Overview

Dataset statistics

Number of variables9
Number of observations256
Missing cells59
Missing cells (%)2.6%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory18.1 KiB
Average record size in memory72.5 B

Variable types

Categorical4
Text3
DateTime2

Dataset

Description경기도 안산시 소재의 경로당 데이터입니다.시립/민간 여부, 시설명, 소재지 주소등의 데이터를 포함하고 있습니다.
Author경기도 안산시
URLhttps://www.data.go.kr/data/15123129/fileData.do

Alerts

시군구명 has constant value ""Constant
데이터기준일자 has constant value ""Constant
행정읍면동 is highly overall correlated with 법정읍면동High correlation
법정읍면동 is highly overall correlated with 행정읍면동High correlation
사용승인일 has 59 (23.0%) missing valuesMissing
지번주소 has unique valuesUnique
도로명주소 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 03:10:45.603901
Analysis finished2023-12-12 03:10:46.522992
Duration0.92 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

시군구명
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.1 KiB
안산시
256 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

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

Common Values

ValueCountFrequency (%)
안산시 256
100.0%

Length

2023-12-12T12:10:46.614807image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T12:10:46.738826image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
안산시 256
100.0%

행정읍면동
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct25
Distinct (%)9.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.1 KiB
대부동
22 
고잔동
21 
신길동
 
16
반월동
 
14
월피동
 
14
Other values (20)
169 

Length

Max length4
Median length3
Mean length3.078125
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row반월동
2nd row반월동
3rd row반월동
4th row성포동
5th row성포동

Common Values

ValueCountFrequency (%)
대부동 22
 
8.6%
고잔동 21
 
8.2%
신길동 16
 
6.2%
반월동 14
 
5.5%
월피동 14
 
5.5%
초지동 13
 
5.1%
사이동 13
 
5.1%
호수동 13
 
5.1%
선부3동 12
 
4.7%
사동 11
 
4.3%
Other values (15) 107
41.8%

Length

2023-12-12T12:10:46.903465image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
대부동 22
 
8.6%
고잔동 21
 
8.2%
신길동 16
 
6.2%
반월동 14
 
5.5%
월피동 14
 
5.5%
초지동 13
 
5.1%
사이동 13
 
5.1%
호수동 13
 
5.1%
선부3동 12
 
4.7%
사동 11
 
4.3%
Other values (15) 107
41.8%

법정읍면동
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct27
Distinct (%)10.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.1 KiB
고잔동
43 
사동
30 
선부동
25 
본오동
21 
신길동
16 
Other values (22)
121 

Length

Max length4
Median length3
Mean length2.8984375
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row사사동
2nd row사사동
3rd row팔곡일동
4th row성포동
5th row성포동

Common Values

ValueCountFrequency (%)
고잔동 43
16.8%
사동 30
11.7%
선부동 25
 
9.8%
본오동 21
 
8.2%
신길동 16
 
6.2%
초지동 13
 
5.1%
월피동 10
 
3.9%
원곡동 10
 
3.9%
와동 9
 
3.5%
성포동 9
 
3.5%
Other values (17) 70
27.3%

Length

2023-12-12T12:10:47.110198image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
고잔동 43
16.8%
사동 30
11.7%
선부동 25
 
9.8%
본오동 21
 
8.2%
신길동 16
 
6.2%
초지동 13
 
5.1%
월피동 10
 
3.9%
원곡동 10
 
3.9%
와동 9
 
3.5%
성포동 9
 
3.5%
Other values (17) 70
27.3%

시설구분
Categorical

Distinct6
Distinct (%)2.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.1 KiB
시립
119 
민간(아파트)
105 
민간(연립)
27 
민간(마을회관)
 
3
민간(임차)
 
1

Length

Max length8
Median length7
Mean length4.5585938
Min length2

Unique

Unique2 ?
Unique (%)0.8%

Sample

1st row민간(아파트)
2nd row시립
3rd row시립
4th row민간(아파트)
5th row민간(연립)

Common Values

ValueCountFrequency (%)
시립 119
46.5%
민간(아파트) 105
41.0%
민간(연립) 27
 
10.5%
민간(마을회관) 3
 
1.2%
민간(임차) 1
 
0.4%
민간 1
 
0.4%

Length

2023-12-12T12:10:47.354499image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T12:10:47.523877image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
시립 119
46.5%
민간(아파트 105
41.0%
민간(연립 27
 
10.5%
민간(마을회관 3
 
1.2%
민간(임차 1
 
0.4%
민간 1
 
0.4%

시설명
Text

Distinct255
Distinct (%)99.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.1 KiB
2023-12-12T12:10:47.862959image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length11
Median length10
Mean length4.0546875
Min length2

Characters and Unicode

Total characters1038
Distinct characters236
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

Unique254 ?
Unique (%)99.2%

Sample

1st row반월 현대
2nd row양촌
3rd row반월
4th row성포현대
5th row성포동 신우
ValueCountFrequency (%)
사이동 5
 
1.8%
푸르지오 3
 
1.1%
현대2차 3
 
1.1%
양지 2
 
0.7%
본오3동 2
 
0.7%
한양 2
 
0.7%
월피동 2
 
0.7%
상록수 2
 
0.7%
월드 2
 
0.7%
신우 2
 
0.7%
Other values (247) 248
90.8%
2023-12-12T12:10:48.406450image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
지 61
 
5.9%
단 38
 
3.7%
1 27
 
2.6%
차 26
 
2.5%
동 24
 
2.3%
아 22
 
2.1%
오 20
 
1.9%
빌 17
 
1.6%
17
 
1.6%
푸 16
 
1.5%
Other values (226) 770
74.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 912
87.9%
Decimal Number 90
 
8.7%
Space Separator 17
 
1.6%
Open Punctuation 8
 
0.8%
Close Punctuation 8
 
0.8%
Lowercase Letter 1
 
0.1%
Other Punctuation 1
 
0.1%
Uppercase Letter 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
지 61
 
6.7%
단 38
 
4.2%
차 26
 
2.9%
동 24
 
2.6%
아 22
 
2.4%
오 20
 
2.2%
빌 17
 
1.9%
푸 16
 
1.8%
공 15
 
1.6%
주 14
 
1.5%
Other values (210) 659
72.3%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 27
30.0%
2 15
16.7%
3 10
 
11.1%
5 9
 
10.0%
7 6
 
6.7%
6 6
 
6.7%
4 5
 
5.6%
9 5
 
5.6%
8 4
 
4.4%
0 3
 
3.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
17
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 8
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 8
100.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 1
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 912
87.9%
Common 124
 
11.9%
Latin 2
 
0.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
지 61
 
6.7%
단 38
 
4.2%
차 26
 
2.9%
동 24
 
2.6%
아 22
 
2.4%
오 20
 
2.2%
빌 17
 
1.9%
푸 16
 
1.8%
공 15
 
1.6%
주 14
 
1.5%
Other values (210) 659
72.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
1 27
21.8%
17
13.7%
2 15
12.1%
3 10
 
8.1%
5 9
 
7.3%
( 8
 
6.5%
) 8
 
6.5%
7 6
 
4.8%
6 6
 
4.8%
4 5
 
4.0%
Other values (4) 13
10.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 1
50.0%
E 1
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 912
87.9%
ASCII 126
 
12.1%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
지 61
 
6.7%
단 38
 
4.2%
차 26
 
2.9%
동 24
 
2.6%
아 22
 
2.4%
오 20
 
2.2%
빌 17
 
1.9%
푸 16
 
1.8%
공 15
 
1.6%
주 14
 
1.5%
Other values (210) 659
72.3%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
1 27
21.4%
17
13.5%
2 15
11.9%
3 10
 
7.9%
5 9
 
7.1%
( 8
 
6.3%
) 8
 
6.3%
7 6
 
4.8%
6 6
 
4.8%
4 5
 
4.0%
Other values (6) 15
11.9%

지번주소
Text

UNIQUE 

Distinct256
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.1 KiB
2023-12-12T12:10:48.942733image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length24
Median length23
Mean length20.011719
Min length17

Characters and Unicode

Total characters5123
Distinct characters58
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique256 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row경기도 안산시 상록구 사사동 413
2nd row경기도 안산시 상록구 사사동 434
3rd row경기도 안산시 상록구 팔곡일동 264-6
4th row경기도 안산시 상록구 성포동 592-2
5th row경기도 안산시 상록구 성포동 585-4
ValueCountFrequency (%)
경기도 256
20.1%
안산시 256
20.1%
단원구 140
 
11.0%
상록구 116
 
9.1%
고잔동 41
 
3.2%
사동 29
 
2.3%
선부동 23
 
1.8%
본오동 20
 
1.6%
신길동 16
 
1.3%
초지동 13
 
1.0%
Other values (272) 365
28.6%
2023-12-12T12:10:49.655723image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1019
19.9%
동 262
 
5.1%
도 258
 
5.0%
경 256
 
5.0%
시 256
 
5.0%
기 256
 
5.0%
구 256
 
5.0%
산 256
 
5.0%
안 256
 
5.0%
1 182
 
3.6%
Other values (48) 1866
36.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3048
59.5%
Space Separator 1019
 
19.9%
Decimal Number 950
 
18.5%
Dash Punctuation 105
 
2.0%
Other Punctuation 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 262
 
8.6%
도 258
 
8.5%
경 256
 
8.4%
시 256
 
8.4%
기 256
 
8.4%
구 256
 
8.4%
산 256
 
8.4%
안 256
 
8.4%
원 150
 
4.9%
단 140
 
4.6%
Other values (35) 702
23.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 182
19.2%
7 110
11.6%
6 106
11.2%
3 96
10.1%
5 90
9.5%
4 85
8.9%
8 85
8.9%
2 82
8.6%
9 59
 
6.2%
0 55
 
5.8%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1019
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 105
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3048
59.5%
Common 2075
40.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 262
 
8.6%
도 258
 
8.5%
경 256
 
8.4%
시 256
 
8.4%
기 256
 
8.4%
구 256
 
8.4%
산 256
 
8.4%
안 256
 
8.4%
원 150
 
4.9%
단 140
 
4.6%
Other values (35) 702
23.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
1019
49.1%
1 182
 
8.8%
7 110
 
5.3%
6 106
 
5.1%
- 105
 
5.1%
3 96
 
4.6%
5 90
 
4.3%
4 85
 
4.1%
8 85
 
4.1%
2 82
 
4.0%
Other values (3) 115
 
5.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3048
59.5%
ASCII 2075
40.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1019
49.1%
1 182
 
8.8%
7 110
 
5.3%
6 106
 
5.1%
- 105
 
5.1%
3 96
 
4.6%
5 90
 
4.3%
4 85
 
4.1%
8 85
 
4.1%
2 82
 
4.0%
Other values (3) 115
 
5.5%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 262
 
8.6%
도 258
 
8.5%
경 256
 
8.4%
시 256
 
8.4%
기 256
 
8.4%
구 256
 
8.4%
산 256
 
8.4%
안 256
 
8.4%
원 150
 
4.9%
단 140
 
4.6%
Other values (35) 702
23.0%

도로명주소
Text

UNIQUE 

Distinct256
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.1 KiB
2023-12-12T12:10:50.148209image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length45
Median length38
Mean length26.515625
Min length18

Characters and Unicode

Total characters6788
Distinct characters195
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique256 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row경기도 안산시 상록구 양지마을1길 81(사사동)
2nd row경기도 안산시 상록구 양지마을1길 14(사사동)
3rd row경기도 안산시 상록구 남산평1길 10(팔곡일동)
4th row경기도 안산시 상록구 성포로 31(성포동)
5th row경기도 안산시 상록구 충장로 444(성포동)
ValueCountFrequency (%)
경기도 256
17.5%
안산시 256
17.5%
단원구 140
 
9.6%
상록구 116
 
8.0%
고잔동 38
 
2.6%
선부동 22
 
1.5%
신길동 16
 
1.1%
초지동 11
 
0.8%
와동 9
 
0.6%
원곡동 8
 
0.5%
Other values (438) 587
40.2%
2023-12-12T12:10:50.822415image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1233
 
18.2%
동 282
 
4.2%
안 281
 
4.1%
산 276
 
4.1%
시 267
 
3.9%
도 264
 
3.9%
구 258
 
3.8%
경 257
 
3.8%
기 257
 
3.8%
) 250
 
3.7%
Other values (185) 3163
46.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 4176
61.5%
Space Separator 1233
 
18.2%
Decimal Number 799
 
11.8%
Close Punctuation 250
 
3.7%
Open Punctuation 250
 
3.7%
Dash Punctuation 42
 
0.6%
Other Punctuation 38
 
0.6%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
동 282
 
6.8%
안 281
 
6.7%
산 276
 
6.6%
시 267
 
6.4%
도 264
 
6.3%
구 258
 
6.2%
경 257
 
6.2%
기 257
 
6.2%
로 170
 
4.1%
원 170
 
4.1%
Other values (169) 1694
40.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 224
28.0%
2 124
15.5%
3 89
 
11.1%
4 68
 
8.5%
5 63
 
7.9%
6 60
 
7.5%
0 57
 
7.1%
7 42
 
5.3%
9 39
 
4.9%
8 33
 
4.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 36
94.7%
: 2
 
5.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1233
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 250
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 250
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 42
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4176
61.5%
Common 2612
38.5%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 282
 
6.8%
안 281
 
6.7%
산 276
 
6.6%
시 267
 
6.4%
도 264
 
6.3%
구 258
 
6.2%
경 257
 
6.2%
기 257
 
6.2%
로 170
 
4.1%
원 170
 
4.1%
Other values (169) 1694
40.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
1233
47.2%
) 250
 
9.6%
( 250
 
9.6%
1 224
 
8.6%
2 124
 
4.7%
3 89
 
3.4%
4 68
 
2.6%
5 63
 
2.4%
6 60
 
2.3%
0 57
 
2.2%
Other values (6) 194
 
7.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 4176
61.5%
ASCII 2612
38.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1233
47.2%
) 250
 
9.6%
( 250
 
9.6%
1 224
 
8.6%
2 124
 
4.7%
3 89
 
3.4%
4 68
 
2.6%
5 63
 
2.4%
6 60
 
2.3%
0 57
 
2.2%
Other values (6) 194
 
7.4%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
동 282
 
6.8%
안 281
 
6.7%
산 276
 
6.6%
시 267
 
6.4%
도 264
 
6.3%
구 258
 
6.2%
경 257
 
6.2%
기 257
 
6.2%
로 170
 
4.1%
원 170
 
4.1%
Other values (169) 1694
40.6%

사용승인일
Date

MISSING 

Distinct161
Distinct (%)81.7%
Missing59
Missing (%)23.0%
Memory size2.1 KiB
Minimum1980-01-01 00:00:00
Maximum2019-12-26 00:00:00
2023-12-12T12:10:51.024755image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T12:10:51.275657image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

데이터기준일자
Date

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)0.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.1 KiB
Minimum2023-09-15 00:00:00
Maximum2023-09-15 00:00:00
2023-12-12T12:10:51.429603image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T12:10:51.537742image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

Correlations

2023-12-12T12:10:51.648625image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
행정읍면동법정읍면동시설구분
행정읍면동1.0000.9800.706
법정읍면동0.9801.0000.574
시설구분0.7060.5741.000
2023-12-12T12:10:51.772318image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
행정읍면동시설구분법정읍면동
행정읍면동1.0000.3930.754
시설구분0.3931.0000.281
법정읍면동0.7540.2811.000
2023-12-12T12:10:51.902420image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
행정읍면동법정읍면동시설구분
행정읍면동1.0000.7540.393
법정읍면동0.7541.0000.281
시설구분0.3930.2811.000

Missing values

2023-12-12T12:10:46.262018image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-12T12:10:46.446294image/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

시군구명행정읍면동법정읍면동시설구분시설명지번주소도로명주소사용승인일데이터기준일자
0안산시반월동사사동민간(아파트)반월 현대경기도 안산시 상록구 사사동 413경기도 안산시 상록구 양지마을1길 81(사사동)<NA>2023-09-15
1안산시반월동사사동시립양촌경기도 안산시 상록구 사사동 434경기도 안산시 상록구 양지마을1길 14(사사동)1998-07-162023-09-15
2안산시반월동팔곡일동시립반월경기도 안산시 상록구 팔곡일동 264-6경기도 안산시 상록구 남산평1길 10(팔곡일동)2007-01-102023-09-15
3안산시성포동성포동민간(아파트)성포현대경기도 안산시 상록구 성포동 592-2경기도 안산시 상록구 성포로 31(성포동)<NA>2023-09-15
4안산시성포동성포동민간(연립)성포동 신우경기도 안산시 상록구 성포동 585-4경기도 안산시 상록구 충장로 444(성포동)<NA>2023-09-15
5안산시성포동성포동민간(아파트)성포주공11단지경기도 안산시 상록구 성포동 591경기도 안산시 상록구 충장로 533(성포동)<NA>2023-09-15
6안산시성포동성포동민간(연립)삼환경기도 안산시 상록구 성포동 585-3경기도 안산시 상록구 충장로 452(성포동)<NA>2023-09-15
7안산시성포동성포동민간(아파트)예술인경기도 안산시 상록구 성포동 583경기도 안산시 상록구 화랑로 495(성포동)<NA>2023-09-15
8안산시성포동성포동민간(아파트)성포주공4단지경기도 안산시 상록구 성포동 588경기도 안산시 상록구 화랑로 510(성포동)<NA>2023-09-15
9안산시성포동성포동민간(아파트)안산파크푸르지오아파트경기도 안산시 상록구 성포동 747경기도 안산시 상록구 화랑로 534(성포동)<NA>2023-09-15
시군구명행정읍면동법정읍면동시설구분시설명지번주소도로명주소사용승인일데이터기준일자
246안산시반월동사사동시립황제경기도 안산시 상록구 사사동 239-1경기도 안산시 상록구 사사안골길 6(사사동) 나-201<NA>2023-09-15
247안산시반월동건건동민간(아파트)e편한세상경기도 안산시 상록구 건건동 987경기도 안산시 상록구 건건7길 3(건건동)<NA>2023-09-15
248안산시반월동팔곡일동민간(아파트)팔곡마을주공경기도 안산시 상록구 팔곡일동 681경기도 안산시 상록구 정동1길 7(팔곡일동)<NA>2023-09-15
249안산시반월동사사동시립사사3경기도 안산시 상록구 사사동 50경기도 안산시 상록구 사사안골길 102(사사동)2000-04-212023-09-15
250안산시반월동건건동민간(아파트)인정경기도 안산시 상록구 건건동 894-9경기도 안산시 상록구 건지미길 15-28(건건동)<NA>2023-09-15
251안산시반월동팔곡일동시립능전경기도 안산시 상록구 팔곡일동 227-13경기도 안산시 상록구 남산평길 41-36(팔곡일동)2017-09-132023-09-15
252안산시반월동건건동시립건지미경기도 안산시 상록구 건건동 882-4경기도 안산시 상록구 건지미길 21(건건동)1998-07-292023-09-15
253안산시반월동사사동민간(마을회관)사사2경기도 안산시 상록구 사사동 243-29경기도 안산시 상록구 사사안골길 7(사사동)<NA>2023-09-15
254안산시반월동건건동민간(마을회관)창말경기도 안산시 상록구 건건동 709-2,4경기도 안산시 상록구 건건5길 9-10(건건동)<NA>2023-09-15
255안산시반월동건건동민간(아파트)서해경기도 안산시 상록구 건건동 665경기도 안산시 상록구 건건5길 6(건건동)<NA>2023-09-15