Overview

Dataset statistics

Number of variables3
Number of observations189
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory4.6 KiB
Average record size in memory24.7 B

Variable types

Text1
Categorical2

Dataset

Description한국부동산원(구.한국감정원)에서 제공하는 부동산연구원의 연구보고서 자료입니다.
Author한국부동산원
URLhttps://www.data.go.kr/data/3045223/fileData.do

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발행일 is highly overall correlated with 저자High correlation
저자 is highly overall correlated with 발행일High correlation
서명 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 05:47:55.677183
Analysis finished2023-12-12 05:47:56.138022
Duration0.46 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

서명
Text

UNIQUE 

Distinct189
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 KiB
2023-12-12T14:47:56.383565image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length50
Median length33
Mean length21.793651
Min length4

Characters and Unicode

Total characters4119
Distinct characters313
Distinct categories12 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique189 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row정책연 2008-7 부동산 보유세 변화가 주택가격에 미치는 영향
2nd row정책연 2008-6 오피스 임대료 예측모형 연구
3rd row정책연 2008-5 지불가능 주택의 공간적 분포 변화에 관한 연구
4th row정책연 2008-4 역세권 고밀개발에 따른 개발이익 산정방안 연구
5th row정책연 2008-3 주택가격예측모형 연구
ValueCountFrequency (%)
연구 32
 
4.0%
관한 22
 
2.7%
연구(수탁연구 19
 
2.4%
감정평가 19
 
2.4%
및 18
 
2.2%
부동산 11
 
1.4%
위한 10
 
1.2%
방안 10
 
1.2%
연구(자체연구 9
 
1.1%
정책연 7
 
0.9%
Other values (507) 651
80.6%
2023-12-12T14:47:56.812079image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
625
 
15.2%
연 141
 
3.4%
가 140
 
3.4%
구 124
 
3.0%
( 81
 
2.0%
) 80
 
1.9%
정 76
 
1.8%
지 74
 
1.8%
평 66
 
1.6%
한 65
 
1.6%
Other values (303) 2647
64.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2982
72.4%
Space Separator 625
 
15.2%
Decimal Number 184
 
4.5%
Open Punctuation 87
 
2.1%
Close Punctuation 86
 
2.1%
Lowercase Letter 72
 
1.7%
Uppercase Letter 40
 
1.0%
Dash Punctuation 28
 
0.7%
Letter Number 8
 
0.2%
Connector Punctuation 3
 
0.1%
Other values (2) 4
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
연 141
 
4.7%
가 140
 
4.7%
구 124
 
4.2%
정 76
 
2.5%
지 74
 
2.5%
평 66
 
2.2%
한 65
 
2.2%
감 60
 
2.0%
산 57
 
1.9%
동 54
 
1.8%
Other values (244) 2125
71.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 15
20.8%
n 8
11.1%
d 7
9.7%
o 7
9.7%
a 5
 
6.9%
t 4
 
5.6%
p 3
 
4.2%
m 3
 
4.2%
l 3
 
4.2%
s 3
 
4.2%
Other values (9) 14
19.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
I 10
25.0%
R 5
12.5%
S 5
12.5%
F 4
 
10.0%
M 4
 
10.0%
P 3
 
7.5%
G 2
 
5.0%
T 1
 
2.5%
E 1
 
2.5%
A 1
 
2.5%
Other values (4) 4
 
10.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 61
33.2%
2 43
23.4%
1 22
 
12.0%
5 17
 
9.2%
4 10
 
5.4%
3 9
 
4.9%
8 8
 
4.3%
6 8
 
4.3%
7 4
 
2.2%
9 2
 
1.1%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 81
93.1%
[ 5
 
5.7%
「 1
 
1.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 80
93.0%
] 5
 
5.8%
」 1
 
1.2%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
Ⅰ 4
50.0%
Ⅱ 3
37.5%
Ⅲ 1
 
12.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 1
33.3%
: 1
33.3%
, 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
625
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 28
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 3
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
| 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2982
72.4%
Common 1017
 
24.7%
Latin 120
 
2.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
연 141
 
4.7%
가 140
 
4.7%
구 124
 
4.2%
정 76
 
2.5%
지 74
 
2.5%
평 66
 
2.2%
한 65
 
2.2%
감 60
 
2.0%
산 57
 
1.9%
동 54
 
1.8%
Other values (244) 2125
71.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 15
 
12.5%
I 10
 
8.3%
n 8
 
6.7%
d 7
 
5.8%
o 7
 
5.8%
R 5
 
4.2%
a 5
 
4.2%
S 5
 
4.2%
F 4
 
3.3%
Ⅰ 4
 
3.3%
Other values (26) 50
41.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
625
61.5%
( 81
 
8.0%
) 80
 
7.9%
0 61
 
6.0%
2 43
 
4.2%
- 28
 
2.8%
1 22
 
2.2%
5 17
 
1.7%
4 10
 
1.0%
3 9
 
0.9%
Other values (13) 41
 
4.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2978
72.3%
ASCII 1127
 
27.4%
Number Forms 8
 
0.2%
Compat Jamo 4
 
0.1%
None 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
625
55.5%
( 81
 
7.2%
) 80
 
7.1%
0 61
 
5.4%
2 43
 
3.8%
- 28
 
2.5%
1 22
 
2.0%
5 17
 
1.5%
e 15
 
1.3%
I 10
 
0.9%
Other values (44) 145
 
12.9%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
연 141
 
4.7%
가 140
 
4.7%
구 124
 
4.2%
정 76
 
2.6%
지 74
 
2.5%
평 66
 
2.2%
한 65
 
2.2%
감 60
 
2.0%
산 57
 
1.9%
동 54
 
1.8%
Other values (243) 2121
71.2%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 4
100.0%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
Ⅰ 4
50.0%
Ⅱ 3
37.5%
Ⅲ 1
 
12.5%
None
ValueCountFrequency (%)
」 1
50.0%
「 1
50.0%

발행일
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct31
Distinct (%)16.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 KiB
2006.01.16
59 
2013.04.11
35 
2006.01.17
29 
2014.05.28
9 
2009.06.23
7 
Other values (26)
50 

Length

Max length11
Median length11
Mean length10.857143
Min length10

Unique

Unique17 ?
Unique (%)9.0%

Sample

1st row2009.06.23
2nd row2009.06.23
3rd row2009.06.23
4th row2009.06.23
5th row2009.06.23

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2006.01.16 59
31.2%
2013.04.11 35
18.5%
2006.01.17 29
15.3%
2014.05.28 9
 
4.8%
2009.06.23 7
 
3.7%
2006.01.18 6
 
3.2%
2007.03.13 5
 
2.6%
2014.12.31 5
 
2.6%
2015.11.09 4
 
2.1%
2005.10.07 3
 
1.6%
Other values (21) 27
14.3%

Length

2023-12-12T14:47:56.941359image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
2006.01.16 59
31.2%
2013.04.11 35
18.5%
2006.01.17 29
15.3%
2014.05.28 9
 
4.8%
2009.06.23 7
 
3.7%
2006.01.18 6
 
3.2%
2007.03.13 5
 
2.6%
2014.12.31 5
 
2.6%
2015.11.09 4
 
2.1%
2014.05.29 3
 
1.6%
Other values (21) 27
14.3%

저자
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct50
Distinct (%)26.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.6 KiB
한국감정원
84 
부동산정책연구부
17 
감정평가기준부
13 
부동산통계센터
10 
부동산연구원
 
4
Other values (45)
61 

Length

Max length18
Median length16
Mean length5.9365079
Min length3

Unique

Unique31 ?
Unique (%)16.4%

Sample

1st row장온순 김형민
2nd row장온순 김성진
3rd row장온순 장경석
4th row장온순 장경석
5th row장온순 김용경

Common Values

ValueCountFrequency (%)
한국감정원 84
44.4%
부동산정책연구부 17
 
9.0%
감정평가기준부 13
 
6.9%
부동산통계센터 10
 
5.3%
부동산연구원 4
 
2.1%
이준용 3
 
1.6%
부동산산업연구부 3
 
1.6%
장온순 장경석 2
 
1.1%
<NA> 2
 
1.1%
박철,정재은 2
 
1.1%
Other values (40) 49
25.9%

Length

2023-12-12T14:47:57.060612image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
한국감정원 84
40.4%
부동산정책연구부 17
 
8.2%
감정평가기준부 13
 
6.2%
부동산통계센터 10
 
4.8%
장온순 7
 
3.4%
부동산연구원 4
 
1.9%
이준용 4
 
1.9%
허윤경 4
 
1.9%
부동산산업연구부 3
 
1.4%
심종원 3
 
1.4%
Other values (43) 59
28.4%

Correlations

2023-12-12T14:47:57.146595image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
발행일저자
발행일1.0000.994
저자0.9941.000
2023-12-12T14:47:57.225155image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
발행일저자
발행일1.0000.791
저자0.7911.000
2023-12-12T14:47:57.292661image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
발행일저자
발행일1.0000.791
저자0.7911.000

Missing values

2023-12-12T14:47:56.007591image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T14:47:56.102686image/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

서명발행일저자
0정책연 2008-7 부동산 보유세 변화가 주택가격에 미치는 영향2009.06.23장온순 김형민
1정책연 2008-6 오피스 임대료 예측모형 연구2009.06.23장온순 김성진
2정책연 2008-5 지불가능 주택의 공간적 분포 변화에 관한 연구2009.06.23장온순 장경석
3정책연 2008-4 역세권 고밀개발에 따른 개발이익 산정방안 연구2009.06.23장온순 장경석
4정책연 2008-3 주택가격예측모형 연구2009.06.23장온순 김용경
5정책연 2008-2 주택 가격과 거래량의 인과관계2009.06.23장온순 허윤경
6정책연 2008-1 시장분석에 따른 국지적 규제제도 개선방안 연구2009.06.23장온순 허윤경
7한감연2007-4 주택시장의 공간적 영향력 검토2008.01.15<NA>
8한감연2007-1 지수를 통한 부동산 선물ㆍ옵션 사례연구2008.01.15<NA>
9한감연2006-5 물량 보정을 통한 아파트 가격지수 개선에 관한 연구2007.03.13박태봉,오성미
서명발행일저자
179주택공급수준 진단의 문제점과 올바른 접근방법2016.04.13이준용
180실거래가 기반의 주택부담능력 지표 작성방안2016.04.27이지연,홍혜영
181주택분양 및 청약시장 진단2016.05.11박과영
182층별효용비율 분석을 통한 상권특성 분석과 동향 탐색2016.05.26김종근,주승민
183전세의 월세가구 전환 가속화가 부동산시장에 미치는 영향2016.06.16박과영
184오피스빌딩 보증금 및 월세 가격 비중 진단2016.07.08정문오, 이석희
185국내주택시장의 소셜정보 노출도 분석 및 시사점2016.07.08이준용, 민철홍, 이석희
186전세가격 비율 상승 요인분석2016.07.08이준용,민철홍
187전세가격의 상승 원인진단2016.07.11이준용
188혁신도시 부동산 시장 10년2016.07.12이지연