Overview

Dataset statistics

Number of variables3
Number of observations34
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory982.0 B
Average record size in memory28.9 B

Variable types

Numeric1
Text2

Dataset

Description인천광역시 부평구 전화권유판매업 현황입니다.
Author인천광역시 부평구
URLhttps://data.incheon.go.kr/findData/publicDataDetail?dataId=15087250&srcSe=7661IVAWM27C61E190

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번호 has unique valuesUnique
업체명 has unique valuesUnique
소재지 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-03-18 04:45:17.964049
Analysis finished2024-03-18 04:45:19.482569
Duration1.52 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

번호
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct34
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean17.5
Minimum1
Maximum34
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size438.0 B
2024-03-18T13:45:19.536972image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile2.65
Q19.25
median17.5
Q325.75
95-th percentile32.35
Maximum34
Range33
Interquartile range (IQR)16.5

Descriptive statistics

Standard deviation9.9582462
Coefficient of variation (CV)0.56904264
Kurtosis-1.2
Mean17.5
Median Absolute Deviation (MAD)8.5
Skewness0
Sum595
Variance99.166667
MonotonicityStrictly increasing
2024-03-18T13:45:19.634342image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=34)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
2.9%
27 1
 
2.9%
21 1
 
2.9%
22 1
 
2.9%
23 1
 
2.9%
24 1
 
2.9%
25 1
 
2.9%
26 1
 
2.9%
28 1
 
2.9%
19 1
 
2.9%
Other values (24) 24
70.6%
ValueCountFrequency (%)
1 1
2.9%
2 1
2.9%
3 1
2.9%
4 1
2.9%
5 1
2.9%
6 1
2.9%
7 1
2.9%
8 1
2.9%
9 1
2.9%
10 1
2.9%
ValueCountFrequency (%)
34 1
2.9%
33 1
2.9%
32 1
2.9%
31 1
2.9%
30 1
2.9%
29 1
2.9%
28 1
2.9%
27 1
2.9%
26 1
2.9%
25 1
2.9%

업체명
Text

UNIQUE 

Distinct34
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size404.0 B
2024-03-18T13:45:19.819912image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length15
Median length13
Mean length7.4705882
Min length3

Characters and Unicode

Total characters254
Distinct characters111
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

Unique34 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row온리원가전
2nd row채움 네트웍스
3rd row엘씨컴퍼니
4th row주식회사 세미
5th row애드 파트너스
ValueCountFrequency (%)
주식회사 7
 
15.2%
온리원가전 1
 
2.2%
채움 1
 
2.2%
주)엑스파워정보통신 1
 
2.2%
덕산 1
 
2.2%
대한h&b 1
 
2.2%
가랑비 1
 
2.2%
닷컴 1
 
2.2%
이원it 1
 
2.2%
엑스파워네트웍스 1
 
2.2%
Other values (30) 30
65.2%
2024-03-18T13:45:20.135106image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
주 13
 
5.1%
스 13
 
5.1%
12
 
4.7%
이 12
 
4.7%
회 7
 
2.8%
사 7
 
2.8%
식 7
 
2.8%
( 7
 
2.8%
) 7
 
2.8%
트 7
 
2.8%
Other values (101) 162
63.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 208
81.9%
Space Separator 12
 
4.7%
Open Punctuation 7
 
2.8%
Close Punctuation 7
 
2.8%
Lowercase Letter 7
 
2.8%
Decimal Number 6
 
2.4%
Uppercase Letter 6
 
2.4%
Other Punctuation 1
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
주 13
 
6.2%
스 13
 
6.2%
이 12
 
5.8%
회 7
 
3.4%
사 7
 
3.4%
식 7
 
3.4%
트 7
 
3.4%
파 4
 
1.9%
워 4
 
1.9%
네 4
 
1.9%
Other values (83) 130
62.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
H 1
16.7%
B 1
16.7%
I 1
16.7%
T 1
16.7%
O 1
16.7%
K 1
16.7%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
d 2
28.6%
l 2
28.6%
b 1
14.3%
c 1
14.3%
a 1
14.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 3
50.0%
0 2
33.3%
4 1
 
16.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
12
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 7
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 7
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
& 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 208
81.9%
Common 33
 
13.0%
Latin 13
 
5.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 13
 
6.2%
스 13
 
6.2%
이 12
 
5.8%
회 7
 
3.4%
사 7
 
3.4%
식 7
 
3.4%
트 7
 
3.4%
파 4
 
1.9%
워 4
 
1.9%
네 4
 
1.9%
Other values (83) 130
62.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
d 2
15.4%
l 2
15.4%
H 1
7.7%
B 1
7.7%
I 1
7.7%
T 1
7.7%
b 1
7.7%
O 1
7.7%
K 1
7.7%
c 1
7.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
12
36.4%
( 7
21.2%
) 7
21.2%
1 3
 
9.1%
0 2
 
6.1%
& 1
 
3.0%
4 1
 
3.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 208
81.9%
ASCII 46
 
18.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 13
 
6.2%
스 13
 
6.2%
이 12
 
5.8%
회 7
 
3.4%
사 7
 
3.4%
식 7
 
3.4%
트 7
 
3.4%
파 4
 
1.9%
워 4
 
1.9%
네 4
 
1.9%
Other values (83) 130
62.5%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
12
26.1%
( 7
15.2%
) 7
15.2%
1 3
 
6.5%
d 2
 
4.3%
l 2
 
4.3%
0 2
 
4.3%
H 1
 
2.2%
& 1
 
2.2%
B 1
 
2.2%
Other values (8) 8
17.4%

소재지
Text

UNIQUE 

Distinct34
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size404.0 B
2024-03-18T13:45:20.364675image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length53
Median length41
Mean length38.558824
Min length23

Characters and Unicode

Total characters1311
Distinct characters122
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique34 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row인천광역시 부평구 대정로 7， 한라비발디 23층 2301호 (부평동)
2nd row인천광역시 부평구 열우물로 22， 부림빌딩 6층 601호 (십정동)
3rd row인천광역시 부평구 원적로 270， 102동 904호 (산곡동， 신명스카이뷰숲)
4th row인천광역시 부평구 마장로 137， 늘샘프라자 2층 204，205，206，207호 (산곡동)
5th row인천광역시 부평구 부평대로 283， 부평우림라이온스밸리 C동 10층 1005호 (청천동)
ValueCountFrequency (%)
인천광역시 34
 
13.4%
부평구 34
 
13.4%
부평동 7
 
2.8%
부평대로 7
 
2.8%
3층 6
 
2.4%
청천동 6
 
2.4%
부평우림라이온스밸리 5
 
2.0%
부평동， 5
 
2.0%
십정동 5
 
2.0%
장제로 5
 
2.0%
Other values (110) 140
55.1%
2024-03-18T13:45:20.742864image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
220
 
16.8%
부 66
 
5.0%
평 59
 
4.5%
1 45
 
3.4%
， 45
 
3.4%
동 44
 
3.4%
천 40
 
3.1%
인 38
 
2.9%
시 36
 
2.7%
0 36
 
2.7%
Other values (112) 682
52.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 730
55.7%
Decimal Number 234
 
17.8%
Space Separator 220
 
16.8%
Other Punctuation 45
 
3.4%
Close Punctuation 35
 
2.7%
Open Punctuation 35
 
2.7%
Dash Punctuation 6
 
0.5%
Uppercase Letter 6
 
0.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
부 66
 
9.0%
평 59
 
8.1%
동 44
 
6.0%
천 40
 
5.5%
인 38
 
5.2%
시 36
 
4.9%
광 35
 
4.8%
구 35
 
4.8%
로 34
 
4.7%
역 34
 
4.7%
Other values (94) 309
42.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 45
19.2%
0 36
15.4%
2 34
14.5%
3 32
13.7%
4 22
9.4%
5 16
 
6.8%
6 16
 
6.8%
8 13
 
5.6%
7 10
 
4.3%
9 10
 
4.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 3
50.0%
B 2
33.3%
C 1
 
16.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
220
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
， 45
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 35
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 35
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 6
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 730
55.7%
Common 575
43.9%
Latin 6
 
0.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 66
 
9.0%
평 59
 
8.1%
동 44
 
6.0%
천 40
 
5.5%
인 38
 
5.2%
시 36
 
4.9%
광 35
 
4.8%
구 35
 
4.8%
로 34
 
4.7%
역 34
 
4.7%
Other values (94) 309
42.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
220
38.3%
1 45
 
7.8%
， 45
 
7.8%
0 36
 
6.3%
) 35
 
6.1%
( 35
 
6.1%
2 34
 
5.9%
3 32
 
5.6%
4 22
 
3.8%
5 16
 
2.8%
Other values (5) 55
 
9.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
A 3
50.0%
B 2
33.3%
C 1
 
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 730
55.7%
ASCII 536
40.9%
None 45
 
3.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
220
41.0%
1 45
 
8.4%
0 36
 
6.7%
) 35
 
6.5%
( 35
 
6.5%
2 34
 
6.3%
3 32
 
6.0%
4 22
 
4.1%
5 16
 
3.0%
6 16
 
3.0%
Other values (7) 45
 
8.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 66
 
9.0%
평 59
 
8.1%
동 44
 
6.0%
천 40
 
5.5%
인 38
 
5.2%
시 36
 
4.9%
광 35
 
4.8%
구 35
 
4.8%
로 34
 
4.7%
역 34
 
4.7%
Other values (94) 309
42.3%
None
ValueCountFrequency (%)
， 45
100.0%

Interactions

2024-03-18T13:45:19.245823image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-03-18T13:45:20.817642image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
번호업체명소재지
번호1.0001.0001.000
업체명1.0001.0001.000
소재지1.0001.0001.000

Missing values

2024-03-18T13:45:19.383349image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-03-18T13:45:19.449364image/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

번호업체명소재지
01온리원가전인천광역시 부평구 대정로 7， 한라비발디 23층 2301호 (부평동)
12채움 네트웍스인천광역시 부평구 열우물로 22， 부림빌딩 6층 601호 (십정동)
23엘씨컴퍼니인천광역시 부평구 원적로 270， 102동 904호 (산곡동， 신명스카이뷰숲)
34주식회사 세미인천광역시 부평구 마장로 137， 늘샘프라자 2층 204，205，206，207호 (산곡동)
45애드 파트너스인천광역시 부평구 부평대로 283， 부평우림라이온스밸리 C동 10층 1005호 (청천동)
56인터넷프렌즈인천광역시 부평구 장제로 116， 태승빌딩 7층 (부평동)
67다바다씨에스(dbdcall)인천광역시 부평구 경인로 1069， 302호 (부개동)
78아이디어 스페이스인천광역시 부평구 대정로 66， 다운타운일레븐 4층 408-128호 (부평동)
89OK 텔레콤인천광역시 부평구 경인로1059번길 4-1， 태양빌 1동 104호 (부개동)
910에프엠통신인천광역시 부평구 부평대로 283， 부평우림라이온스밸리 A동 B115-15(5호실)호 (청천동)
번호업체명소재지
2425(주)이노스페이스인천광역시 부평구 경인로 749， 신명빌딩 3층 2호 (십정동)
2526(주)엑스파워텔레콤인천광역시 부평구 장제로 145， 4층 408호 (부평동， 신명스카이홈)
2627114커뮤니케이션인천광역시 부평구 부평대로 9， 1012호 (부평동， 문화드림빌)
2728주식회사 엑스파워네트웍스인천광역시 부평구 장제로 116， 7，8층 (부평동， 태승빌딩)
2829이원IT인천광역시 부평구 부평대로 301， 남광센트렉스 9층 917-2호 (청천동)
2930가랑비 닷컴인천광역시 부평구 경원대로 1415， 702호 (부평동， 파라움)
3031대한H&B인천광역시 부평구 장제로 36， 3층 303호 (부평동， 부일빌딩)
3132주식회사 덕산인천광역시 부평구 길주로 633， 삼산메디캐슬 8층 (삼산동)
3233(주)엑스파워정보통신인천광역시 부평구 장제로 145 (부평동，스카이홈4층)
3334(주)인천벼룩시장인천광역시 부평구 백범로 489 (십정동)