<aside> 💡 주제

ABSTRACT

• 20대도 투자합니다.

우리가 투자 목적으로 집을 산다면 어느 지역에 집을 사야 할까?

[부제]

• 월세를 받기 위한 아파트를 산다면 어느 지역에 사야 할까? </aside>

<aside> ❗ 사전 정의

1. 저희는 주제를 데이콘의 ‘월간 데이콘 한국 부동산 데이터 시각화 경진대회’를 기반으로 정하였습니다.
2. 대회에서 제공하는 데이터는 다음과 같습니다.

- 지역별_지가변동률.csv
- 주택전세가격지수(KB).csv
- **주택매매가격지수(KB).csv**
- 주택건설인허가실적.csv
- **유형별 주택월세통합가격지수.csv**
- 아파트 실거래가격지수.csv
- **미분양주택현황.csv**
- 국내건설수주액.csv
- 건축허가현황.csv

1. 투자는 원금 대비 몇 퍼센트의 수익률을 올렸는지가 중요합니다. 1억을 투자해서 2000만원 버는 것과, 백만원을 투자해서 20만원 버는 것은 같은 투자 실력을 가지고 있다고 말할 수 있듯이.
2. 제공된 데이터에는 2017년 1월 1일의 가격을 기준으로(모두 100), 매년 비율의 변동이 나타나 있습니다. 따라서 저희는 지역에 따른 금액의 차이와 관계 없이 매매가격이 몇퍼센트나 올랐는지, 월세 가격의 변동에 따라 누적 월세 금액이 얼마인지를 합산하여 투자 원금 대비 수익률을 구하려고 합니다.
3. 그렇기에 매매가와 월세는 각각 1억, 100만원으로 통일하여 실거래가 상승률, 월세의 누적합을 구하려고 합니다. (어짜피 수익률을 계산할 것 이기에)

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<aside> ❗ 목차

1. 데이터 시각화 : 데이터를 시각적으로 확인하고자 그래프로 시각화 합니다.
2. 수익률이 높다고 판단할 근거를 정합니다.
   1. 주택매매가격이 낮을수록 ⇒ 주택 매매가격의 차이가 클 수록
      1. 문제점 : 주택 매매가격 데이터가 비율(100)로 표현되어 있기 때문에 가격이 낮은지 확인할 수 없다. ⇒ 매매가격이 그동안 가장 많이 올라서 앞으로도 오를 것으로 기대할 것인가? or 매매가격의 차이가 가장 낮은 지역을 찾아 싸게 구입할 것으로 할 것인가?
   2. 주택 월세 가격이 높을수록 ⇒ 주택 월세 가격 차이가 클 수록
      1. 문제점 :
   3. 미분양주택현황이 많은 지역일수록 ⇒
3. 위에 있는 조건에 따라 모든 지역들의 순위를 결정합니다.
4. 각 등수의 평균이 가장 낮은 지역을 찾습니다. (어떤 기준이 제일 영향력이 큰가에 대한 비중은 고려하지 않습니다.)
5. 정해진 지역의 실제 가격을 조사해보고 실제 가격으로 측정하면 어떤 수익률이 나왔을지 분석합니다.

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주제 정하기

<aside> 💻 콜라보랩 공유

Google Colaboratory

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사용할 데이터

<aside> <img src="/icons/code_gray.svg" alt="/icons/code_gray.svg" width="40px" /> 판다스를 이용해데이터 불러오기

pd.read_csv('건축허가현황.csv', index_col=0)
pd.read_csv('국내건설수주액.csv', index_col=0)
pd.read_csv('미분양주택현황.csv', index_col=0)
pd.read_csv('아파트 실거래가격지수.csv', index_col=0)
pd.read_csv('유형별_주택월세통합가격지수.csv', index_col=0)
pd.read_csv('주택건설인허가실적.csv', index_col=0)
pd.read_csv('주택매매가격지수(KB).csv', index_col=0)
pd.read_csv('주택전세가격지수(KB).csv', index_col=0)
pd.read_csv('지역별_지가변동률.csv', index_col=0)

</aside>

한국은행 경제 통계 시스템을 통해 수집한 9가지 부동산 데이터 활용

한국은행 경제통계시스템 - OpenAPI 서비스 (bok.or.kr)

데이터 분석의 목적

<aside> <img src="/icons/exclamation-mark_gray.svg" alt="/icons/exclamation-mark_gray.svg" width="40px" /> 한국 부동산 데이터 시각화

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<aside> <img src="/icons/bookmark_gray.svg" alt="/icons/bookmark_gray.svg" width="40px" /> 우리가 투자 목적으로 집을 산다면 어느 지역에 집을 사야 할까?

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프로젝트 과정

1. 데이터 시각화 ⇒ 은지

2. csv 파일을 읽은 후 각 분야별 기준에 따른 정렬 (시작은 2015년 6월 1일, 기준은 2017년 11월 1일)

   1. 주택 매매 가격의 시작과 끝의 차이가 큰 지역 순 ⇒ 상규

      1. 월세를 더해서 투자대비를 찾을거면 시작 금액만 있으면 되는거 아닌가?

   2. 시작 년도의 월세를 기준으로 누적 합의 순위 ⇒ 여진

      1. 기준 연도의 월세를 기준으로 각 년도의 비율 증감을 실제 가격으로 더해주기 (2017.11)
      2. 비율에 따른 단순 순위

   3. 월세의 누적 합이 매매가격 넘어가는 순간의 순위 ⇒ 석우

      1. 월세 실거래가 : b에서 해줌
      2. 매매 실거래가

3. 지역별 순위 출력 (지역별 이름이 통일 되어 있으면 상관 없는데 만약 그렇지 않을 경우 전처리 해야함)

4. 실제 나온 지역의 실 금액을 찾아 수익률 계산