Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations1891
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory74.0 KiB
Average record size in memory40.1 B

Variable types

Categorical1
DateTime1
Text3

Dataset

Description부산광역시부산진구이미용업소현황_20221017
Author부산광역시 부산진구
URLhttp://data.busan.go.kr/dataSet/detail.nm?contentId=10&publicdatapk=15025551

Reproduction

Analysis started2024-04-21 07:13:34.862086
Analysis finished2024-04-21 07:13:36.432064
Duration1.57 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

업종명
Categorical

Distinct16
Distinct (%)0.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size14.9 KiB
일반미용업
631 
피부미용업
249 
미용업
247 
네일미용업
193 
종합미용업
165 
Other values (11)
406 

Length

Max length23
Median length5
Mean length5.9000529
Min length3

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.1%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
일반미용업 631
33.4%
피부미용업 249
 
13.2%
미용업 247
 
13.1%
네일미용업 193
 
10.2%
종합미용업 165
 
8.7%
이용업 148
 
7.8%
화장ㆍ분장 미용업 74
 
3.9%
네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업 44
 
2.3%
피부미용업, 화장ㆍ분장 미용업 34
 
1.8%
피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업 30
 
1.6%
Other values (6) 76
 
4.0%

Length

2024-04-21T16:13:36.685995image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
일반미용업 681
29.1%
미용업 464
19.8%
피부미용업 343
14.7%
네일미용업 322
13.8%
화장ㆍ분장 217
 
9.3%
종합미용업 165
 
7.1%
이용업 148
 
6.3%

신고일자
Date

Distinct1492
Distinct (%)78.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size14.9 KiB
Minimum1966-03-01 00:00:00
Maximum2022-10-11 00:00:00
2024-04-21T16:13:37.087769image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2024-04-21T16:13:37.499202image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

업소명
Text

Distinct1844
Distinct (%)97.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size14.9 KiB
2024-04-21T16:13:38.827039image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length40
Median length32
Mean length6.7086198
Min length1

Characters and Unicode

Total characters12686
Distinct characters644
Distinct categories12 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1807 ?
Unique (%)95.6%

Sample

1st row현대
2nd row우리
3rd row부전이용원
4th row문화
5th row초읍
ValueCountFrequency (%)
헤어 100
 
3.6%
네일 61
 
2.2%
뷰티 47
 
1.7%
에스테틱 31
 
1.1%
미용실 25
 
0.9%
더 23
 
0.8%
서면점 23
 
0.8%
hair 22
 
0.8%
beauty 15
 
0.5%
by 13
 
0.5%
Other values (2116) 2422
87.1%
2024-04-21T16:13:40.606270image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
894
 
7.0%
어 547
 
4.3%
헤 528
 
4.2%
이 315
 
2.5%
스 236
 
1.9%
일 232
 
1.8%
( 230
 
1.8%
) 230
 
1.8%
네 228
 
1.8%
티 225
 
1.8%
Other values (634) 9021
71.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 9193
72.5%
Lowercase Letter 1158
 
9.1%
Space Separator 894
 
7.0%
Uppercase Letter 760
 
6.0%
Open Punctuation 231
 
1.8%
Close Punctuation 231
 
1.8%
Other Punctuation 120
 
0.9%
Decimal Number 85
 
0.7%
Dash Punctuation 9
 
0.1%
Connector Punctuation 2
 
< 0.1%
Other values (2) 3
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
어 547
 
6.0%
헤 528
 
5.7%
이 315
 
3.4%
스 236
 
2.6%
일 232
 
2.5%
네 228
 
2.5%
티 225
 
2.4%
리 214
 
2.3%
미 212
 
2.3%
뷰 204
 
2.2%
Other values (552) 6252
68.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 135
11.7%
a 133
11.5%
i 117
10.1%
n 96
 
8.3%
o 95
 
8.2%
l 69
 
6.0%
y 63
 
5.4%
u 58
 
5.0%
h 56
 
4.8%
t 55
 
4.7%
Other values (16) 281
24.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 74
 
9.7%
E 57
 
7.5%
S 52
 
6.8%
N 52
 
6.8%
O 50
 
6.6%
L 45
 
5.9%
H 45
 
5.9%
I 44
 
5.8%
R 43
 
5.7%
B 39
 
5.1%
Other values (16) 259
34.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
& 31
25.8%
. 25
20.8%
, 20
16.7%
# 12
 
10.0%
: 11
 
9.2%
' 11
 
9.2%
; 4
 
3.3%
· 3
 
2.5%
＃ 1
 
0.8%
? 1
 
0.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 16
18.8%
1 14
16.5%
0 11
12.9%
9 10
11.8%
4 9
10.6%
8 9
10.6%
3 7
8.2%
5 4
 
4.7%
6 3
 
3.5%
7 2
 
2.4%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 230
99.6%
[ 1
 
0.4%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 230
99.6%
] 1
 
0.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
894
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 9
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 2
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 2
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 9185
72.4%
Latin 1918
 
15.1%
Common 1575
 
12.4%
Han 8
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
어 547
 
6.0%
헤 528
 
5.7%
이 315
 
3.4%
스 236
 
2.6%
일 232
 
2.5%
네 228
 
2.5%
티 225
 
2.4%
리 214
 
2.3%
미 212
 
2.3%
뷰 204
 
2.2%
Other values (547) 6244
68.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 135
 
7.0%
a 133
 
6.9%
i 117
 
6.1%
n 96
 
5.0%
o 95
 
5.0%
A 74
 
3.9%
l 69
 
3.6%
y 63
 
3.3%
u 58
 
3.0%
E 57
 
3.0%
Other values (42) 1021
53.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
894
56.8%
( 230
 
14.6%
) 230
 
14.6%
& 31
 
2.0%
. 25
 
1.6%
, 20
 
1.3%
2 16
 
1.0%
1 14
 
0.9%
# 12
 
0.8%
: 11
 
0.7%
Other values (20) 92
 
5.8%
Han
ValueCountFrequency (%)
美 4
50.0%
尹 1
 
12.5%
智 1
 
12.5%
安 1
 
12.5%
秀 1
 
12.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 9185
72.4%
ASCII 3489
 
27.5%
CJK 8
 
0.1%
None 4
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
894
25.6%
( 230
 
6.6%
) 230
 
6.6%
e 135
 
3.9%
a 133
 
3.8%
i 117
 
3.4%
n 96
 
2.8%
o 95
 
2.7%
A 74
 
2.1%
l 69
 
2.0%
Other values (70) 1416
40.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
어 547
 
6.0%
헤 528
 
5.7%
이 315
 
3.4%
스 236
 
2.6%
일 232
 
2.5%
네 228
 
2.5%
티 225
 
2.4%
리 214
 
2.3%
미 212
 
2.3%
뷰 204
 
2.2%
Other values (547) 6244
68.0%
CJK
ValueCountFrequency (%)
美 4
50.0%
尹 1
 
12.5%
智 1
 
12.5%
安 1
 
12.5%
秀 1
 
12.5%
None
ValueCountFrequency (%)
· 3
75.0%
＃ 1
 
25.0%

영업소 주소(도로명)
Text

Distinct1830
Distinct (%)96.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size14.9 KiB
2024-04-21T16:13:41.584250image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length67
Median length56
Mean length32.59651
Min length9

Characters and Unicode

Total characters61640
Distinct characters303
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

Unique1774 ?
Unique (%)93.8%

Sample

1st row부산광역시 부산진구 새싹로 42-1, 2층 (부전동)
2nd row부산광역시 부산진구 신천대로162번길 5 (부전동)
3rd row부산광역시 부산진구 부전로 37-1, 2층 (부전동)
4th row부산광역시 부산진구 성지로22번길 26-1 (연지동)
5th row부산광역시 부산진구 성지로114번길 18, 1층 (초읍동)
ValueCountFrequency (%)
부산광역시 1890
 
16.0%
부산진구 1890
 
16.0%
부전동 459
 
3.9%
1층 442
 
3.7%
2층 406
 
3.4%
전포동 402
 
3.4%
3층 219
 
1.9%
개금동 192
 
1.6%
당감동 155
 
1.3%
양정동 154
 
1.3%
Other values (1359) 5626
47.5%
2024-04-21T16:13:43.045345image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
9945
 
16.1%
부 4487
 
7.3%
산 3813
 
6.2%
동 2323
 
3.8%
1 2221
 
3.6%
광 1954
 
3.2%
진 1935
 
3.1%
시 1916
 
3.1%
) 1910
 
3.1%
( 1910
 
3.1%
Other values (293) 29226
47.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 36139
58.6%
Space Separator 9945
 
16.1%
Decimal Number 9736
 
15.8%
Close Punctuation 1910
 
3.1%
Open Punctuation 1910
 
3.1%
Other Punctuation 1590
 
2.6%
Dash Punctuation 319
 
0.5%
Uppercase Letter 82
 
0.1%
Math Symbol 8
 
< 0.1%
Lowercase Letter 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
부 4487
 
12.4%
산 3813
 
10.6%
동 2323
 
6.4%
광 1954
 
5.4%
진 1935
 
5.4%
시 1916
 
5.3%
역 1903
 
5.3%
구 1893
 
5.2%
로 1890
 
5.2%
전 1316
 
3.6%
Other values (253) 12709
35.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 27
32.9%
A 15
18.3%
C 6
 
7.3%
K 5
 
6.1%
T 5
 
6.1%
S 5
 
6.1%
D 3
 
3.7%
E 3
 
3.7%
L 2
 
2.4%
Y 2
 
2.4%
Other values (8) 9
 
11.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 2221
22.8%
2 1620
16.6%
3 1006
10.3%
0 893
9.2%
4 846
 
8.7%
6 723
 
7.4%
5 703
 
7.2%
7 658
 
6.8%
8 573
 
5.9%
9 493
 
5.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1581
99.4%
/ 6
 
0.4%
@ 2
 
0.1%
. 1
 
0.1%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 6
75.0%
> 1
 
12.5%
< 1
 
12.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
9945
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1910
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1910
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 319
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 36139
58.6%
Common 25418
41.2%
Latin 83
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 4487
 
12.4%
산 3813
 
10.6%
동 2323
 
6.4%
광 1954
 
5.4%
진 1935
 
5.4%
시 1916
 
5.3%
역 1903
 
5.3%
구 1893
 
5.2%
로 1890
 
5.2%
전 1316
 
3.6%
Other values (253) 12709
35.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
9945
39.1%
1 2221
 
8.7%
) 1910
 
7.5%
( 1910
 
7.5%
2 1620
 
6.4%
, 1581
 
6.2%
3 1006
 
4.0%
0 893
 
3.5%
4 846
 
3.3%
6 723
 
2.8%
Other values (11) 2763
 
10.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 27
32.5%
A 15
18.1%
C 6
 
7.2%
K 5
 
6.0%
T 5
 
6.0%
S 5
 
6.0%
D 3
 
3.6%
E 3
 
3.6%
L 2
 
2.4%
Y 2
 
2.4%
Other values (9) 10
 
12.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 36139
58.6%
ASCII 25501
41.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
9945
39.0%
1 2221
 
8.7%
) 1910
 
7.5%
( 1910
 
7.5%
2 1620
 
6.4%
, 1581
 
6.2%
3 1006
 
3.9%
0 893
 
3.5%
4 846
 
3.3%
6 723
 
2.8%
Other values (30) 2846
 
11.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 4487
 
12.4%
산 3813
 
10.6%
동 2323
 
6.4%
광 1954
 
5.4%
진 1935
 
5.4%
시 1916
 
5.3%
역 1903
 
5.3%
구 1893
 
5.2%
로 1890
 
5.2%
전 1316
 
3.6%
Other values (253) 12709
35.2%

영업소 주소(지번)
Text

Distinct1541
Distinct (%)81.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size14.9 KiB
2024-04-21T16:13:43.898944image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length50
Median length49
Mean length23.167107
Min length9

Characters and Unicode

Total characters43809
Distinct characters273
Distinct categories9 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1303 ?
Unique (%)68.9%

Sample

1st row부산광역시 부산진구 부전동 394-18
2nd row부산광역시 부산진구 부전동 383-25
3rd row부산광역시 부산진구 부전동 526-2
4th row부산광역시 부산진구 연지동 36
5th row부산광역시 부산진구 초읍동 182-14
ValueCountFrequency (%)
부산광역시 1884
23.0%
부산진구 1884
23.0%
부전동 459
 
5.6%
전포동 402
 
4.9%
개금동 191
 
2.3%
당감동 154
 
1.9%
양정동 154
 
1.9%
가야동 140
 
1.7%
범천동 104
 
1.3%
부암동 103
 
1.3%
Other values (1696) 2714
33.1%
2024-04-21T16:13:44.914158image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
8111
18.5%
부 4348
 
9.9%
산 3782
 
8.6%
동 1949
 
4.4%
시 1902
 
4.3%
역 1896
 
4.3%
진 1894
 
4.3%
광 1885
 
4.3%
구 1884
 
4.3%
- 1736
 
4.0%
Other values (263) 14422
32.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 25088
57.3%
Decimal Number 8746
 
20.0%
Space Separator 8111
 
18.5%
Dash Punctuation 1736
 
4.0%
Uppercase Letter 78
 
0.2%
Close Punctuation 15
 
< 0.1%
Open Punctuation 15
 
< 0.1%
Math Symbol 14
 
< 0.1%
Other Punctuation 6
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
부 4348
17.3%
산 3782
15.1%
동 1949
7.8%
시 1902
7.6%
역 1896
7.6%
진 1894
7.5%
광 1885
7.5%
구 1884
7.5%
전 895
 
3.6%
포 414
 
1.7%
Other values (227) 4239
16.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 14
17.9%
A 9
11.5%
C 9
11.5%
P 7
9.0%
R 7
9.0%
L 7
9.0%
K 4
 
5.1%
S 4
 
5.1%
B 4
 
5.1%
D 2
 
2.6%
Other values (8) 11
14.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1575
18.0%
2 1118
12.8%
3 1108
12.7%
5 910
10.4%
6 875
10.0%
4 803
9.2%
8 651
7.4%
7 642
7.3%
0 603
 
6.9%
9 461
 
5.3%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
> 7
50.0%
< 7
50.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 5
83.3%
@ 1
 
16.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
8111
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1736
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 15
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 15
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 25088
57.3%
Common 18643
42.6%
Latin 78
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 4348
17.3%
산 3782
15.1%
동 1949
7.8%
시 1902
7.6%
역 1896
7.6%
진 1894
7.5%
광 1885
7.5%
구 1884
7.5%
전 895
 
3.6%
포 414
 
1.7%
Other values (227) 4239
16.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
8111
43.5%
- 1736
 
9.3%
1 1575
 
8.4%
2 1118
 
6.0%
3 1108
 
5.9%
5 910
 
4.9%
6 875
 
4.7%
4 803
 
4.3%
8 651
 
3.5%
7 642
 
3.4%
Other values (8) 1114
 
6.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
E 14
17.9%
A 9
11.5%
C 9
11.5%
P 7
9.0%
R 7
9.0%
L 7
9.0%
K 4
 
5.1%
S 4
 
5.1%
B 4
 
5.1%
D 2
 
2.6%
Other values (8) 11
14.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 25088
57.3%
ASCII 18721
42.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
8111
43.3%
- 1736
 
9.3%
1 1575
 
8.4%
2 1118
 
6.0%
3 1108
 
5.9%
5 910
 
4.9%
6 875
 
4.7%
4 803
 
4.3%
8 651
 
3.5%
7 642
 
3.4%
Other values (26) 1192
 
6.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 4348
17.3%
산 3782
15.1%
동 1949
7.8%
시 1902
7.6%
역 1896
7.6%
진 1894
7.5%
광 1885
7.5%
구 1884
7.5%
전 895
 
3.6%
포 414
 
1.7%
Other values (227) 4239
16.9%

Missing values

2024-04-21T16:13:35.979142image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-04-21T16:13:36.303178image/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

업종명신고일자업소명영업소 주소(도로명)영업소 주소(지번)
0이용업1966-12-14현대부산광역시 부산진구 새싹로 42-1, 2층 (부전동)부산광역시 부산진구 부전동 394-18
1이용업1966-03-01우리부산광역시 부산진구 신천대로162번길 5 (부전동)부산광역시 부산진구 부전동 383-25
2이용업1966-03-01부전이용원부산광역시 부산진구 부전로 37-1, 2층 (부전동)부산광역시 부산진구 부전동 526-2
3이용업1966-03-01문화부산광역시 부산진구 성지로22번길 26-1 (연지동)부산광역시 부산진구 연지동 36
4이용업1966-03-01초읍부산광역시 부산진구 성지로114번길 18, 1층 (초읍동)부산광역시 부산진구 초읍동 182-14
5이용업1966-07-08태화이용원부산광역시 부산진구 범양로 83-2 (양정동)부산광역시 부산진구 양정동 산 445-244
6이용업1966-10-01현대부산광역시 부산진구 중앙대로 945, 지하1층 (양정동, 부산시교육연구정보원)부산광역시 부산진구 양정동 273-57
7이용업1966-03-01함안이용원부산광역시 부산진구 동성로112번길 83 (전포동)부산광역시 부산진구 전포동 31-4
8이용업1966-04-06미진부산광역시 부산진구 봉수로 45-2, 지상2층 (전포동)부산광역시 부산진구 전포동 436-21
9이용업1966-03-01한신이용원부산광역시 부산진구 전포대로 294, 상가2동 제203호 (전포동, 외1필지 서면한신 상가2동 203호)부산광역시 부산진구 전포동 33-9
업종명신고일자업소명영업소 주소(도로명)영업소 주소(지번)
1881피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업2020-06-12네일29부산광역시 부산진구 새싹로 222-3, 1층 (초읍동)부산광역시 부산진구 초읍동 263-16
1882피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업2020-09-01비비안리 뷰티부산광역시 부산진구 연수로11번길 87, 3층 (양정동)부산광역시 부산진구 양정동 147-12
1883피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업2020-09-04킹뷰티(king beauty shop)부산광역시 부산진구 가야대로 756, 5층 (부전동)부산광역시 부산진구 부전동 504-30
1884피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업2020-03-16또옴;네일 in beauty부산광역시 부산진구 전포대로186번길 6-5, 2층 (전포동)부산광역시 부산진구 전포동 346-30
1885피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업2021-04-01PURO뷰티토탈전문샵부산광역시 부산진구 서면로 27, 6층 (부전동)부산광역시 부산진구 부전동 522-46
1886피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업2021-06-22콩네일부산광역시 부산진구 전포대로209번길 11, 3층 (전포동)부산광역시 부산진구 전포동 687-8
1887피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업2021-07-26미엔느 뷰티부산광역시 부산진구 가야대로750번길 71, 104호 (부전동, 서면블리체)부산광역시 부산진구 부전동 514-8 서면블리체
1888피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업2021-09-10개금살롱 속눈썹부산광역시 부산진구 복지로21번길 28, 1층 101호 (개금동)부산광역시 부산진구 개금동 177-203
1889피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업2022-05-13데일리뷰티부산광역시 부산진구 가야대로443번길 32, 3층 (개금동)부산광역시 부산진구 개금동 471-17
1890피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업2022-05-24네일 그림부산광역시 부산진구 엄광로 56, 1층 (개금동)부산광역시 부산진구 개금동 540-191