Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations439
Missing cells11
Missing cells (%)0.6%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory14.7 KiB
Average record size in memory34.3 B

Variable types

Numeric2
Text2

Dataset

Description법 제51조제3항에 따라 감염병 예방에 필요한 소독을 해야 하는 시설은 다음 각 호와 같다.1. 「공중위생관리법」에 따른 숙박업소(객실 수 20실 이상인 경우만 해당한다), 「관광진흥법」에 따른 관광숙박업소2. 「식품위생법 시행령」 제21조제8호(마목은 제외한다)에 따른 식품접객업 업소(이하 “식품접객업소”라 한다) 중 연면적 300제곱미터 이상의 업소3. 「여객자동차 운수사업법」에 따른 시내버스ㆍ농어촌버스ㆍ마을버스ㆍ시외버스ㆍ전세버스ㆍ장의자동차, 「항공안전법」에 따른 항공기 및 「공항시설법」에 따른 공항시설, 「해운법」에 따른 여객선, 「항만법」에 따른 연면적 300제곱미터 이상의 대합실, 「철도사업법」 및 「도시철도법」에 따른 여객운송 철도차량과 역사(驛舍) 및 역 시설4. 「유통산업발전법」에 따른 대형마트, 전문점, 백화점, 쇼핑센터, 복합쇼핑몰, 그 밖의 대규모 점포와 「전통시장 및 상점가 육성을 위한 특별법」에 따른 전통시장5. 「의료법」 제3조제2항제3호에 따른 병원급 의료기관6. 「식품위생법」 제2조제12호에 따른 집단급식소(한 번에 100명 이상에게 계속적으로 식사를 공급하는 경우만 해당한다)6의2. 「식품위생법 시행령」 제21조제8호마목에 따른 위탁급식영업을 하는 식품접객업소 중 연면적 300제곱미터 이상의 업소7. 「건축법 시행령」 별표 1 제2호라목에 따른 기숙사7의2. 「소방시설 설치 및 관리에 관한 법률 시행령」 별표 2 제8호가목에 따른 합숙소(50명 이상을 수용할 수 있는 경우만 해당한다)8. 「공연법」에 따른 공연장(객석 수 300석 이상인 경우만 해당한다)9. 「초ㆍ중등교육법」 제2조 및 「고등교육법」 제2조에 따른 학교10. 「학원의 설립ㆍ
Author경기도 구리시
URLhttps://www.data.go.kr/data/15124520/fileData.do

Alerts

우편번호 has 11 (2.5%) missing valuesMissing
연번 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 14:29:27.060951
Analysis finished2023-12-12 14:29:28.087458
Duration1.03 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

연번
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct439
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean220
Minimum1
Maximum439
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size4.0 KiB
2023-12-12T23:29:28.546744image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile22.9
Q1110.5
median220
Q3329.5
95-th percentile417.1
Maximum439
Range438
Interquartile range (IQR)219

Descriptive statistics

Standard deviation126.87264
Coefficient of variation (CV)0.57669382
Kurtosis-1.2
Mean220
Median Absolute Deviation (MAD)110
Skewness0
Sum96580
Variance16096.667
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-12T23:29:28.719214image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
0.2%
290 1
 
0.2%
301 1
 
0.2%
300 1
 
0.2%
299 1
 
0.2%
298 1
 
0.2%
297 1
 
0.2%
296 1
 
0.2%
295 1
 
0.2%
294 1
 
0.2%
Other values (429) 429
97.7%
ValueCountFrequency (%)
1 1
0.2%
2 1
0.2%
3 1
0.2%
4 1
0.2%
5 1
0.2%
6 1
0.2%
7 1
0.2%
8 1
0.2%
9 1
0.2%
10 1
0.2%
ValueCountFrequency (%)
439 1
0.2%
438 1
0.2%
437 1
0.2%
436 1
0.2%
435 1
0.2%
434 1
0.2%
433 1
0.2%
432 1
0.2%
431 1
0.2%
430 1
0.2%

시설명
Text

Distinct406
Distinct (%)92.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.6 KiB
2023-12-12T23:29:29.069130image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length30
Median length22
Mean length8.1298405
Min length3

Characters and Unicode

Total characters3569
Distinct characters425
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique373 ?
Unique (%)85.0%

Sample

1st rowALL모텔(올)
2nd rowe모텔
3rd rowHOTEL POP(호텔팝)
4th rowM모텔
5th row갈매퍼스트호텔
ValueCountFrequency (%)
구리점 9
 
1.6%
별내역 5
 
0.9%
오피스텔 5
 
0.9%
스타벅스 4
 
0.7%
구리인창점 3
 
0.5%
다인로얄팰리스 3
 
0.5%
어린이집 3
 
0.5%
갈매역 3
 
0.5%
구리갈매점 3
 
0.5%
호텔 3
 
0.5%
Other values (471) 527
92.8%
2023-12-12T23:29:29.565339image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
리 130
 
3.6%
129
 
3.6%
구 108
 
3.0%
이 86
 
2.4%
원 79
 
2.2%
아 79
 
2.2%
스 78
 
2.2%
트 70
 
2.0%
파 57
 
1.6%
) 50
 
1.4%
Other values (415) 2703
75.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3189
89.4%
Space Separator 129
 
3.6%
Uppercase Letter 65
 
1.8%
Close Punctuation 50
 
1.4%
Open Punctuation 50
 
1.4%
Decimal Number 40
 
1.1%
Lowercase Letter 19
 
0.5%
Other Symbol 16
 
0.4%
Other Punctuation 10
 
0.3%
Dash Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
리 130
 
4.1%
구 108
 
3.4%
이 86
 
2.7%
원 79
 
2.5%
아 79
 
2.5%
스 78
 
2.4%
트 70
 
2.2%
파 57
 
1.8%
교 49
 
1.5%
텔 45
 
1.4%
Other values (364) 2408
75.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
T 6
 
9.2%
L 6
 
9.2%
K 6
 
9.2%
A 5
 
7.7%
S 4
 
6.2%
H 4
 
6.2%
G 3
 
4.6%
B 3
 
4.6%
D 3
 
4.6%
P 3
 
4.6%
Other values (12) 22
33.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 11
27.5%
2 10
25.0%
3 6
15.0%
5 3
 
7.5%
6 3
 
7.5%
4 2
 
5.0%
0 2
 
5.0%
9 1
 
2.5%
7 1
 
2.5%
8 1
 
2.5%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 5
26.3%
l 3
15.8%
m 2
 
10.5%
g 2
 
10.5%
s 2
 
10.5%
j 1
 
5.3%
i 1
 
5.3%
c 1
 
5.3%
t 1
 
5.3%
o 1
 
5.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 4
40.0%
, 3
30.0%
. 2
20.0%
& 1
 
10.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
129
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 50
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 50
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 16
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3205
89.8%
Common 280
 
7.8%
Latin 84
 
2.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
리 130
 
4.1%
구 108
 
3.4%
이 86
 
2.7%
원 79
 
2.5%
아 79
 
2.5%
스 78
 
2.4%
트 70
 
2.2%
파 57
 
1.8%
교 49
 
1.5%
텔 45
 
1.4%
Other values (365) 2424
75.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
T 6
 
7.1%
L 6
 
7.1%
K 6
 
7.1%
A 5
 
6.0%
e 5
 
6.0%
S 4
 
4.8%
H 4
 
4.8%
G 3
 
3.6%
B 3
 
3.6%
D 3
 
3.6%
Other values (22) 39
46.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
129
46.1%
) 50
 
17.9%
( 50
 
17.9%
1 11
 
3.9%
2 10
 
3.6%
3 6
 
2.1%
/ 4
 
1.4%
5 3
 
1.1%
6 3
 
1.1%
, 3
 
1.1%
Other values (8) 11
 
3.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3188
89.3%
ASCII 364
 
10.2%
None 16
 
0.4%
Compat Jamo 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
리 130
 
4.1%
구 108
 
3.4%
이 86
 
2.7%
원 79
 
2.5%
아 79
 
2.5%
스 78
 
2.4%
트 70
 
2.2%
파 57
 
1.8%
교 49
 
1.5%
텔 45
 
1.4%
Other values (363) 2407
75.5%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
129
35.4%
) 50
 
13.7%
( 50
 
13.7%
1 11
 
3.0%
2 10
 
2.7%
T 6
 
1.6%
L 6
 
1.6%
K 6
 
1.6%
3 6
 
1.6%
A 5
 
1.4%
Other values (40) 85
23.4%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 16
100.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 1
100.0%

우편번호
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct53
Distinct (%)12.4%
Missing11
Missing (%)2.5%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean11925.727
Minimum11901
Maximum11961
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size4.0 KiB
2023-12-12T23:29:29.716929image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum11901
5-th percentile11901
Q111915
median11927
Q311935.5
95-th percentile11952
Maximum11961
Range60
Interquartile range (IQR)20.5

Descriptive statistics

Standard deviation15.682522
Coefficient of variation (CV)0.001315016
Kurtosis-0.6210112
Mean11925.727
Median Absolute Deviation (MAD)10
Skewness0.11947367
Sum5104211
Variance245.94149
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T23:29:29.862289image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
11927 41
 
9.3%
11901 36
 
8.2%
11902 31
 
7.1%
11921 21
 
4.8%
11940 21
 
4.8%
11928 16
 
3.6%
11934 15
 
3.4%
11918 14
 
3.2%
11922 13
 
3.0%
11919 12
 
2.7%
Other values (43) 208
47.4%
ValueCountFrequency (%)
11901 36
8.2%
11902 31
7.1%
11903 1
 
0.2%
11904 1
 
0.2%
11905 2
 
0.5%
11906 1
 
0.2%
11907 1
 
0.2%
11908 3
 
0.7%
11909 1
 
0.2%
11910 5
 
1.1%
ValueCountFrequency (%)
11961 3
 
0.7%
11960 6
1.4%
11958 2
 
0.5%
11955 3
 
0.7%
11954 6
1.4%
11953 1
 
0.2%
11952 10
2.3%
11951 2
 
0.5%
11949 5
1.1%
11948 6
1.4%

주소
Text

Distinct423
Distinct (%)96.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size3.6 KiB
2023-12-12T23:29:30.129421image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length53
Median length38
Mean length25.093394
Min length11

Characters and Unicode

Total characters11016
Distinct characters240
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique408 ?
Unique (%)92.9%

Sample

1st row경기도 구리시 체육관로172번길 49 (수택동)
2nd row경기도 구리시 체육관로172번길 47 (수택동,(3,4,5층))
3rd row경기도 구리시 안골로57번길 10-8 (수택동,,28)
4th row경기도 구리시 체육관로171번길 38, M모텔 2~6층 (교문동)
5th row경기도 구리시 갈매중앙로 89-7, 3-7층 (갈매동, 퍼스트호텔)
ValueCountFrequency (%)
구리시 436
 
19.2%
경기도 378
 
16.7%
수택동 70
 
3.1%
인창동 64
 
2.8%
경기 55
 
2.4%
교문동 51
 
2.3%
갈매중앙로 32
 
1.4%
갈매동 29
 
1.3%
경춘로 28
 
1.2%
동구릉로 26
 
1.1%
Other values (517) 1096
48.4%
2023-12-12T23:29:30.537384image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1880
 
17.1%
구 509
 
4.6%
경 478
 
4.3%
리 460
 
4.2%
시 444
 
4.0%
기 433
 
3.9%
로 433
 
3.9%
도 378
 
3.4%
1 359
 
3.3%
동 354
 
3.2%
Other values (230) 5288
48.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 6472
58.8%
Space Separator 1880
 
17.1%
Decimal Number 1732
 
15.7%
Close Punctuation 292
 
2.7%
Open Punctuation 291
 
2.6%
Other Punctuation 248
 
2.3%
Dash Punctuation 63
 
0.6%
Math Symbol 20
 
0.2%
Uppercase Letter 14
 
0.1%
Lowercase Letter 4
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
구 509
 
7.9%
경 478
 
7.4%
리 460
 
7.1%
시 444
 
6.9%
기 433
 
6.7%
로 433
 
6.7%
도 378
 
5.8%
동 354
 
5.5%
길 184
 
2.8%
번 177
 
2.7%
Other values (203) 2622
40.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 359
20.7%
2 244
14.1%
4 197
11.4%
3 186
10.7%
7 167
9.6%
5 146
8.4%
6 135
 
7.8%
9 103
 
5.9%
0 98
 
5.7%
8 97
 
5.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
H 4
28.6%
L 4
28.6%
M 2
14.3%
G 1
 
7.1%
D 1
 
7.1%
T 1
 
7.1%
K 1
 
7.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 243
98.0%
. 4
 
1.6%
/ 1
 
0.4%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 19
95.0%
→ 1
 
5.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1880
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 292
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 291
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 63
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 6472
58.8%
Common 4526
41.1%
Latin 18
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
구 509
 
7.9%
경 478
 
7.4%
리 460
 
7.1%
시 444
 
6.9%
기 433
 
6.7%
로 433
 
6.7%
도 378
 
5.8%
동 354
 
5.5%
길 184
 
2.8%
번 177
 
2.7%
Other values (203) 2622
40.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
1880
41.5%
1 359
 
7.9%
) 292
 
6.5%
( 291
 
6.4%
2 244
 
5.4%
, 243
 
5.4%
4 197
 
4.4%
3 186
 
4.1%
7 167
 
3.7%
5 146
 
3.2%
Other values (9) 521
 
11.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 4
22.2%
H 4
22.2%
L 4
22.2%
M 2
11.1%
G 1
 
5.6%
D 1
 
5.6%
T 1
 
5.6%
K 1
 
5.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 6472
58.8%
ASCII 4543
41.2%
Arrows 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1880
41.4%
1 359
 
7.9%
) 292
 
6.4%
( 291
 
6.4%
2 244
 
5.4%
, 243
 
5.3%
4 197
 
4.3%
3 186
 
4.1%
7 167
 
3.7%
5 146
 
3.2%
Other values (16) 538
 
11.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
구 509
 
7.9%
경 478
 
7.4%
리 460
 
7.1%
시 444
 
6.9%
기 433
 
6.7%
로 433
 
6.7%
도 378
 
5.8%
동 354
 
5.5%
길 184
 
2.8%
번 177
 
2.7%
Other values (203) 2622
40.5%
Arrows
ValueCountFrequency (%)
→ 1
100.0%

Interactions

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Correlations

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연번우편번호
연번1.0000.678
우편번호0.6781.000
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연번우편번호
연번1.000-0.148
우편번호-0.1481.000

Missing values

2023-12-12T23:29:27.927755image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T23:29:28.045140image/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

연번시설명우편번호주소
01ALL모텔(올)11927경기도 구리시 체육관로172번길 49 (수택동)
12e모텔11927경기도 구리시 체육관로172번길 47 (수택동,(3,4,5층))
23HOTEL POP(호텔팝)11927경기도 구리시 안골로57번길 10-8 (수택동,,28)
34M모텔11925경기도 구리시 체육관로171번길 38, M모텔 2~6층 (교문동)
45갈매퍼스트호텔11901경기도 구리시 갈매중앙로 89-7, 3-7층 (갈매동, 퍼스트호텔)
56꿈의궁전 여관11927경기도 구리시 안골로63번길 14-22 (수택동)
67뉴캐슬호텔11927경기도 구리시 안골로57번길 42, 뉴캐슬모텔 (수택동)
78담스모텔11928경기도 구리시 안골로97번길 17-14 (수택동)
89더휴식 아늑 구리점11928경기도 구리시 안골로 81-7 (수택동,,4)
910더휴식 크로와상 구리지점11927경기도 구리시 체육관로 148 (교문동)
연번시설명우편번호주소
429430덕현아파트11938경기 구리시 장자대로37번길 55 (교문동, 덕현아파트)
430431갈매역아이파크11901경기 구리시 경춘북로 252 (갈매동, 갈매역아이파크)
431432주공2단지아파트11917경기 구리시 건원대로76번길 39 (인창동, 주공2단지아파트)
432433주공1단지아파트11917경기 구리시 건원대로 92 (인창동, 주공1단지아파트)
433434주공4단지아파트11921경기 구리시 건원대로76번길 134 (인창동, 주공4단지아파트)
434435LH갈매2단지(이스트힐)11901경기 구리시 갈매중앙로 132 (갈매동, LH이스트힐)
435436LH갈매1단지11901경기 구리시 갈매순환로 143 (갈매동, LH갈매1단지)
436437한양수자인리버시티11930경기도 구리시 경춘로276번길 21
437438구리수택행복주택아파트11940경기도 구리시 체육관로 74번길 67
438439인창칸타빌더헤리티지아파트11912경기 구리시 인창1로 39-9(인창동, 인창칸타빌더헤리티지)