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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:湯祐任
研究生(外文):Tang, Yu-Jen
論文名稱:應用資料探勘於臺北市房地產實價登錄資料
論文名稱(外文):Application of Data Mining to Actual Price Registration Real Estate Value in Taipei City
指導教授:李美賢李美賢引用關係
口試日期:2018-06-25
學位類別:碩士
校院名稱:臺北市立大學
系所名稱:數學系數學教育碩士班
學門:教育學門
學類:普通科目教育學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2018
畢業學年度:106
語文別:中文
論文頁數:76
中文關鍵詞:實價登錄資料自組織映射圖地理資訊系統
外文關鍵詞:Actual Price Registration DataSelf Organizing MapGeographic Information System
相關次數:
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本研究主要利用臺北市實價登錄資料,探討近年來臺北市房地產交易狀況及其特性,資料收集2012年至2017年一般購屋事件,篩選住宅型資料共69,868筆,透過地理資訊系統(Geographic Information System, GIS)將各筆交易資料的區域特性,如:物件與捷運站、醫院、學校、市場等公共設施的距離納入考慮,並結合實價登錄資料中與房地產交易相關之變數,如:每坪單價,房、廳、衛個數、車位、屋齡、建物類型(如:大樓、套房)等8個變項進行群集分析,本研究以自組織映射圖(Self Organizing Map, SOM)將資料分群,藉此探討各群特性。研究顯示平均單價最高的群集,近一半的交易為套房之建物類型,因此這一群的資料具備坪數低、房間數少、屋齡新等特性。而單價最低與次低的兩個群集,其物件分佈在臺北市的外環,距離市中心較遠。若比較兩兩群間的差異,單價第二高與單價第三高的兩群其物件的分佈位置與建物類型比例皆相似,但距離捷運較遠的群集,其建物的坪數較大、車位較多;距離捷運較近的群集,坪數則較小,由此可看出購屋選擇上的差異。
The purpose of this paper is to explore the status and characteristics of real estate transactions in Taipei in recent years by clustering method with Self Organizing Map. Based on 69,868 observations from the Actual Price Registration Data in Taipei City from 2012 to 2017, and select building features such as unit price, rooms, square footage, parking space, building's age, building type (e.g., apartment, suite), etc. In addition, through the Geographic Information System, the regional characteristics of each transaction data, such as the distance between transaction objects and MRT stations, hospitals, schools, and markets, are taken into consideration.
Studies have shown that cluster with the highest average price, nearly half of the building types are suites. Therefore, the characteristics of this cluster were small number of square footage, small number of rooms, and new buildings' age. The two clusters with the lowest unit price and the second lowest unit price are located in the outskirts of Taipei, far from the downtown area.
Comparing the similarities and differences between different cluster, the study found the distribution of transaction objects and the proportion of the building type are similar between the second highest unit price cluster and the third highest unit price cluster. Nevertheless, with the farther distance from nearest MRT station to its transaction objects, the number of square footage and parking space of the third cluster were more than second cluster. These result shows the difference in the choice of home purchase.
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 1
第三節 研究範圍與限制 2
第二章 文獻探討 3
第一節 房地產特徵 3
第二節 資料探勘應用在房地產交易資料 3
第三章 研究方法與資料 7
第一節 研究方法 7
第二節 研究資料 21
第四章 資料分析與研究結果 35
第一節 整體資料特性 35
第二節 自組織映射圖分群結果 39
第三節 探討各群特性 41
第五章 結論與建議 57
第一節 結論 57
第二節 建議 58
參考文獻 61
附錄 63
中文參考文獻

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