3.4%
y 1
 
3.4%
Other values (6) 6
20.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
J 2
13.3%
O 2
13.3%
G 2
13.3%
B 2
13.3%
C 2
13.3%
H 1
6.7%
E 1
6.7%
W 1
6.7%
K 1
6.7%
L 1
6.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 8
32.0%
4 4
16.0%
7 3
 
12.0%
1 3
 
12.0%
3 3
 
12.0%
5 2
 
8.0%
6 1
 
4.0%
8 1
 
4.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
105
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 16
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 16
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
& 5
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1258
85.6%
Common 168
 
11.4%
Latin 44
 
3.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
핑 117
 
9.3%
캠 97
 
7.7%
장 72
 
5.7%
글 41
 
3.3%
램 40
 
3.2%
원 26
 
2.1%
스 23
 
1.8%
포 23
 
1.8%
이 23
 
1.8%
프 21
 
1.7%
Other values (236) 775
61.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 5
 
11.4%
t 3
 
6.8%
a 3
 
6.8%
J 2
 
4.5%
O 2
 
4.5%
G 2
 
4.5%
o 2
 
4.5%
s 2
 
4.5%
B 2
 
4.5%
n 2
 
4.5%
Other values (16) 19
43.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
105
62.5%
( 16
 
9.5%
) 16
 
9.5%
2 8
 
4.8%
& 5
 
3.0%
4 4
 
2.4%
7 3
 
1.8%
1 3
 
1.8%
3 3
 
1.8%
5 2
 
1.2%
Other values (3) 3
 
1.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1258
85.6%
ASCII 212
 
14.4%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
핑 117
 
9.3%
캠 97
 
7.7%
장 72
 
5.7%
글 41
 
3.3%
램 40
 
3.2%
원 26
 
2.1%
스 23
 
1.8%
포 23
 
1.8%
이 23
 
1.8%
프 21
 
1.7%
Other values (236) 775
61.6%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
105
49.5%
( 16
 
7.5%
) 16
 
7.5%
2 8
 
3.8%
& 5
 
2.4%
e 5
 
2.4%
4 4
 
1.9%
7 3
 
1.4%
t 3
 
1.4%
1 3
 
1.4%
Other values (29) 44
20.8%

소재지전체주소
Text

Distinct173
Distinct (%)99.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
2024-03-15T01:23:24.449763image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length77
Median length56
Mean length27.741379
Min length18

Characters and Unicode

Total characters4827
Distinct characters89
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

Unique172 ?
Unique (%)98.9%

Sample

1st row경기도 포천시 화현면 명덕리 258
2nd row경기도 포천시 이동면 연곡리 635
3rd row경기도 포천시 영북면 산정리 386-2
4th row경기도 포천시 영북면 소회산리 83-4
5th row경기도 포천시 군내면 직두리 190-26
ValueCountFrequency (%)
경기도 174
 
17.3%
포천시 174
 
17.3%
이동면 49
 
4.9%
신북면 34
 
3.4%
외 33
 
3.3%
도평리 31
 
3.1%
화현면 21
 
2.1%
영북면 18
 
1.8%
명덕리 12
 
1.2%
일동면 12
 
1.2%
Other values (314) 446
44.4%
2024-03-15T01:23:25.933821image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1004
20.8%
- 228
 
4.7%
도 205
 
4.2%
1 195
 
4.0%
기 177
 
3.7%
경 174
 
3.6%
포 174
 
3.6%
천 174
 
3.6%
시 174
 
3.6%
리 173
 
3.6%
Other values (79) 2149
44.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2321
48.1%
Decimal Number 1114
23.1%
Space Separator 1004
20.8%
Dash Punctuation 228
 
4.7%
Other Punctuation 84
 
1.7%
Close Punctuation 38
 
0.8%
Open Punctuation 38
 
0.8%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
도 205
 
8.8%
기 177
 
7.6%
경 174
 
7.5%
포 174
 
7.5%
천 174
 
7.5%
시 174
 
7.5%
리 173
 
7.5%
면 165
 
7.1%
지 93
 
4.0%
동 80
 
3.4%
Other values (64) 732
31.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 195
17.5%
2 146
13.1%
3 138
12.4%
4 108
9.7%
5 102
9.2%
6 92
8.3%
0 90
8.1%
7 85
7.6%
8 84
7.5%
9 74
 
6.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1004
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 228
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 84
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 38
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 38
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 2506
51.9%
Hangul 2321
48.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 205
 
8.8%
기 177
 
7.6%
경 174
 
7.5%
포 174
 
7.5%
천 174
 
7.5%
시 174
 
7.5%
리 173
 
7.5%
면 165
 
7.1%
지 93
 
4.0%
동 80
 
3.4%
Other values (64) 732
31.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
1004
40.1%
- 228
 
9.1%
1 195
 
7.8%
2 146
 
5.8%
3 138
 
5.5%
4 108
 
4.3%
5 102
 
4.1%
6 92
 
3.7%
0 90
 
3.6%
7 85
 
3.4%
Other values (5) 318
 
12.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 2506
51.9%
Hangul 2321
48.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1004
40.1%
- 228
 
9.1%
1 195
 
7.8%
2 146
 
5.8%
3 138
 
5.5%
4 108
 
4.3%
5 102
 
4.1%
6 92
 
3.7%
0 90
 
3.6%
7 85
 
3.4%
Other values (5) 318
 
12.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
도 205
 
8.8%
기 177
 
7.6%
경 174
 
7.5%
포 174
 
7.5%
천 174
 
7.5%
시 174
 
7.5%
리 173
 
7.5%
면 165
 
7.1%
지 93
 
4.0%
동 80
 
3.4%
Other values (64) 732
31.5%

도로명전체주소
Text

MISSING 

Distinct159
Distinct (%)98.1%
Missing12
Missing (%)6.9%
Memory size1.5 KiB
2024-03-15T01:23:27.046668image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length30
Median length27.5
Mean length22.802469
Min length18

Characters and Unicode

Total characters3694
Distinct characters114
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

Unique156 ?
Unique (%)96.3%

Sample

1st row경기도 포천시 화현면 봉화로 362-7
2nd row경기도 포천시 이동면 화동로1724번길 60
3rd row경기도 포천시 영북면 산정호수로 1067
4th row경기도 포천시 영북면 방골길 688-11
5th row경기도 포천시 군내면 청군로2985번길 202
ValueCountFrequency (%)
경기도 162
20.0%
포천시 162
20.0%
이동면 48
 
5.9%
신북면 29
 
3.6%
화현면 19
 
2.3%
영북면 18
 
2.2%
금강로 16
 
2.0%
화동로 15
 
1.8%
봉화로 11
 
1.4%
일동면 11
 
1.4%
Other values (232) 320
39.5%
2024-03-15T01:23:28.643479image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
649
17.6%
1 172
 
4.7%
포 168
 
4.5%
천 166
 
4.5%
기 165
 
4.5%
경 162
 
4.4%
도 162
 
4.4%
시 162
 
4.4%
면 154
 
4.2%
로 129
 
3.5%
Other values (104) 1605
43.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2112
57.2%
Decimal Number 836
 
22.6%
Space Separator 649
 
17.6%
Dash Punctuation 93
 
2.5%
Open Punctuation 2
 
0.1%
Close Punctuation 2
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
포 168
 
8.0%
천 166
 
7.9%
기 165
 
7.8%
경 162
 
7.7%
도 162
 
7.7%
시 162
 
7.7%
면 154
 
7.3%
로 129
 
6.1%
동 93
 
4.4%
길 82
 
3.9%
Other values (90) 669
31.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 172
20.6%
2 127
15.2%
3 76
9.1%
4 75
9.0%
6 71
8.5%
9 66
 
7.9%
8 66
 
7.9%
0 63
 
7.5%
5 61
 
7.3%
7 59
 
7.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
649
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 93
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2112
57.2%
Common 1582
42.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
포 168
 
8.0%
천 166
 
7.9%
기 165
 
7.8%
경 162
 
7.7%
도 162
 
7.7%
시 162
 
7.7%
면 154
 
7.3%
로 129
 
6.1%
동 93
 
4.4%
길 82
 
3.9%
Other values (90) 669
31.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
649
41.0%
1 172
 
10.9%
2 127
 
8.0%
- 93
 
5.9%
3 76
 
4.8%
4 75
 
4.7%
6 71
 
4.5%
9 66
 
4.2%
8 66
 
4.2%
0 63
 
4.0%
Other values (4) 124
 
7.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2112
57.2%
ASCII 1582
42.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
649
41.0%
1 172
 
10.9%
2 127
 
8.0%
- 93
 
5.9%
3 76
 
4.8%
4 75
 
4.7%
6 71
 
4.5%
9 66
 
4.2%
8 66
 
4.2%
0 63
 
4.0%
Other values (4) 124
 
7.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
포 168
 
8.0%
천 166
 
7.9%
기 165
 
7.8%
경 162
 
7.7%
도 162
 
7.7%
시 162
 
7.7%
면 154
 
7.3%
로 129
 
6.1%
동 93
 
4.4%
길 82
 
3.9%
Other values (90) 669
31.7%

데이터 기준일
Date

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
Minimum2024-02-06 00:00:00
Maximum2024-02-06 00:00:00
2024-03-15T01:23:28.991745image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-03-15T01:23:29.440036image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

Interactions

2024-03-15T01:23:19.032624image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Missing values

2024-03-15T01:23:19.412491image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-03-15T01:23:19.833042image/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

번호사업장명소재지전체주소도로명전체주소데이터 기준일
01봉화로캠핑장경기도 포천시 화현면 명덕리 258경기도 포천시 화현면 봉화로 362-72024-02-06
12스테이635경기도 포천시 이동면 연곡리 635경기도 포천시 이동면 화동로1724번길 602024-02-06
23산이다 관광농원(야영장)경기도 포천시 영북면 산정리 386-2경기도 포천시 영북면 산정호수로 10672024-02-06
34캠프다온경기도 포천시 영북면 소회산리 83-4경기도 포천시 영북면 방골길 688-112024-02-06
45스푼글램핑경기도 포천시 군내면 직두리 190-26경기도 포천시 군내면 청군로2985번길 2022024-02-06
56백설기(baek-seolgi)캠핑장경기도 포천시 영중면 금주리 227-29경기도 포천시 영중면 물안길 142-32024-02-06
67돈키호테캠핑경기도 포천시 신북면 삼정리 132-2경기도 포천시 신북면 간자동길 138-1012024-02-06
78개울가에캠핑관광농원경기도 포천시 신북면 갈월리 226-5경기도 포천시 신북면 청신로1196번길 1122024-02-06
89포천 몽롱한노을 카라반 캠핑장경기도 포천시 일동면 기산리 1-152경기도 포천시 일동면 운악청계로1480번길 90-1832024-02-06
910캠핑라운지 2호점경기도 포천시 이동면 장암리 650-5경기도 포천시 이동면 성장로1289번길 155-762024-02-06
번호사업장명소재지전체주소도로명전체주소데이터 기준일
164165포천계곡캠핑장경기도 포천시 이동면 도평리 542-1번지 외2필지(542-2, 산20-8)경기도 포천시 이동면 금강로 63042024-02-06
165166깊이울 달빛 캠핑장경기도 포천시 신북면 심곡리 734-3번지 외 2필지(734-2, 734-7)경기도 포천시 신북면 깊이울로 2042024-02-06
166167물소리경기도 포천시 관인면 삼율리 10 외 1필지(493번지)경기도 포천시 관인면 담터길 2392024-02-06
167168왕방산 암벽공원 야영장경기도 포천시 신북면 심곡리 774-1<NA>2024-02-06
168169나무다 캠핑장경기도 포천시 신북면 심곡리 769-1<NA>2024-02-06
169170하얀숲 오토&글램핑경기도 포천시 관인면 삼율리 6경기도 포천시 관인면 담터길 1232024-02-06
170171포천 자연마을 서울캠핑장경기도 포천시 관인면 사정리 136-1경기도 포천시 관인면 북원로 371-1152024-02-06
171172썬오브캠핑장경기도 포천시 이동면 도평리 538-6경기도 포천시 이동면 금강로6263번길 142024-02-06
172173금동산야경기도 포천시 신북면 금동리 277-4번지<NA>2024-02-06
173174풍혈산 캠핑장경기도 포천시 일동면 수입리 903번지경기도 포천시 일동면 성장로 3972024-02-06