Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations100
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory4.0 KiB
Average record size in memory41.3 B

Variable types

Text2
Categorical3

Alerts

ctprvn_nm is highly overall correlated with gugun_nmHigh correlation
gugun_nm is highly overall correlated with ctprvn_nmHigh correlation
ldgs_nm has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 10:03:03.874444
Analysis finished2023-12-10 10:03:05.350641
Duration1.48 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

ldgs_nm
Text

UNIQUE 

Distinct100
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T19:03:05.688387image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length18
Median length14.5
Mean length8.52
Min length3

Characters and Unicode

Total characters852
Distinct characters195
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

Unique100 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row센텀 프리미어 호텔
2nd row나인트리 프리미어 호텔 서울 판교
3rd row이비스 버젯 앰배서더 부산 해운대
4th row롯데 호텔 서울
5th row그랜드 하얏트 서울
ValueCountFrequency (%)
호텔 19
 
10.4%
서울 8
 
4.4%
여수 5
 
2.7%
수안보 3
 
1.6%
부산 3
 
1.6%
더 2
 
1.1%
동대문 2
 
1.1%
호스텔 2
 
1.1%
리조트 2
 
1.1%
앤 2
 
1.1%
Other values (130) 135
73.8%
2023-12-10T19:03:06.450863image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
83
 
9.7%
텔 80
 
9.4%
호 80
 
9.4%
스 33
 
3.9%
이 22
 
2.6%
트 22
 
2.6%
리 18
 
2.1%
서 15
 
1.8%
라 14
 
1.6%
광 13
 
1.5%
Other values (185) 472
55.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 728
85.4%
Space Separator 83
 
9.7%
Uppercase Letter 25
 
2.9%
Decimal Number 4
 
0.5%
Open Punctuation 3
 
0.4%
Close Punctuation 3
 
0.4%
Lowercase Letter 3
 
0.4%
Other Punctuation 1
 
0.1%
Letter Number 1
 
0.1%
Dash Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
텔 80
 
11.0%
호 80
 
11.0%
스 33
 
4.5%
이 22
 
3.0%
트 22
 
3.0%
리 18
 
2.5%
서 15
 
2.1%
라 14
 
1.9%
광 13
 
1.8%
울 13
 
1.8%
Other values (158) 418
57.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 4
16.0%
T 3
12.0%
H 3
12.0%
A 3
12.0%
J 2
8.0%
V 2
8.0%
W 1
 
4.0%
P 1
 
4.0%
I 1
 
4.0%
L 1
 
4.0%
Other values (4) 4
16.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
3 1
25.0%
2 1
25.0%
5 1
25.0%
1 1
25.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
j 1
33.3%
c 1
33.3%
s 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
83
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 3
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 3
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
& 1
100.0%
Letter Number
ValueCountFrequency (%)
Ⅱ 1
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 728
85.4%
Common 95
 
11.2%
Latin 29
 
3.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
텔 80
 
11.0%
호 80
 
11.0%
스 33
 
4.5%
이 22
 
3.0%
트 22
 
3.0%
리 18
 
2.5%
서 15
 
2.1%
라 14
 
1.9%
광 13
 
1.8%
울 13
 
1.8%
Other values (158) 418
57.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
E 4
13.8%
T 3
 
10.3%
H 3
 
10.3%
A 3
 
10.3%
J 2
 
6.9%
V 2
 
6.9%
W 1
 
3.4%
P 1
 
3.4%
I 1
 
3.4%
L 1
 
3.4%
Other values (8) 8
27.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
83
87.4%
( 3
 
3.2%
) 3
 
3.2%
3 1
 
1.1%
2 1
 
1.1%
& 1
 
1.1%
5 1
 
1.1%
1 1
 
1.1%
- 1
 
1.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 728
85.4%
ASCII 123
 
14.4%
Number Forms 1
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
83
67.5%
E 4
 
3.3%
( 3
 
2.4%
) 3
 
2.4%
T 3
 
2.4%
H 3
 
2.4%
A 3
 
2.4%
J 2
 
1.6%
V 2
 
1.6%
W 1
 
0.8%
Other values (16) 16
 
13.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
텔 80
 
11.0%
호 80
 
11.0%
스 33
 
4.5%
이 22
 
3.0%
트 22
 
3.0%
리 18
 
2.5%
서 15
 
2.1%
라 14
 
1.9%
광 13
 
1.8%
울 13
 
1.8%
Other values (158) 418
57.4%
Number Forms
ValueCountFrequency (%)
Ⅱ 1
100.0%

ctprvn_nm
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct7
Distinct (%)7.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
부산
43 
서울
34 
충북
11 
전남
7 
제주
 
3
Other values (2)
 
2

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique2 ?
Unique (%)2.0%

Sample

1st row부산
2nd row경기
3rd row부산
4th row서울
5th row서울

Common Values

ValueCountFrequency (%)
부산 43
43.0%
서울 34
34.0%
충북 11
 
11.0%
전남 7
 
7.0%
제주 3
 
3.0%
경기 1
 
1.0%
울산 1
 
1.0%

Length

2023-12-10T19:03:06.716389image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T19:03:06.954052image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
부산 43
43.0%
서울 34
34.0%
충북 11
 
11.0%
전남 7
 
7.0%
제주 3
 
3.0%
경기 1
 
1.0%
울산 1
 
1.0%

gugun_nm
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct23
Distinct (%)23.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
중구
26 
해운대구
12 
종로구
11 
수영구
8 
여수시
7 
Other values (18)
36 

Length

Max length4
Median length3
Mean length2.85
Min length2

Unique

Unique10 ?
Unique (%)10.0%

Sample

1st row해운대구
2nd row성남시
3rd row해운대구
4th row중구
5th row용산구

Common Values

ValueCountFrequency (%)
중구 26
26.0%
해운대구 12
12.0%
종로구 11
11.0%
수영구 8
 
8.0%
여수시 7
 
7.0%
충주시 5
 
5.0%
부산진구 4
 
4.0%
청주시 4
 
4.0%
연제구 4
 
4.0%
동구 3
 
3.0%
Other values (13) 16
16.0%

Length

2023-12-10T19:03:07.206614image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
중구 26
26.0%
해운대구 12
12.0%
종로구 11
11.0%
수영구 8
 
8.0%
여수시 7
 
7.0%
충주시 5
 
5.0%
부산진구 4
 
4.0%
청주시 4
 
4.0%
연제구 4
 
4.0%
동구 3
 
3.0%
Other values (13) 16
16.0%

ldgs_addr
Text

Distinct99
Distinct (%)99.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
2023-12-10T19:03:07.789150image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length36
Median length22
Mean length16.92
Min length11

Characters and Unicode

Total characters1692
Distinct characters149
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique98 ?
Unique (%)98.0%

Sample

1st row부산 해운대구 센텀1로 17
2nd row경기 성남시 수정구 시흥동 296-3
3rd row부산 해운대구 해운대해변로209번길 8
4th row서울 중구 을지로 30
5th row서울 용산구 소월로 322
ValueCountFrequency (%)
부산 43
 
9.9%
서울 34
 
7.9%
중구 26
 
6.0%
해운대구 12
 
2.8%
종로구 11
 
2.5%
충북 11
 
2.5%
수영구 8
 
1.8%
여수시 7
 
1.6%
전남 7
 
1.6%
충주시 5
 
1.2%
Other values (204) 269
62.1%
2023-12-10T19:03:08.644310image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
333
 
19.7%
로 98
 
5.8%
구 82
 
4.8%
1 78
 
4.6%
산 58
 
3.4%
부 49
 
2.9%
2 43
 
2.5%
서 37
 
2.2%
길 36
 
2.1%
3 35
 
2.1%
Other values (139) 843
49.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1007
59.5%
Space Separator 333
 
19.7%
Decimal Number 322
 
19.0%
Dash Punctuation 14
 
0.8%
Close Punctuation 8
 
0.5%
Open Punctuation 8
 
0.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
로 98
 
9.7%
구 82
 
8.1%
산 58
 
5.8%
부 49
 
4.9%
서 37
 
3.7%
길 36
 
3.6%
울 35
 
3.5%
중 33
 
3.3%
대 28
 
2.8%
해 25
 
2.5%
Other values (125) 526
52.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 78
24.2%
2 43
13.4%
3 35
10.9%
9 32
9.9%
4 31
 
9.6%
6 28
 
8.7%
0 22
 
6.8%
7 22
 
6.8%
8 16
 
5.0%
5 15
 
4.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
333
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 14
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 8
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 8
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1007
59.5%
Common 685
40.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 98
 
9.7%
구 82
 
8.1%
산 58
 
5.8%
부 49
 
4.9%
서 37
 
3.7%
길 36
 
3.6%
울 35
 
3.5%
중 33
 
3.3%
대 28
 
2.8%
해 25
 
2.5%
Other values (125) 526
52.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
333
48.6%
1 78
 
11.4%
2 43
 
6.3%
3 35
 
5.1%
9 32
 
4.7%
4 31
 
4.5%
6 28
 
4.1%
0 22
 
3.2%
7 22
 
3.2%
8 16
 
2.3%
Other values (4) 45
 
6.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1007
59.5%
ASCII 685
40.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
333
48.6%
1 78
 
11.4%
2 43
 
6.3%
3 35
 
5.1%
9 32
 
4.7%
4 31
 
4.5%
6 28
 
4.1%
0 22
 
3.2%
7 22
 
3.2%
8 16
 
2.3%
Other values (4) 45
 
6.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 98
 
9.7%
구 82
 
8.1%
산 58
 
5.8%
부 49
 
4.9%
서 37
 
3.7%
길 36
 
3.6%
울 35
 
3.5%
중 33
 
3.3%
대 28
 
2.8%
해 25
 
2.5%
Other values (125) 526
52.2%

pet_info_cn
Categorical

Distinct4
Distinct (%)4.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size932.0 B
반려동물 동반 불가
52 
반려동물 또는 장애인 안내 동물 동반 불가
30 
반려동물 동반 불가,장애인 안내 동물 동반 가능
17 
반려동물 동반 가능(반려견만 허용, 객실당 2마리, 최대 10 kg)*,제한 사항 있음*
 
1

Length

Max length49
Median length10
Mean length17.01
Min length10

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.0%

Sample

1st row반려동물 동반 불가
2nd row반려동물 또는 장애인 안내 동물 동반 불가
3rd row반려동물 또는 장애인 안내 동물 동반 불가
4th row반려동물 동반 불가
5th row반려동물 동반 불가

Common Values

ValueCountFrequency (%)
반려동물 동반 불가 52
52.0%
반려동물 또는 장애인 안내 동물 동반 불가 30
30.0%
반려동물 동반 불가,장애인 안내 동물 동반 가능 17
 
17.0%
반려동물 동반 가능(반려견만 허용, 객실당 2마리, 최대 10 kg)*,제한 사항 있음* 1
 
1.0%

Length

2023-12-10T19:03:08.940322image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-10T19:03:09.162616image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
동반 117
23.6%
반려동물 100
20.2%
불가 82
16.5%
안내 47
9.5%
동물 47
9.5%
또는 30
 
6.0%
장애인 30
 
6.0%
불가,장애인 17
 
3.4%
가능 17
 
3.4%
최대 1
 
0.2%
Other values (8) 8
 
1.6%

Correlations

2023-12-10T19:03:09.304306image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ldgs_nmctprvn_nmgugun_nmldgs_addrpet_info_cn
ldgs_nm1.0001.0001.0001.0001.000
ctprvn_nm1.0001.0000.9941.0000.000
gugun_nm1.0000.9941.0001.0000.000
ldgs_addr1.0001.0001.0001.0000.936
pet_info_cn1.0000.0000.0000.9361.000
2023-12-10T19:03:09.477168image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
gugun_nmctprvn_nmpet_info_cn
gugun_nm1.0000.8890.000
ctprvn_nm0.8891.0000.000
pet_info_cn0.0000.0001.000
2023-12-10T19:03:09.635486image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ctprvn_nmgugun_nmpet_info_cn
ctprvn_nm1.0000.8890.000
gugun_nm0.8891.0000.000
pet_info_cn0.0000.0001.000

Missing values

2023-12-10T19:03:05.004517image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-10T19:03:05.223400image/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

ldgs_nmctprvn_nmgugun_nmldgs_addrpet_info_cn
0센텀 프리미어 호텔부산해운대구부산 해운대구 센텀1로 17반려동물 동반 불가
1나인트리 프리미어 호텔 서울 판교경기성남시경기 성남시 수정구 시흥동 296-3반려동물 또는 장애인 안내 동물 동반 불가
2이비스 버젯 앰배서더 부산 해운대부산해운대구부산 해운대구 해운대해변로209번길 8반려동물 또는 장애인 안내 동물 동반 불가
3롯데 호텔 서울서울중구서울 중구 을지로 30반려동물 동반 불가
4그랜드 하얏트 서울서울용산구서울 용산구 소월로 322반려동물 동반 불가
5웨스틴 조선호텔 서울서울중구서울 중구 소공로 106반려동물 동반 불가
6더 플라자 서울 오토그래프 컬렉션서울중구서울 중구 소공로 119반려동물 동반 불가,장애인 안내 동물 동반 가능
7마레보비치호텔제주제주시제주 제주시 애월읍 곽지1길 23반려동물 동반 불가
8서울신라호텔서울중구서울 중구 동호로 249반려동물 동반 불가,장애인 안내 동물 동반 가능
9제주 씨에스 호텔 앤 리조트제주서귀포시제주 서귀포시 중문관광로 198반려동물 또는 장애인 안내 동물 동반 불가
ldgs_nmctprvn_nmgugun_nmldgs_addrpet_info_cn
90퍼시픽호텔서울중구서울 중구 퇴계로20길 2반려동물 동반 불가
91로얄호텔서울서울중구서울 중구 명동길 61반려동물 또는 장애인 안내 동물 동반 불가
92코리아나호텔서울중구서울 중구 세종대로 135반려동물 동반 불가
93반얀트리 클럽 앤 스파 서울서울중구서울 중구 장충단로 60반려동물 동반 불가
94베스트웨스턴호텔국도서울중구서울 중구 을지로 164반려동물 동반 불가
95프레이저 플레이스 센트럴 서울서울중구서울 중구 통일로 78반려동물 동반 가능(반려견만 허용, 객실당 2마리, 최대 10 kg)*,제한 사항 있음*
96호텔 스카이파크3서울중구서울 중구 퇴계로 139반려동물 동반 불가,장애인 안내 동물 동반 가능
97호텔마누서울중구서울 중구 퇴계로 19반려동물 또는 장애인 안내 동물 동반 불가
98프레이저플레이스남대문서울중구서울 중구 세종대로 58반려동물 동반 불가
99써미트호텔서울중구서울 중구 장충단로 198반려동물 또는 장애인 안내 동물 동반 불가