Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations41
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.4 KiB
Average record size in memory35.2 B

Variable types

Categorical2
Text2

Dataset

Description서울특별시 서대문구 관내에 위치한 행정사 사무소 현황(사업장명, 전화번호, 민원종류명, 좌표 등)에 대한 데이터를 제공합니다.
Author서울특별시 서대문구
URLhttps://www.data.go.kr/data/15083916/fileData.do

Alerts

비고 has constant value ""Constant
행정사종류 is highly imbalanced (83.5%)Imbalance
명칭 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 20:23:03.067021
Analysis finished2023-12-12 20:23:03.437784
Duration0.37 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

행정사종류
Categorical

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)4.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size460.0 B
일반행정사
40 
외국어번역행정사 (영어)
 
1

Length

Max length13
Median length5
Mean length5.195122
Min length5

Unique

Unique1 ?
Unique (%)2.4%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
일반행정사 40
97.6%
외국어번역행정사 (영어) 1
 
2.4%

Length

2023-12-13T05:23:03.523901image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T05:23:03.650186image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
일반행정사 40
95.2%
외국어번역행정사 1
 
2.4%
영어 1
 
2.4%

명칭
Text

UNIQUE 

Distinct41
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size460.0 B
2023-12-13T05:23:03.866843image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length17
Median length11
Mean length8.7560976
Min length2

Characters and Unicode

Total characters359
Distinct characters96
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

Unique41 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row원영재 행정사사무소
2nd row행정사 박열규 사무소
3rd row미래행정사무소
4th row박병춘행정사사무소
5th row윤앤정행정사사무소
ValueCountFrequency (%)
행정사 16
21.6%
사무소 11
 
14.9%
행정사사무소 2
 
2.7%
합동사무소 2
 
2.7%
원영재 1
 
1.4%
서정남 1
 
1.4%
유진 1
 
1.4%
성우 1
 
1.4%
국민행정심판행정사사무소 1
 
1.4%
한림행정사 1
 
1.4%
Other values (37) 37
50.0%
2023-12-13T05:23:04.303332image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
사 62
17.3%
정 42
 
11.7%
행 39
 
10.9%
33
 
9.2%
무 28
 
7.8%
소 28
 
7.8%
국 5
 
1.4%
박 5
 
1.4%
진 4
 
1.1%
원 3
 
0.8%
Other values (86) 110
30.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 318
88.6%
Space Separator 33
 
9.2%
Uppercase Letter 6
 
1.7%
Decimal Number 2
 
0.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
사 62
19.5%
정 42
13.2%
행 39
 
12.3%
무 28
 
8.8%
소 28
 
8.8%
국 5
 
1.6%
박 5
 
1.6%
진 4
 
1.3%
원 3
 
0.9%
성 3
 
0.9%
Other values (77) 99
31.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
J 1
16.7%
A 1
16.7%
N 1
16.7%
G 1
16.7%
I 1
16.7%
M 1
16.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
4 1
50.0%
2 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
33
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 318
88.6%
Common 35
 
9.7%
Latin 6
 
1.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
사 62
19.5%
정 42
13.2%
행 39
 
12.3%
무 28
 
8.8%
소 28
 
8.8%
국 5
 
1.6%
박 5
 
1.6%
진 4
 
1.3%
원 3
 
0.9%
성 3
 
0.9%
Other values (77) 99
31.1%
Latin
ValueCountFrequency (%)
J 1
16.7%
A 1
16.7%
N 1
16.7%
G 1
16.7%
I 1
16.7%
M 1
16.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
33
94.3%
4 1
 
2.9%
2 1
 
2.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 318
88.6%
ASCII 41
 
11.4%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
사 62
19.5%
정 42
13.2%
행 39
 
12.3%
무 28
 
8.8%
소 28
 
8.8%
국 5
 
1.6%
박 5
 
1.6%
진 4
 
1.3%
원 3
 
0.9%
성 3
 
0.9%
Other values (77) 99
31.1%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
33
80.5%
J 1
 
2.4%
A 1
 
2.4%
N 1
 
2.4%
G 1
 
2.4%
I 1
 
2.4%
M 1
 
2.4%
4 1
 
2.4%
2 1
 
2.4%

소재지
Text

Distinct40
Distinct (%)97.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size460.0 B
2023-12-13T05:23:04.621513image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length55
Median length38
Mean length34.341463
Min length23

Characters and Unicode

Total characters1408
Distinct characters109
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

Unique39 ?
Unique (%)95.1%

Sample

1st row서울특별시 서대문구 응암로 33, 103동 204호(북가좌동, DMC현대아파트)
2nd row서울특별시 서대문구 통일로 157-6, 201호(냉천동)
3rd row서울특별시 서대문구 서소문로 27, 809호(충정로3가, 충정리시온)
4th row서울특별시 서대문구 통일로 348, 103동 1505호(홍제동, 무악청구아파트)
5th row서울특별시 서대문구 모래내로13길 27 (남가좌동)
ValueCountFrequency (%)
서울특별시 41
 
15.6%
서대문구 41
 
15.6%
연희동 10
 
3.8%
홍제동 7
 
2.7%
통일로 6
 
2.3%
홍은동 6
 
2.3%
연희로 5
 
1.9%
서소문로 5
 
1.9%
남가좌동 4
 
1.5%
27 4
 
1.5%
Other values (110) 134
51.0%
2023-12-13T05:23:05.069369image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
222
 
15.8%
서 87
 
6.2%
동 50
 
3.6%
문 47
 
3.3%
, 46
 
3.3%
대 45
 
3.2%
시 44
 
3.1%
구 44
 
3.1%
울 43
 
3.1%
2 42
 
3.0%
Other values (99) 738
52.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 830
58.9%
Space Separator 222
 
15.8%
Decimal Number 216
 
15.3%
Other Punctuation 46
 
3.3%
Open Punctuation 40
 
2.8%
Close Punctuation 40
 
2.8%
Uppercase Letter 9
 
0.6%
Dash Punctuation 5
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
서 87
 
10.5%
동 50
 
6.0%
문 47
 
5.7%
대 45
 
5.4%
시 44
 
5.3%
구 44
 
5.3%
울 43
 
5.2%
로 42
 
5.1%
특 41
 
4.9%
별 41
 
4.9%
Other values (79) 346
41.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 42
19.4%
1 42
19.4%
3 31
14.4%
0 27
12.5%
4 26
12.0%
5 13
 
6.0%
9 12
 
5.6%
7 11
 
5.1%
6 7
 
3.2%
8 5
 
2.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
D 3
33.3%
M 2
22.2%
C 2
22.2%
J 1
 
11.1%
B 1
 
11.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
222
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 46
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 40
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 40
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 5
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 830
58.9%
Common 569
40.4%
Latin 9
 
0.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
서 87
 
10.5%
동 50
 
6.0%
문 47
 
5.7%
대 45
 
5.4%
시 44
 
5.3%
구 44
 
5.3%
울 43
 
5.2%
로 42
 
5.1%
특 41
 
4.9%
별 41
 
4.9%
Other values (79) 346
41.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
222
39.0%
, 46
 
8.1%
2 42
 
7.4%
1 42
 
7.4%
( 40
 
7.0%
) 40
 
7.0%
3 31
 
5.4%
0 27
 
4.7%
4 26
 
4.6%
5 13
 
2.3%
Other values (5) 40
 
7.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
D 3
33.3%
M 2
22.2%
C 2
22.2%
J 1
 
11.1%
B 1
 
11.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 830
58.9%
ASCII 578
41.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
222
38.4%
, 46
 
8.0%
2 42
 
7.3%
1 42
 
7.3%
( 40
 
6.9%
) 40
 
6.9%
3 31
 
5.4%
0 27
 
4.7%
4 26
 
4.5%
5 13
 
2.2%
Other values (10) 49
 
8.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
서 87
 
10.5%
동 50
 
6.0%
문 47
 
5.7%
대 45
 
5.4%
시 44
 
5.3%
구 44
 
5.3%
울 43
 
5.2%
로 42
 
5.1%
특 41
 
4.9%
별 41
 
4.9%
Other values (79) 346
41.7%

비고
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)2.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size460.0 B
영업중
41 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
영업중 41
100.0%

Length

2023-12-13T05:23:05.217642image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T05:23:05.319357image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
영업중 41
100.0%

Correlations

2023-12-13T05:23:05.403192image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
행정사종류명칭소재지
행정사종류1.0001.0001.000
명칭1.0001.0001.000
소재지1.0001.0001.000

Missing values

2023-12-13T05:23:03.316850image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T05:23:03.404607image/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

행정사종류명칭소재지비고
0일반행정사원영재 행정사사무소서울특별시 서대문구 응암로 33, 103동 204호(북가좌동, DMC현대아파트)영업중
1일반행정사행정사 박열규 사무소서울특별시 서대문구 통일로 157-6, 201호(냉천동)영업중
2일반행정사미래행정사무소서울특별시 서대문구 서소문로 27, 809호(충정로3가, 충정리시온)영업중
3일반행정사박병춘행정사사무소서울특별시 서대문구 통일로 348, 103동 1505호(홍제동, 무악청구아파트)영업중
4일반행정사윤앤정행정사사무소서울특별시 서대문구 모래내로13길 27 (남가좌동)영업중
5일반행정사꿈이룸 행정사 사무소서울특별시 서대문구 문화촌길 6-37, 4층 (홍제동)영업중
6외국어번역행정사 (영어)민원24외국어번역행정사서울특별시 서대문구 가좌로 72, 105호 (홍은동, 동림 오벨리스크)영업중
7일반행정사정양식공인행정사사무소서울특별시 서대문구 통일로 348, 107동 602호 (홍제동, 무악청구아파트)영업중
8일반행정사박행정사사무소서울특별시 서대문구 통일로39길 38-6, B1호 (홍제동)영업중
9일반행정사국제행정법률링크조현주행정사사무소서울특별시 서대문구 홍은중앙로 149, 102동 12층 1201호 (홍은동, 홍은동풍림아이원아파트)영업중
행정사종류명칭소재지비고
31일반행정사행정사 박석규 사무소서울특별시 서대문구 거북골로 211 (북가좌동)영업중
32일반행정사국민행정심판서울특별시 서대문구 서소문로 27, 426호 (충정로3가, 충정리시온)영업중
33일반행정사JANG 행정사 사무소서울특별시 서대문구 가재울로 45, 102동 1006호 (남가좌동, 남가좌동현대아파트)영업중
34일반행정사행정사 이을우 사무소서울특별시 서대문구 증가로 24 (연희동)영업중
35일반행정사광진 행정사서울특별시 서대문구 연희로 213, 2층 (연희동)영업중
36일반행정사삼일 행정사 사무소서울특별시 서대문구 연희로31길 3 (연희동)영업중
37일반행정사프라임 행정사서울특별시 서대문구 북아현로 95 (북아현동, 동양하이빌)영업중
38일반행정사리더스 그린서울특별시 서대문구 통일로34길 43, 1층 4호 (홍제동, 홍제원현대아파트 상가)영업중
39일반행정사행정사 김화진 사무소서울특별시 서대문구 홍연길 93 (연희동)영업중
40일반행정사원영찬서울특별시 서대문구 북아현로 39-1 (북아현동)영업중