DATA LAB 02 · 경상남도 창원 마산합포회원구

원자료 기준일 확인할 수 없음

우리 동네에는 어떤 품종이 많을까요?

경상남도 창원 마산합포회원구 참고 합계 22,352 최신 정상본을 표시합니다.

지역별 참고 집계

지역을 선택해 품종 순위를 보세요

전국 보기

현재 경상남도 창원 마산합포회원구 통계를 표시합니다.

현재 결과 · 경상남도 창원 마산합포회원구

창원 마산합포회원구에서 많이 집계된 품종

상위 10개

경상남도 창원 마산합포회원구 전체 참고 합계 대비 비중입니다.

  1. 1 믹스견 22.74%5,083
  2. 2 말티즈 17.45%3,900
  3. 3 푸들 11.36%2,539
  4. 4 포메라니안 9.22%2,061
  5. 5 비숑 프리제 5.11%1,143
10위까지 보기
  1. 6 진도견 4.56%1,020
  2. 7 시츄 4.24%948
  3. 8 요크셔 테리어 3.48%778
  4. 9 기타 2.5%559
  5. 10 치와와 2.22%496

품종을 누르면 이 지역 비중을 전국과 비교할 수 있어요.

지도로 지역 찾기

지역 분포 지도

경계 기준 2025-06-30 · 공식 경계 출처

색이 진할수록 같은 지도 범위 안의 참고 집계가 큽니다. 자료 없음과 0은 구분합니다.

지도 대신 지역 목록 보기
이 참고값의 범위 보기

농림축산검역본부 공개 API의 개 축종 원자료 행을 합산한 값입니다. 실제 양육 개체 수·공식 총계·현재 시점 수치가 아니며, 반복으로 보이는 행은 수집본마다 검토합니다.

마지막 수집 시도 2026년 9월 3일 11:57 KST

집계 방법 자세히 보기
경상남도 창원 마산합포회원구 자료 더 보기 참고 합계 22,352

현재 경상남도 창원 마산합포회원구에 실제로 사는 모든 반려견 수나 공식 총계와 같다고 볼 수 없습니다.

가장 큰 품종 그룹
믹스견
가장 큰 출생 정보 그룹
2017
내장형 참고 비중
47.57%
전국 참고값 중 비중
0.54%

순위에 없는 품종도 찾기

품종과 출생연도로 더 살펴보기

품종을 고른 뒤 먼저 적용하면 출생연도를 선택할 수 있어요.

RFID 등록 방식 그래프 보기

원자료 기준일 확인할 수 없음 · 등록 방식이 더 좋거나 나쁘다는 뜻은 아닙니다.

경상남도 창원 마산합포회원구 RFID 등록 방식별 집계값과 비중
방식집계값비중
내장형10,63347.57%
외장형6,93131.01%
인식표4,78821.42%
출생연도 분포 그래프 보기

지역 전체 기준 · 출생연도는 등록연도나 입양연도가 아닙니다.

원자료 기준일 확인할 수 없음 · 미상·확인 필요 값도 별도로 표시합니다.

경상남도 창원 마산합포회원구 지역 전체 기준 전체 출생연도별 집계값과 비중
출생연도집계값비중
199110%
199210%
199320.01%
199410%
199540.02%
199690.04%
1997190.09%
1998330.15%
1999420.19%
20001680.75%
20011900.85%
20022811.26%
20033991.79%
20043191.43%
20053431.53%
20064071.82%
20074702.1%
20086072.72%
20097193.22%
20108693.89%
20111,0504.7%
20121,2745.7%
20131,1285.05%
20141,0474.68%
20151,2475.58%
20161,3426%
20171,4036.28%
20181,2845.74%
20191,2435.56%
20201,0964.9%
20211,3185.9%
20221,0454.68%
20231,0224.57%
20248523.81%
20258643.87%
20262531.13%
이 통계에서 확인할 수 있는 내용 읽는 법

지역별 등록견 참고 분포

전국, 시도, 시군구 순서로 이동해 지역별 강아지 등록 참고 합계와 지도 분포를 비교할 수 있습니다.

지역별 강아지 품종 순위

선택한 지역에서 많이 집계된 품종 10개와 등록 참고 비중을 확인하고 견종백과로 이어서 살펴볼 수 있습니다.

출생연도와 RFID 등록 방식

시군구를 고르면 출생연도별 분포와 내장형·외장형·인식표 등 등록 방식별 참고값을 그래프로 비교할 수 있습니다.

출처와 방법론