Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations132
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory5.3 KiB
Average record size in memory41.0 B

Variable types

Categorical1
DateTime1
Text3

Dataset

Description부산광역시 부산진구 내 등록된 세탁업 현황 정보를 제공하고 있습니다업종명, 신고일자. 업소명, 주소 등의 정보를 제공합니다.
Author부산광역시 부산진구
URLhttps://www.data.go.kr/data/15025546/fileData.do

Alerts

업종명 has constant value ""Constant

Reproduction

Analysis started2023-12-12 15:08:57.351985
Analysis finished2023-12-12 15:08:57.755928
Duration0.4 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

업종명
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
세탁업
132 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
세탁업 132
100.0%

Length

2023-12-13T00:08:57.838924image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T00:08:57.966530image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
세탁업 132
100.0%

신고일자
Date

Distinct109
Distinct (%)82.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
Minimum1987-05-13 00:00:00
Maximum2022-08-19 00:00:00
2023-12-13T00:08:58.118716image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-13T00:08:58.303253image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

업소명
Text

Distinct121
Distinct (%)91.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
2023-12-13T00:08:58.654033image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length14
Median length12
Mean length4.4393939
Min length2

Characters and Unicode

Total characters586
Distinct characters160
Distinct categories6 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique114 ?
Unique (%)86.4%

Sample

1st row신흥
2nd row삼성컴퓨터세탁
3rd row백설
4th row광해
5th row제일사
ValueCountFrequency (%)
세탁 5
 
3.3%
세탁소 5
 
3.3%
쌍용세탁 3
 
2.0%
현대 3
 
2.0%
제일사 3
 
2.0%
럭키 3
 
2.0%
명품 2
 
1.3%
크리닝 2
 
1.3%
동일세탁소 2
 
1.3%
우리동네 2
 
1.3%
Other values (120) 121
80.1%
2023-12-13T00:08:59.165174image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
세 66
 
11.3%
탁 65
 
11.1%
소 26
 
4.4%
19
 
3.2%
사 16
 
2.7%
대 11
 
1.9%
백 11
 
1.9%
리 11
 
1.9%
동 11
 
1.9%
성 10
 
1.7%
Other values (150) 340
58.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 561
95.7%
Space Separator 19
 
3.2%
Decimal Number 2
 
0.3%
Uppercase Letter 2
 
0.3%
Lowercase Letter 1
 
0.2%
Close Punctuation 1
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
세 66
 
11.8%
탁 65
 
11.6%
소 26
 
4.6%
사 16
 
2.9%
대 11
 
2.0%
백 11
 
2.0%
리 11
 
2.0%
동 11
 
2.0%
성 10
 
1.8%
일 9
 
1.6%
Other values (143) 325
57.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
3 1
50.0%
6 1
50.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
H 1
50.0%
L 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
19
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 561
95.7%
Common 22
 
3.8%
Latin 3
 
0.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
세 66
 
11.8%
탁 65
 
11.6%
소 26
 
4.6%
사 16
 
2.9%
대 11
 
2.0%
백 11
 
2.0%
리 11
 
2.0%
동 11
 
2.0%
성 10
 
1.8%
일 9
 
1.6%
Other values (143) 325
57.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
19
86.4%
3 1
 
4.5%
6 1
 
4.5%
) 1
 
4.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
H 1
33.3%
e 1
33.3%
L 1
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 561
95.7%
ASCII 25
 
4.3%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
세 66
 
11.8%
탁 65
 
11.6%
소 26
 
4.6%
사 16
 
2.9%
대 11
 
2.0%
백 11
 
2.0%
리 11
 
2.0%
동 11
 
2.0%
성 10
 
1.8%
일 9
 
1.6%
Other values (143) 325
57.9%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
19
76.0%
3 1
 
4.0%
6 1
 
4.0%
H 1
 
4.0%
e 1
 
4.0%
L 1
 
4.0%
) 1
 
4.0%

영업소 주소(도로명)
Text

Distinct131
Distinct (%)99.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
2023-12-13T00:08:59.537652image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length59
Median length49
Mean length30.083333
Min length23

Characters and Unicode

Total characters3971
Distinct characters137
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

Unique130 ?
Unique (%)98.5%

Sample

1st row부산광역시 부산진구 중앙대로692번길 45-7 (부전동)
2nd row부산광역시 부산진구 범양로 42-1 (범전동)
3rd row부산광역시 부산진구 성지로137번길 107 (초읍동)
4th row부산광역시 부산진구 중앙대로909번길 22 (양정동)
5th row부산광역시 부산진구 연수로8번길 7, 1층 (양정동)
ValueCountFrequency (%)
부산광역시 132
 
17.7%
부산진구 132
 
17.7%
1층 23
 
3.1%
당감동 17
 
2.3%
개금동 17
 
2.3%
전포동 15
 
2.0%
양정동 14
 
1.9%
초읍동 13
 
1.7%
부암동 13
 
1.7%
가야동 11
 
1.5%
Other values (241) 359
48.1%
2023-12-13T00:08:59.989381image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
614
 
15.5%
부 291
 
7.3%
산 269
 
6.8%
동 168
 
4.2%
광 140
 
3.5%
진 136
 
3.4%
) 135
 
3.4%
( 135
 
3.4%
시 134
 
3.4%
로 133
 
3.3%
Other values (127) 1816
45.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2431
61.2%
Space Separator 614
 
15.5%
Decimal Number 593
 
14.9%
Close Punctuation 135
 
3.4%
Open Punctuation 135
 
3.4%
Other Punctuation 47
 
1.2%
Dash Punctuation 13
 
0.3%
Uppercase Letter 3
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
부 291
 
12.0%
산 269
 
11.1%
동 168
 
6.9%
광 140
 
5.8%
진 136
 
5.6%
시 134
 
5.5%
로 133
 
5.5%
역 132
 
5.4%
구 132
 
5.4%
길 77
 
3.2%
Other values (109) 819
33.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 128
21.6%
2 100
16.9%
3 61
10.3%
0 57
9.6%
7 52
8.8%
6 44
 
7.4%
4 43
 
7.3%
5 41
 
6.9%
9 38
 
6.4%
8 29
 
4.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 1
33.3%
H 1
33.3%
L 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
614
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 135
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 135
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 47
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 13
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2431
61.2%
Common 1537
38.7%
Latin 3
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 291
 
12.0%
산 269
 
11.1%
동 168
 
6.9%
광 140
 
5.8%
진 136
 
5.6%
시 134
 
5.5%
로 133
 
5.5%
역 132
 
5.4%
구 132
 
5.4%
길 77
 
3.2%
Other values (109) 819
33.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
614
39.9%
) 135
 
8.8%
( 135
 
8.8%
1 128
 
8.3%
2 100
 
6.5%
3 61
 
4.0%
0 57
 
3.7%
7 52
 
3.4%
, 47
 
3.1%
6 44
 
2.9%
Other values (5) 164
 
10.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 1
33.3%
H 1
33.3%
L 1
33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2431
61.2%
ASCII 1540
38.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
614
39.9%
) 135
 
8.8%
( 135
 
8.8%
1 128
 
8.3%
2 100
 
6.5%
3 61
 
4.0%
0 57
 
3.7%
7 52
 
3.4%
, 47
 
3.1%
6 44
 
2.9%
Other values (8) 167
 
10.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 291
 
12.0%
산 269
 
11.1%
동 168
 
6.9%
광 140
 
5.8%
진 136
 
5.6%
시 134
 
5.5%
로 133
 
5.5%
역 132
 
5.4%
구 132
 
5.4%
길 77
 
3.2%
Other values (109) 819
33.7%

영업소 주소(지번)
Text

Distinct129
Distinct (%)97.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.2 KiB
2023-12-13T00:09:00.279592image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length42
Median length39
Mean length22.037879
Min length17

Characters and Unicode

Total characters2909
Distinct characters94
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique127 ?
Unique (%)96.2%

Sample

1st row부산광역시 부산진구 부전동 172-1
2nd row부산광역시 부산진구 범전동 63-22
3rd row부산광역시 부산진구 초읍동 217-24
4th row부산광역시 부산진구 양정동 391-3
5th row부산광역시 부산진구 양정동 81-6
ValueCountFrequency (%)
부산광역시 132
23.7%
부산진구 132
23.7%
개금동 17
 
3.1%
당감동 17
 
3.1%
전포동 15
 
2.7%
양정동 14
 
2.5%
초읍동 13
 
2.3%
부암동 13
 
2.3%
범천동 11
 
2.0%
가야동 11
 
2.0%
Other values (155) 182
32.7%
2023-12-13T00:09:00.695335image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
553
19.0%
부 288
 
9.9%
산 264
 
9.1%
동 136
 
4.7%
광 132
 
4.5%
역 132
 
4.5%
시 132
 
4.5%
진 132
 
4.5%
구 132
 
4.5%
1 111
 
3.8%
Other values (84) 897
30.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1698
58.4%
Decimal Number 554
 
19.0%
Space Separator 553
 
19.0%
Dash Punctuation 104
 
3.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
부 288
17.0%
산 264
15.5%
동 136
8.0%
광 132
7.8%
역 132
7.8%
시 132
7.8%
진 132
7.8%
구 132
7.8%
전 31
 
1.8%
정 18
 
1.1%
Other values (72) 301
17.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 111
20.0%
2 73
13.2%
3 71
12.8%
5 65
11.7%
6 45
8.1%
7 42
 
7.6%
4 42
 
7.6%
0 40
 
7.2%
9 33
 
6.0%
8 32
 
5.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
553
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 104
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1698
58.4%
Common 1211
41.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 288
17.0%
산 264
15.5%
동 136
8.0%
광 132
7.8%
역 132
7.8%
시 132
7.8%
진 132
7.8%
구 132
7.8%
전 31
 
1.8%
정 18
 
1.1%
Other values (72) 301
17.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
553
45.7%
1 111
 
9.2%
- 104
 
8.6%
2 73
 
6.0%
3 71
 
5.9%
5 65
 
5.4%
6 45
 
3.7%
7 42
 
3.5%
4 42
 
3.5%
0 40
 
3.3%
Other values (2) 65
 
5.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1698
58.4%
ASCII 1211
41.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
553
45.7%
1 111
 
9.2%
- 104
 
8.6%
2 73
 
6.0%
3 71
 
5.9%
5 65
 
5.4%
6 45
 
3.7%
7 42
 
3.5%
4 42
 
3.5%
0 40
 
3.3%
Other values (2) 65
 
5.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 288
17.0%
산 264
15.5%
동 136
8.0%
광 132
7.8%
역 132
7.8%
시 132
7.8%
진 132
7.8%
구 132
7.8%
전 31
 
1.8%
정 18
 
1.1%
Other values (72) 301
17.7%

Missing values

2023-12-13T00:08:57.617122image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T00:08:57.715500image/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

업종명신고일자업소명영업소 주소(도로명)영업소 주소(지번)
0세탁업1987-05-13신흥부산광역시 부산진구 중앙대로692번길 45-7 (부전동)부산광역시 부산진구 부전동 172-1
1세탁업1987-05-13삼성컴퓨터세탁부산광역시 부산진구 범양로 42-1 (범전동)부산광역시 부산진구 범전동 63-22
2세탁업1987-05-13백설부산광역시 부산진구 성지로137번길 107 (초읍동)부산광역시 부산진구 초읍동 217-24
3세탁업1987-05-13광해부산광역시 부산진구 중앙대로909번길 22 (양정동)부산광역시 부산진구 양정동 391-3
4세탁업1987-05-13제일사부산광역시 부산진구 연수로8번길 7, 1층 (양정동)부산광역시 부산진구 양정동 81-6
5세탁업1987-05-13유일부산광역시 부산진구 동성로112번길 101 (전포동)부산광역시 부산진구 전포동 161-2
6세탁업1987-05-13금호부산광역시 부산진구 당감로64번길 63 (부암동)부산광역시 부산진구 부암동 383-4
7세탁업1987-05-13백양부산광역시 부산진구 당감로 17 (당감동)부산광역시 부산진구 당감동 175-2
8세탁업1987-05-13화인세탁소부산광역시 부산진구 백양관문로77번길 51, 동원화인패밀리타운 상가동 102호 (개금동)부산광역시 부산진구 개금동 1-12 동원화인패밀리타운
9세탁업1987-05-13무궁화부산광역시 부산진구 당감로17번길 90 (당감동)부산광역시 부산진구 당감동 495-9
업종명신고일자업소명영업소 주소(도로명)영업소 주소(지번)
122세탁업2017-08-23우리동네 세탁소부산광역시 부산진구 새싹로 251, 5층 (초읍동)부산광역시 부산진구 초읍동 273-1
123세탁업2017-10-18LH명품세탁부산광역시 부산진구 중앙대로 862, 지하1층 109호 (전포동, 전포LH아파트 상가)부산광역시 부산진구 전포동 897
124세탁업2019-09-17명품세탁소부산광역시 부산진구 중앙대로 821, 201동 1층 123호 (범전동, 삼한골든뷰 센트럴파크)부산광역시 부산진구 범전동 450 삼한골든뷰 센트럴파크
125세탁업2020-01-20네오세탁전문점부산광역시 부산진구 서면문화로 50, 태극팰리스 1층 (부전동)부산광역시 부산진구 부전동 404-15 태극팰리스
126세탁업2020-03-20백신세탁소부산광역시 부산진구 신암로99번길 19, 1층 (범천동)부산광역시 부산진구 범천동 1230
127세탁업2021-01-25명품 세탁소부산광역시 부산진구 중앙대로980번길 23, 1층 (양정동)부산광역시 부산진구 양정동 142-8
128세탁업2022-01-10크린에이드 신발 세탁업부산광역시 부산진구 동평로 350, 양정현대프라자 1층 137호 (양정동)부산광역시 부산진구 양정동 511-3 양정현대프라자
129세탁업2022-03-24벼일사부산광역시 부산진구 대학로25번길 6, 1층 (가야동)부산광역시 부산진구 가야동 347-2
130세탁업2022-04-14신용 세탁소부산광역시 부산진구 진사로77번길 39, 1층 (개금동)부산광역시 부산진구 개금동 633-25
131세탁업2022-08-19얼룩빼기 명품 세탁 전문점부산광역시 부산진구 중앙대로970번길 17, 1층 (양정동)부산광역시 부산진구 양정동 144-21