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데이터를 기반으로
부동산 공부 시작 전 방향성 정리 본문
조금씩이라도 부동산도 공부를 해야하는 시기가 온 것 같다.
조금씩 조금씩 여러 채널에서 듣는 소식으로 공부하며 청약이 좋다니 어떻게든 매매를 해야한다니 이러한 구구절절한 소식들을 사방팔방에서 주워들으며 공부하는 것은 그만하고자 한다.
이제는 조금은 진지하게 임하며, 공부를 하고 내 전공(데이터 분석)을 덧붙여 좋은 인사이트를 얻을 수 있다면 그런 부분도 놓치지 않고 메모하고자 한다.
크게 계획은 부동산 가격에 영향을 미치는 요인들을 나열하고 하나씩 어떤 값들이 좋은지 어떤 영향을 미치는지 등 다양한 관점으로 해당 변수를 파악해보고자 한다.
(데이터 분석으로 치면 EDA를 진행해보고자 한다)
공부라고 생각하며 진지한 자세로 임하고자 한다.
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우리나라에 현재는 많은 부동산 플랫폼들이 있다.
각각 플랫폼들 마다 지원해주는 기능과 데이터가 약간씩의 차이가 존재한다.
하여, 우선 부동산 초보자인 나는 모든 플랫폼에서 다루어지는 변수들을 나열 후 비교하여 중복되는 것들을 정리하고
분석해보고자 한다.
가장 먼저 아파트를 기준으로 작성하고자 한다.
그리고 분석 기준의 화면은 App과 Web Page가 모두 존재할 시, Web Page를 우선적으로 보고 작성 예정이다.
먼저, 부동산 가격 비교를 위한 플랫폼들을 순서대로 나열해보겠다.
1. 직방
2. 아실(아파트 실거래가)
3. 다방
4. 네이버 부동산
5. KB부동산 Liiv ON(KB시세)
6. 호갱노노
7. 토지이음
8. 부동산플래닛
9. 디스코
10. 부동산 114
11. 실거래가 국토교통부
12. 부동산 지인
13. 씨리얼
총 13가지를 모두 방문 후 분석해서 진행해보고자 한다.
(위 순서는 아무 의미 없는 순서입니다.)
물론, 플랫폼 마다 존재 의미와 서비스가 각각 조금씩 다른 점을 감안하여 각 플랫폼에 존재하는 변수들을 하나씩 나열하며 최종적으로는 하나의 테이블(표) 형태로 정리하고자 한다.
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