Overview

Dataset statistics

Number of variables6
Number of observations55
Missing cells19
Missing cells (%)5.8%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory2.8 KiB
Average record size in memory51.4 B

Variable types

Numeric1
Categorical1
Text4

Dataset

Description인천광역시 미추홀구의 대부업 에 대한 데이터로 유형, 상호명, 도로명주소, 지번주소, 전화번호 등의 항목을 제공합니다.
Author인천광역시 미추홀구
URLhttps://data.incheon.go.kr/findData/publicDataDetail?dataId=15016233&srcSe=7661IVAWM27C61E190

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전화번호 has 19 (34.5%) missing valuesMissing
연번 has unique valuesUnique
상호명 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-05-03 19:39:54.352171
Analysis finished2024-05-03 19:39:56.363132
Duration2.01 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

연번
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct55
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean28
Minimum1
Maximum55
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size627.0 B
2024-05-03T19:39:56.671481image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile3.7
Q114.5
median28
Q341.5
95-th percentile52.3
Maximum55
Range54
Interquartile range (IQR)27

Descriptive statistics

Standard deviation16.02082
Coefficient of variation (CV)0.57217214
Kurtosis-1.2
Mean28
Median Absolute Deviation (MAD)14
Skewness0
Sum1540
Variance256.66667
MonotonicityStrictly increasing
2024-05-03T19:39:57.120473image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
1.8%
2 1
 
1.8%
31 1
 
1.8%
32 1
 
1.8%
33 1
 
1.8%
34 1
 
1.8%
35 1
 
1.8%
36 1
 
1.8%
37 1
 
1.8%
38 1
 
1.8%
Other values (45) 45
81.8%
ValueCountFrequency (%)
1 1
1.8%
2 1
1.8%
3 1
1.8%
4 1
1.8%
5 1
1.8%
6 1
1.8%
7 1
1.8%
8 1
1.8%
9 1
1.8%
10 1
1.8%
ValueCountFrequency (%)
55 1
1.8%
54 1
1.8%
53 1
1.8%
52 1
1.8%
51 1
1.8%
50 1
1.8%
49 1
1.8%
48 1
1.8%
47 1
1.8%
46 1
1.8%

유형
Categorical

Distinct2
Distinct (%)3.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size572.0 B
대부업
36 
대부중개업
19 

Length

Max length5
Median length3
Mean length3.6909091
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row대부업
2nd row대부업
3rd row대부중개업
4th row대부중개업
5th row대부중개업

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대부업 36
65.5%
대부중개업 19
34.5%

Length

2024-05-03T19:39:57.631802image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-05-03T19:39:57.942908image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
대부업 36
65.5%
대부중개업 19
34.5%

상호명
Text

UNIQUE 

Distinct55
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size572.0 B
2024-05-03T19:39:58.422052image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length17
Median length13
Mean length9.0545455
Min length3

Characters and Unicode

Total characters498
Distinct characters105
Distinct categories6 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique55 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row(주)본트리업대부
2nd row(주)이앤케이캐피탈대부
3rd row(주)이앤케이캐피탈대부중개
4th rowJK컴퍼니대부중개
5th rowOK다이렉트 대부중개
ValueCountFrequency (%)
주식회사 12
 
16.4%
대부중개 4
 
5.5%
엘케이대부중개 1
 
1.4%
제이에스프로퍼티대부 1
 
1.4%
제이에스프로퍼티대부중개 1
 
1.4%
양대석 1
 
1.4%
연형란대부(주 1
 
1.4%
영진대부 1
 
1.4%
영창사전당포대부 1
 
1.4%
이지론대부 1
 
1.4%
Other values (49) 49
67.1%
2024-05-03T19:39:59.572877image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
대 57
 
11.4%
부 54
 
10.8%
주 19
 
3.8%
개 19
 
3.8%
중 19
 
3.8%
18
 
3.6%
이 18
 
3.6%
사 18
 
3.6%
회 13
 
2.6%
식 13
 
2.6%
Other values (95) 250
50.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 459
92.2%
Space Separator 18
 
3.6%
Uppercase Letter 9
 
1.8%
Open Punctuation 5
 
1.0%
Close Punctuation 5
 
1.0%
Lowercase Letter 2
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
대 57
 
12.4%
부 54
 
11.8%
주 19
 
4.1%
개 19
 
4.1%
중 19
 
4.1%
이 18
 
3.9%
사 18
 
3.9%
회 13
 
2.8%
식 13
 
2.8%
캐 12
 
2.6%
Other values (85) 217
47.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
T 3
33.3%
I 2
22.2%
K 2
22.2%
O 1
 
11.1%
J 1
 
11.1%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
h 1
50.0%
e 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
18
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 5
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 5
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 459
92.2%
Common 28
 
5.6%
Latin 11
 
2.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 57
 
12.4%
부 54
 
11.8%
주 19
 
4.1%
개 19
 
4.1%
중 19
 
4.1%
이 18
 
3.9%
사 18
 
3.9%
회 13
 
2.8%
식 13
 
2.8%
캐 12
 
2.6%
Other values (85) 217
47.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
T 3
27.3%
I 2
18.2%
K 2
18.2%
O 1
 
9.1%
h 1
 
9.1%
e 1
 
9.1%
J 1
 
9.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
18
64.3%
( 5
 
17.9%
) 5
 
17.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 459
92.2%
ASCII 39
 
7.8%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
대 57
 
12.4%
부 54
 
11.8%
주 19
 
4.1%
개 19
 
4.1%
중 19
 
4.1%
이 18
 
3.9%
사 18
 
3.9%
회 13
 
2.8%
식 13
 
2.8%
캐 12
 
2.6%
Other values (85) 217
47.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
18
46.2%
( 5
 
12.8%
) 5
 
12.8%
T 3
 
7.7%
I 2
 
5.1%
K 2
 
5.1%
O 1
 
2.6%
h 1
 
2.6%
e 1
 
2.6%
J 1
 
2.6%

도로명주소
Text

Distinct42
Distinct (%)76.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size572.0 B
2024-05-03T19:40:00.246364image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length40
Median length36
Mean length33.945455
Min length22

Characters and Unicode

Total characters1867
Distinct characters89
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

Unique30 ?
Unique (%)54.5%

Sample

1st row인천광역시 미추홀구 경원대로 869, 르네상스빌딩 1802호 (주안동)
2nd row인천광역시 미추홀구 주안로56번길 5, 현성빌딩 404호 (주안동)
3rd row인천광역시 미추홀구 주안로56번길 5, 현성빌딩 404호 (주안동)
4th row인천광역시 미추홀구 주안로 68, 907호 (주안동)
5th row인천광역시 미추홀구 주안중로 25, 104호 (주안동, 신성쇼핑)
ValueCountFrequency (%)
인천광역시 55
 
15.2%
미추홀구 55
 
15.2%
주안동 42
 
11.6%
주안로 9
 
2.5%
2층 8
 
2.2%
경인로 7
 
1.9%
학익동 6
 
1.7%
현성빌딩 5
 
1.4%
주안로56번길 5
 
1.4%
석바위로 5
 
1.4%
Other values (97) 165
45.6%
2024-05-03T19:40:01.532323image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
307
 
16.4%
인 68
 
3.6%
주 64
 
3.4%
안 62
 
3.3%
홀 59
 
3.2%
, 57
 
3.1%
미 57
 
3.1%
추 57
 
3.1%
동 56
 
3.0%
구 55
 
2.9%
Other values (79) 1025
54.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1068
57.2%
Decimal Number 308
 
16.5%
Space Separator 307
 
16.4%
Other Punctuation 57
 
3.1%
Close Punctuation 55
 
2.9%
Open Punctuation 55
 
2.9%
Dash Punctuation 16
 
0.9%
Uppercase Letter 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
인 68
 
6.4%
주 64
 
6.0%
안 62
 
5.8%
홀 59
 
5.5%
미 57
 
5.3%
추 57
 
5.3%
동 56
 
5.2%
구 55
 
5.1%
역 55
 
5.1%
광 55
 
5.1%
Other values (63) 480
44.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 48
15.6%
2 43
14.0%
0 40
13.0%
5 38
12.3%
4 34
11.0%
3 32
10.4%
8 27
8.8%
6 22
7.1%
7 15
 
4.9%
9 9
 
2.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
307
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 57
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 55
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 55
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 16
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
H 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1068
57.2%
Common 798
42.7%
Latin 1
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
인 68
 
6.4%
주 64
 
6.0%
안 62
 
5.8%
홀 59
 
5.5%
미 57
 
5.3%
추 57
 
5.3%
동 56
 
5.2%
구 55
 
5.1%
역 55
 
5.1%
광 55
 
5.1%
Other values (63) 480
44.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
307
38.5%
, 57
 
7.1%
) 55
 
6.9%
( 55
 
6.9%
1 48
 
6.0%
2 43
 
5.4%
0 40
 
5.0%
5 38
 
4.8%
4 34
 
4.3%
3 32
 
4.0%
Other values (5) 89
 
11.2%
Latin
ValueCountFrequency (%)
H 1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1068
57.2%
ASCII 799
42.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
307
38.4%
, 57
 
7.1%
) 55
 
6.9%
( 55
 
6.9%
1 48
 
6.0%
2 43
 
5.4%
0 40
 
5.0%
5 38
 
4.8%
4 34
 
4.3%
3 32
 
4.0%
Other values (6) 90
 
11.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
인 68
 
6.4%
주 64
 
6.0%
안 62
 
5.8%
홀 59
 
5.5%
미 57
 
5.3%
추 57
 
5.3%
동 56
 
5.2%
구 55
 
5.1%
역 55
 
5.1%
광 55
 
5.1%
Other values (63) 480
44.9%

지번주소
Text

Distinct39
Distinct (%)70.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size572.0 B
2024-05-03T19:40:02.244190image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length36
Median length29
Mean length24.254545
Min length20

Characters and Unicode

Total characters1334
Distinct characters67
Distinct categories5 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique27 ?
Unique (%)49.1%

Sample

1st row인천광역시 미추홀구 주안동 989-1 르네상스빌딩
2nd row인천광역시 미추홀구 주안동 265-1 현성빌딩
3rd row인천광역시 미추홀구 주안동 265-1 현성빌딩
4th row인천광역시 미추홀구 주안동 267-9
5th row인천광역시 미추홀구 주안동 169번지
ValueCountFrequency (%)
인천광역시 55
20.3%
미추홀구 55
20.3%
주안동 42
15.5%
학익동 6
 
2.2%
현성빌딩 5
 
1.8%
265-1 4
 
1.5%
267-9 4
 
1.5%
1호 4
 
1.5%
영빌딩 4
 
1.5%
용현동 3
 
1.1%
Other values (67) 89
32.8%
2024-05-03T19:40:03.418028image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
216
 
16.2%
인 59
 
4.4%
천 55
 
4.1%
광 55
 
4.1%
역 55
 
4.1%
시 55
 
4.1%
미 55
 
4.1%
추 55
 
4.1%
홀 55
 
4.1%
구 55
 
4.1%
Other values (57) 619
46.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 837
62.7%
Decimal Number 246
 
18.4%
Space Separator 216
 
16.2%
Dash Punctuation 34
 
2.5%
Uppercase Letter 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
인 59
 
7.0%
천 55
 
6.6%
광 55
 
6.6%
역 55
 
6.6%
시 55
 
6.6%
미 55
 
6.6%
추 55
 
6.6%
홀 55
 
6.6%
구 55
 
6.6%
동 55
 
6.6%
Other values (44) 283
33.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 52
21.1%
2 34
13.8%
6 29
11.8%
0 25
10.2%
3 24
9.8%
4 24
9.8%
5 18
 
7.3%
9 18
 
7.3%
8 12
 
4.9%
7 10
 
4.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
216
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 34
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
H 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 837
62.7%
Common 496
37.2%
Latin 1
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
인 59
 
7.0%
천 55
 
6.6%
광 55
 
6.6%
역 55
 
6.6%
시 55
 
6.6%
미 55
 
6.6%
추 55
 
6.6%
홀 55
 
6.6%
구 55
 
6.6%
동 55
 
6.6%
Other values (44) 283
33.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
216
43.5%
1 52
 
10.5%
- 34
 
6.9%
2 34
 
6.9%
6 29
 
5.8%
0 25
 
5.0%
3 24
 
4.8%
4 24
 
4.8%
5 18
 
3.6%
9 18
 
3.6%
Other values (2) 22
 
4.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
H 1
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 837
62.7%
ASCII 497
37.3%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
216
43.5%
1 52
 
10.5%
- 34
 
6.8%
2 34
 
6.8%
6 29
 
5.8%
0 25
 
5.0%
3 24
 
4.8%
4 24
 
4.8%
5 18
 
3.6%
9 18
 
3.6%
Other values (3) 23
 
4.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
인 59
 
7.0%
천 55
 
6.6%
광 55
 
6.6%
역 55
 
6.6%
시 55
 
6.6%
미 55
 
6.6%
추 55
 
6.6%
홀 55
 
6.6%
구 55
 
6.6%
동 55
 
6.6%
Other values (44) 283
33.8%

전화번호
Text

MISSING 

Distinct26
Distinct (%)72.2%
Missing19
Missing (%)34.5%
Memory size572.0 B
2024-05-03T19:40:03.949742image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length12
Median length12
Mean length11.083333
Min length9

Characters and Unicode

Total characters399
Distinct characters11
Distinct categories2 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique17 ?
Unique (%)47.2%

Sample

1st row1600-6531
2nd row032-719-8293
3rd row032-719-8293
4th row1566-8670
5th row1833-3984
ValueCountFrequency (%)
032-875-2553 3
 
8.3%
032-875-1019 2
 
5.6%
032-715-5629 2
 
5.6%
032-887-7773 2
 
5.6%
032-442-3457 2
 
5.6%
1544-8348 2
 
5.6%
032-719-8293 2
 
5.6%
1544-9648 2
 
5.6%
032-876-3848 2
 
5.6%
032-423-4686 1
 
2.8%
Other values (16) 16
44.4%
2024-05-03T19:40:04.979884image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
- 61
15.3%
3 52
13.0%
2 49
12.3%
8 44
11.0%
0 37
9.3%
4 31
7.8%
7 30
7.5%
5 29
7.3%
1 25
6.3%
6 25
6.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 338
84.7%
Dash Punctuation 61
 
15.3%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
3 52
15.4%
2 49
14.5%
8 44
13.0%
0 37
10.9%
4 31
9.2%
7 30
8.9%
5 29
8.6%
1 25
7.4%
6 25
7.4%
9 16
 
4.7%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 61
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 399
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
- 61
15.3%
3 52
13.0%
2 49
12.3%
8 44
11.0%
0 37
9.3%
4 31
7.8%
7 30
7.5%
5 29
7.3%
1 25
6.3%
6 25
6.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 399
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
- 61
15.3%
3 52
13.0%
2 49
12.3%
8 44
11.0%
0 37
9.3%
4 31
7.8%
7 30
7.5%
5 29
7.3%
1 25
6.3%
6 25
6.3%

Interactions

2024-05-03T19:39:55.209220image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-05-03T19:40:05.282557image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번유형상호명도로명주소지번주소전화번호
연번1.0000.1291.0000.9710.9410.981
유형0.1291.0001.0000.0000.0000.000
상호명1.0001.0001.0001.0001.0001.000
도로명주소0.9710.0001.0001.0001.0000.998
지번주소0.9410.0001.0001.0001.0001.000
전화번호0.9810.0001.0000.9981.0001.000
2024-05-03T19:40:05.596336image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
연번유형
연번1.0000.050
유형0.0501.000

Missing values

2024-05-03T19:39:55.640486image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-05-03T19:39:56.159978image/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

연번유형상호명도로명주소지번주소전화번호
01대부업(주)본트리업대부인천광역시 미추홀구 경원대로 869, 르네상스빌딩 1802호 (주안동)인천광역시 미추홀구 주안동 989-1 르네상스빌딩1600-6531
12대부업(주)이앤케이캐피탈대부인천광역시 미추홀구 주안로56번길 5, 현성빌딩 404호 (주안동)인천광역시 미추홀구 주안동 265-1 현성빌딩032-719-8293
23대부중개업(주)이앤케이캐피탈대부중개인천광역시 미추홀구 주안로56번길 5, 현성빌딩 404호 (주안동)인천광역시 미추홀구 주안동 265-1 현성빌딩032-719-8293
34대부중개업JK컴퍼니대부중개인천광역시 미추홀구 주안로 68, 907호 (주안동)인천광역시 미추홀구 주안동 267-9<NA>
45대부중개업OK다이렉트 대부중개인천광역시 미추홀구 주안중로 25, 104호 (주안동, 신성쇼핑)인천광역시 미추홀구 주안동 169번지1566-8670
56대부중개업The캐피탈 대부중개인천광역시 미추홀구 석바위로 58-1, 영빌딩 532호 (주안동)인천광역시 미추홀구 주안동 206-10 영빌딩 532호1833-3984
67대부업게으른IT대부전당포인천광역시 미추홀구 경인로 422-1, 202호 (주안동)인천광역시 미추홀구 주안동 302-15<NA>
78대부중개업게으른IT대부중개전당포인천광역시 미추홀구 경인로 422-1, 202호 (주안동)인천광역시 미추홀구 주안동 302-15<NA>
89대부업경기사 전당포 대부인천광역시 미추홀구 경인로 365-1, 3층 (주안동)인천광역시 미추홀구 주안동 186번지 7호 3층032-427-7786
910대부업광복대부인천광역시 미추홀구 동주길94번길 32, H 하우스 203호 (주안동)인천광역시 미추홀구 주안동 316-2 H 하우스<NA>
연번유형상호명도로명주소지번주소전화번호
4546대부업주식회사 한양대부인천광역시 미추홀구 주안로 108, 405호 (주안동, 경향빌딩)인천광역시 미추홀구 주안동 136번지 1호032-442-3457
4647대부중개업주식회사 한양대부중개인천광역시 미추홀구 주안로 108, 405호 (주안동, 경향빌딩)인천광역시 미추홀구 주안동 136번지 1호032-442-3457
4748대부업지오캐피탈대부인천광역시 미추홀구 경인로 392, 경인상가 2층 71호 (주안동)인천광역시 미추홀구 주안동 431-1 경인상가032-887-7773
4849대부중개업지오캐피탈대부중개인천광역시 미추홀구 경인로 392, 경인상가 2층 71호 (주안동)인천광역시 미추홀구 주안동 431-1 경인상가032-887-7773
4950대부업케이제이자산관리대부(주)인천광역시 미추홀구 석바위로 111, 302호 (주안동, 이츠)인천광역시 미추홀구 주안동 89-6 이츠032-421-9298
5051대부업트랜드머니캐피탈대부인천광역시 미추홀구 경인로 350-1, 1층 (주안동)인천광역시 미추홀구 주안동 505-4<NA>
5152대부중개업트랜드머니캐피탈대부중개인천광역시 미추홀구 경인로 350-1, 1층 (주안동)인천광역시 미추홀구 주안동 505-4<NA>
5253대부중개업한미캐피탈 대부중개인천광역시 미추홀구 주안로 116, 주안리가스퀘어 806호 (주안동)인천광역시 미추홀구 주안동 132 주안리가스퀘어1544-8348
5354대부업한미캐피탈대부인천광역시 미추홀구 주안로 116, 주안리가스퀘어 806호 (주안동)인천광역시 미추홀구 주안동 132 주안리가스퀘어1544-8348
5455대부업현대대부인천광역시 미추홀구 독배로473번길 24, 201호 (숭의동, 에이스빌)인천광역시 미추홀구 숭의동 303번지 19호 에이스빌<NA>