소개
신축이 가능한 소규모 부동산을 가지고 있는 토지주, 또는 건물주(빌라, 단독등)가 그 곳에 건물을 신축하여 수익화를 하고자 할 때 가장 최적화 시기길 데이터 분석으로 통해 산출하고자 한다.(
진행 방법
GPT를 활용하여 방법론 강구 및 분석에 필요한 데이터 서칭
데이터 내려받아 전처리 과정
지속적 전처리를 위해 전처리 프로그램 코딩으로 만들기(공공데이터는 각 기관 및 데이터 종류마다 일정한 포맷을 가지고 있어서 데이터 출처별 사용할 수 있는 프로그램 필요)
전처리후 "태블로"에 넣어서 시각화
일정 패턴을 찾아보기 : 1. 현업의 경험 2. GPT 같이 분석의 두가지패턴/데이터 추출
너는 데이터 분석 전문가야.
부동산관련 데이터를 분석하여 부동산에 대한 건설투자의 최적기를 산출하는 로직을 만드려고 해
데이터 분석툴은 "태블로" 소프트웨어를 활용할 예정이야
----------##임무
1. 분석에 필요 한 원천 데이터의 종류를 제시한다
2. 그 데이터의 대한 명확한 필요 요인을 제시한다.
3.원천 데이터의 수집처를 링크로 제시하거나 수집 방법을 명확히 제시한다.4.정치, 사회적 요인, 심리요인 등의 복합적인 요인까지 분석에 필요한 모든 것
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##대상1. 서울
2. 단독, 나대지, 구옥 빌라 , 재건축이 가능한 소형 건축물 전체
3. 신축이나 리모델링으로 수익화
4. 과거 10년 전부터 추이
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##필요 요청이후 목적물 산출을 위해 더 필요한 정보가 조치사항이 있으면 요청한다,GPT로 부터 필요한 데이타와 그 이유를 제공 받음(심층 리서치 모델활용)
https://chatgpt.com/s/dr_683c5c5341b081919ec40118c52497b7링크를 타고 들어가 각 개 파일을 다운로드 함
다운로드 원본데이터
원본데이터(구글드라이브)원본데이터를 가공하여 연결 분석하기 위해 전처리 과정이 필요해서 필드를 통일하는 전처리 과정을 함
전처리데이터(구글드라이브)공공데이터는 각 기관마다 그리고 고유 데이터 마다 일정한 형식이 있다. 그래서 추후에도 계속 데이터를 내려받아 업데이트 분석을 위해 전처리용 전용 코드를 작성하여 전처리 진행
데이터의 시각화 (태블로우)
시각화 화면
금리 변동에 대한 인사이트(건설업자의 감)
1. 금리가 내겨가면 지가, 매매량, 신축 허가가 증가하고 금리가 내리면 모든 지표가 하락한다,
즉 표면적으로 보면 대출이 용이할때 집장만을 하려는 현상이 두드러 진다. 역으로 생각하면 금리가 오르기 전 하자는 두러움의 심리도 작용한다고 본다.
2. 대출이 내리는 시점에 지가는 상승한다.(수요가 많아지는 현상으로 읽힌다)
3. 공사비는 꾸준히 증가하고 2020년 이후에 급격히 증가하였다. 오랫동안 통계의 그래프 추세로 보아 절해 하향으로 가지는 않는다.
4.건설 투자의 가장 많은 부분을 차지한 것: 토지대. 건설비용(95%), 나머지가 금융등 기타요인이다.
5.투자 포인트(사회 경제적 요인 배제한 경우) 금리가 오를때 것이 유리하다
이유는
1) 지가 상승이 낮다.
2) 공사비는 시간이 지남에 따라 계속 오른다
3) 인허가 수가 준다- 시간이 지나면 공급이 달릴수 있다.
- 이상 업자 생각 -GPT에게 물었다.
너는 부동산 투자 전문가야
보이는 그래프를 보고 투자에 대해 인사이트를 줘
사회 심리학적 견해도 포함하여 투자 포인트를 분석해 줬으면 좋겠어
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1. 토지주나 구옥의 건물주가 신축등의 투자를 고려할때의 입장에서 분석해여
2. 투자 포인트를 명확히 제시한다.(예를 들어 금리 초고조 상승기가 포인트다)
3. 그 이유를 그 동안의 사례나 과학적 근거를 들어 설명해프롬프트 금리 변동에 대한 인사이트(GPT 분석)이 그래프에서 보이는 인사이트를 시장 심리 관점에서 예측하여 일목요연하게 정리해
소규모 서민 시장에서의 움직임은 지표가 주는 데이터보다는 불안심리 라는 자극적 단기 요소에 기인하는 경우가 많은 것 같다.
Tip: 데이터는 개별적으로 존재할 때는 의미가 적어진다. 연결하여 볼때 분석의 의미가 있다.
Tip: 데이터 시각화에 그치지 않고 고도의 해석 능력이 필요하다.
Tip: 현재 데이터는 전처리문제로 서울, 서울동남권 같은 그룹화된 값을 각 시군구로 인위적으로 나눠 놓을 수 밖에 없어서 데이터의 왜곡이 발생 할 수 있다. 각시군구의 세분화 자료로 분석하는 것은 왜곡이 있으므로 큰 지역(서울) 단위로 봐야 한다.
(내용 입 력)
결과와 배운 점
목표를 세우고 그 목표 도달에 필요한 데이터를 AI와 함께 연구하여 추출한다.
좋은 분석을 위해선 좋은 데이터 전처리가 필요하다
데이터는 단순 시각화의 목적이 아니라 심도있는 해석의 도구(경험, 현장등)가 필요한다.
향후 계획
여러각도의 분석을 통해 일정한 투자 패턴의 키를 정형하 하기
