Overview

Dataset statistics

Number of variables16
Number of observations92
Missing cells112
Missing cells (%)7.6%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory12.1 KiB
Average record size in memory134.4 B

Variable types

Numeric4
Text2
Categorical3
Boolean6
Unsupported1

Dataset

Description대구 북구 전통시장 28개 중 하나인 팔달시장의 상점정보에 대한 csv 파일이다. 시장의 상점들의 주소, 상품권 사용 유무 등의 정보을 파악할 수 있다.
Author대구광역시 북구
URLhttps://www.data.go.kr/data/15109918/fileData.do

Alerts

소재지 도로명 주소 is highly overall correlated with 상점코드 and 5 other fieldsHigh correlation
소재지 지번주소 is highly overall correlated with 상점코드 and 5 other fieldsHigh correlation
상점코드 is highly overall correlated with 위도 and 2 other fieldsHigh correlation
종업원 수 is highly overall correlated with 문화상품권 사용유무High correlation
위도 is highly overall correlated with 상점코드 and 4 other fieldsHigh correlation
경도 is highly overall correlated with 소재지 도로명 주소 and 2 other fieldsHigh correlation
문화상품권 사용유무 is highly overall correlated with 종업원 수High correlation
전자상품권 사용유무 is highly overall correlated with 위도 and 2 other fieldsHigh correlation
카드단말기 유무 is highly overall correlated with 위도 and 3 other fieldsHigh correlation
전통시장 상가번영회 가입유무 is highly imbalanced (91.3%)Imbalance
문화상품권 사용유무 is highly imbalanced (65.2%)Imbalance
전자상품권 사용유무 is highly imbalanced (50.4%)Imbalance
대표품목 has 20 (21.7%) missing valuesMissing
상점 홈페이지 주소 has 92 (100.0%) missing valuesMissing
상점코드 has unique valuesUnique
상점명 has unique valuesUnique
상점 홈페이지 주소 is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysisUnsupported

Reproduction

Analysis started2023-12-12 16:04:45.653129
Analysis finished2023-12-12 16:04:48.381208
Duration2.73 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

상점코드
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct92
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean55.75
Minimum1
Maximum107
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size960.0 B
2023-12-13T01:04:48.488180image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile5.55
Q131.5
median56.5
Q383.25
95-th percentile101.9
Maximum107
Range106
Interquartile range (IQR)51.75

Descriptive statistics

Standard deviation31.374248
Coefficient of variation (CV)0.56276677
Kurtosis-1.1815736
Mean55.75
Median Absolute Deviation (MAD)26.5
Skewness-0.10163607
Sum5129
Variance984.34341
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-13T01:04:48.674852image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
1.1%
74 1
 
1.1%
83 1
 
1.1%
82 1
 
1.1%
81 1
 
1.1%
80 1
 
1.1%
79 1
 
1.1%
78 1
 
1.1%
77 1
 
1.1%
76 1
 
1.1%
Other values (82) 82
89.1%
ValueCountFrequency (%)
1 1
1.1%
2 1
1.1%
3 1
1.1%
4 1
1.1%
5 1
1.1%
6 1
1.1%
7 1
1.1%
8 1
1.1%
10 1
1.1%
11 1
1.1%
ValueCountFrequency (%)
107 1
1.1%
106 1
1.1%
105 1
1.1%
104 1
1.1%
103 1
1.1%
101 1
1.1%
100 1
1.1%
99 1
1.1%
98 1
1.1%
97 1
1.1%

상점명
Text

UNIQUE 

Distinct92
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size868.0 B
2023-12-13T01:04:49.026717image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length9
Median length8
Mean length4.7717391
Min length2

Characters and Unicode

Total characters439
Distinct characters208
Distinct categories4 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique92 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row이디야 커피
2nd row가온 필라테스
3rd row지젤 피트니스
4th row팔달그릇백화점
5th row군위통닭
ValueCountFrequency (%)
이디야 1
 
1.0%
행복옷수선 1
 
1.0%
체이스컬트 1
 
1.0%
나르지오워킹화 1
 
1.0%
제일다방 1
 
1.0%
모녀분식 1
 
1.0%
top텔레콤 1
 
1.0%
의성곱창 1
 
1.0%
해평곱창 1
 
1.0%
남미농장계란직판장 1
 
1.0%
Other values (95) 95
90.5%
2023-12-13T01:04:49.567912image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
13
 
3.0%
당 11
 
2.5%
상 9
 
2.1%
식 9
 
2.1%
회 8
 
1.8%
사 8
 
1.8%
미 8
 
1.8%
신 7
 
1.6%
수 7
 
1.6%
보 7
 
1.6%
Other values (198) 352
80.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 414
94.3%
Space Separator 13
 
3.0%
Decimal Number 6
 
1.4%
Uppercase Letter 6
 
1.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
당 11
 
2.7%
상 9
 
2.2%
식 9
 
2.2%
회 8
 
1.9%
사 8
 
1.9%
미 8
 
1.9%
신 7
 
1.7%
수 7
 
1.7%
보 7
 
1.7%
성 7
 
1.7%
Other values (188) 333
80.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
T 1
16.7%
P 1
16.7%
O 1
16.7%
C 1
16.7%
Y 1
16.7%
B 1
16.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 3
50.0%
1 2
33.3%
2 1
 
16.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
13
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 414
94.3%
Common 19
 
4.3%
Latin 6
 
1.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
당 11
 
2.7%
상 9
 
2.2%
식 9
 
2.2%
회 8
 
1.9%
사 8
 
1.9%
미 8
 
1.9%
신 7
 
1.7%
수 7
 
1.7%
보 7
 
1.7%
성 7
 
1.7%
Other values (188) 333
80.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
T 1
16.7%
P 1
16.7%
O 1
16.7%
C 1
16.7%
Y 1
16.7%
B 1
16.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
13
68.4%
0 3
 
15.8%
1 2
 
10.5%
2 1
 
5.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 414
94.3%
ASCII 25
 
5.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
13
52.0%
0 3
 
12.0%
1 2
 
8.0%
T 1
 
4.0%
P 1
 
4.0%
O 1
 
4.0%
2 1
 
4.0%
C 1
 
4.0%
Y 1
 
4.0%
B 1
 
4.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
당 11
 
2.7%
상 9
 
2.2%
식 9
 
2.2%
회 8
 
1.9%
사 8
 
1.9%
미 8
 
1.9%
신 7
 
1.7%
수 7
 
1.7%
보 7
 
1.7%
성 7
 
1.7%
Other values (188) 333
80.4%

소재지 도로명 주소
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct31
Distinct (%)33.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size868.0 B
대구광역시 북구 팔달로 179-3
16 
대구광역시 북구 팔달로37길 17
10 
대구광역시 북구 팔달로 185
7 
대구광역시 북구 팔달로 179
7 
대구광역시 북구 팔달로35길 20
5 
Other values (26)
47 

Length

Max length34
Median length18
Mean length17.630435
Min length12

Unique

Unique10 ?
Unique (%)10.9%

Sample

1st row대구광역시 북구 팔달로35길 20
2nd row대구광역시 북구 팔달로35길 20
3rd row대구광역시 북구 팔달로35길 20
4th row대구광역시 북구 팔달로35길 24
5th row대구광역시 북구 팔달로35길 24

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대구광역시 북구 팔달로 179-3 16
17.4%
대구광역시 북구 팔달로37길 17 10
 
10.9%
대구광역시 북구 팔달로 185 7
 
7.6%
대구광역시 북구 팔달로 179 7
 
7.6%
대구광역시 북구 팔달로35길 20 5
 
5.4%
대구광역시 북구 오봉로1길 101 4
 
4.3%
대구광역시 북구 팔달로35길 14 4
 
4.3%
대구광역시 북구 오봉로1길 115 3
 
3.3%
대구광역시 북구 팔달로37길 11 2
 
2.2%
대구광역시 북구 팔달로37길 23 2
 
2.2%
Other values (21) 32
34.8%

Length

2023-12-13T01:04:49.716246image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
대구광역시 92
24.9%
북구 92
24.9%
팔달로 38
10.3%
팔달로37길 28
 
7.6%
팔달로35길 17
 
4.6%
179-3 16
 
4.3%
17 10
 
2.7%
오봉로1길 9
 
2.4%
185 7
 
1.9%
179 7
 
1.9%
Other values (27) 54
14.6%

소재지 지번주소
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct30
Distinct (%)32.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size868.0 B
대구광역시 북구 노원동2가 1
16 
대구광역시 북구 노원동2가 362
10 
대구광역시 북구 노원동2가 378
7 
대구광역시 북구 노원동2가 382-3
7 
대구광역시 북구 노원동2가 366
5 
Other values (25)
47 

Length

Max length34
Median length20
Mean length18.673913
Min length16

Unique

Unique9 ?
Unique (%)9.8%

Sample

1st row대구광역시 북구 노원동2가 366
2nd row대구광역시 북구 노원동2가 366
3rd row대구광역시 북구 노원동2가 366
4th row대구광역시 북구 노원동2가 365-1
5th row대구광역시 북구 노원동2가 365-1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대구광역시 북구 노원동2가 1 16
17.4%
대구광역시 북구 노원동2가 362 10
 
10.9%
대구광역시 북구 노원동2가 378 7
 
7.6%
대구광역시 북구 노원동2가 382-3 7
 
7.6%
대구광역시 북구 노원동2가 366 5
 
5.4%
대구광역시 북구 노원동2가 363-2 4
 
4.3%
대구광역시 북구 노원동2가 384 4
 
4.3%
대구광역시 북구 노원동2가 365 3
 
3.3%
대구광역시 북구 노원동2가 381 3
 
3.3%
대구광역시 북구 노원동2가 361-1 2
 
2.2%
Other values (20) 31
33.7%

Length

2023-12-13T01:04:49.833763image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
대구광역시 92
24.8%
노원동2가 92
24.8%
북구 92
24.8%
1 16
 
4.3%
362 10
 
2.7%
378 7
 
1.9%
382-3 7
 
1.9%
366 5
 
1.3%
384 5
 
1.3%
363-2 4
 
1.1%
Other values (25) 41
11.1%

상점업종분류
Categorical

Distinct5
Distinct (%)5.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size868.0 B
기타
38 
음식점
28 
쇼핑시설
23 
카페
 
2
숙박업소
 
1

Length

Max length4
Median length3
Mean length2.826087
Min length2

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.1%

Sample

1st row카페
2nd row기타
3rd row기타
4th row쇼핑시설
5th row음식점

Common Values

ValueCountFrequency (%)
기타 38
41.3%
음식점 28
30.4%
쇼핑시설 23
25.0%
카페 2
 
2.2%
숙박업소 1
 
1.1%

Length

2023-12-13T01:04:50.004335image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T01:04:50.156456image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
기타 38
41.3%
음식점 28
30.4%
쇼핑시설 23
25.0%
카페 2
 
2.2%
숙박업소 1
 
1.1%

대표품목
Text

MISSING 

Distinct50
Distinct (%)69.4%
Missing20
Missing (%)21.7%
Memory size868.0 B
2023-12-13T01:04:50.386980image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length9
Median length8
Mean length2.9444444
Min length1

Characters and Unicode

Total characters212
Distinct characters89
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique39 ?
Unique (%)54.2%

Sample

1st row그릇
2nd row통닭
3rd row열쇠
4th row의류
5th row미용실
ValueCountFrequency (%)
의류 7
 
8.4%
옷수선 6
 
7.2%
금방 4
 
4.8%
옷 3
 
3.6%
돼지국밥 2
 
2.4%
국수 2
 
2.4%
불고기 2
 
2.4%
참기름 2
 
2.4%
신발 2
 
2.4%
속옷 2
 
2.4%
Other values (46) 51
61.4%
2023-12-13T01:04:50.833358image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
옷 14
 
6.6%
수 11
 
5.2%
11
 
5.2%
의 9
 
4.2%
류 8
 
3.8%
국 7
 
3.3%
선 7
 
3.3%
구 5
 
2.4%
복 5
 
2.4%
한 4
 
1.9%
Other values (79) 131
61.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 200
94.3%
Space Separator 11
 
5.2%
Other Punctuation 1
 
0.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
옷 14
 
7.0%
수 11
 
5.5%
의 9
 
4.5%
류 8
 
4.0%
국 7
 
3.5%
선 7
 
3.5%
구 5
 
2.5%
복 5
 
2.5%
한 4
 
2.0%
통 4
 
2.0%
Other values (77) 126
63.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
11
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 200
94.3%
Common 12
 
5.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
옷 14
 
7.0%
수 11
 
5.5%
의 9
 
4.5%
류 8
 
4.0%
국 7
 
3.5%
선 7
 
3.5%
구 5
 
2.5%
복 5
 
2.5%
한 4
 
2.0%
통 4
 
2.0%
Other values (77) 126
63.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
11
91.7%
, 1
 
8.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 200
94.3%
ASCII 12
 
5.7%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
옷 14
 
7.0%
수 11
 
5.5%
의 9
 
4.5%
류 8
 
4.0%
국 7
 
3.5%
선 7
 
3.5%
구 5
 
2.5%
복 5
 
2.5%
한 4
 
2.0%
통 4
 
2.0%
Other values (77) 126
63.0%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
11
91.7%
, 1
 
8.3%

전통시장 상가번영회 가입유무
Boolean

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size224.0 B
False
91 
True
 
1
ValueCountFrequency (%)
False 91
98.9%
True 1
 
1.1%
2023-12-13T01:04:50.943997image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

온누리 상품권 사용유무
Boolean

Distinct2
Distinct (%)2.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size224.0 B
True
54 
False
38 
ValueCountFrequency (%)
True 54
58.7%
False 38
41.3%
2023-12-13T01:04:51.020969image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

문화상품권 사용유무
Boolean

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size224.0 B
False
86 
True
 
6
ValueCountFrequency (%)
False 86
93.5%
True 6
 
6.5%
2023-12-13T01:04:51.101119image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

전자상품권 사용유무
Boolean

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size224.0 B
False
82 
True
10 
ValueCountFrequency (%)
False 82
89.1%
True 10
 
10.9%
2023-12-13T01:04:51.175469image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

카드단말기 유무
Boolean

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)2.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size224.0 B
True
59 
False
33 
ValueCountFrequency (%)
True 59
64.1%
False 33
35.9%
2023-12-13T01:04:51.275209image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

택배서비스 유무
Boolean

Distinct2
Distinct (%)2.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size224.0 B
False
72 
True
20 
ValueCountFrequency (%)
False 72
78.3%
True 20
 
21.7%
2023-12-13T01:04:51.373281image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

종업원 수
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct6
Distinct (%)6.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1.3804348
Minimum1
Maximum9
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size960.0 B
2023-12-13T01:04:51.474832image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q11
median1
Q31
95-th percentile3
Maximum9
Range8
Interquartile range (IQR)0

Descriptive statistics

Standard deviation1.1275023
Coefficient of variation (CV)0.81677329
Kurtosis25.349199
Mean1.3804348
Median Absolute Deviation (MAD)0
Skewness4.560392
Sum127
Variance1.2712613
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T01:04:51.599501image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=6)
ValueCountFrequency (%)
1 76
82.6%
2 7
 
7.6%
3 6
 
6.5%
9 1
 
1.1%
4 1
 
1.1%
6 1
 
1.1%
ValueCountFrequency (%)
1 76
82.6%
2 7
 
7.6%
3 6
 
6.5%
4 1
 
1.1%
6 1
 
1.1%
9 1
 
1.1%
ValueCountFrequency (%)
9 1
 
1.1%
6 1
 
1.1%
4 1
 
1.1%
3 6
 
6.5%
2 7
 
7.6%
1 76
82.6%

상점 홈페이지 주소
Unsupported

MISSING  REJECTED  UNSUPPORTED 

Missing92
Missing (%)100.0%
Memory size960.0 B

위도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct30
Distinct (%)32.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean35.889429
Minimum35.888603
Maximum35.890927
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size960.0 B
2023-12-13T01:04:51.749695image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum35.888603
5-th percentile35.888751
Q135.888869
median35.889207
Q335.889586
95-th percentile35.890927
Maximum35.890927
Range0.002324
Interquartile range (IQR)0.00071725

Descriptive statistics

Standard deviation0.00075380209
Coefficient of variation (CV)2.1003457 × 10-5
Kurtosis0.055583084
Mean35.889429
Median Absolute Deviation (MAD)0.000379
Skewness1.1664209
Sum3301.8274
Variance5.6821758 × 10-7
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T01:04:51.902359image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=30)
ValueCountFrequency (%)
35.890927 16
17.4%
35.889338 10
 
10.9%
35.888751 7
 
7.6%
35.888765 7
 
7.6%
35.889425 5
 
5.4%
35.889586 4
 
4.3%
35.8892 4
 
4.3%
35.889708 3
 
3.3%
35.888899 3
 
3.3%
35.889006 2
 
2.2%
Other values (20) 31
33.7%
ValueCountFrequency (%)
35.888603 2
 
2.2%
35.888703 2
 
2.2%
35.888751 7
7.6%
35.888765 7
7.6%
35.888776 1
 
1.1%
35.888777 2
 
2.2%
35.888788 1
 
1.1%
35.888799 1
 
1.1%
35.888892 2
 
2.2%
35.888894 1
 
1.1%
ValueCountFrequency (%)
35.890927 16
17.4%
35.889708 3
 
3.3%
35.889705 1
 
1.1%
35.88966 2
 
2.2%
35.889586 4
 
4.3%
35.889551 1
 
1.1%
35.889528 2
 
2.2%
35.889435 1
 
1.1%
35.889425 5
 
5.4%
35.889338 10
10.9%

경도
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct29
Distinct (%)31.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean128.57095
Minimum128.56959
Maximum128.57387
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size960.0 B
2023-12-13T01:04:52.050733image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum128.56959
5-th percentile128.56967
Q1128.5701
median128.57055
Q3128.57092
95-th percentile128.57387
Maximum128.57387
Range0.00428
Interquartile range (IQR)0.00082

Descriptive statistics

Standard deviation0.0014133689
Coefficient of variation (CV)1.099291 × 10-5
Kurtosis0.49273301
Mean128.57095
Median Absolute Deviation (MAD)0.000455
Skewness1.398081
Sum11828.527
Variance1.9976117 × 10-6
MonotonicityNot monotonic
2023-12-13T01:04:52.184818image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=29)
ValueCountFrequency (%)
128.573872 16
17.4%
128.570718 10
 
10.9%
128.570376 7
 
7.6%
128.569773 7
 
7.6%
128.570102 5
 
5.4%
128.569759 5
 
5.4%
128.570552 4
 
4.3%
128.570097 3
 
3.3%
128.570134 3
 
3.3%
128.570831 2
 
2.2%
Other values (19) 30
32.6%
ValueCountFrequency (%)
128.569592 2
 
2.2%
128.569648 2
 
2.2%
128.569659 1
 
1.1%
128.569673 1
 
1.1%
128.569743 2
 
2.2%
128.569759 5
5.4%
128.569773 7
7.6%
128.569934 2
 
2.2%
128.570097 3
3.3%
128.570102 5
5.4%
ValueCountFrequency (%)
128.573872 16
17.4%
128.571158 2
 
2.2%
128.571154 1
 
1.1%
128.57113 1
 
1.1%
128.571052 2
 
2.2%
128.570956 1
 
1.1%
128.570904 1
 
1.1%
128.570831 2
 
2.2%
128.570794 2
 
2.2%
128.570776 1
 
1.1%

Interactions

2023-12-13T01:04:47.558770image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T01:04:46.558411image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T01:04:46.872037image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
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2023-12-13T01:04:46.952576image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
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2023-12-13T01:04:46.716657image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
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2023-12-13T01:04:47.126863image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T01:04:47.478848image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-13T01:04:52.630568image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
상점코드상점명소재지 도로명 주소소재지 지번주소상점업종분류대표품목전통시장 상가번영회 가입유무온누리 상품권 사용유무문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무종업원 수위도경도
상점코드1.0001.0000.9620.9800.4890.9120.0000.3720.1310.3090.5160.3950.3140.8530.933
상점명1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
소재지 도로명 주소0.9621.0001.0000.9990.0000.9620.5820.3500.3110.8290.7810.5630.2231.0001.000
소재지 지번주소0.9801.0000.9991.0000.1560.9810.6350.3070.2570.8790.8490.6160.1321.0001.000
상점업종분류0.4891.0000.0000.1561.0000.8900.0000.3950.2230.0000.4120.0450.4610.2920.410
대표품목0.9121.0000.9620.9810.8901.0001.0000.7980.0000.9020.9030.5660.0000.8790.911
전통시장 상가번영회 가입유무0.0001.0000.5820.6350.0001.0001.0000.0000.0000.1270.0000.0000.0000.0000.000
온누리 상품권 사용유무0.3721.0000.3500.3070.3950.7980.0001.0000.0000.2420.3080.2690.3670.2310.000
문화상품권 사용유무0.1311.0000.3110.2570.2230.0000.0000.0001.0000.0000.1730.3250.7720.0000.000
전자상품권 사용유무0.3091.0000.8290.8790.0000.9020.1270.2420.0001.0000.3090.0000.0000.7340.333
카드단말기 유무0.5161.0000.7810.8490.4120.9030.0000.3080.1730.3091.0000.1630.3600.7410.437
택배서비스 유무0.3951.0000.5630.6160.0450.5660.0000.2690.3250.0000.1631.0000.4630.1350.092
종업원 수0.3141.0000.2230.1320.4610.0000.0000.3670.7720.0000.3600.4631.0000.0000.158
위도0.8531.0001.0001.0000.2920.8790.0000.2310.0000.7340.7410.1350.0001.0000.681
경도0.9331.0001.0001.0000.4100.9110.0000.0000.0000.3330.4370.0920.1580.6811.000
2023-12-13T01:04:52.874471image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
소재지 도로명 주소택배서비스 유무전통시장 상가번영회 가입유무온누리 상품권 사용유무상점업종분류카드단말기 유무소재지 지번주소전자상품권 사용유무문화상품권 사용유무
소재지 도로명 주소1.0000.3940.4080.2380.0000.5660.9730.6080.210
택배서비스 유무0.3941.0000.0000.1730.0490.1040.4080.0000.211
전통시장 상가번영회 가입유무0.4080.0001.0000.0000.0000.0000.4220.0800.000
온누리 상품권 사용유무0.2380.1730.0001.0000.4730.1990.1940.1550.000
상점업종분류0.0000.0490.0000.4731.0000.4930.0000.0000.267
카드단말기 유무0.5660.1040.0000.1990.4931.0000.5890.2000.110
소재지 지번주소0.9730.4080.4220.1940.0000.5891.0000.6170.159
전자상품권 사용유무0.6080.0000.0800.1550.0000.2000.6171.0000.000
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2023-12-13T01:04:53.027633image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
상점코드종업원 수위도경도소재지 도로명 주소소재지 지번주소상점업종분류전통시장 상가번영회 가입유무온누리 상품권 사용유무문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무
상점코드1.0000.083-0.5860.2000.6710.6770.2150.0000.2700.0900.2240.3780.288
종업원 수0.0831.000-0.159-0.0290.0570.0000.3310.0000.2570.5640.0000.2520.325
위도-0.586-0.1591.0000.4750.8420.8490.2000.0000.1610.0000.5310.5370.092
경도0.200-0.0290.4751.0000.8370.8440.1570.0000.0000.0150.4150.5270.127
소재지 도로명 주소0.6710.0570.8420.8371.0000.9730.0000.4080.2380.2100.6080.5660.394
소재지 지번주소0.6770.0000.8490.8440.9731.0000.0000.4220.1940.1590.6170.5890.408
상점업종분류0.2150.3310.2000.1570.0000.0001.0000.0000.4730.2670.0000.4930.049
전통시장 상가번영회 가입유무0.0000.0000.0000.0000.4080.4220.0001.0000.0000.0000.0800.0000.000
온누리 상품권 사용유무0.2700.2570.1610.0000.2380.1940.4730.0001.0000.0000.1550.1990.173
문화상품권 사용유무0.0900.5640.0000.0150.2100.1590.2670.0000.0001.0000.0000.1100.211
전자상품권 사용유무0.2240.0000.5310.4150.6080.6170.0000.0800.1550.0001.0000.2000.000
카드단말기 유무0.3780.2520.5370.5270.5660.5890.4930.0000.1990.1100.2001.0000.104
택배서비스 유무0.2880.3250.0920.1270.3940.4080.0490.0000.1730.2110.0000.1041.000

Missing values

2023-12-13T01:04:47.969179image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T01:04:48.279462image/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

상점코드상점명소재지 도로명 주소소재지 지번주소상점업종분류대표품목전통시장 상가번영회 가입유무온누리 상품권 사용유무문화상품권 사용유무전자상품권 사용유무카드단말기 유무택배서비스 유무종업원 수상점 홈페이지 주소위도경도
01이디야 커피대구광역시 북구 팔달로35길 20대구광역시 북구 노원동2가 366카페<NA>NNYNYY9<NA>35.889425128.570102
12가온 필라테스대구광역시 북구 팔달로35길 20대구광역시 북구 노원동2가 366기타<NA>NNNNYN4<NA>35.889425128.570102
23지젤 피트니스대구광역시 북구 팔달로35길 20대구광역시 북구 노원동2가 366기타<NA>NNNNYN6<NA>35.889425128.570102
34팔달그릇백화점대구광역시 북구 팔달로35길 24대구광역시 북구 노원동2가 365-1쇼핑시설그릇NYNNYN1<NA>35.88966128.569934
45군위통닭대구광역시 북구 팔달로35길 24대구광역시 북구 노원동2가 365-1음식점통닭NYNNYN2<NA>35.88966128.569934
56제일열쇠도장대구광역시 북구 오봉로1길 115대구광역시 북구 노원동2가 365기타열쇠NNNNNN1<NA>35.889708128.570097
67보물찾기 구제전문대구광역시 북구 오봉로1길 115대구광역시 북구 노원동2가 365쇼핑시설의류NYNNNN1<NA>35.889708128.570097
78필 헤어라인대구광역시 북구 오봉로1길 115대구광역시 북구 노원동2가 365기타미용실NNNNYN1<NA>35.889708128.570097
810순 플라워대구광역시 북구 오봉로1길 107대구광역시 북구 노원동2가 363-3기타꽃NNNNNN1<NA>35.889705128.570306
911미래실내포차대구광역시 북구 팔달로37길 17대구광역시 북구 노원동2가 362음식점<NA>NYNNYN1<NA>35.889338128.570718
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