Overview

Dataset statistics

Number of variables7
Number of observations80
Missing cells8
Missing cells (%)1.4%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory4.6 KiB
Average record size in memory58.6 B

Variable types

Numeric1
Text4
Categorical2

Dataset

Description부산광역시금정구폐수배출시설_20230911
Author부산광역시 금정구
URLhttp://data.busan.go.kr/dataSet/detail.nm?contentId=10&publicdatapk=15047994

Alerts

대표업종 is highly overall correlated with 폐수종별High correlation
폐수종별 is highly overall correlated with 대표업종High correlation
폐수종별 is highly imbalanced (83.4%)Imbalance
전화번호 has 8 (10.0%) missing valuesMissing
연번 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 16:31:25.435286
Analysis finished2023-12-10 16:31:27.386672
Duration1.95 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

연번
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct80
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean40.5
Minimum1
Maximum80
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size852.0 B
2023-12-11T01:31:27.493890image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile4.95
Q120.75
median40.5
Q360.25
95-th percentile76.05
Maximum80
Range79
Interquartile range (IQR)39.5

Descriptive statistics

Standard deviation23.2379
Coefficient of variation (CV)0.57377531
Kurtosis-1.2
Mean40.5
Median Absolute Deviation (MAD)20
Skewness0
Sum3240
Variance540
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-11T01:31:27.712445image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
1.2%
42 1
 
1.2%
60 1
 
1.2%
59 1
 
1.2%
58 1
 
1.2%
57 1
 
1.2%
56 1
 
1.2%
55 1
 
1.2%
54 1
 
1.2%
53 1
 
1.2%
Other values (70) 70
87.5%
ValueCountFrequency (%)
1 1
1.2%
2 1
1.2%
3 1
1.2%
4 1
1.2%
5 1
1.2%
6 1
1.2%
7 1
1.2%
8 1
1.2%
9 1
1.2%
10 1
1.2%
ValueCountFrequency (%)
80 1
1.2%
79 1
1.2%
78 1
1.2%
77 1
1.2%
76 1
1.2%
75 1
1.2%
74 1
1.2%
73 1
1.2%
72 1
1.2%
71 1
1.2%

사업장명
Text

Distinct77
Distinct (%)96.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size772.0 B
2023-12-11T01:31:28.119333image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length30
Median length20
Mean length8.1375
Min length2

Characters and Unicode

Total characters651
Distinct characters177
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

Unique74 ?
Unique (%)92.5%

Sample

1st row동일고무벨트(주)
2nd row성화실업
3rd row대한세차장
4th row온누리석재
5th row극동세차장
ValueCountFrequency (%)
동일고무벨트(주 2
 
2.1%
주)금강제경유리 2
 
2.1%
삼화피티에스 2
 
2.1%
주식회사 2
 
2.1%
훼미리오토 1
 
1.0%
대경 1
 
1.0%
금사그린카세차장 1
 
1.0%
사업부 1
 
1.0%
금정공영차고지 1
 
1.0%
터보시스템즈코리아(유 1
 
1.0%
Other values (82) 82
85.4%
2023-12-11T01:31:28.692992image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
주 41
 
6.3%
( 37
 
5.7%
) 37
 
5.7%
산 18
 
2.8%
유 18
 
2.8%
세 16
 
2.5%
16
 
2.5%
차 15
 
2.3%
사 14
 
2.2%
금 14
 
2.2%
Other values (167) 425
65.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 549
84.3%
Open Punctuation 38
 
5.8%
Close Punctuation 38
 
5.8%
Space Separator 16
 
2.5%
Uppercase Letter 5
 
0.8%
Decimal Number 4
 
0.6%
Dash Punctuation 1
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
주 41
 
7.5%
산 18
 
3.3%
유 18
 
3.3%
세 16
 
2.9%
차 15
 
2.7%
사 14
 
2.6%
금 14
 
2.6%
동 12
 
2.2%
업 12
 
2.2%
부 12
 
2.2%
Other values (152) 377
68.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 1
20.0%
B 1
20.0%
A 1
20.0%
D 1
20.0%
H 1
20.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1
25.0%
5 1
25.0%
6 1
25.0%
3 1
25.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 37
97.4%
[ 1
 
2.6%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 37
97.4%
] 1
 
2.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
16
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 549
84.3%
Common 97
 
14.9%
Latin 5
 
0.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 41
 
7.5%
산 18
 
3.3%
유 18
 
3.3%
세 16
 
2.9%
차 15
 
2.7%
사 14
 
2.6%
금 14
 
2.6%
동 12
 
2.2%
업 12
 
2.2%
부 12
 
2.2%
Other values (152) 377
68.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
( 37
38.1%
) 37
38.1%
16
16.5%
[ 1
 
1.0%
- 1
 
1.0%
1 1
 
1.0%
] 1
 
1.0%
5 1
 
1.0%
6 1
 
1.0%
3 1
 
1.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 1
20.0%
B 1
20.0%
A 1
20.0%
D 1
20.0%
H 1
20.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 549
84.3%
ASCII 102
 
15.7%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 41
 
7.5%
산 18
 
3.3%
유 18
 
3.3%
세 16
 
2.9%
차 15
 
2.7%
사 14
 
2.6%
금 14
 
2.6%
동 12
 
2.2%
업 12
 
2.2%
부 12
 
2.2%
Other values (152) 377
68.7%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
( 37
36.3%
) 37
36.3%
16
15.7%
[ 1
 
1.0%
- 1
 
1.0%
C 1
 
1.0%
B 1
 
1.0%
1 1
 
1.0%
] 1
 
1.0%
A 1
 
1.0%
Other values (5) 5
 
4.9%

소재지
Text

Distinct77
Distinct (%)96.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size772.0 B
2023-12-11T01:31:29.115783image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length32
Median length28
Mean length20.3625
Min length15

Characters and Unicode

Total characters1629
Distinct characters61
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

Unique75 ?
Unique (%)93.8%

Sample

1st row부산광역시 금정구 금사동 7
2nd row부산광역시 금정구 금사동 76-1
3rd row부산광역시 금정구 금사동 118-12
4th row부산광역시 금정구 회동동 517-46
5th row부산광역시 금정구 금사동 69-18
ValueCountFrequency (%)
부산광역시 80
24.2%
금정구 80
24.2%
금사동 31
 
9.4%
부곡동 10
 
3.0%
회동동 8
 
2.4%
구서동 7
 
2.1%
남산동 6
 
1.8%
노포동 5
 
1.5%
서동 5
 
1.5%
장전동 5
 
1.5%
Other values (88) 93
28.2%
2023-12-11T01:31:29.756406image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
324
19.9%
금 111
 
6.8%
부 90
 
5.5%
산 89
 
5.5%
동 88
 
5.4%
구 87
 
5.3%
광 80
 
4.9%
역 80
 
4.9%
시 80
 
4.9%
정 80
 
4.9%
Other values (51) 520
31.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 914
56.1%
Space Separator 324
 
19.9%
Decimal Number 316
 
19.4%
Dash Punctuation 73
 
4.5%
Open Punctuation 1
 
0.1%
Close Punctuation 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
금 111
12.1%
부 90
9.8%
산 89
9.7%
동 88
9.6%
구 87
9.5%
광 80
8.8%
역 80
8.8%
시 80
8.8%
정 80
8.8%
사 32
 
3.5%
Other values (37) 97
10.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 73
23.1%
3 38
12.0%
2 35
11.1%
5 32
10.1%
4 31
9.8%
8 25
 
7.9%
6 24
 
7.6%
7 21
 
6.6%
0 20
 
6.3%
9 17
 
5.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
324
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 73
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 914
56.1%
Common 715
43.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
금 111
12.1%
부 90
9.8%
산 89
9.7%
동 88
9.6%
구 87
9.5%
광 80
8.8%
역 80
8.8%
시 80
8.8%
정 80
8.8%
사 32
 
3.5%
Other values (37) 97
10.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
324
45.3%
1 73
 
10.2%
- 73
 
10.2%
3 38
 
5.3%
2 35
 
4.9%
5 32
 
4.5%
4 31
 
4.3%
8 25
 
3.5%
6 24
 
3.4%
7 21
 
2.9%
Other values (4) 39
 
5.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 914
56.1%
ASCII 715
43.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
324
45.3%
1 73
 
10.2%
- 73
 
10.2%
3 38
 
5.3%
2 35
 
4.9%
5 32
 
4.5%
4 31
 
4.3%
8 25
 
3.5%
6 24
 
3.4%
7 21
 
2.9%
Other values (4) 39
 
5.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
금 111
12.1%
부 90
9.8%
산 89
9.7%
동 88
9.6%
구 87
9.5%
광 80
8.8%
역 80
8.8%
시 80
8.8%
정 80
8.8%
사 32
 
3.5%
Other values (37) 97
10.6%

도로명소재지
Text

Distinct78
Distinct (%)97.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size772.0 B
2023-12-11T01:31:30.208775image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length33
Median length31
Mean length24.0125
Min length1

Characters and Unicode

Total characters1921
Distinct characters85
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

Unique76 ?
Unique (%)95.0%

Sample

1st row부산광역시 금정구 공단로 55-28 (금사동)
2nd row부산광역시 금정구 공단동로29번길 3 (금사동)
3rd row부산광역시 금정구 반송로 472 (금사동)
4th row부산광역시 금정구 개좌로 158-22 (회동동)
5th row부산광역시 금정구 개좌로 82 (금사동)
ValueCountFrequency (%)
부산광역시 78
19.8%
금정구 78
19.8%
금사동 32
 
8.1%
중앙대로 14
 
3.6%
부곡동 9
 
2.3%
개좌로 9
 
2.3%
반송로 8
 
2.0%
회동동 7
 
1.8%
남산동 6
 
1.5%
공단로 6
 
1.5%
Other values (108) 147
37.3%
2023-12-11T01:31:30.841488image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
335
17.4%
금 122
 
6.4%
부 91
 
4.7%
동 91
 
4.7%
산 87
 
4.5%
구 84
 
4.4%
정 83
 
4.3%
( 78
 
4.1%
) 78
 
4.1%
역 78
 
4.1%
Other values (75) 794
41.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1174
61.1%
Space Separator 335
 
17.4%
Decimal Number 249
 
13.0%
Open Punctuation 78
 
4.1%
Close Punctuation 78
 
4.1%
Dash Punctuation 7
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
금 122
 
10.4%
부 91
 
7.8%
동 91
 
7.8%
산 87
 
7.4%
구 84
 
7.2%
정 83
 
7.1%
역 78
 
6.6%
시 78
 
6.6%
광 78
 
6.6%
로 77
 
6.6%
Other values (61) 305
26.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 49
19.7%
1 39
15.7%
3 27
10.8%
8 24
9.6%
6 21
8.4%
9 20
8.0%
7 19
 
7.6%
4 19
 
7.6%
5 16
 
6.4%
0 15
 
6.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
335
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 78
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 78
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 7
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1174
61.1%
Common 747
38.9%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
금 122
 
10.4%
부 91
 
7.8%
동 91
 
7.8%
산 87
 
7.4%
구 84
 
7.2%
정 83
 
7.1%
역 78
 
6.6%
시 78
 
6.6%
광 78
 
6.6%
로 77
 
6.6%
Other values (61) 305
26.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
335
44.8%
( 78
 
10.4%
) 78
 
10.4%
2 49
 
6.6%
1 39
 
5.2%
3 27
 
3.6%
8 24
 
3.2%
6 21
 
2.8%
9 20
 
2.7%
7 19
 
2.5%
Other values (4) 57
 
7.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1174
61.1%
ASCII 747
38.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
335
44.8%
( 78
 
10.4%
) 78
 
10.4%
2 49
 
6.6%
1 39
 
5.2%
3 27
 
3.6%
8 24
 
3.2%
6 21
 
2.8%
9 20
 
2.7%
7 19
 
2.5%
Other values (4) 57
 
7.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
금 122
 
10.4%
부 91
 
7.8%
동 91
 
7.8%
산 87
 
7.4%
구 84
 
7.2%
정 83
 
7.1%
역 78
 
6.6%
시 78
 
6.6%
광 78
 
6.6%
로 77
 
6.6%
Other values (61) 305
26.0%

전화번호
Text

MISSING 

Distinct67
Distinct (%)93.1%
Missing8
Missing (%)10.0%
Memory size772.0 B
2023-12-11T01:31:31.236005image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length13
Median length12
Mean length11.847222
Min length1

Characters and Unicode

Total characters853
Distinct characters12
Distinct categories3 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique62 ?
Unique (%)86.1%

Sample

1st row051-526-7711
2nd row051-522-7644
3rd row051-523-6127
4th row051-5299626
5th row051-523-2574
ValueCountFrequency (%)
051-525-6030 2
 
2.8%
051-525-2121 2
 
2.8%
051-640-7351 2
 
2.8%
051-524-2228 2
 
2.8%
051-524-6642 2
 
2.8%
051-517-0220 1
 
1.4%
051-521-0999 1
 
1.4%
051-515-1997 1
 
1.4%
051-523-5370 1
 
1.4%
051-531-3202 1
 
1.4%
Other values (56) 56
78.9%
2023-12-11T01:31:31.980361image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
5 169
19.8%
- 141
16.5%
0 131
15.4%
1 128
15.0%
2 89
10.4%
3 38
 
4.5%
4 34
 
4.0%
9 34
 
4.0%
7 30
 
3.5%
6 29
 
3.4%
Other values (2) 30
 
3.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 710
83.2%
Dash Punctuation 141
 
16.5%
Space Separator 2
 
0.2%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
5 169
23.8%
0 131
18.5%
1 128
18.0%
2 89
12.5%
3 38
 
5.4%
4 34
 
4.8%
9 34
 
4.8%
7 30
 
4.2%
6 29
 
4.1%
8 28
 
3.9%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 141
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 853
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
5 169
19.8%
- 141
16.5%
0 131
15.4%
1 128
15.0%
2 89
10.4%
3 38
 
4.5%
4 34
 
4.0%
9 34
 
4.0%
7 30
 
3.5%
6 29
 
3.4%
Other values (2) 30
 
3.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 853
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
5 169
19.8%
- 141
16.5%
0 131
15.4%
1 128
15.0%
2 89
10.4%
3 38
 
4.5%
4 34
 
4.0%
9 34
 
4.0%
7 30
 
3.5%
6 29
 
3.4%
Other values (2) 30
 
3.5%

대표업종
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct28
Distinct (%)35.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size772.0 B
자동차 수리 및 세차업
25 
자동차 세차업
21 
판유리 가공품 제조업
3 
자연과학연구 개발업
 
2
시내버스 운송업
 
2
Other values (23)
27 

Length

Max length27
Median length24
Mean length10.45
Min length2

Unique

Unique19 ?
Unique (%)23.8%

Sample

1st row고무제품 제조업
2nd row세탁업
3rd row자동차 수리 및 세차업
4th row그외 기타 비금속광물제품 제조업
5th row자동차 수리 및 세차업

Common Values

ValueCountFrequency (%)
자동차 수리 및 세차업 25
31.2%
자동차 세차업 21
26.2%
판유리 가공품 제조업 3
 
3.8%
자연과학연구 개발업 2
 
2.5%
시내버스 운송업 2
 
2.5%
주유소 운영업 2
 
2.5%
도시철도 운송업 2
 
2.5%
택시 운송업 2
 
2.5%
유리 및 유리제품 제조업 2
 
2.5%
섬유제품 염색,정리 및 마무리 가공업 1
 
1.2%
Other values (18) 18
22.5%

Length

2023-12-11T01:31:32.349681image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
자동차 48
19.3%
세차업 46
18.5%
및 35
14.1%
수리 25
 
10.0%
제조업 15
 
6.0%
운송업 6
 
2.4%
판유리 3
 
1.2%
가공품 3
 
1.2%
기타 3
 
1.2%
택시 2
 
0.8%
Other values (52) 63
25.3%

폐수종별
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct5
Distinct (%)6.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size772.0 B
5종
76 
2종
 
1
4종
 
1
5종(허가)
 
1
3종
 
1

Length

Max length6
Median length2
Mean length2.05
Min length2

Unique

Unique4 ?
Unique (%)5.0%

Sample

1st row2종
2nd row5종
3rd row5종
4th row5종
5th row5종

Common Values

ValueCountFrequency (%)
5종 76
95.0%
2종 1
 
1.2%
4종 1
 
1.2%
5종(허가) 1
 
1.2%
3종 1
 
1.2%

Length

2023-12-11T01:31:33.063503image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T01:31:33.311675image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
5종 76
95.0%
2종 1
 
1.2%
4종 1
 
1.2%
5종(허가 1
 
1.2%
3종 1
 
1.2%

Interactions

2023-12-11T01:31:26.859916image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-11T01:31:33.508568image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번사업장명소재지도로명소재지전화번호대표업종폐수종별
연번1.0000.7960.9100.8680.9010.5460.108
사업장명0.7961.0000.9980.9880.9930.0000.000
소재지0.9100.9981.0000.9980.9980.9781.000
도로명소재지0.8680.9880.9981.0000.9890.9360.000
전화번호0.9010.9930.9980.9891.0000.9931.000
대표업종0.5460.0000.9780.9360.9931.0000.881
폐수종별0.1080.0001.0000.0001.0000.8811.000
2023-12-11T01:31:33.705534image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
대표업종폐수종별
대표업종1.0000.551
폐수종별0.5511.000
2023-12-11T01:31:33.880232image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번대표업종폐수종별
연번1.0000.1850.020
대표업종0.1851.0000.551
폐수종별0.0200.5511.000

Missing values

2023-12-11T01:31:27.113488image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-11T01:31:27.320167image/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

연번사업장명소재지도로명소재지전화번호대표업종폐수종별
01동일고무벨트(주)부산광역시 금정구 금사동 7부산광역시 금정구 공단로 55-28 (금사동)051-526-7711고무제품 제조업2종
12성화실업부산광역시 금정구 금사동 76-1부산광역시 금정구 공단동로29번길 3 (금사동)051-522-7644세탁업5종
23대한세차장부산광역시 금정구 금사동 118-12부산광역시 금정구 반송로 472 (금사동)051-523-6127자동차 수리 및 세차업5종
34온누리석재부산광역시 금정구 회동동 517-46부산광역시 금정구 개좌로 158-22 (회동동)051-5299626그외 기타 비금속광물제품 제조업5종
45극동세차장부산광역시 금정구 금사동 69-18부산광역시 금정구 개좌로 82 (금사동)051-523-2574자동차 수리 및 세차업5종
56경동카세차장부산광역시 금정구 부곡동 65-106부산광역시 금정구 수림로 20 (부곡동)051-513-0710자동차 수리 및 세차업5종
67부산대학교부산광역시 금정구 장전동 산 30부산광역시 금정구 부산대학로63번길 2 (장전동)051-510-1177자연과학연구 개발업4종
78삼화피티에스 주식회사부산광역시 금정구 회동동 444-12부산광역시 금정구 개좌로 237 (회동동)051-522-5996시내버스 운송업5종
89한성산업(주)부산광역시 금정구 회동동 171-1부산광역시 금정구 금사로 255(회동동)051-522-0655자동차 수리 및 세차업5종
910명진산업(주)부산광역시 금정구 금사동 78-1부산광역시 금정구 공단서로8번길 81 (금사동)051-524-2228자동차 수리 및 세차업5종
연번사업장명소재지도로명소재지전화번호대표업종폐수종별
7071원일유리부산광역시 금정구 금사동 76-2부산광역시 금정구 반송로489번길 60 (금사동)051-555-8228판유리 가공품 제조업5종
7172더워시부산광역시 금정구 부곡동 889-20부산광역시 금정구 부곡로 11 (부곡동)<NA>자동차 세차업5종
7273동림건업(주)[도시철도 양산선(노포-북정)1공구 건설]부산광역시 금정구 노포동 556-1051-807-8085기반조성 관련 전문공사업3종
7374(주)남산모터스부산광역시 금정구 구서동 163-7부산광역시 금정구 중앙대로 1953(구서동)051-513-4417자동차 종합 수리업5종
7475건우초경(주)부산광역시 금정구 금사동 25-2 건우초경주식회사부산광역시 금정구 개좌로 129 건우초경주식회사 (금사동)051-524-6231주형 및 금형 제조업5종
7576개미세차장부산광역시 금정구 서동 238-5부산광역시 금정구 반송로 398 (서동)051-989-3211자동차 세차업5종
7677(주)풍진부산광역시 금정구 금사동 69-13 (주)풍진부산광역시 금정구 공단로61번길 2 (주)풍진 (금사동)051-522-7811자동차 세차업5종
7778아쥬르 디테일링부산광역시 금정구 장전동 109-10부산광역시 금정구 금정로 185 1층 (장전동)<NA>자동차 세차업5종
7879더샤인디테일링부산광역시 금정구 장전동 62-17부산광역시 금정구 금정로 191 1층 (장전동)<NA>자동차 세차업5종
7980메인카부산광역시 금정구 장전동 382-28부산광역시 금정구 금정로 118<NA>자동차 세차업5종