臺灣博碩士論文加值系統

近年來世界各國吹起開放政府資料的熱潮，我國內政部也將實價登錄制度推上檯面，以促進台灣房地產交易資訊的透明化。本篇主要工作在於建立包含實價登錄資料在內的多源的房地產交易資料收集系統，並利用資料視覺化技術，透過簡單易懂的圖表呈現，讓使用者能迅速了解複雜的房市交易資料並掌握房市走向。最後依據實價登錄資料建立房價預測模型估算房價。
我們收集了101年8月到102年9月的實價登錄資料以及有巢氏代售房屋資料。視覺化方面以架設網站的方式做資料的呈現，除了長條圖、折線圖，還用了堆疊圖、散布圖等多樣化圖表呈現台灣房市。房價模型建構則依據實價登錄系統中之交易資料為依據，利用SPSS統計分析軟體建立線性迴歸的房價模型以進行房價推算。我們以坪數、屋齡、格局、房屋種類等資訊為參數，透過半對數模型對台北市各區的房屋價格的估算，提供大眾買屋或賣屋的價格參考依據。

In recent years, open data is a trend in many country to access public-interesting data. In the meanwhile, the Ministry of the Interior, Taiwan has been promoting the Real Price Registration System to make the real estate transaction data public. In this work, we would like to build a system to consistently real estate price data from various sources for future research works, visualize the collected data for easy understanding, and develop skills to model the house price market.
In this work, we built a database to collect house price data, including the real estate transaction data obtained from the Real Price Registration System (from August 2012 to September 2013), and the real estate pricing data periodically crawled from the U-Trust website. A web site was created to demonstrate the collected data by various visualization techniques, including bar charts, line charts, stack charts, and other diversified graphs to reveal the trends of the housing market in Taiwan. House price models were constructed by SPSS linear regression based on the transactions records from the Real Price Registration System. The parameters used in the models include the floor number, building age, pattern, house types, etc. We developed the price models for the districts of Taipei City.

目錄
摘要 I
Abstract II
誌 謝 III
圖目錄 VI
表目錄 VII
chapter 1 研究簡介 1
1.1 研究動機 1
1.1.1 實價登錄 1
1.1.2 實價登錄中的角色 2
1.1.3 資料的失真 3
1.2 研究主題 –房價模型建構 4
1.3 研究方法 5
1.3.1 異源資料收集 5
1.3.2 資料視覺化呈現網站 6
1.3.3 Linear Regression房價模型建立 6
1.3.4 模型誤差分析 7
1.4 預期貢獻 7
1.4.1 資料收集機制建立 7
1.4.2 視覺化資料呈現 7
1.4.3 房價模型建構 7
1.5 章節介紹 8
chapter 2 相關背景介紹 9
2.1 相關新聞、政策 9
2.2 房價模型介紹 10
2.3 資料視覺化 12
2.4 系統環境 12
2.4.1 Google Maps的限制 14
2.4.2 系統框架及工具 14
2.4.3 統計分析軟體SPSS 14
chapter 3 實價登錄資料庫設計 16
3.1 行政院內政部實價登錄 16
3.1.1 實價登錄內的資料來源 16
3.2 資料庫設計 20
3.3 資料表呈現 20
3.4 資料匯入 24
3.4.1 資料的前處理 24
3.4.2 匯入資料庫 25
chapter 4 房仲網 by crawler 26
4.1 Crawler方法及流程 26
4.2 相關問題 27
4.3 資料庫設計及建置 27
chapter 5 資料視覺化 30
5.1 靜態圖表呈現 30
5.2 房價地圖 35
5.3 互動式視覺化呈現 36
chapter 6 平均單價迴歸分析 41
6.1 迴歸分析方法介紹 41
6.2 參數重要性分析 42
6.2.1 殘差分析 42
6.3 迴歸模型建立 45
6.3.1 例1 - 分析房價與坪數、交易年月的關係 46
6.3.2 例2 - 分析房價與建材、行政區域、交易年 月的關係 50
chapter 7 資料收集作業流程 54
7.1 資料收集 54
7.2 資料更新 55
7.3 系統重建機制 56
chapter 8 結論 57
8.1 結論 57
8.2 未來研究 58
參考資料 59

[1] 迪歐地圖, http://dio.idv.tw/
[2] 樂屋講座, http://www.rakuya.com.tw/hnews/hnews_list/4226/2/0/8/0
[3] 好房網新聞, http://news.housefun.com.tw/gloria/article/52176639176
[4] 今日新聞, http://www.nownews.com/n/2014/03/13/1146297
[5] 中時電子報,
http://www.chinatimes.com/newspapers/20140120000299-260102
[6] MBA智庫百科, http://wiki.mbalib.com/zh-tw/特征价格法
[7] Desiring Clicks色彩與視覺,
http://dclick.fourdesire.com/2013/03/01/【資訊視覺化】資訊視覺化與工程的應用?ref=category
[8] “住宅價格指數之研究－以台北市為例 Housing Price Index in Taipei”，林秋瑾、楊宗憲、張金鵬，住宅學報4期，1996，p1–30
[9] 內政部不動產成交案件實際資訊資料供應系統, http://plvr.land.moi.gov.tw/DownloadOpenData
[10] “不動產自動估價與估價師個別估價之比較－以比較法之案例選取、權重調整與估值三階段差異分析”，江穎慧(Ying-Hui Chiang)，住宅學報1期，2009，p 39-62
[11] “半參數法於國內不動產大量估價之可行性評估”，彭建文、楊詩韻、林財川，都市與計劃-住宅與不動產，2010
[12] “台灣地區特徵性房價函數估計係不一致問題之探討 台灣地區特徵性房價函數估計係不一致問題之探討”， 林素菁，中華民國住宅學會第十一屆年會論文集，2002，p 268-277
[13] “房價指數模型建構之研究--以桃竹地區市鎮交易資料為例”，劉錦龍、王恭棋，產業經濟研究所碩士在職專班碩士論文，2006
[14] ”影響房價變動因素之探討－以高雄市區爲例”，毛麗琴，Journal of Commercial Modernization，Vol.5，2009
[15] ”都市房價變動影響因素之系統動態模擬 —台北市之實證研究”，陳幸宜，成功大學都市計劃學系學位論文，2003