Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations50
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory2.1 KiB
Average record size in memory43.6 B

Variable types

Categorical3
Text2

Dataset

Description전국에 구축된 서민금융통합지원센터의 상담 업무 및 (https://www.kinfa.or.kr/customerService/centerSearch.do) 위치 정보 제공
Author서민금융진흥원
URLhttps://www.data.go.kr/data/15083203/fileData.do

Alerts

구분 has constant value ""Constant
전화번호 has constant value ""Constant
지점명 has unique valuesUnique
주소 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-03-14 10:42:46.059657
Analysis finished2024-03-14 10:42:46.891071
Duration0.83 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

구분
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size528.0 B
통합지원센터
50 

Length

Max length6
Median length6
Mean length6
Min length6

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
통합지원센터 50
100.0%

Length

2024-03-14T19:42:47.097542image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-14T19:42:47.398812image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
통합지원센터 50
100.0%

지역
Categorical

Distinct15
Distinct (%)30.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size528.0 B
경기
11 
서울
6 
경남
4 
경북
4 
강원
4 
Other values (10)
21 

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique2 ?
Unique (%)4.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
경기 11
22.0%
서울 6
12.0%
경남 4
 
8.0%
경북 4
 
8.0%
강원 4
 
8.0%
부산 3
 
6.0%
전북 3
 
6.0%
충남 3
 
6.0%
인천 2
 
4.0%
대구 2
 
4.0%
Other values (5) 8
16.0%

Length

2024-03-14T19:42:47.722789image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
경기 11
22.0%
서울 6
12.0%
경남 4
 
8.0%
경북 4
 
8.0%
강원 4
 
8.0%
부산 3
 
6.0%
전북 3
 
6.0%
충남 3
 
6.0%
인천 2
 
4.0%
대구 2
 
4.0%
Other values (5) 8
16.0%

지점명
Text

UNIQUE 

Distinct50
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size528.0 B
2024-03-14T19:42:48.538252image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length14
Median length13
Mean length13.06
Min length13

Characters and Unicode

Total characters653
Distinct characters66
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique50 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row강남 서민금융통합지원센터
2nd row양천 서민금융통합지원센터
3rd row광진 서민금융통합지원센터
4th row관악 서민금융통합지원센터
5th row노원 서민금융통합지원센터
ValueCountFrequency (%)
서민금융통합지원센터 50
50.0%
경주 1
 
1.0%
안동 1
 
1.0%
평택 1
 
1.0%
진주 1
 
1.0%
서대구 1
 
1.0%
광주 1
 
1.0%
목포 1
 
1.0%
순천 1
 
1.0%
전주 1
 
1.0%
Other values (41) 41
41.0%
2024-03-14T19:42:49.771336image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
원 54
 
8.3%
서 51
 
7.8%
터 50
 
7.7%
50
 
7.7%
민 50
 
7.7%
금 50
 
7.7%
융 50
 
7.7%
통 50
 
7.7%
합 50
 
7.7%
지 50
 
7.7%
Other values (56) 148
22.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 603
92.3%
Space Separator 50
 
7.7%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
원 54
9.0%
서 51
8.5%
터 50
8.3%
민 50
8.3%
금 50
8.3%
융 50
8.3%
통 50
8.3%
합 50
8.3%
지 50
8.3%
센 50
8.3%
Other values (55) 98
16.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
50
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 603
92.3%
Common 50
 
7.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
원 54
9.0%
서 51
8.5%
터 50
8.3%
민 50
8.3%
금 50
8.3%
융 50
8.3%
통 50
8.3%
합 50
8.3%
지 50
8.3%
센 50
8.3%
Other values (55) 98
16.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
50
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 603
92.3%
ASCII 50
 
7.7%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
원 54
9.0%
서 51
8.5%
터 50
8.3%
민 50
8.3%
금 50
8.3%
융 50
8.3%
통 50
8.3%
합 50
8.3%
지 50
8.3%
센 50
8.3%
Other values (55) 98
16.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
50
100.0%

주소
Text

UNIQUE 

Distinct50
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size528.0 B
2024-03-14T19:42:50.732805image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length39
Median length31
Mean length25.84
Min length17

Characters and Unicode

Total characters1292
Distinct characters180
Distinct categories7 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique50 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row서울 강남구 봉은사로 325 라임타워 3층
2nd row서울 양천구 목동로 177 정동빌딩 7층
3rd row서울 광진구 광나루로 56길 85 테크노마트 사무동 5층
4th row서울 관악구 시흥대로 578 광안빌딩 6층
5th row서울 노원구 노해로 460 현대증권빌딩 3층
ValueCountFrequency (%)
2층 13
 
4.1%
3층 12
 
3.8%
경기 11
 
3.5%
6층 7
 
2.2%
서울 6
 
1.9%
중앙로 4
 
1.3%
5층 4
 
1.3%
경북 4
 
1.3%
강원 4
 
1.3%
7층 3
 
0.9%
Other values (222) 250
78.6%
2024-03-14T19:42:52.064449image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
269
 
20.8%
층 51
 
3.9%
로 47
 
3.6%
1 39
 
3.0%
시 33
 
2.6%
구 33
 
2.6%
딩 30
 
2.3%
빌 30
 
2.3%
2 29
 
2.2%
3 27
 
2.1%
Other values (170) 704
54.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 794
61.5%
Space Separator 269
 
20.8%
Decimal Number 213
 
16.5%
Math Symbol 7
 
0.5%
Uppercase Letter 4
 
0.3%
Other Punctuation 3
 
0.2%
Dash Punctuation 2
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
층 51
 
6.4%
로 47
 
5.9%
시 33
 
4.2%
구 33
 
4.2%
딩 30
 
3.8%
빌 30
 
3.8%
경 24
 
3.0%
대 24
 
3.0%
남 19
 
2.4%
원 16
 
2.0%
Other values (153) 487
61.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 39
18.3%
2 29
13.6%
3 27
12.7%
6 24
11.3%
5 21
9.9%
4 19
8.9%
7 17
8.0%
8 15
 
7.0%
0 14
 
6.6%
9 8
 
3.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
K 2
50.0%
S 1
25.0%
B 1
25.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
269
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 7
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 3
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 794
61.5%
Common 494
38.2%
Latin 4
 
0.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
층 51
 
6.4%
로 47
 
5.9%
시 33
 
4.2%
구 33
 
4.2%
딩 30
 
3.8%
빌 30
 
3.8%
경 24
 
3.0%
대 24
 
3.0%
남 19
 
2.4%
원 16
 
2.0%
Other values (153) 487
61.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
269
54.5%
1 39
 
7.9%
2 29
 
5.9%
3 27
 
5.5%
6 24
 
4.9%
5 21
 
4.3%
4 19
 
3.8%
7 17
 
3.4%
8 15
 
3.0%
0 14
 
2.8%
Other values (4) 20
 
4.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
K 2
50.0%
S 1
25.0%
B 1
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 794
61.5%
ASCII 498
38.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
269
54.0%
1 39
 
7.8%
2 29
 
5.8%
3 27
 
5.4%
6 24
 
4.8%
5 21
 
4.2%
4 19
 
3.8%
7 17
 
3.4%
8 15
 
3.0%
0 14
 
2.8%
Other values (7) 24
 
4.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
층 51
 
6.4%
로 47
 
5.9%
시 33
 
4.2%
구 33
 
4.2%
딩 30
 
3.8%
빌 30
 
3.8%
경 24
 
3.0%
대 24
 
3.0%
남 19
 
2.4%
원 16
 
2.0%
Other values (153) 487
61.3%

전화번호
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)2.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size528.0 B
1397
50 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1397
2nd row1397
3rd row1397
4th row1397
5th row1397

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1397 50
100.0%

Length

2024-03-14T19:42:52.473029image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-14T19:42:52.788686image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1397 50
100.0%

Correlations

2024-03-14T19:42:52.966078image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
지역지점명주소
지역1.0001.0001.000
지점명1.0001.0001.000
주소1.0001.0001.000

Missing values

2024-03-14T19:42:46.432863image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-03-14T19:42:46.759938image/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

구분지역지점명주소전화번호
0통합지원센터서울강남 서민금융통합지원센터서울 강남구 봉은사로 325 라임타워 3층1397
1통합지원센터서울양천 서민금융통합지원센터서울 양천구 목동로 177 정동빌딩 7층1397
2통합지원센터서울광진 서민금융통합지원센터서울 광진구 광나루로 56길 85 테크노마트 사무동 5층1397
3통합지원센터서울관악 서민금융통합지원센터서울 관악구 시흥대로 578 광안빌딩 6층1397
4통합지원센터서울노원 서민금융통합지원센터서울 노원구 노해로 460 현대증권빌딩 3층1397
5통합지원센터서울중앙 서민금융통합지원센터서울 중구 세종대로 124 프레스빌딩 6층1397
6통합지원센터경기부천 서민금융통합지원센터경기 부천시 원미구 송내대로 66 용운빌딩 8층1397
7통합지원센터경기수원 서민금융통합지원센터경기 수원시 팔달구 매산로 37 코스모수원빌딩 8층1397
8통합지원센터경기성남 서민금융통합지원센터경기 성남시 분당구 황새울로 258번길 31 분당예미지빌딩 2층, 6층1397
9통합지원센터경기고양 서민금융통합지원센터경기 고양시 일산동구 중앙로 1187 흥국생명빌딩 6층1397
구분지역지점명주소전화번호
40통합지원센터강원춘천 서민금융통합지원센터강원 춘천시 금강로 45 기업은행 춘천지점 2층1397
41통합지원센터강원강릉 서민금융통합지원센터강원 강릉시 경강로 2110, 동아빌딩 5층1397
42통합지원센터강원원주 서민금융통합지원센터강원 원주시 시청로 36 씨티타워 2층1397
43통합지원센터강원속초 서민금융통합지원센터강원 속초시 동해대로 4178 속초고용복지+센터 3층1397
44통합지원센터제주제주 서민금융통합지원센터제주 제주시 중앙로 165 제주고용복지+센터 3층1397
45통합지원센터광주북광주 서민금융통합지원센터광주 북구 북문대로 117 405호1397
46통합지원센터전북군산 서민금융통합지원센터전북 군산시 조촌로 62 군산고용복지+센터 3층1397
47통합지원센터부산수영 서민금융통합지원센터부산 수영구 광안동 51-5 메디세움 빌딩 13층1397
48통합지원센터경기평택 서민금융통합지원센터경기 평택시 평택로 149 2층1397
49통합지원센터경기구리 서민금융통합지원센터경기 구리시 건원대로 44 태영빌딩 2층1397