Overview

Dataset statistics

Number of variables6
Number of observations47
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory2.4 KiB
Average record size in memory51.8 B

Variable types

Categorical1
Text4
Numeric1

Dataset

Description경상남도 창녕군 산업단지 입주업체 현황에 대한 데이터를 포함하고 있습니다.(산업단지명, 회사명, 분양면적, 위치, 업종, 생산품)
Author경상남도 창녕군
URLhttps://bigdata.gyeongnam.go.kr/index.gn?menuCd=DOM_000000114002001000&publicdatapk=15054909

Alerts

분양면적(제곱미터) is highly overall correlated with 산업단지명High correlation
산업단지명 is highly overall correlated with 분양면적(제곱미터)High correlation
산업단지명 is highly imbalanced (81.3%)Imbalance
회사명 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-10 23:26:34.685246
Analysis finished2023-12-10 23:26:37.104433
Duration2.42 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

산업단지명
Categorical

HIGH CORRELATION  IMBALANCE 

Distinct3
Distinct (%)6.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size508.0 B
대합일반산업단지
45 
넥센일반산업단지
 
1
억만일반산업단지
 
1

Length

Max length8
Median length8
Mean length8
Min length8

Unique

Unique2 ?
Unique (%)4.3%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대합일반산업단지 45
95.7%
넥센일반산업단지 1
 
2.1%
억만일반산업단지 1
 
2.1%

Length

2023-12-11T08:26:37.173331image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-11T08:26:37.277608image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
대합일반산업단지 45
95.7%
넥센일반산업단지 1
 
2.1%
억만일반산업단지 1
 
2.1%

회사명
Text

UNIQUE 

Distinct47
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size508.0 B
2023-12-11T08:26:37.461847image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length13
Median length10
Mean length7.1914894
Min length3

Characters and Unicode

Total characters338
Distinct characters102
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique47 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row(주)경안금속
2nd row(주)금경라이팅
3rd row(주)다우
4th row(주)대림에프엔티
5th row(주)대우경금속
ValueCountFrequency (%)
주식회사 3
 
5.8%
창녕공장 2
 
3.8%
주)경안금속 1
 
1.9%
웰로텍 1
 
1.9%
광희테크 1
 
1.9%
대합이엔씨 1
 
1.9%
델타캐스트(주)대합공장 1
 
1.9%
무진정공 1
 
1.9%
비엘코오퍼레이션 1
 
1.9%
세현 1
 
1.9%
Other values (39) 39
75.0%
2023-12-11T08:26:37.805115image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
주 35
 
10.4%
( 32
 
9.5%
) 32
 
9.5%
이 9
 
2.7%
스 8
 
2.4%
우 7
 
2.1%
에 7
 
2.1%
크 6
 
1.8%
테 6
 
1.8%
대 6
 
1.8%
Other values (92) 190
56.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 269
79.6%
Open Punctuation 32
 
9.5%
Close Punctuation 32
 
9.5%
Space Separator 5
 
1.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
주 35
 
13.0%
이 9
 
3.3%
스 8
 
3.0%
우 7
 
2.6%
에 7
 
2.6%
크 6
 
2.2%
테 6
 
2.2%
대 6
 
2.2%
공 6
 
2.2%
금 6
 
2.2%
Other values (89) 173
64.3%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 32
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 32
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
5
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 269
79.6%
Common 69
 
20.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 35
 
13.0%
이 9
 
3.3%
스 8
 
3.0%
우 7
 
2.6%
에 7
 
2.6%
크 6
 
2.2%
테 6
 
2.2%
대 6
 
2.2%
공 6
 
2.2%
금 6
 
2.2%
Other values (89) 173
64.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
( 32
46.4%
) 32
46.4%
5
 
7.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 269
79.6%
ASCII 69
 
20.4%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 35
 
13.0%
이 9
 
3.3%
스 8
 
3.0%
우 7
 
2.6%
에 7
 
2.6%
크 6
 
2.2%
테 6
 
2.2%
대 6
 
2.2%
공 6
 
2.2%
금 6
 
2.2%
Other values (89) 173
64.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
( 32
46.4%
) 32
46.4%
5
 
7.2%

분양면적(제곱미터)
Real number (ℝ)

HIGH CORRELATION 

Distinct43
Distinct (%)91.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean22214.255
Minimum165
Maximum411035
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size555.0 B
2023-12-11T08:26:37.940872image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum165
5-th percentile2433.4
Q13764
median7088
Q312798.5
95-th percentile44716.9
Maximum411035
Range410870
Interquartile range (IQR)9034.5

Descriptive statistics

Standard deviation64799.319
Coefficient of variation (CV)2.9170151
Kurtosis30.263151
Mean22214.255
Median Absolute Deviation (MAD)3777
Skewness5.3493396
Sum1044070
Variance4.1989517 × 109
MonotonicityNot monotonic
2023-12-11T08:26:38.058100image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=43)
ValueCountFrequency (%)
3487 2
 
4.3%
4711 2
 
4.3%
4877 2
 
4.3%
3311 2
 
4.3%
13098 1
 
2.1%
2647 1
 
2.1%
2404 1
 
2.1%
2003 1
 
2.1%
4354 1
 
2.1%
165 1
 
2.1%
Other values (33) 33
70.2%
ValueCountFrequency (%)
165 1
2.1%
2003 1
2.1%
2404 1
2.1%
2502 1
2.1%
2605 1
2.1%
2647 1
2.1%
3311 2
4.3%
3359 1
2.1%
3487 2
4.3%
3558 1
2.1%
ValueCountFrequency (%)
411035 1
2.1%
198439 1
2.1%
47119 1
2.1%
39112 1
2.1%
26377 1
2.1%
21610 1
2.1%
21349 1
2.1%
18193 1
2.1%
14115 1
2.1%
13716 1
2.1%

위치
Text

Distinct44
Distinct (%)93.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size508.0 B
2023-12-11T08:26:38.254035image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length24
Median length22
Mean length22.574468
Min length21

Characters and Unicode

Total characters1061
Distinct characters31
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique41 ?
Unique (%)87.2%

Sample

1st row경상남도 창녕군 대합면 합리 1302번지
2nd row경상남도 창녕군 대합면 합리 1342번지
3rd row경상남도 창녕군 대합면 합리 1344번지
4th row경상남도 창녕군 대합면 합리 1414번지
5th row경상남도 창녕군 대합면 합리 1418번지
ValueCountFrequency (%)
경상남도 47
20.0%
창녕군 47
20.0%
대합면 46
19.6%
합리 45
19.1%
1417번지 2
 
0.9%
1416번지 2
 
0.9%
1301번지 2
 
0.9%
1413-1번지 1
 
0.4%
1412-1번지 1
 
0.4%
1412번지 1
 
0.4%
Other values (41) 41
17.4%
2023-12-11T08:26:38.611167image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
191
18.0%
합 91
 
8.6%
1 78
 
7.4%
경 47
 
4.4%
지 47
 
4.4%
상 47
 
4.4%
리 47
 
4.4%
면 47
 
4.4%
번 47
 
4.4%
녕 47
 
4.4%
Other values (21) 372
35.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 660
62.2%
Decimal Number 198
 
18.7%
Space Separator 191
 
18.0%
Dash Punctuation 12
 
1.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
합 91
13.8%
경 47
 
7.1%
지 47
 
7.1%
상 47
 
7.1%
리 47
 
7.1%
면 47
 
7.1%
번 47
 
7.1%
녕 47
 
7.1%
창 47
 
7.1%
도 47
 
7.1%
Other values (9) 146
22.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 78
39.4%
4 31
 
15.7%
3 28
 
14.1%
2 18
 
9.1%
9 14
 
7.1%
0 10
 
5.1%
8 6
 
3.0%
6 5
 
2.5%
5 5
 
2.5%
7 3
 
1.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
191
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 12
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 660
62.2%
Common 401
37.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
합 91
13.8%
경 47
 
7.1%
지 47
 
7.1%
상 47
 
7.1%
리 47
 
7.1%
면 47
 
7.1%
번 47
 
7.1%
녕 47
 
7.1%
창 47
 
7.1%
도 47
 
7.1%
Other values (9) 146
22.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
191
47.6%
1 78
19.5%
4 31
 
7.7%
3 28
 
7.0%
2 18
 
4.5%
9 14
 
3.5%
- 12
 
3.0%
0 10
 
2.5%
8 6
 
1.5%
6 5
 
1.2%
Other values (2) 8
 
2.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 660
62.2%
ASCII 401
37.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
191
47.6%
1 78
19.5%
4 31
 
7.7%
3 28
 
7.0%
2 18
 
4.5%
9 14
 
3.5%
- 12
 
3.0%
0 10
 
2.5%
8 6
 
1.5%
6 5
 
1.2%
Other values (2) 8
 
2.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
합 91
13.8%
경 47
 
7.1%
지 47
 
7.1%
상 47
 
7.1%
리 47
 
7.1%
면 47
 
7.1%
번 47
 
7.1%
녕 47
 
7.1%
창 47
 
7.1%
도 47
 
7.1%
Other values (9) 146
22.1%

업종
Text

Distinct30
Distinct (%)63.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size508.0 B
2023-12-11T08:26:38.804177image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length26
Median length20
Mean length15.787234
Min length4

Characters and Unicode

Total characters742
Distinct characters90
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique19 ?
Unique (%)40.4%

Sample

1st row그 외 기타 달리 분류되지 않은 운송장비 제조업
2nd row알루미늄주물 주조업
3rd row알루미늄 제련, 정련 및 합금 제조업
4th row절삭가공 및 유사처리업
5th row그 외 자동차용 신품 부품 제조업
ValueCountFrequency (%)
제조업 40
18.4%
부품 15
 
6.9%
및 14
 
6.5%
신품 13
 
6.0%
그 8
 
3.7%
자동차 8
 
3.7%
기타 8
 
3.7%
외 8
 
3.7%
엔진용 6
 
2.8%
자동차용 5
 
2.3%
Other values (50) 92
42.4%
2023-12-11T08:26:39.212147image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
188
25.3%
조 55
 
7.4%
업 49
 
6.6%
제 49
 
6.6%
품 32
 
4.3%
용 20
 
2.7%
차 20
 
2.7%
부 16
 
2.2%
동 16
 
2.2%
자 15
 
2.0%
Other values (80) 282
38.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 547
73.7%
Space Separator 188
 
25.3%
Other Punctuation 5
 
0.7%
Decimal Number 2
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
조 55
 
10.1%
업 49
 
9.0%
제 49
 
9.0%
품 32
 
5.9%
용 20
 
3.7%
차 20
 
3.7%
부 16
 
2.9%
동 16
 
2.9%
자 15
 
2.7%
및 14
 
2.6%
Other values (77) 261
47.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
188
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 5
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 547
73.7%
Common 195
 
26.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
조 55
 
10.1%
업 49
 
9.0%
제 49
 
9.0%
품 32
 
5.9%
용 20
 
3.7%
차 20
 
3.7%
부 16
 
2.9%
동 16
 
2.9%
자 15
 
2.7%
및 14
 
2.6%
Other values (77) 261
47.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
188
96.4%
, 5
 
2.6%
1 2
 
1.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 547
73.7%
ASCII 195
 
26.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
188
96.4%
, 5
 
2.6%
1 2
 
1.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
조 55
 
10.1%
업 49
 
9.0%
제 49
 
9.0%
품 32
 
5.9%
용 20
 
3.7%
차 20
 
3.7%
부 16
 
2.9%
동 16
 
2.9%
자 15
 
2.7%
및 14
 
2.6%
Other values (77) 261
47.7%

생산품
Text

Distinct46
Distinct (%)97.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size508.0 B
2023-12-11T08:26:39.499473image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length55
Median length17
Mean length11.404255
Min length3

Characters and Unicode

Total characters536
Distinct characters171
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

Unique45 ?
Unique (%)95.7%

Sample

1st row운송장비 시동모터 커버
2nd row알루미늄 다이케스팅
3rd row알루미늄 튜브외
4th row절삭가공 및 유사처리업
5th row자동차발판, 변속기 로터 등
ValueCountFrequency (%)
및 6
 
5.0%
부품 6
 
5.0%
자동차 4
 
3.3%
알루미늄 4
 
3.3%
등 3
 
2.5%
배전반 2
 
1.7%
각관 2
 
1.7%
항공기용 2
 
1.7%
밸브 2
 
1.7%
로봇 2
 
1.7%
Other values (83) 87
72.5%
2023-12-11T08:26:39.900629image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
74
 
13.8%
품 17
 
3.2%
, 14
 
2.6%
부 13
 
2.4%
기 12
 
2.2%
동 11
 
2.1%
자 11
 
2.1%
차 9
 
1.7%
조 8
 
1.5%
용 8
 
1.5%
Other values (161) 359
67.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 371
69.2%
Space Separator 74
 
13.8%
Uppercase Letter 34
 
6.3%
Lowercase Letter 32
 
6.0%
Other Punctuation 16
 
3.0%
Open Punctuation 4
 
0.7%
Close Punctuation 4
 
0.7%
Decimal Number 1
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
품 17
 
4.6%
부 13
 
3.5%
기 12
 
3.2%
동 11
 
3.0%
자 11
 
3.0%
차 9
 
2.4%
조 8
 
2.2%
용 8
 
2.2%
제 7
 
1.9%
금 6
 
1.6%
Other values (125) 269
72.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 6
17.6%
R 3
8.8%
T 3
8.8%
S 3
8.8%
H 3
8.8%
D 2
 
5.9%
B 2
 
5.9%
K 2
 
5.9%
L 2
 
5.9%
P 2
 
5.9%
Other values (6) 6
17.6%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 4
12.5%
t 3
9.4%
e 3
9.4%
k 3
9.4%
c 3
9.4%
r 3
9.4%
p 3
9.4%
i 2
6.2%
s 2
6.2%
n 2
6.2%
Other values (4) 4
12.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 14
87.5%
/ 2
 
12.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
74
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 4
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 4
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
5 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 371
69.2%
Common 99
 
18.5%
Latin 66
 
12.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
품 17
 
4.6%
부 13
 
3.5%
기 12
 
3.2%
동 11
 
3.0%
자 11
 
3.0%
차 9
 
2.4%
조 8
 
2.2%
용 8
 
2.2%
제 7
 
1.9%
금 6
 
1.6%
Other values (125) 269
72.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 6
 
9.1%
o 4
 
6.1%
t 3
 
4.5%
e 3
 
4.5%
k 3
 
4.5%
c 3
 
4.5%
R 3
 
4.5%
T 3
 
4.5%
r 3
 
4.5%
p 3
 
4.5%
Other values (20) 32
48.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
74
74.7%
, 14
 
14.1%
( 4
 
4.0%
) 4
 
4.0%
/ 2
 
2.0%
5 1
 
1.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 371
69.2%
ASCII 165
30.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
74
44.8%
, 14
 
8.5%
C 6
 
3.6%
( 4
 
2.4%
o 4
 
2.4%
) 4
 
2.4%
t 3
 
1.8%
e 3
 
1.8%
k 3
 
1.8%
c 3
 
1.8%
Other values (26) 47
28.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
품 17
 
4.6%
부 13
 
3.5%
기 12
 
3.2%
동 11
 
3.0%
자 11
 
3.0%
차 9
 
2.4%
조 8
 
2.2%
용 8
 
2.2%
제 7
 
1.9%
금 6
 
1.6%
Other values (125) 269
72.5%

Interactions

2023-12-11T08:26:36.752445image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-11T08:26:39.997358image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
산업단지명회사명분양면적(제곱미터)위치업종생산품
산업단지명1.0001.0000.6561.0001.0001.000
회사명1.0001.0001.0001.0001.0001.000
분양면적(제곱미터)0.6561.0001.0001.0000.9121.000
위치1.0001.0001.0001.0000.8840.986
업종1.0001.0000.9120.8841.0001.000
생산품1.0001.0001.0000.9861.0001.000
2023-12-11T08:26:40.096388image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
분양면적(제곱미터)산업단지명
분양면적(제곱미터)1.0000.675
산업단지명0.6751.000

Missing values

2023-12-11T08:26:36.942580image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-11T08:26:37.037209image/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

산업단지명회사명분양면적(제곱미터)위치업종생산품
0대합일반산업단지(주)경안금속13098경상남도 창녕군 대합면 합리 1302번지그 외 기타 달리 분류되지 않은 운송장비 제조업운송장비 시동모터 커버
1대합일반산업단지(주)금경라이팅26377경상남도 창녕군 대합면 합리 1342번지알루미늄주물 주조업알루미늄 다이케스팅
2대합일반산업단지(주)다우18193경상남도 창녕군 대합면 합리 1344번지알루미늄 제련, 정련 및 합금 제조업알루미늄 튜브외
3대합일반산업단지(주)대림에프엔티3487경상남도 창녕군 대합면 합리 1414번지절삭가공 및 유사처리업절삭가공 및 유사처리업
4대합일반산업단지(주)대우경금속12499경상남도 창녕군 대합면 합리 1418번지그 외 자동차용 신품 부품 제조업자동차발판, 변속기 로터 등
5대합일반산업단지(주)대일테크4711경상남도 창녕군 대합면 합리 460번지그 외 기타 1차 철강 제조업알루니늄 인고트, 볼베어링
6대합일반산업단지(주)동성8732경상남도 창녕군 대합면 합리 1301번지철도차량 부품 및 관련 장치물 제조업철도차량부품
7대합일반산업단지(주)디알오토텍2605경상남도 창녕군 대합면 합리 1415-1번지산업용 로봇 제조업산업용 로봇
8대합일반산업단지(주)디에스소결금속4167경상남도 창녕군 대합면 합리 1417-1번지자동차 엔진용 신품 부품 제조업엔진용 부품
9대합일반산업단지(주)세기테크2502경상남도 창녕군 대합면 합리 1416번지주형 및 금형 제조업금형제작 및 다이캐스팅
산업단지명회사명분양면적(제곱미터)위치업종생산품
37대합일반산업단지주식회사 새한전자4272경상남도 창녕군 대합면 합리 1299번지항공기용 부품 제조업항공기용 사출성형부품
38대합일반산업단지주식회사 화신금속6609경상남도 창녕군 대합면 합리 1331번지알루미늄 제련, 정련 및 합금 제조업알루미늄 합금제품
39대합일반산업단지진성산업3311경상남도 창녕군 대합면 합리 1412-2번지육상 금속 골조 구조재 제조업금속조립구조재
40대합일반산업단지진우정밀3311경상남도 창녕군 대합면 합리 1412-3번지절삭가공 및 유사처리업금속가공제품, 샤프트, 조인트 등
41대합일반산업단지태진텍4877경상남도 창녕군 대합면 합리 1416-1번지탭, 밸브 및 유사장치 제조업밸브 및 유사장치
42대합일반산업단지티아이에스3558경상남도 창녕군 대합면 합리 1299-1번지항공기용 부품 제조업항공기용 사출성형부품(방산부품), LCD TV 내외장재, 자전거용 조명기구, 생활일반용 전기조명장치
43대합일반산업단지피알아이테크4877경상남도 창녕군 대합면 합리 1416번지탭, 밸브 및 유사장치 제조업밸브 핵심 부품, 엑추에이터
44대합일반산업단지회원정공11054경상남도 창녕군 대합면 합리 1390번지자동차 엔진용 신품 부품 제조업자동차부품(sprocket 등)
45넥센일반산업단지넥센타이어(주) 창녕공장411035경상남도 창녕군 대합면 이방리 992번지타이어 및 튜브 제조업타이어 및 튜브
46억만일반산업단지(주)화인베스틸39112경상남도 창녕군 고암면 억만리 1599번지그 외 기타 1차 철강 제조업철강제조/가공