Overview

Dataset statistics

Number of variables7
Number of observations1329
Missing cells54
Missing cells (%)0.6%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory72.8 KiB
Average record size in memory56.1 B

Variable types

Text3
DateTime1
Categorical2
Boolean1

Dataset

Description경상남도 빅데이터 허브 플랫폼 DB 내 인허가 이용업 중 정상 영업상태인 업장에 대한 데이터로, 사업장명, 주소, 인허가일자, 영업상태, 다중이용업소 여부 정보를 제공합니다.
Author경상남도
URLhttps://bigdata.gyeongnam.go.kr/index.gn?menuCd=DOM_000000114002001000&publicdatapk=15122446

Alerts

영업상태 has constant value ""Constant
상세영업상태 has constant value ""Constant
다중이용업소여부 is highly imbalanced (99.1%)Imbalance
도로명주소 has 29 (2.2%) missing valuesMissing
다중이용업소여부 has 16 (1.2%) missing valuesMissing

Reproduction

Analysis started2023-12-10 22:37:09.278587
Analysis finished2023-12-10 22:37:10.024944
Duration0.75 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

사업장명
Text

Distinct1038
Distinct (%)78.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.5 KiB
2023-12-11T07:37:10.237403image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length31
Median length5
Mean length5.331076
Min length1

Characters and Unicode

Total characters7085
Distinct characters445
Distinct categories9 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique899 ?
Unique (%)67.6%

Sample

1st row구암이용원
2nd row웰빙이용원
3rd row세이프존
4th row광도농협이발관
5th row금강목욕탕구내이용원
ValueCountFrequency (%)
이용원 31
 
2.2%
중앙이용원 16
 
1.1%
퀸즈헤나 16
 
1.1%
현대이용원 13
 
0.9%
우리이용원 13
 
0.9%
태후사랑 12
 
0.9%
대성이용원 10
 
0.7%
제일이용원 9
 
0.6%
대동이용원 9
 
0.6%
신신이용원 9
 
0.6%
Other values (1056) 1266
90.2%
2023-12-11T07:37:10.609119image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
이 1026
 
14.5%
용 942
 
13.3%
원 939
 
13.3%
성 110
 
1.6%
대 107
 
1.5%
신 102
 
1.4%
사 92
 
1.3%
나 91
 
1.3%
우 90
 
1.3%
동 86
 
1.2%
Other values (435) 3500
49.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 6839
96.5%
Space Separator 76
 
1.1%
Lowercase Letter 71
 
1.0%
Uppercase Letter 27
 
0.4%
Decimal Number 24
 
0.3%
Open Punctuation 19
 
0.3%
Close Punctuation 19
 
0.3%
Other Punctuation 9
 
0.1%
Dash Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 1026
 
15.0%
용 942
 
13.8%
원 939
 
13.7%
성 110
 
1.6%
대 107
 
1.6%
신 102
 
1.5%
사 92
 
1.3%
나 91
 
1.3%
우 90
 
1.3%
동 86
 
1.3%
Other values (384) 3254
47.6%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
r 13
18.3%
b 8
11.3%
e 8
11.3%
a 8
11.3%
o 6
8.5%
s 5
 
7.0%
p 4
 
5.6%
h 4
 
5.6%
n 2
 
2.8%
i 2
 
2.8%
Other values (9) 11
15.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 4
14.8%
C 4
14.8%
Q 4
14.8%
T 3
11.1%
M 2
7.4%
S 2
7.4%
U 1
 
3.7%
Y 1
 
3.7%
I 1
 
3.7%
N 1
 
3.7%
Other values (4) 4
14.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 6
25.0%
1 6
25.0%
8 4
16.7%
3 2
 
8.3%
7 1
 
4.2%
6 1
 
4.2%
9 1
 
4.2%
4 1
 
4.2%
0 1
 
4.2%
5 1
 
4.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 5
55.6%
" 2
 
22.2%
, 1
 
11.1%
' 1
 
11.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
76
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 19
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 19
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 6838
96.5%
Common 148
 
2.1%
Latin 98
 
1.4%
Han 1
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 1026
 
15.0%
용 942
 
13.8%
원 939
 
13.7%
성 110
 
1.6%
대 107
 
1.6%
신 102
 
1.5%
사 92
 
1.3%
나 91
 
1.3%
우 90
 
1.3%
동 86
 
1.3%
Other values (383) 3253
47.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
r 13
 
13.3%
b 8
 
8.2%
e 8
 
8.2%
a 8
 
8.2%
o 6
 
6.1%
s 5
 
5.1%
p 4
 
4.1%
B 4
 
4.1%
h 4
 
4.1%
C 4
 
4.1%
Other values (23) 34
34.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
76
51.4%
( 19
 
12.8%
) 19
 
12.8%
2 6
 
4.1%
1 6
 
4.1%
. 5
 
3.4%
8 4
 
2.7%
" 2
 
1.4%
3 2
 
1.4%
7 1
 
0.7%
Other values (8) 8
 
5.4%
Han
ValueCountFrequency (%)
辛 1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 6838
96.5%
ASCII 246
 
3.5%
CJK 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 1026
 
15.0%
용 942
 
13.8%
원 939
 
13.7%
성 110
 
1.6%
대 107
 
1.6%
신 102
 
1.5%
사 92
 
1.3%
나 91
 
1.3%
우 90
 
1.3%
동 86
 
1.3%
Other values (383) 3253
47.6%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
76
30.9%
( 19
 
7.7%
) 19
 
7.7%
r 13
 
5.3%
b 8
 
3.3%
e 8
 
3.3%
a 8
 
3.3%
o 6
 
2.4%
2 6
 
2.4%
1 6
 
2.4%
Other values (41) 77
31.3%
CJK
ValueCountFrequency (%)
辛 1
100.0%

지번주소
Text

Distinct1315
Distinct (%)99.6%
Missing9
Missing (%)0.7%
Memory size10.5 KiB
2023-12-11T07:37:10.896504image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length56
Median length49
Mean length26.549242
Min length15

Characters and Unicode

Total characters35045
Distinct characters363
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1310 ?
Unique (%)99.2%

Sample

1st row경상남도 창원시 마산회원구 구암동 19-11번지
2nd row경상남도 김해시 부곡동 804-2번지 부곡프라자, 3층
3rd row경상남도 김해시 삼정동 589-1번지 호성상가아파트
4th row경상남도 통영시 광도면 노산리 406-2번지
5th row경상남도 고성군 고성읍 서외리 219-8번지
ValueCountFrequency (%)
경상남도 1320
 
19.0%
창원시 418
 
6.0%
김해시 146
 
2.1%
진주시 142
 
2.0%
마산회원구 96
 
1.4%
의창구 96
 
1.4%
마산합포구 95
 
1.4%
양산시 91
 
1.3%
1층 77
 
1.1%
거제시 70
 
1.0%
Other values (2207) 4383
63.2%
2023-12-11T07:37:11.300803image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
6866
19.6%
상 1530
 
4.4%
남 1451
 
4.1%
1 1422
 
4.1%
도 1358
 
3.9%
경 1344
 
3.8%
지 1238
 
3.5%
- 1132
 
3.2%
번 1102
 
3.1%
시 1066
 
3.0%
Other values (353) 16536
47.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 20747
59.2%
Space Separator 6866
 
19.6%
Decimal Number 6110
 
17.4%
Dash Punctuation 1132
 
3.2%
Open Punctuation 64
 
0.2%
Close Punctuation 64
 
0.2%
Uppercase Letter 34
 
0.1%
Other Punctuation 26
 
0.1%
Math Symbol 1
 
< 0.1%
Lowercase Letter 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
상 1530
 
7.4%
남 1451
 
7.0%
도 1358
 
6.5%
경 1344
 
6.5%
지 1238
 
6.0%
번 1102
 
5.3%
시 1066
 
5.1%
동 1044
 
5.0%
창 648
 
3.1%
원 579
 
2.8%
Other values (322) 9387
45.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 12
35.3%
A 7
20.6%
L 3
 
8.8%
I 2
 
5.9%
P 2
 
5.9%
C 2
 
5.9%
W 1
 
2.9%
Z 1
 
2.9%
M 1
 
2.9%
V 1
 
2.9%
Other values (2) 2
 
5.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1422
23.3%
2 853
14.0%
3 610
10.0%
4 570
9.3%
0 520
 
8.5%
5 517
 
8.5%
6 461
 
7.5%
7 424
 
6.9%
8 373
 
6.1%
9 360
 
5.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 22
84.6%
. 3
 
11.5%
' 1
 
3.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
6866
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1132
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 64
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 64
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 1
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 20747
59.2%
Common 14263
40.7%
Latin 35
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
상 1530
 
7.4%
남 1451
 
7.0%
도 1358
 
6.5%
경 1344
 
6.5%
지 1238
 
6.0%
번 1102
 
5.3%
시 1066
 
5.1%
동 1044
 
5.0%
창 648
 
3.1%
원 579
 
2.8%
Other values (322) 9387
45.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
6866
48.1%
1 1422
 
10.0%
- 1132
 
7.9%
2 853
 
6.0%
3 610
 
4.3%
4 570
 
4.0%
0 520
 
3.6%
5 517
 
3.6%
6 461
 
3.2%
7 424
 
3.0%
Other values (8) 888
 
6.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 12
34.3%
A 7
20.0%
L 3
 
8.6%
I 2
 
5.7%
P 2
 
5.7%
C 2
 
5.7%
W 1
 
2.9%
Z 1
 
2.9%
M 1
 
2.9%
V 1
 
2.9%
Other values (3) 3
 
8.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 20747
59.2%
ASCII 14298
40.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
6866
48.0%
1 1422
 
9.9%
- 1132
 
7.9%
2 853
 
6.0%
3 610
 
4.3%
4 570
 
4.0%
0 520
 
3.6%
5 517
 
3.6%
6 461
 
3.2%
7 424
 
3.0%
Other values (21) 923
 
6.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
상 1530
 
7.4%
남 1451
 
7.0%
도 1358
 
6.5%
경 1344
 
6.5%
지 1238
 
6.0%
번 1102
 
5.3%
시 1066
 
5.1%
동 1044
 
5.0%
창 648
 
3.1%
원 579
 
2.8%
Other values (322) 9387
45.2%

도로명주소
Text

MISSING 

Distinct1296
Distinct (%)99.7%
Missing29
Missing (%)2.2%
Memory size10.5 KiB
2023-12-11T07:37:11.595701image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length58
Median length50
Mean length28.559231
Min length17

Characters and Unicode

Total characters37127
Distinct characters387
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

Unique1292 ?
Unique (%)99.4%

Sample

1st row경상남도 창원시 마산회원구 구암서2길 36 (구암동)
2nd row경상남도 김해시 월산로 111-61, 3층 (부곡동, 부곡프라자)
3rd row경상남도 김해시 활천로 32, 2-02,2-03호 (삼정동, 호성상가아파트)
4th row경상남도 통영시 광도면 덕포로 3-1
5th row경상남도 고성군 고성읍 성내로 55
ValueCountFrequency (%)
경상남도 1300
 
16.6%
창원시 408
 
5.2%
1층 160
 
2.0%
김해시 147
 
1.9%
진주시 142
 
1.8%
마산회원구 96
 
1.2%
의창구 93
 
1.2%
마산합포구 89
 
1.1%
양산시 89
 
1.1%
2층 75
 
1.0%
Other values (2257) 5254
66.9%
2023-12-11T07:37:12.046851image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
6556
 
17.7%
상 1522
 
4.1%
남 1517
 
4.1%
1 1494
 
4.0%
도 1350
 
3.6%
경 1342
 
3.6%
동 1159
 
3.1%
시 1078
 
2.9%
로 964
 
2.6%
( 925
 
2.5%
Other values (377) 19220
51.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 22349
60.2%
Space Separator 6556
 
17.7%
Decimal Number 5348
 
14.4%
Open Punctuation 925
 
2.5%
Close Punctuation 925
 
2.5%
Other Punctuation 659
 
1.8%
Dash Punctuation 323
 
0.9%
Uppercase Letter 39
 
0.1%
Math Symbol 2
 
< 0.1%
Lowercase Letter 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
상 1522
 
6.8%
남 1517
 
6.8%
도 1350
 
6.0%
경 1342
 
6.0%
동 1159
 
5.2%
시 1078
 
4.8%
로 964
 
4.3%
길 673
 
3.0%
창 670
 
3.0%
원 616
 
2.8%
Other values (345) 11458
51.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 15
38.5%
A 7
17.9%
L 3
 
7.7%
I 2
 
5.1%
M 2
 
5.1%
P 2
 
5.1%
C 2
 
5.1%
V 1
 
2.6%
S 1
 
2.6%
T 1
 
2.6%
Other values (3) 3
 
7.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1494
27.9%
2 827
15.5%
3 559
 
10.5%
4 435
 
8.1%
5 399
 
7.5%
0 379
 
7.1%
6 364
 
6.8%
7 342
 
6.4%
8 282
 
5.3%
9 267
 
5.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 651
98.8%
· 7
 
1.1%
' 1
 
0.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
6556
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 925
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 925
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 323
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 2
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 22349
60.2%
Common 14738
39.7%
Latin 40
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
상 1522
 
6.8%
남 1517
 
6.8%
도 1350
 
6.0%
경 1342
 
6.0%
동 1159
 
5.2%
시 1078
 
4.8%
로 964
 
4.3%
길 673
 
3.0%
창 670
 
3.0%
원 616
 
2.8%
Other values (345) 11458
51.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
6556
44.5%
1 1494
 
10.1%
( 925
 
6.3%
) 925
 
6.3%
2 827
 
5.6%
, 651
 
4.4%
3 559
 
3.8%
4 435
 
3.0%
5 399
 
2.7%
0 379
 
2.6%
Other values (8) 1588
 
10.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 15
37.5%
A 7
17.5%
L 3
 
7.5%
I 2
 
5.0%
M 2
 
5.0%
P 2
 
5.0%
C 2
 
5.0%
V 1
 
2.5%
S 1
 
2.5%
T 1
 
2.5%
Other values (4) 4
 
10.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 22349
60.2%
ASCII 14771
39.8%
None 7
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
6556
44.4%
1 1494
 
10.1%
( 925
 
6.3%
) 925
 
6.3%
2 827
 
5.6%
, 651
 
4.4%
3 559
 
3.8%
4 435
 
2.9%
5 399
 
2.7%
0 379
 
2.6%
Other values (21) 1621
 
11.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
상 1522
 
6.8%
남 1517
 
6.8%
도 1350
 
6.0%
경 1342
 
6.0%
동 1159
 
5.2%
시 1078
 
4.8%
로 964
 
4.3%
길 673
 
3.0%
창 670
 
3.0%
원 616
 
2.8%
Other values (345) 11458
51.3%
None
ValueCountFrequency (%)
· 7
100.0%

인허가일자
Date

Distinct1112
Distinct (%)83.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.5 KiB
Minimum1954-02-01 00:00:00
Maximum2022-07-22 00:00:00
2023-12-11T07:37:12.188726image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-11T07:37:12.319248image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

영업상태
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.5 KiB
영업/정상
1329 

Length

Max length5
Median length5
Mean length5
Min length5

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row영업/정상
2nd row영업/정상
3rd row영업/정상
4th row영업/정상
5th row영업/정상

Common Values

ValueCountFrequency (%)
영업/정상 1329
100.0%

Length

2023-12-11T07:37:12.434439image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T07:37:12.519483image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
영업/정상 1329
100.0%

상세영업상태
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size10.5 KiB
영업
1329 

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
영업 1329
100.0%

Length

2023-12-11T07:37:12.603234image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T07:37:12.694519image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
영업 1329
100.0%

다중이용업소여부
Boolean

IMBALANCE  MISSING 

Distinct2
Distinct (%)0.2%
Missing16
Missing (%)1.2%
Memory size2.7 KiB
False
1312 
True
 
1
(Missing)
 
16
ValueCountFrequency (%)
False 1312
98.7%
True 1
 
0.1%
(Missing) 16
 
1.2%
2023-12-11T07:37:12.765446image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Missing values

2023-12-11T07:37:09.818343image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-11T07:37:09.907067image/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.
2023-12-11T07:37:09.983689image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

사업장명지번주소도로명주소인허가일자영업상태상세영업상태다중이용업소여부
0구암이용원경상남도 창원시 마산회원구 구암동 19-11번지경상남도 창원시 마산회원구 구암서2길 36 (구암동)2004-10-18영업/정상영업N
1웰빙이용원경상남도 김해시 부곡동 804-2번지 부곡프라자, 3층경상남도 김해시 월산로 111-61, 3층 (부곡동, 부곡프라자)2016-07-21영업/정상영업N
2세이프존경상남도 김해시 삼정동 589-1번지 호성상가아파트경상남도 김해시 활천로 32, 2-02,2-03호 (삼정동, 호성상가아파트)2020-03-31영업/정상영업N
3광도농협이발관경상남도 통영시 광도면 노산리 406-2번지경상남도 통영시 광도면 덕포로 3-12003-06-07영업/정상영업N
4금강목욕탕구내이용원경상남도 고성군 고성읍 서외리 219-8번지경상남도 고성군 고성읍 성내로 552020-04-01영업/정상영업N
5벗이용원경상남도 창원시 진해구 경화동 954-35경상남도 창원시 진해구 경화로18번길 42, B동 1층 (경화동)2020-04-03영업/정상영업N
6금산이용원경상남도 양산시 동면 금산리 1447-4경상남도 양산시 동면 금오6길 7, 금산사우나 3층2022-04-25영업/정상영업N
7무학이용원경상남도 창원시 성산구 용호동 67-1 무학상가 308호경상남도 창원시 성산구 외동반림로 206, 308호 (용호동, 무학상가)1997-07-14영업/정상영업N
8창원컷경상남도 창원시 의창구 중동 687번지 2층 일부경상남도 창원시 의창구 의창대로211번길 30, 2층 일부호 (중동)1977-09-01영업/정상영업N
9맨남성컷트경상남도 양산시 삼호동 782-1번지경상남도 양산시 서창로 173-1, 1층 (삼호동)2020-04-07영업/정상영업N
사업장명지번주소도로명주소인허가일자영업상태상세영업상태다중이용업소여부
1319테마 이용원경상남도 통영시 도천동 150-29 통영냉장찜질방경상남도 통영시 중앙로 24, 통영냉장찜질방 5층 (도천동)2022-02-07영업/정상영업N
1320에이스사우나이용원경상남도 진주시 초전동 829-7 3층 일부경상남도 진주시 초전남로 41, 3층 일부 (초전동)2022-02-09영업/정상영업N
1321해천탕경상남도 양산시 북부동 480-1 해천탕경상남도 양산시 북안남8길 25, 해천탕 2층 (북부동)2022-02-10영업/정상영업N
1322Q사랑경상남도 김해시 율하동 1392-1 102호경상남도 김해시 율하1로 167, 102호 (율하동)2022-02-14영업/정상영업N
1323반도이용원경상남도 사천시 동금동 338-15경상남도 사천시 새시장길 10 (동금동)2022-04-01영업/정상영업Y
1324엔티크(NTIC)바버샵경상남도 창원시 의창구 중동 784-1 어반브릭스스튜디오스트리트몰 2층 2050호경상남도 창원시 의창구 중동중앙로 47, 어반브릭스스튜디오스트리트몰 2층 2050호 (중동)2022-03-28영업/정상영업<NA>
1325바이오리플렉스창원지귀점경상남도 창원시 의창구 봉곡동 62-10 지하1층 일부호경상남도 창원시 의창구 지귀로 117, 지하1층 일부호 (봉곡동)2022-01-05영업/정상영업N
1326금강사우나 이용원경상남도 고성군 고성읍 서외리 219-8경상남도 고성군 고성읍 성내로 55, 금강사우나 3층2022-05-09영업/정상영업N
1327큐사랑명서점경상남도 창원시 의창구 명서동 140-1경상남도 창원시 의창구 명지로84번길 9, 1층 일부호 (명서동)2022-05-10영업/정상영업N
1328땀사우나경상남도 진주시 문산읍 삼곡리 1193 3층 일부경상남도 진주시 문산읍 동부로 561-1, 3층 일부2022-06-24영업/정상영업N