Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations2001
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory78.3 KiB
Average record size in memory40.1 B

Variable types

Categorical1
DateTime1
Text3

Dataset

Description부산광역시 부산진구 내 등록된 이미용업소 현황정보를 제공합니다.업종명,신고일자,업소명,주소등의 정보를 제공하고 있습니다.
Author부산광역시 부산진구
URLhttps://www.data.go.kr/data/15025551/fileData.do

Reproduction

Analysis started2023-12-12 08:28:44.689804
Analysis finished2023-12-12 08:28:46.155839
Duration1.47 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

업종명
Categorical

Distinct16
Distinct (%)0.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size15.8 KiB
일반미용업
632 
피부미용업
269 
미용업
233 
네일미용업
223 
종합미용업
200 
Other values (11)
444 

Length

Max length23
Median length5
Mean length6.041979
Min length3

Unique

Unique1 ?
Unique (%)< 0.1%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
일반미용업 632
31.6%
피부미용업 269
13.4%
미용업 233
 
11.6%
네일미용업 223
 
11.1%
종합미용업 200
 
10.0%
이용업 147
 
7.3%
화장ㆍ분장 미용업 91
 
4.5%
네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업 47
 
2.3%
피부미용업, 화장ㆍ분장 미용업 40
 
2.0%
피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업 34
 
1.7%
Other values (6) 85
 
4.2%

Length

2023-12-12T17:28:46.292900image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
일반미용업 691
27.5%
미용업 484
19.2%
피부미용업 376
15.0%
네일미용업 366
14.6%
화장ㆍ분장 251
 
10.0%
종합미용업 200
 
8.0%
이용업 147
 
5.8%

신고일자
Date

Distinct1551
Distinct (%)77.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size15.8 KiB
Minimum1966-03-01 00:00:00
Maximum2023-10-16 00:00:00
2023-12-12T17:28:46.493213image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T17:28:46.662861image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

업소명
Text

Distinct1956
Distinct (%)97.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size15.8 KiB
2023-12-12T17:28:47.139281image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length40
Median length30
Mean length6.9475262
Min length1

Characters and Unicode

Total characters13902
Distinct characters664
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

Unique1921 ?
Unique (%)96.0%

Sample

1st row현대
2nd row우리
3rd row부전이용원
4th row문화
5th row초읍
ValueCountFrequency (%)
헤어 99
 
3.3%
네일 70
 
2.4%
뷰티 49
 
1.7%
hair 35
 
1.2%
에스테틱 33
 
1.1%
서면점 27
 
0.9%
미용실 25
 
0.8%
더 21
 
0.7%
beauty 18
 
0.6%
nail 17
 
0.6%
Other values (2244) 2570
86.7%
2023-12-12T17:28:47.824630image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
965
 
6.9%
어 570
 
4.1%
헤 538
 
3.9%
이 358
 
2.6%
) 277
 
2.0%
( 277
 
2.0%
네 269
 
1.9%
일 269
 
1.9%
스 261
 
1.9%
티 256
 
1.8%
Other values (654) 9862
70.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 9862
70.9%
Lowercase Letter 1356
 
9.8%
Space Separator 965
 
6.9%
Uppercase Letter 924
 
6.6%
Close Punctuation 278
 
2.0%
Open Punctuation 278
 
2.0%
Other Punctuation 141
 
1.0%
Decimal Number 81
 
0.6%
Dash Punctuation 8
 
0.1%
Connector Punctuation 4
 
< 0.1%
Other values (2) 5
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
어 570
 
5.8%
헤 538
 
5.5%
이 358
 
3.6%
네 269
 
2.7%
일 269
 
2.7%
스 261
 
2.6%
티 256
 
2.6%
뷰 238
 
2.4%
리 221
 
2.2%
미 210
 
2.1%
Other values (570) 6672
67.7%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 165
12.2%
e 152
11.2%
i 139
10.3%
o 109
 
8.0%
n 103
 
7.6%
l 85
 
6.3%
r 74
 
5.5%
u 73
 
5.4%
y 69
 
5.1%
t 59
 
4.4%
Other values (16) 328
24.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
A 97
 
10.5%
N 69
 
7.5%
E 68
 
7.4%
I 68
 
7.4%
H 58
 
6.3%
R 51
 
5.5%
O 50
 
5.4%
L 49
 
5.3%
B 47
 
5.1%
S 46
 
5.0%
Other values (16) 321
34.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
& 38
27.0%
. 32
22.7%
, 23
16.3%
: 14
 
9.9%
' 13
 
9.2%
# 11
 
7.8%
; 4
 
2.8%
· 3
 
2.1%
＃ 1
 
0.7%
? 1
 
0.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 20
24.7%
2 15
18.5%
0 10
12.3%
3 8
 
9.9%
9 7
 
8.6%
8 6
 
7.4%
4 6
 
7.4%
6 4
 
4.9%
5 3
 
3.7%
7 2
 
2.5%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 2
50.0%
< 1
25.0%
> 1
25.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 277
99.6%
] 1
 
0.4%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 277
99.6%
[ 1
 
0.4%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
965
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 8
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 4
100.0%
Modifier Symbol
ValueCountFrequency (%)
` 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 9852
70.9%
Latin 2280
 
16.4%
Common 1760
 
12.7%
Han 10
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
어 570
 
5.8%
헤 538
 
5.5%
이 358
 
3.6%
네 269
 
2.7%
일 269
 
2.7%
스 261
 
2.6%
티 256
 
2.6%
뷰 238
 
2.4%
리 221
 
2.2%
미 210
 
2.1%
Other values (563) 6662
67.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
a 165
 
7.2%
e 152
 
6.7%
i 139
 
6.1%
o 109
 
4.8%
n 103
 
4.5%
A 97
 
4.3%
l 85
 
3.7%
r 74
 
3.2%
u 73
 
3.2%
y 69
 
3.0%
Other values (42) 1214
53.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
965
54.8%
) 277
 
15.7%
( 277
 
15.7%
& 38
 
2.2%
. 32
 
1.8%
, 23
 
1.3%
1 20
 
1.1%
2 15
 
0.9%
: 14
 
0.8%
' 13
 
0.7%
Other values (22) 86
 
4.9%
Han
ValueCountFrequency (%)
美 4
40.0%
玉 1
 
10.0%
尹 1
 
10.0%
白 1
 
10.0%
智 1
 
10.0%
安 1
 
10.0%
秀 1
 
10.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 9852
70.9%
ASCII 4036
29.0%
CJK 10
 
0.1%
None 4
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
965
23.9%
) 277
 
6.9%
( 277
 
6.9%
a 165
 
4.1%
e 152
 
3.8%
i 139
 
3.4%
o 109
 
2.7%
n 103
 
2.6%
A 97
 
2.4%
l 85
 
2.1%
Other values (72) 1667
41.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
어 570
 
5.8%
헤 538
 
5.5%
이 358
 
3.6%
네 269
 
2.7%
일 269
 
2.7%
스 261
 
2.6%
티 256
 
2.6%
뷰 238
 
2.4%
리 221
 
2.2%
미 210
 
2.1%
Other values (563) 6662
67.6%
CJK
ValueCountFrequency (%)
美 4
40.0%
玉 1
 
10.0%
尹 1
 
10.0%
白 1
 
10.0%
智 1
 
10.0%
安 1
 
10.0%
秀 1
 
10.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 3
75.0%
＃ 1
 
25.0%

영업소 주소(도로명)
Text

Distinct1942
Distinct (%)97.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size15.8 KiB
2023-12-12T17:28:48.197086image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length67
Median length58
Mean length33.104448
Min length22

Characters and Unicode

Total characters66242
Distinct characters304
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

Unique1887 ?
Unique (%)94.3%

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 2001
 
15.7%
부산진구 2001
 
15.7%
1층 482
 
3.8%
부전동 480
 
3.8%
전포동 469
 
3.7%
2층 456
 
3.6%
3층 262
 
2.1%
개금동 187
 
1.5%
양정동 164
 
1.3%
당감동 160
 
1.3%
Other values (1415) 6059
47.6%
2023-12-12T17:28:48.724041image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
10721
 
16.2%
부 4752
 
7.2%
산 4037
 
6.1%
동 2469
 
3.7%
1 2385
 
3.6%
광 2066
 
3.1%
진 2045
 
3.1%
시 2032
 
3.1%
) 2023
 
3.1%
( 2023
 
3.1%
Other values (294) 31689
47.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 38697
58.4%
Space Separator 10721
 
16.2%
Decimal Number 10549
 
15.9%
Close Punctuation 2023
 
3.1%
Open Punctuation 2023
 
3.1%
Other Punctuation 1776
 
2.7%
Dash Punctuation 342
 
0.5%
Uppercase Letter 103
 
0.2%
Math Symbol 5
 
< 0.1%
Lowercase Letter 3
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
부 4752
 
12.3%
산 4037
 
10.4%
동 2469
 
6.4%
광 2066
 
5.3%
진 2045
 
5.3%
시 2032
 
5.3%
역 2016
 
5.2%
구 2004
 
5.2%
로 2002
 
5.2%
전 1467
 
3.8%
Other values (254) 13807
35.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
B 37
35.9%
A 15
14.6%
C 7
 
6.8%
K 7
 
6.8%
T 7
 
6.8%
S 6
 
5.8%
D 5
 
4.9%
H 3
 
2.9%
E 3
 
2.9%
R 2
 
1.9%
Other values (9) 11
 
10.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 2385
22.6%
2 1790
17.0%
3 1110
10.5%
0 971
9.2%
4 885
 
8.4%
6 806
 
7.6%
5 761
 
7.2%
7 675
 
6.4%
8 634
 
6.0%
9 532
 
5.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1768
99.5%
/ 5
 
0.3%
@ 2
 
0.1%
. 1
 
0.1%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 2
66.7%
a 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
10721
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2023
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2023
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 342
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 5
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 38697
58.4%
Common 27439
41.4%
Latin 106
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 4752
 
12.3%
산 4037
 
10.4%
동 2469
 
6.4%
광 2066
 
5.3%
진 2045
 
5.3%
시 2032
 
5.3%
역 2016
 
5.2%
구 2004
 
5.2%
로 2002
 
5.2%
전 1467
 
3.8%
Other values (254) 13807
35.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
B 37
34.9%
A 15
14.2%
C 7
 
6.6%
K 7
 
6.6%
T 7
 
6.6%
S 6
 
5.7%
D 5
 
4.7%
H 3
 
2.8%
E 3
 
2.8%
R 2
 
1.9%
Other values (11) 14
 
13.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
10721
39.1%
1 2385
 
8.7%
) 2023
 
7.4%
( 2023
 
7.4%
2 1790
 
6.5%
, 1768
 
6.4%
3 1110
 
4.0%
0 971
 
3.5%
4 885
 
3.2%
6 806
 
2.9%
Other values (9) 2957
 
10.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 38697
58.4%
ASCII 27545
41.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
10721
38.9%
1 2385
 
8.7%
) 2023
 
7.3%
( 2023
 
7.3%
2 1790
 
6.5%
, 1768
 
6.4%
3 1110
 
4.0%
0 971
 
3.5%
4 885
 
3.2%
6 806
 
2.9%
Other values (30) 3063
 
11.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 4752
 
12.3%
산 4037
 
10.4%
동 2469
 
6.4%
광 2066
 
5.3%
진 2045
 
5.3%
시 2032
 
5.3%
역 2016
 
5.2%
구 2004
 
5.2%
로 2002
 
5.2%
전 1467
 
3.8%
Other values (254) 13807
35.7%

영업소 주소(지번)
Text

Distinct1605
Distinct (%)80.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size15.8 KiB
2023-12-12T17:28:48.975034image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length49
Median length47
Mean length23.362819
Min length9

Characters and Unicode

Total characters46749
Distinct characters276
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

Unique1349 ?
Unique (%)67.4%

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 1994
22.8%
부산진구 1994
22.8%
부전동 480
 
5.5%
전포동 469
 
5.4%
개금동 186
 
2.1%
양정동 164
 
1.9%
당감동 159
 
1.8%
가야동 142
 
1.6%
범천동 109
 
1.2%
부암동 99
 
1.1%
Other values (1767) 2941
33.7%
2023-12-12T17:28:49.433983image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
8647
18.5%
부 4587
 
9.8%
산 4005
 
8.6%
동 2062
 
4.4%
시 2012
 
4.3%
역 2008
 
4.3%
진 2003
 
4.3%
광 1996
 
4.3%
구 1994
 
4.3%
- 1841
 
3.9%
Other values (266) 15594
33.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 26779
57.3%
Decimal Number 9331
 
20.0%
Space Separator 8647
 
18.5%
Dash Punctuation 1841
 
3.9%
Uppercase Letter 97
 
0.2%
Close Punctuation 15
 
< 0.1%
Open Punctuation 15
 
< 0.1%
Math Symbol 14
 
< 0.1%
Other Punctuation 8
 
< 0.1%
Lowercase Letter 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
부 4587
17.1%
산 4005
15.0%
동 2062
7.7%
시 2012
7.5%
역 2008
7.5%
진 2003
7.5%
광 1996
7.5%
구 1994
7.4%
전 994
 
3.7%
포 482
 
1.8%
Other values (229) 4636
17.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 17
17.5%
C 10
10.3%
A 10
10.3%
R 9
9.3%
P 8
8.2%
L 7
7.2%
K 6
 
6.2%
B 6
 
6.2%
T 5
 
5.2%
S 5
 
5.2%
Other values (8) 14
14.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1657
17.8%
3 1198
12.8%
2 1177
12.6%
5 986
10.6%
6 953
10.2%
4 852
9.1%
7 693
7.4%
8 690
7.4%
0 656
 
7.0%
9 469
 
5.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
> 7
50.0%
< 7
50.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 7
87.5%
@ 1
 
12.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
8647
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 1841
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 15
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 15
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 26779
57.3%
Common 19871
42.5%
Latin 99
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 4587
17.1%
산 4005
15.0%
동 2062
7.7%
시 2012
7.5%
역 2008
7.5%
진 2003
7.5%
광 1996
7.5%
구 1994
7.4%
전 994
 
3.7%
포 482
 
1.8%
Other values (229) 4636
17.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
E 17
17.2%
C 10
10.1%
A 10
10.1%
R 9
9.1%
P 8
8.1%
L 7
7.1%
K 6
 
6.1%
B 6
 
6.1%
T 5
 
5.1%
S 5
 
5.1%
Other values (9) 16
16.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
8647
43.5%
- 1841
 
9.3%
1 1657
 
8.3%
3 1198
 
6.0%
2 1177
 
5.9%
5 986
 
5.0%
6 953
 
4.8%
4 852
 
4.3%
7 693
 
3.5%
8 690
 
3.5%
Other values (8) 1177
 
5.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 26779
57.3%
ASCII 19970
42.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
8647
43.3%
- 1841
 
9.2%
1 1657
 
8.3%
3 1198
 
6.0%
2 1177
 
5.9%
5 986
 
4.9%
6 953
 
4.8%
4 852
 
4.3%
7 693
 
3.5%
8 690
 
3.5%
Other values (27) 1276
 
6.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
부 4587
17.1%
산 4005
15.0%
동 2062
7.7%
시 2012
7.5%
역 2008
7.5%
진 2003
7.5%
광 1996
7.5%
구 1994
7.4%
전 994
 
3.7%
포 482
 
1.8%
Other values (229) 4636
17.3%

Missing values

2023-12-12T17:28:45.950082image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T17:28:46.097817image/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)
1991피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업2021-06-22콩네일부산광역시 부산진구 전포대로209번길 11, 3층 (전포동)부산광역시 부산진구 전포동 687-8
1992피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업2021-07-26미엔느 뷰티부산광역시 부산진구 가야대로750번길 71, 104호 (부전동, 서면블리체)부산광역시 부산진구 부전동 514-8 서면블리체
1993피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업2021-09-10개금살롱 속눈썹부산광역시 부산진구 복지로21번길 28, 1층 101호 (개금동)부산광역시 부산진구 개금동 177-203
1994피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업2022-05-13데일리뷰티부산광역시 부산진구 가야대로443번길 32, 3층 (개금동)부산광역시 부산진구 개금동 471-17
1995피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업2022-05-24네일 그림부산광역시 부산진구 엄광로 56, 1층 (개금동)부산광역시 부산진구 개금동 540-191
1996피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업2022-10-27티파니앤케어(TIFANY&CARE)부산광역시 부산진구 동평로405번길 69, 상가동 101호 (양정동, 대성문퀸즈더블유)부산광역시 부산진구 양정동 276-2 대성문퀸즈더블유
1997피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업2023-04-26네임드부산광역시 부산진구 중앙대로 947, 1층 (양정동)부산광역시 부산진구 양정동 273-10
1998피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업2023-06-07리피움부산광역시 부산진구 서전로58번길 69, 4층 (전포동)부산광역시 부산진구 전포동 339-15
1999피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업2023-07-31네일바이원부산광역시 부산진구 전포대로 242, 4층 402호 (전포동)부산광역시 부산진구 전포동 194-27
2000피부미용업, 네일미용업, 화장ㆍ분장 미용업2023-08-29뷰티핸즈부산광역시 부산진구 전포대로 162, 1층 105호 (전포동, 한웅인터빌)부산광역시 부산진구 전포동 362-62 한웅인터빌 1층 105호