Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations147
Missing cells12
Missing cells (%)1.6%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory6.0 KiB
Average record size in memory41.9 B

Variable types

Text2
Categorical2
Numeric1

Dataset

Description울산광역시 남구에 설치된 무인단속시스템의 CCTV 도로명주소, 지번주소, 카메라 대수, 단속시간, 설치연도를 제공합니다.
Author울산광역시 남구
URLhttps://www.data.go.kr/data/15112632/fileData.do

Alerts

도로명주소 has 12 (8.2%) missing valuesMissing

Reproduction

Analysis started2024-03-23 05:26:21.357001
Analysis finished2024-03-23 05:26:22.578321
Duration1.22 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

도로명주소
Text

MISSING 

Distinct134
Distinct (%)99.3%
Missing12
Missing (%)8.2%
Memory size1.3 KiB
2024-03-23T05:26:23.052538image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length22
Median length21
Mean length16.762963
Min length14

Characters and Unicode

Total characters2263
Distinct characters77
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

Unique133 ?
Unique (%)98.5%

Sample

1st row울산광역시 남구 문수로471
2nd row울산광역시 남구 번영로 165
3rd row울산광역시 남구 중앙로290번길 53
4th row울산광역시 남구 북부순환도로 51
5th row울산광역시 남구 장생포고래로125번길 5
ValueCountFrequency (%)
울산광역시 135
25.3%
남구 134
25.1%
삼산로 21
 
3.9%
돋질로 10
 
1.9%
중앙로 9
 
1.7%
수암로 8
 
1.5%
신정로 6
 
1.1%
화합로 5
 
0.9%
대학로 4
 
0.7%
번영로 4
 
0.7%
Other values (156) 198
37.1%
2024-03-23T05:26:24.279119image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
399
17.6%
산 169
 
7.5%
남 136
 
6.0%
울 135
 
6.0%
로 135
 
6.0%
광 135
 
6.0%
역 135
 
6.0%
시 135
 
6.0%
구 134
 
5.9%
1 99
 
4.4%
Other values (67) 651
28.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1446
63.9%
Decimal Number 408
 
18.0%
Space Separator 399
 
17.6%
Dash Punctuation 10
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
산 169
11.7%
남 136
9.4%
울 135
9.3%
로 135
9.3%
광 135
9.3%
역 135
9.3%
시 135
9.3%
구 134
9.3%
번 39
 
2.7%
길 33
 
2.3%
Other values (55) 260
18.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 99
24.3%
2 58
14.2%
7 41
10.0%
3 39
 
9.6%
6 33
 
8.1%
4 33
 
8.1%
8 32
 
7.8%
5 32
 
7.8%
0 21
 
5.1%
9 20
 
4.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
399
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 10
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1446
63.9%
Common 817
36.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 169
11.7%
남 136
9.4%
울 135
9.3%
로 135
9.3%
광 135
9.3%
역 135
9.3%
시 135
9.3%
구 134
9.3%
번 39
 
2.7%
길 33
 
2.3%
Other values (55) 260
18.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
399
48.8%
1 99
 
12.1%
2 58
 
7.1%
7 41
 
5.0%
3 39
 
4.8%
6 33
 
4.0%
4 33
 
4.0%
8 32
 
3.9%
5 32
 
3.9%
0 21
 
2.6%
Other values (2) 30
 
3.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1446
63.9%
ASCII 817
36.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
399
48.8%
1 99
 
12.1%
2 58
 
7.1%
7 41
 
5.0%
3 39
 
4.8%
6 33
 
4.0%
4 33
 
4.0%
8 32
 
3.9%
5 32
 
3.9%
0 21
 
2.6%
Other values (2) 30
 
3.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 169
11.7%
남 136
9.4%
울 135
9.3%
로 135
9.3%
광 135
9.3%
역 135
9.3%
시 135
9.3%
구 134
9.3%
번 39
 
2.7%
길 33
 
2.3%
Other values (55) 260
18.0%

지번주소
Text

Distinct146
Distinct (%)99.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 KiB
2024-03-23T05:26:25.108533image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length20
Median length19
Mean length17.931973
Min length15

Characters and Unicode

Total characters2636
Distinct characters39
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

Unique145 ?
Unique (%)98.6%

Sample

1st row울산광역시 남구 신정동 35-75
2nd row울산광역시 남구 삼산동 422-3
3rd row울산광역시 남구 신정동 1860
4th row울산광역시 남구 달동 578-1
5th row울산광역시 남구 신정동 319
ValueCountFrequency (%)
울산광역시 147
25.7%
남구 147
25.7%
신정동 34
 
5.9%
달동 29
 
5.1%
삼산동 26
 
4.5%
무거동 12
 
2.1%
야음동 12
 
2.1%
옥동 8
 
1.4%
장생포동 3
 
0.5%
선암동 2
 
0.3%
Other values (150) 152
26.6%
2024-03-23T05:26:26.436569image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
426
16.2%
산 181
 
6.9%
1 157
 
6.0%
울 147
 
5.6%
광 147
 
5.6%
역 147
 
5.6%
시 147
 
5.6%
남 147
 
5.6%
구 147
 
5.6%
동 147
 
5.6%
Other values (29) 843
32.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1437
54.5%
Decimal Number 648
24.6%
Space Separator 426
 
16.2%
Dash Punctuation 125
 
4.7%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
산 181
12.6%
울 147
10.2%
광 147
10.2%
역 147
10.2%
시 147
10.2%
남 147
10.2%
구 147
10.2%
동 147
10.2%
신 39
 
2.7%
정 39
 
2.7%
Other values (17) 149
10.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 157
24.2%
2 76
11.7%
3 70
10.8%
5 65
10.0%
6 62
 
9.6%
4 56
 
8.6%
9 50
 
7.7%
8 42
 
6.5%
7 40
 
6.2%
0 30
 
4.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
426
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 125
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1437
54.5%
Common 1199
45.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 181
12.6%
울 147
10.2%
광 147
10.2%
역 147
10.2%
시 147
10.2%
남 147
10.2%
구 147
10.2%
동 147
10.2%
신 39
 
2.7%
정 39
 
2.7%
Other values (17) 149
10.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
426
35.5%
1 157
 
13.1%
- 125
 
10.4%
2 76
 
6.3%
3 70
 
5.8%
5 65
 
5.4%
6 62
 
5.2%
4 56
 
4.7%
9 50
 
4.2%
8 42
 
3.5%
Other values (2) 70
 
5.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1437
54.5%
ASCII 1199
45.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
426
35.5%
1 157
 
13.1%
- 125
 
10.4%
2 76
 
6.3%
3 70
 
5.8%
5 65
 
5.4%
6 62
 
5.2%
4 56
 
4.7%
9 50
 
4.2%
8 42
 
3.5%
Other values (2) 70
 
5.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 181
12.6%
울 147
10.2%
광 147
10.2%
역 147
10.2%
시 147
10.2%
남 147
10.2%
구 147
10.2%
동 147
10.2%
신 39
 
2.7%
정 39
 
2.7%
Other values (17) 149
10.4%

카메라대수
Categorical

Distinct5
Distinct (%)3.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 KiB
3(단속1+검지2)
70 
4(단속1+검지3)
41 
5(단속1+검지4)
33 
2(단속1+검지1)
 
2
1(단속1)
 
1

Length

Max length10
Median length10
Mean length9.9727891
Min length6

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.7%

Sample

1st row5(단속1+검지4)
2nd row4(단속1+검지3)
3rd row3(단속1+검지2)
4th row3(단속1+검지2)
5th row3(단속1+검지2)

Common Values

ValueCountFrequency (%)
3(단속1+검지2) 70
47.6%
4(단속1+검지3) 41
27.9%
5(단속1+검지4) 33
22.4%
2(단속1+검지1) 2
 
1.4%
1(단속1) 1
 
0.7%

Length

2024-03-23T05:26:26.934621image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-03-23T05:26:27.376221image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
3(단속1+검지2 70
47.6%
4(단속1+검지3 41
27.9%
5(단속1+검지4 33
22.4%
2(단속1+검지1 2
 
1.4%
1(단속1 1
 
0.7%

단속시간
Categorical

Distinct13
Distinct (%)8.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 KiB
08시~20시(평일)
82 
08시~17시(평일)
31 
08시~24시(연중)
17 
08시~19시(평일)
 
4
00시~24시(연중)
 
3
Other values (8)
10 

Length

Max length58
Median length11
Mean length11.414966
Min length10

Unique

Unique6 ?
Unique (%)4.1%

Sample

1st row08시~20시(평일)+10시~20시
2nd row08시~19시(평일)
3rd row08시~20시(평일)
4th row08시~20시(평일)
5th row08시~20시(평일)

Common Values

ValueCountFrequency (%)
08시~20시(평일) 82
55.8%
08시~17시(평일) 31
 
21.1%
08시~24시(연중) 17
 
11.6%
08시~19시(평일) 4
 
2.7%
00시~24시(연중) 3
 
2.0%
08시~24시(주말) 2
 
1.4%
08시~22시(연중) 2
 
1.4%
08시~20시(평일)+10시~20시 1
 
0.7%
08~18시(평일) 1
 
0.7%
08~10, 17시~20시(평일) 1
 
0.7%
Other values (3) 3
 
2.0%

Length

2024-03-23T05:26:27.850439image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
08시~20시(평일 82
52.6%
08시~17시(평일 31
 
19.9%
08시~24시(연중 17
 
10.9%
08시~19시(평일 4
 
2.6%
00시~24시(연중 3
 
1.9%
08시~24시(주말 2
 
1.3%
08시~22시(연중 2
 
1.3%
2
 
1.3%
4 1
 
0.6%
08시30분~20시(평일 1
 
0.6%
Other values (11) 11
 
7.1%

설치연도
Real number (ℝ)

Distinct19
Distinct (%)12.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean2015.5646
Minimum2006
Maximum2024
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.4 KiB
2024-03-23T05:26:28.204374image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2006
5-th percentile2007.3
Q12011
median2015
Q32021
95-th percentile2022
Maximum2024
Range18
Interquartile range (IQR)10

Descriptive statistics

Standard deviation5.0613605
Coefficient of variation (CV)0.0025111378
Kurtosis-1.2250265
Mean2015.5646
Median Absolute Deviation (MAD)4
Skewness-0.17109503
Sum296288
Variance25.61737
MonotonicityDecreasing
2024-03-23T05:26:28.609813image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=19)
ValueCountFrequency (%)
2021 20
13.6%
2022 18
12.2%
2015 16
10.9%
2019 11
 
7.5%
2011 10
 
6.8%
2013 9
 
6.1%
2014 8
 
5.4%
2012 8
 
5.4%
2008 8
 
5.4%
2018 6
 
4.1%
Other values (9) 33
22.4%
ValueCountFrequency (%)
2006 4
 
2.7%
2007 4
 
2.7%
2008 8
5.4%
2009 6
 
4.1%
2010 6
 
4.1%
2011 10
6.8%
2012 8
5.4%
2013 9
6.1%
2014 8
5.4%
2015 16
10.9%
ValueCountFrequency (%)
2024 2
 
1.4%
2023 1
 
0.7%
2022 18
12.2%
2021 20
13.6%
2020 4
 
2.7%
2019 11
7.5%
2018 6
 
4.1%
2017 3
 
2.0%
2016 3
 
2.0%
2015 16
10.9%

Interactions

2024-03-23T05:26:21.746121image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-03-23T05:26:28.897941image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
카메라대수단속시간설치연도
카메라대수1.0000.5510.444
단속시간0.5511.0000.711
설치연도0.4440.7111.000
2024-03-23T05:26:29.187376image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
카메라대수단속시간
카메라대수1.0000.328
단속시간0.3281.000
2024-03-23T05:26:29.553138image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
설치연도카메라대수단속시간
설치연도1.0000.1900.397
카메라대수0.1901.0000.328
단속시간0.3970.3281.000

Missing values

2024-03-23T05:26:22.096805image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-03-23T05:26:22.455707image/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

도로명주소지번주소카메라대수단속시간설치연도
0<NA>울산광역시 남구 신정동 35-755(단속1+검지4)08시~20시(평일)+10시~20시2024
1<NA>울산광역시 남구 삼산동 422-34(단속1+검지3)08시~19시(평일)2024
2울산광역시 남구 문수로471울산광역시 남구 신정동 18603(단속1+검지2)08시~20시(평일)2023
3울산광역시 남구 번영로 165울산광역시 남구 달동 578-13(단속1+검지2)08시~20시(평일)2022
4울산광역시 남구 중앙로290번길 53울산광역시 남구 신정동 3193(단속1+검지2)08시~20시(평일)2022
5울산광역시 남구 북부순환도로 51울산광역시 남구 무거동 217-13(단속1+검지2)08시~20시(평일)2022
6울산광역시 남구 장생포고래로125번길 5울산광역시 남구 장생포동 3292(단속1+검지1)08시~17시(평일)2022
7울산광역시 남구 여천로 31울산광역시 남구 야음동 2563(단속1+검지2)08시~17시(평일)2022
8울산광역시 남구 삼산로94번길 20울산광역시 남구 달동 8133(단속1+검지2)08시~17시(평일)2022
9울산광역시 남구 옥현로 12울산광역시 남구 무거동 488-113(단속1+검지2)08시~17시(평일)2022
도로명주소지번주소카메라대수단속시간설치연도
137울산광역시 남구 돋질로 296울산광역시 남구 삼산동 1546-103(단속1+검지2)08시~20시(평일)2008
138울산광역시 남구 대학로 138울산광역시 남구 무거동465-13(단속1+검지2)08시~20시(평일)2008
139울산광역시 남구 중앙로 251울산광역시 남구 신정동618-123(단속1+검지2)08시~20시(평일)2007
140울산광역시 남구 삼산로275울산광역시 남구 삼산동1526-74(단속1+검지3)08시~24시(연중)2007
141울산광역시 남구 삼산로 11울산광역시 남구 신정동1231-113(단속1+검지2)08시~20시(평일)2007
142울산광역시 남구 삼산로 10울산광역시 남구 신정동1233-63(단속1+검지2)08시~20시(평일)2007
143울산광역시 남구 삼산로 288울산광역시 남구 삼산동1480-43(단속1+검지2)08시~24시(연중)2006
144울산광역시 남구 삼산로 274울산광역시 남구 삼산동1479-65(단속1+검지4)08시~24시(연중)2006
145울산광역시 남구 대학로 92울산광역시 남구 무거동619-23(단속1+검지2)08시~20시(평일)2006
146울산광역시 남구 달삼로 77울산광역시 남구 삼산동1477-64(단속1+검지3)08시~24시(연중)2006