부동산 빅데이터 분석1_부동산 빅데이터 시세 파악에 유용한 사이트

우리나라에서 아파트 등 부동산 빅데이터를 파악 및 AI를 통한 시세 예측까지 분석 정보를 파악할 수 있는 사이트는 다음과 같습니다. 

 

 1. 네이버 부동산 정보

 네이버 부동산 정보는 매물, 분양, 뉴스, 커뮤니티 등 메뉴를 구성되어 있으며 네이버 아디와 연동된 MY페이지를 통해 관심 매물에 대한 정보를 모아서 보기에 좋습니다. 

 

 

2. KB 부동산 정보

 KB 부동산 정보는 아파트 시게, 실거래가, 분양 및 빌라시세와 AI예측시세를 통해 향후 시세 전망을 파악하기에 유용하게 구성되어 있습니다. 

 

 화면 구성은 페이지에 접속하자 마자 왼쪽에 전체 매물수와 아파트, 오피스텔 등 카테고리별로 한눈에 볼 수 있게 구분되어 있습니다. 특히, 내집과 오늘 기준 분양, 청양정보를 바로 확인할 수 있도록 정보를 제공합니다. 

 왼쪽에 "알립" 메뉴를 설정해 두면 시세 및 분양정보를 메일로 받아 볼 수 있도록 서비스 해줍니다. 

 

KB 부동산 알림서비스

3. 국토교통부 실거래가 공개시스템

 국토교통부에서 제공하는 실거래가 공개시스템은 관공소의 홈페이지 형태로 정형적인 디자인으로 구성되어 있으며, 오른쪽 실거래가 정보를 통해 공시된 파일로 다운로드할 수 있도록 서비스를 제공하고 있습니다. 

국토교통부 실거래가 공개시스템

 부동산 시세의 파악 위해서는 KB부동산정보와 국토교통부의 정보를 균형있게 비교하면서  살펴보는 것이 좋습니다. 특히, 향후 예측에 대해서는 두 기관의 성격상 비교하면서 균형적인 시각으로 상펴보시기를 권장합니다. 

 

4. 호갱노노

 호갱노노는 직방에서 운영하는 부동산 시세 사이트로 직방메니져는 포함하여 실 구매자와 연계하여 실시간알람 등 서비스를 제공하고 있다. 

 

호갱노노

 호객노노와 직방을 비교하면서 유형별 부동산 추이를 보는 재미를 제공하고 있다.  

 

 일반 키워드 검색에 블랙위키상에 "부동산"으로 검색하면(22년 8월), 그 검색 추의가 점점하향하는 것을 파악된다. 아무레도 부동산에 대한 관심도와 부동산 가격의 연관성을 보여주고 있는 듯하다.

 

 

최근 유튜브등에서 (22년 8월 기준) 부동산 시세하락을 많이 전망하고 있습니다. 부동산 정보의 예측은 금리과 인구수(특히 1인가구수), 지역 등 여러 독립변수에 따른 부동산 시세인 종속변수 간의 관계를 잘 설계한 모델이 필요합니다.   

  상기 공공 부동산 정보를 기반으로 파이썬을 활용한 지역별 부동산 시세 예측 모델를 설계하고 구현해 가도록 하겠습니다. 

https://link.coupang.com/a/uogsT

나는 대출 없이 0원으로 소형 아파트를 산다:300만 원으로 100억 자산을 이룬 부동산 소액투자의

 

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