Overview

Dataset statistics

Number of variables6
Number of observations93
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory4.6 KiB
Average record size in memory50.4 B

Variable types

Numeric1
Categorical2
Text2
DateTime1

Dataset

Description인천광역시 군구별 택시승강장 사물주소 현황에 관한 데이터로 군구, 사물명, 사물주소, 진행상태, 확정일자를 제공하겠음
Author인천광역시
URLhttps://www.incheon.go.kr/data/DATA010201/view?docId=15048907

Alerts

진행상태 has constant value ""Constant
순번 is highly overall correlated with 시군구High correlation
시군구 is highly overall correlated with 순번High correlation
순번 has unique valuesUnique
사물명 has unique valuesUnique
사물주소 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-01-28 05:07:03.567726
Analysis finished2024-01-28 05:07:04.125937
Duration0.56 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

순번
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION  UNIQUE 

Distinct93
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean47
Minimum1
Maximum93
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size969.0 B
2024-01-28T14:07:04.185897image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile5.6
Q124
median47
Q370
95-th percentile88.4
Maximum93
Range92
Interquartile range (IQR)46

Descriptive statistics

Standard deviation26.990739
Coefficient of variation (CV)0.57427105
Kurtosis-1.2
Mean47
Median Absolute Deviation (MAD)23
Skewness0
Sum4371
Variance728.5
MonotonicityStrictly increasing
2024-01-28T14:07:04.298455image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
1.1%
60 1
 
1.1%
69 1
 
1.1%
68 1
 
1.1%
67 1
 
1.1%
66 1
 
1.1%
65 1
 
1.1%
64 1
 
1.1%
63 1
 
1.1%
62 1
 
1.1%
Other values (83) 83
89.2%
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%
9 1
1.1%
10 1
1.1%
ValueCountFrequency (%)
93 1
1.1%
92 1
1.1%
91 1
1.1%
90 1
1.1%
89 1
1.1%
88 1
1.1%
87 1
1.1%
86 1
1.1%
85 1
1.1%
84 1
1.1%

시군구
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct8
Distinct (%)8.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size876.0 B
서구
16 
남동구
14 
연수구
14 
계양구
13 
미추홀구
13 
Other values (3)
23 

Length

Max length4
Median length3
Mean length2.8602151
Min length2

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.1%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
서구 16
17.2%
남동구 14
15.1%
연수구 14
15.1%
계양구 13
14.0%
미추홀구 13
14.0%
부평구 13
14.0%
중구 9
9.7%
동구 1
 
1.1%

Length

2024-01-28T14:07:04.405078image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-01-28T14:07:04.505499image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
서구 16
17.2%
남동구 14
15.1%
연수구 14
15.1%
계양구 13
14.0%
미추홀구 13
14.0%
부평구 13
14.0%
중구 9
9.7%
동구 1
 
1.1%

사물명
Text

UNIQUE 

Distinct93
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size876.0 B
2024-01-28T14:07:04.705665image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length24
Median length19
Mean length13.806452
Min length4

Characters and Unicode

Total characters1284
Distinct characters199
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

Unique93 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row태산아파트 상가동
2nd row아라비안나이트
3rd row롯데마트 계양점
4th row작전동 작전역 1번출구
5th row홈플러스 계산점
ValueCountFrequency (%)
앞 66
 
20.0%
2번출구 10
 
3.0%
1번출구 6
 
1.8%
논현동 6
 
1.8%
연수동 5
 
1.5%
4번출구 5
 
1.5%
남광장 5
 
1.5%
상가 4
 
1.2%
홈플러스 4
 
1.2%
송도동 4
 
1.2%
Other values (168) 215
65.2%
2024-01-28T14:07:05.061995image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
237
 
18.5%
동 80
 
6.2%
앞 67
 
5.2%
역 50
 
3.9%
구 46
 
3.6%
출 36
 
2.8%
번 35
 
2.7%
2 17
 
1.3%
1 17
 
1.3%
인 17
 
1.3%
Other values (189) 682
53.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 965
75.2%
Space Separator 237
 
18.5%
Decimal Number 66
 
5.1%
Uppercase Letter 11
 
0.9%
Lowercase Letter 3
 
0.2%
Open Punctuation 1
 
0.1%
Close Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 80
 
8.3%
앞 67
 
6.9%
역 50
 
5.2%
구 46
 
4.8%
출 36
 
3.7%
번 35
 
3.6%
인 17
 
1.8%
장 15
 
1.6%
점 15
 
1.6%
부 13
 
1.3%
Other values (168) 591
61.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 17
25.8%
1 17
25.8%
4 9
13.6%
3 6
 
9.1%
5 5
 
7.6%
7 4
 
6.1%
0 3
 
4.5%
6 2
 
3.0%
9 2
 
3.0%
8 1
 
1.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
G 3
27.3%
V 2
18.2%
C 2
18.2%
S 1
 
9.1%
N 1
 
9.1%
H 1
 
9.1%
A 1
 
9.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
237
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
m 3
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 965
75.2%
Common 305
 
23.8%
Latin 14
 
1.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 80
 
8.3%
앞 67
 
6.9%
역 50
 
5.2%
구 46
 
4.8%
출 36
 
3.7%
번 35
 
3.6%
인 17
 
1.8%
장 15
 
1.6%
점 15
 
1.6%
부 13
 
1.3%
Other values (168) 591
61.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
237
77.7%
2 17
 
5.6%
1 17
 
5.6%
4 9
 
3.0%
3 6
 
2.0%
5 5
 
1.6%
7 4
 
1.3%
0 3
 
1.0%
6 2
 
0.7%
9 2
 
0.7%
Other values (3) 3
 
1.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
m 3
21.4%
G 3
21.4%
V 2
14.3%
C 2
14.3%
S 1
 
7.1%
N 1
 
7.1%
H 1
 
7.1%
A 1
 
7.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 965
75.2%
ASCII 319
 
24.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
237
74.3%
2 17
 
5.3%
1 17
 
5.3%
4 9
 
2.8%
3 6
 
1.9%
5 5
 
1.6%
7 4
 
1.3%
0 3
 
0.9%
m 3
 
0.9%
G 3
 
0.9%
Other values (11) 15
 
4.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 80
 
8.3%
앞 67
 
6.9%
역 50
 
5.2%
구 46
 
4.8%
출 36
 
3.7%
번 35
 
3.6%
인 17
 
1.8%
장 15
 
1.6%
점 15
 
1.6%
부 13
 
1.3%
Other values (168) 591
61.2%

사물주소
Text

UNIQUE 

Distinct93
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size876.0 B
2024-01-28T14:07:05.311279image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length29
Median length28
Mean length23.806452
Min length22

Characters and Unicode

Total characters2214
Distinct characters125
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

Unique93 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row인천광역시 계양구 봉오대로477번길 11 택시승강장
2nd row인천광역시 계양구 도두리로 16 택시승강장
3rd row인천광역시 계양구 장제로 816 택시승강장
4th row인천광역시 계양구 계양대로 84 택시승강장
5th row인천광역시 계양구 계양문화로 93 택시승강장
ValueCountFrequency (%)
인천광역시 93
20.0%
택시승강장 93
20.0%
서구 16
 
3.4%
연수구 14
 
3.0%
남동구 14
 
3.0%
계양구 13
 
2.8%
부평구 13
 
2.8%
미추홀구 13
 
2.8%
중구 9
 
1.9%
경원대로 6
 
1.3%
Other values (153) 181
38.9%
2024-01-28T14:07:05.659287image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
372
16.8%
시 187
 
8.4%
인 100
 
4.5%
장 97
 
4.4%
구 96
 
4.3%
광 95
 
4.3%
천 95
 
4.3%
역 94
 
4.2%
강 93
 
4.2%
승 93
 
4.2%
Other values (115) 892
40.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1568
70.8%
Space Separator 372
 
16.8%
Decimal Number 270
 
12.2%
Dash Punctuation 4
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
시 187
 
11.9%
인 100
 
6.4%
장 97
 
6.2%
구 96
 
6.1%
광 95
 
6.1%
천 95
 
6.1%
역 94
 
6.0%
강 93
 
5.9%
승 93
 
5.9%
로 93
 
5.9%
Other values (103) 525
33.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 37
13.7%
5 36
13.3%
3 34
12.6%
2 33
12.2%
7 27
10.0%
4 27
10.0%
9 21
7.8%
8 20
7.4%
6 19
7.0%
0 16
5.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
372
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1568
70.8%
Common 646
29.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 187
 
11.9%
인 100
 
6.4%
장 97
 
6.2%
구 96
 
6.1%
광 95
 
6.1%
천 95
 
6.1%
역 94
 
6.0%
강 93
 
5.9%
승 93
 
5.9%
로 93
 
5.9%
Other values (103) 525
33.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
372
57.6%
1 37
 
5.7%
5 36
 
5.6%
3 34
 
5.3%
2 33
 
5.1%
7 27
 
4.2%
4 27
 
4.2%
9 21
 
3.3%
8 20
 
3.1%
6 19
 
2.9%
Other values (2) 20
 
3.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1568
70.8%
ASCII 646
29.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
372
57.6%
1 37
 
5.7%
5 36
 
5.6%
3 34
 
5.3%
2 33
 
5.1%
7 27
 
4.2%
4 27
 
4.2%
9 21
 
3.3%
8 20
 
3.1%
6 19
 
2.9%
Other values (2) 20
 
3.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
시 187
 
11.9%
인 100
 
6.4%
장 97
 
6.2%
구 96
 
6.1%
광 95
 
6.1%
천 95
 
6.1%
역 94
 
6.0%
강 93
 
5.9%
승 93
 
5.9%
로 93
 
5.9%
Other values (103) 525
33.5%

진행상태
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)1.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size876.0 B
사물주소 확정
93 

Length

Max length7
Median length7
Mean length7
Min length7

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row사물주소 확정
2nd row사물주소 확정
3rd row사물주소 확정
4th row사물주소 확정
5th row사물주소 확정

Common Values

ValueCountFrequency (%)
사물주소 확정 93
100.0%

Length

2024-01-28T14:07:05.763223image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-01-28T14:07:05.849497image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
사물주소 93
50.0%
확정 93
50.0%

확정일자
Date

Distinct13
Distinct (%)14.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size876.0 B
Minimum2019-10-17 00:00:00
Maximum2021-04-02 00:00:00
2024-01-28T14:07:05.921097image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-01-28T14:07:06.007579image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=13)

Interactions

2024-01-28T14:07:03.891024image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-01-28T14:07:06.070328image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
순번시군구사물명사물주소확정일자
순번1.0000.9311.0001.0000.900
시군구0.9311.0001.0001.0000.992
사물명1.0001.0001.0001.0001.000
사물주소1.0001.0001.0001.0001.000
확정일자0.9000.9921.0001.0001.000
2024-01-28T14:07:06.153357image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
순번시군구
순번1.0000.788
시군구0.7881.000

Missing values

2024-01-28T14:07:03.990323image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-01-28T14:07:04.091161image/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

순번시군구사물명사물주소진행상태확정일자
01계양구태산아파트 상가동인천광역시 계양구 봉오대로477번길 11 택시승강장사물주소 확정2019-11-21
12계양구아라비안나이트인천광역시 계양구 도두리로 16 택시승강장사물주소 확정2019-11-21
23계양구롯데마트 계양점인천광역시 계양구 장제로 816 택시승강장사물주소 확정2019-11-21
34계양구작전동 작전역 1번출구인천광역시 계양구 계양대로 84 택시승강장사물주소 확정2019-11-21
45계양구홈플러스 계산점인천광역시 계양구 계양문화로 93 택시승강장사물주소 확정2019-11-21
56계양구작전역 7번출구인천광역시 계양구 봉오대로 661 택시승강장사물주소 확정2019-11-21
67계양구계양농협 동양지점인천광역시 계양구 동양로 103 택시승강장사물주소 확정2019-11-21
78계양구귤현동 계양역 앞인천광역시 계양구 다남로 34 택시승강장사물주소 확정2021-03-15
89계양구효성동 2번버스 종점 앞인천광역시 계양구 안남로 553 택시승강장사물주소 확정2019-11-21
910계양구계양구청인천광역시 계양구 계산새로 92 택시승강장사물주소 확정2019-11-21
순번시군구사물명사물주소진행상태확정일자
8384연수구송도동 센트럴파크역 2번출구 앞인천광역시 연수구 인천타워대로 257 택시승강장사물주소 확정2019-11-25
8485중구신흥동 3가 숭의역 2번출구 앞인천광역시 중구 아암대로 14 택시승강장사물주소 확정2019-11-05
8586중구연안동 연안여객터미널 앞인천광역시 중구 연안부두로 58 택시승강장사물주소 확정2019-10-17
8687중구신흥동 이마트 동인천점 앞인천광역시 중구 인중로 128 택시승강장사물주소 확정2019-10-17
8788중구인현동 동인천역 남광장인천광역시 중구 참외전로 123 택시승강장사물주소 확정2019-10-17
8889중구사동 신포역 2번출구 앞인천광역시 중구 인중로 173 택시승강장사물주소 확정2019-10-17
8990중구북성동 인천역 광장 앞인천광역시 중구 제물량로 277 택시승강장사물주소 확정2019-10-17
9091중구운북동 영종역 광장 앞인천광역시 중구 백운로414번길 77 택시승강장사물주소 확정2019-10-30
9192중구흰바위로59번길 운서동 운서역 광장 앞인천광역시 중구 흰바위로59번길 22 택시승강장사물주소 확정2019-10-17
9293중구신흥동 출입국관리사무소 앞인천광역시 중구 서해대로 393-1 택시승강장사물주소 확정2019-10-17