Overview

Dataset statistics

Number of variables6
Number of observations27
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.4 KiB
Average record size in memory53.9 B

Variable types

Numeric1
Text4
Categorical1

Dataset

Description인천광역시 부평구 100인이상기업체의 회사명, 공장대표주소, 업종명, 생산품, 관할담당 등에 대한 데이터를 제공합니다.
URLhttps://www.data.go.kr/data/15102456/fileData.do

Alerts

순번 has unique valuesUnique
생산품 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 05:30:27.009946
Analysis finished2023-12-12 05:30:27.616658
Duration0.61 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

순번
Real number (ℝ)

UNIQUE 

Distinct27
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean14
Minimum1
Maximum27
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size375.0 B
2023-12-12T14:30:27.685114image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile2.3
Q17.5
median14
Q320.5
95-th percentile25.7
Maximum27
Range26
Interquartile range (IQR)13

Descriptive statistics

Standard deviation7.9372539
Coefficient of variation (CV)0.56694671
Kurtosis-1.2
Mean14
Median Absolute Deviation (MAD)7
Skewness0
Sum378
Variance63
MonotonicityStrictly increasing
2023-12-12T14:30:27.809019image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=27)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
3.7%
2 1
 
3.7%
27 1
 
3.7%
26 1
 
3.7%
25 1
 
3.7%
24 1
 
3.7%
23 1
 
3.7%
22 1
 
3.7%
21 1
 
3.7%
20 1
 
3.7%
Other values (17) 17
63.0%
ValueCountFrequency (%)
1 1
3.7%
2 1
3.7%
3 1
3.7%
4 1
3.7%
5 1
3.7%
6 1
3.7%
7 1
3.7%
8 1
3.7%
9 1
3.7%
10 1
3.7%
ValueCountFrequency (%)
27 1
3.7%
26 1
3.7%
25 1
3.7%
24 1
3.7%
23 1
3.7%
22 1
3.7%
21 1
3.7%
20 1
3.7%
19 1
3.7%
18 1
3.7%

회사명
Text

Distinct25
Distinct (%)92.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size348.0 B
2023-12-12T14:30:28.012511image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length20
Median length18
Mean length9.4444444
Min length5

Characters and Unicode

Total characters255
Distinct characters100
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique23 ?
Unique (%)85.2%

Sample

1st row(주)SIMPAC
2nd row(주)데코원
3rd row(주)믹스앤매치
4th row(주)비에이치
5th row(주)비에이치
ValueCountFrequency (%)
동서식품(주 2
 
6.5%
펌텍코리아(주 2
 
6.5%
2공장 2
 
6.5%
주)비에이치 2
 
6.5%
린나이코리아(주 1
 
3.2%
한국지엠 1
 
3.2%
주)simpac 1
 
3.2%
한국요꼬가와전기(주 1
 
3.2%
한국요꼬가와일렉트로닉스매뉴팩처링(주 1
 
3.2%
한국분말야금(주 1
 
3.2%
Other values (17) 17
54.8%
2023-12-12T14:30:28.347578image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
( 26
 
10.2%
주 26
 
10.2%
) 26
 
10.2%
이 13
 
5.1%
스 10
 
3.9%
코 6
 
2.4%
4
 
1.6%
에 4
 
1.6%
와 4
 
1.6%
원 4
 
1.6%
Other values (90) 132
51.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 187
73.3%
Open Punctuation 26
 
10.2%
Close Punctuation 26
 
10.2%
Uppercase Letter 6
 
2.4%
Space Separator 4
 
1.6%
Decimal Number 3
 
1.2%
Dash Punctuation 2
 
0.8%
Other Symbol 1
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
주 26
 
13.9%
이 13
 
7.0%
스 10
 
5.3%
코 6
 
3.2%
에 4
 
2.1%
와 4
 
2.1%
원 4
 
2.1%
국 4
 
2.1%
한 4
 
2.1%
장 3
 
1.6%
Other values (78) 109
58.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 1
16.7%
A 1
16.7%
P 1
16.7%
M 1
16.7%
I 1
16.7%
S 1
16.7%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 26
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 26
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
4
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 3
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 188
73.7%
Common 61
 
23.9%
Latin 6
 
2.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 26
 
13.8%
이 13
 
6.9%
스 10
 
5.3%
코 6
 
3.2%
에 4
 
2.1%
와 4
 
2.1%
원 4
 
2.1%
국 4
 
2.1%
한 4
 
2.1%
장 3
 
1.6%
Other values (79) 110
58.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
C 1
16.7%
A 1
16.7%
P 1
16.7%
M 1
16.7%
I 1
16.7%
S 1
16.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
( 26
42.6%
) 26
42.6%
4
 
6.6%
2 3
 
4.9%
- 2
 
3.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 187
73.3%
ASCII 67
 
26.3%
None 1
 
0.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
( 26
38.8%
) 26
38.8%
4
 
6.0%
2 3
 
4.5%
- 2
 
3.0%
C 1
 
1.5%
A 1
 
1.5%
P 1
 
1.5%
M 1
 
1.5%
I 1
 
1.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
주 26
 
13.9%
이 13
 
7.0%
스 10
 
5.3%
코 6
 
3.2%
에 4
 
2.1%
와 4
 
2.1%
원 4
 
2.1%
국 4
 
2.1%
한 4
 
2.1%
장 3
 
1.6%
Other values (78) 109
58.3%
None
ValueCountFrequency (%)
㈜ 1
100.0%

공장대표주소(도로명)
Text

Distinct25
Distinct (%)92.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size348.0 B
2023-12-12T14:30:28.563467image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length66
Median length34
Mean length29.777778
Min length20

Characters and Unicode

Total characters804
Distinct characters76
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

Unique23 ?
Unique (%)85.2%

Sample

1st row인천광역시 부평구 부평북로 127 (청천동) 외 2필지
2nd row인천광역시 부평구 평천로 205 (청천동) 외 1필지
3rd row인천광역시 부평구 평천로73번길 14 (청천동)
4th row인천광역시 부평구 평천로199번길 25 (청천동)
5th row인천광역시 부평구 평천로199번길 13 (청천동)
ValueCountFrequency (%)
인천광역시 27
16.6%
부평구 27
16.6%
청천동 23
 
14.1%
외 7
 
4.3%
1필지 5
 
3.1%
5층 4
 
2.5%
새벌로 3
 
1.8%
부평대로329번길 3
 
1.8%
14 3
 
1.8%
평천로73번길 3
 
1.8%
Other values (51) 58
35.6%
2023-12-12T14:30:28.885226image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
136
 
16.9%
천 59
 
7.3%
평 41
 
5.1%
부 35
 
4.4%
동 31
 
3.9%
1 28
 
3.5%
인 28
 
3.5%
광 28
 
3.5%
역 27
 
3.4%
구 27
 
3.4%
Other values (66) 364
45.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 479
59.6%
Space Separator 136
 
16.9%
Decimal Number 127
 
15.8%
Open Punctuation 24
 
3.0%
Close Punctuation 24
 
3.0%
Other Punctuation 8
 
1.0%
Dash Punctuation 4
 
0.5%
Uppercase Letter 2
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
천 59
 
12.3%
평 41
 
8.6%
부 35
 
7.3%
동 31
 
6.5%
인 28
 
5.8%
광 28
 
5.8%
역 27
 
5.6%
구 27
 
5.6%
시 27
 
5.6%
청 24
 
5.0%
Other values (49) 152
31.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 28
22.0%
9 18
14.2%
2 16
12.6%
5 15
11.8%
3 14
11.0%
4 11
 
8.7%
7 9
 
7.1%
0 7
 
5.5%
8 6
 
4.7%
6 3
 
2.4%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
U 1
50.0%
A 1
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
136
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 24
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 24
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 8
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 479
59.6%
Common 323
40.2%
Latin 2
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
천 59
 
12.3%
평 41
 
8.6%
부 35
 
7.3%
동 31
 
6.5%
인 28
 
5.8%
광 28
 
5.8%
역 27
 
5.6%
구 27
 
5.6%
시 27
 
5.6%
청 24
 
5.0%
Other values (49) 152
31.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
136
42.1%
1 28
 
8.7%
( 24
 
7.4%
) 24
 
7.4%
9 18
 
5.6%
2 16
 
5.0%
5 15
 
4.6%
3 14
 
4.3%
4 11
 
3.4%
7 9
 
2.8%
Other values (5) 28
 
8.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
U 1
50.0%
A 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 479
59.6%
ASCII 325
40.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
136
41.8%
1 28
 
8.6%
( 24
 
7.4%
) 24
 
7.4%
9 18
 
5.5%
2 16
 
4.9%
5 15
 
4.6%
3 14
 
4.3%
4 11
 
3.4%
7 9
 
2.8%
Other values (7) 30
 
9.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
천 59
 
12.3%
평 41
 
8.6%
부 35
 
7.3%
동 31
 
6.5%
인 28
 
5.8%
광 28
 
5.8%
역 27
 
5.6%
구 27
 
5.6%
시 27
 
5.6%
청 24
 
5.0%
Other values (49) 152
31.7%

업종명
Text

Distinct22
Distinct (%)81.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size348.0 B
2023-12-12T14:30:29.070704image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length24
Median length21
Mean length16.888889
Min length7

Characters and Unicode

Total characters456
Distinct characters94
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

Unique17 ?
Unique (%)63.0%

Sample

1st row디지털 적층 성형기계 제조업 외 1 종
2nd row침구 및 관련제품 제조업 외 1 종
3rd row화장품 제조업
4th row인쇄회로기판용 적층판 제조업 외 2 종
5th row인쇄회로기판용 적층판 제조업 외 2 종
ValueCountFrequency (%)
제조업 22
 
14.3%
외 20
 
13.0%
종 19
 
12.3%
1 9
 
5.8%
및 9
 
5.8%
기타 5
 
3.2%
화장품 4
 
2.6%
2 4
 
2.6%
4 3
 
1.9%
가공업 2
 
1.3%
Other values (48) 57
37.0%
2023-12-12T14:30:29.378935image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
127
27.9%
업 27
 
5.9%
제 26
 
5.7%
조 22
 
4.8%
외 20
 
4.4%
종 19
 
4.2%
기 16
 
3.5%
1 10
 
2.2%
및 9
 
2.0%
품 8
 
1.8%
Other values (84) 172
37.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 308
67.5%
Space Separator 127
27.9%
Decimal Number 20
 
4.4%
Other Punctuation 1
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
업 27
 
8.8%
제 26
 
8.4%
조 22
 
7.1%
외 20
 
6.5%
종 19
 
6.2%
기 16
 
5.2%
및 9
 
2.9%
품 8
 
2.6%
용 8
 
2.6%
장 7
 
2.3%
Other values (77) 146
47.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 10
50.0%
2 5
25.0%
4 3
 
15.0%
3 1
 
5.0%
5 1
 
5.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
127
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 308
67.5%
Common 148
32.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
업 27
 
8.8%
제 26
 
8.4%
조 22
 
7.1%
외 20
 
6.5%
종 19
 
6.2%
기 16
 
5.2%
및 9
 
2.9%
품 8
 
2.6%
용 8
 
2.6%
장 7
 
2.3%
Other values (77) 146
47.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
127
85.8%
1 10
 
6.8%
2 5
 
3.4%
4 3
 
2.0%
3 1
 
0.7%
, 1
 
0.7%
5 1
 
0.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 308
67.5%
ASCII 148
32.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
127
85.8%
1 10
 
6.8%
2 5
 
3.4%
4 3
 
2.0%
3 1
 
0.7%
, 1
 
0.7%
5 1
 
0.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
업 27
 
8.8%
제 26
 
8.4%
조 22
 
7.1%
외 20
 
6.5%
종 19
 
6.2%
기 16
 
5.2%
및 9
 
2.9%
품 8
 
2.6%
용 8
 
2.6%
장 7
 
2.3%
Other values (77) 146
47.4%

생산품
Text

UNIQUE 

Distinct27
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size348.0 B
2023-12-12T14:30:29.613336image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length41
Median length17
Mean length9.7037037
Min length3

Characters and Unicode

Total characters262
Distinct characters121
Distinct categories7 ?
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 (%)100.0%

Sample

1st row프레스
2nd row침구, 커튼류
3rd row화장품(네일, 펜슬)
4th row연성인쇄회로
5th rowFPCB
ValueCountFrequency (%)
화장품 3
 
6.5%
커피 2
 
4.3%
프레스 1
 
2.2%
식품포장재(그라비아인쇄 1
 
2.2%
프리마 1
 
2.2%
커피카톤 1
 
2.2%
조립 1
 
2.2%
일반창고 1
 
2.2%
가스기구일체 1
 
2.2%
자수기 1
 
2.2%
Other values (33) 33
71.7%
2023-12-12T14:30:29.974690image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
19
 
7.3%
, 14
 
5.3%
품 10
 
3.8%
장 9
 
3.4%
스 8
 
3.1%
자 8
 
3.1%
기 7
 
2.7%
화 6
 
2.3%
( 5
 
1.9%
) 5
 
1.9%
Other values (111) 171
65.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 208
79.4%
Space Separator 19
 
7.3%
Other Punctuation 14
 
5.3%
Uppercase Letter 7
 
2.7%
Open Punctuation 5
 
1.9%
Close Punctuation 5
 
1.9%
Lowercase Letter 4
 
1.5%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
품 10
 
4.8%
장 9
 
4.3%
스 8
 
3.8%
자 8
 
3.8%
기 7
 
3.4%
화 6
 
2.9%
동 5
 
2.4%
차 5
 
2.4%
제 4
 
1.9%
용 4
 
1.9%
Other values (99) 142
68.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 3
42.9%
C 2
28.6%
B 1
 
14.3%
F 1
 
14.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
n 1
25.0%
l 1
25.0%
e 1
25.0%
a 1
25.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
19
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 14
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 5
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 5
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 208
79.4%
Common 43
 
16.4%
Latin 11
 
4.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
품 10
 
4.8%
장 9
 
4.3%
스 8
 
3.8%
자 8
 
3.8%
기 7
 
3.4%
화 6
 
2.9%
동 5
 
2.4%
차 5
 
2.4%
제 4
 
1.9%
용 4
 
1.9%
Other values (99) 142
68.3%
Latin
ValueCountFrequency (%)
P 3
27.3%
C 2
18.2%
n 1
 
9.1%
B 1
 
9.1%
F 1
 
9.1%
l 1
 
9.1%
e 1
 
9.1%
a 1
 
9.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
19
44.2%
, 14
32.6%
( 5
 
11.6%
) 5
 
11.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 208
79.4%
ASCII 54
 
20.6%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
19
35.2%
, 14
25.9%
( 5
 
9.3%
) 5
 
9.3%
P 3
 
5.6%
C 2
 
3.7%
n 1
 
1.9%
B 1
 
1.9%
F 1
 
1.9%
l 1
 
1.9%
Other values (2) 2
 
3.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
품 10
 
4.8%
장 9
 
4.3%
스 8
 
3.8%
자 8
 
3.8%
기 7
 
3.4%
화 6
 
2.9%
동 5
 
2.4%
차 5
 
2.4%
제 4
 
1.9%
용 4
 
1.9%
Other values (99) 142
68.3%

관할
Categorical

Distinct3
Distinct (%)11.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size348.0 B
국가산업단지
17 
일반
9 
지식산업센터
 
1

Length

Max length6
Median length6
Mean length4.6666667
Min length2

Unique

Unique1 ?
Unique (%)3.7%

Sample

1st row일반
2nd row국가산업단지
3rd row일반
4th row국가산업단지
5th row국가산업단지

Common Values

ValueCountFrequency (%)
국가산업단지 17
63.0%
일반 9
33.3%
지식산업센터 1
 
3.7%

Length

2023-12-12T14:30:30.121606image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T14:30:30.219351image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
국가산업단지 17
63.0%
일반 9
33.3%
지식산업센터 1
 
3.7%

Interactions

2023-12-12T14:30:27.354920image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2023-12-12T14:30:30.281845image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
순번회사명공장대표주소(도로명)업종명생산품관할
순번1.0001.0000.9590.8961.0000.602
회사명1.0001.0000.9570.9761.0001.000
공장대표주소(도로명)0.9590.9571.0000.9421.0001.000
업종명0.8960.9760.9421.0001.0000.830
생산품1.0001.0001.0001.0001.0001.000
관할0.6021.0001.0000.8301.0001.000
2023-12-12T14:30:30.378280image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
순번관할
순번1.0000.361
관할0.3611.000

Missing values

2023-12-12T14:30:27.453609image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T14:30:27.569255image/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

순번회사명공장대표주소(도로명)업종명생산품관할
01(주)SIMPAC인천광역시 부평구 부평북로 127 (청천동) 외 2필지디지털 적층 성형기계 제조업 외 1 종프레스일반
12(주)데코원인천광역시 부평구 평천로 205 (청천동) 외 1필지침구 및 관련제품 제조업 외 1 종침구, 커튼류국가산업단지
23(주)믹스앤매치인천광역시 부평구 평천로73번길 14 (청천동)화장품 제조업화장품(네일, 펜슬)일반
34(주)비에이치인천광역시 부평구 평천로199번길 25 (청천동)인쇄회로기판용 적층판 제조업 외 2 종연성인쇄회로국가산업단지
45(주)비에이치인천광역시 부평구 평천로199번길 13 (청천동)인쇄회로기판용 적층판 제조업 외 2 종FPCB국가산업단지
56(주)씨이에스인천광역시 부평구, 우림라이온스밸리 A동 502호 (청천동)기타 엔지니어링 서비스업자동차설계국가산업단지
67(주)연합정보통신인천광역시 부평구 부평대로 301, 5층 9호 (청천동, 남광센트렉스) 5층 9호 외 1필지시스템 소프트웨어 개발 및 공급업 외 1 종이동통신 소프트웨어개발지식산업센터
78(주)와이지- 원인천광역시 부평구 청천동 414-1번지톱 및 호환성 공구 제조업절삭공구국가산업단지
89(주)와이지-원(제2공장)인천광역시 부평구 세월천로 211 (청천동, 와이지-원)톱 및 호환성 공구 제조업엔드밀일반
910(주)인켈인천광역시 부평구 청중로 93 (청천동)텔레비전 제조업 외 12 종전자제품일반
순번회사명공장대표주소(도로명)업종명생산품관할
1718모베이스썬스타(주)인천광역시 부평구 새벌로 39 (청천동)기타 섬유, 의복 및 가죽 가공 기계 제조업자수기국가산업단지
1819제이에스오토모티브(주)인천광역시 부평구 평천로73번길 19 (청천동)자동차용 신품 전기장치 제조업 외 5 종차량용전기장치일반
1920코스맥스네오(주)인천광역시 부평구 평천로73번길 14 (청천동)화장품 제조업 외 1 종스킨케어, 메이크업 화장품 등일반
2021콜마유엑스(주)인천광역시 부평구 가재울로 138 (십정동)화장품 제조업 외 1 종화장품국가산업단지
2122펌텍코리아(주)인천광역시 부평구 부평대로329번길 46 (청천동)주형 및 금형 제조업 외 1 종금형 및 화장품용기외국가산업단지
2223펌텍코리아(주) 2공장인천광역시 부평구 부평대로329번길 43 (청천동) 외 1필지포장용 플라스틱 성형용기 제조업 외 1 종화장품케이스국가산업단지
2324한국분말야금(주)인천광역시 부평구 갈산1동 5-1번지분말야금제품 제조업분말야금제품일반
2425한국요꼬가와일렉트로닉스매뉴팩처링(주)인천광역시 부평구 부평대로297번길 82 (청천동)그 외 기타 전기장비 제조업 외 3 종자동제어기국가산업단지
2526한국요꼬가와전기(주)인천광역시 부평구 부평대로297번길 82 (청천동)배전반 및 전기 자동제어반 제조업 외 4 종기록계,온도조절계,전자식차압전송기국가산업단지
2627한국지엠 주식회사인천광역시 부평구 청천동 199번지 외27필지승용차 및 기타 여객용 자동차 제조업자동차(라노스,레간자,메그너스)일반