소개
Tableau... 이게 뭔지도 모르고 gpters16기에 '부동산' 키워드만 보고 신청하면서 아직도 어색하지만 저 같은 부동산분야 종사자에겐 Tableau 무한한 가능성이 있슴을 보았기에 전체 그림을 스케치하는 느낌으로 우선 작업을 기존에 익숙한? Claude+MCP를 통한 부동산 데이타 시각화를 먼저 시도해보았습니다.
이 글은 향후 Tableau로 이번 대시보드를 구현하기 위한 스토리보드 성격이 될 것 같고, Tableau의 기능으로 구현해 보겠다는 기준 설정과 같은 작업이었습니다.
옵시디언을 간단히 이안님께서 1시간 알려주긴 했지만 아직은 활용하기엔 실력이 미흡하여 이 내용은 MCP 서버를 통해 우선 Notion으로 정리되도록 하겠습니다.
진행 방법
어떤 도구를 사용했고, 어떻게 활용하셨나요?
1. 현재 Tableau를 통해 시각화한 결과물을 검토하여 제 사업장이 있는 지역에 적용해보고자 했습니다.
2. 기존에 사용했던 툴을 통해 부동 산 데이타 대시보드를 구현을 해 볼 수 있다면 Tableau로 가능할 거라는 확신이 있어 우선 공공데이터 출처를 확인하고 서울시 25개 구중 동작구 지역을 대상으로 아파트 매매/전세 공공 데이터를 통해 9가지 형태로 시각화 해보았습니다.
3. 이 내용은 Claude+MCP.. 그리고 그 결과를 notion으로 정리 했습니다.
Tip: 사용한 프롬프트 전문을 꼭 포함하고, 내용을 짧게 소개해 주세요.
*프롬프트 및 진행 방향
""2025년 월별 동작구 지역 아파트 매매와 전세 데이타를 제시한 곳에서 불러와 그래프로 시각화 하고자 합니다.
1. 시간에 따른 매매가 추이
2. 전세가 추이 최대치, 최소치..
3. 동작구내 동별로 생성해고 그래프 내에는 최대값과 최소값, 평균값을 표시해 주세요
4. 동작구 동별 매매/전세 건수를 그래프
5. 전세가율(전세가격/매매가비율) 추이
6. 부동산심리지수(가격변화율+거래량 변화율)
7. 가격대별 거래분포(히트맵)
8. 매매/전세 격차 지수
9. 공급/수요 균형 지수
이 시각화(그래프)의 각각의 의미는 매우 중요합니다.
단순하 자기 만족으로 이걸 구현하기보다는 저 같은 부동산 종사자는 고객별 연령별 맞춤 대응으로 브리핑 자료를 그때그때 신속히 신뢰성 있게 만들어야 하기에 이런 시각화 자료를 통해 고객이 얻을 수 있는 인사이트를 제공해야 합니다.
- Tableau, AI와 관계없이, 이 글을 읽는 분이라면 대한민국 성인이라면 그 의미를 정확히 알고 계시면 향후 부동산 투자에 도움이 되실거라 생각됩니다.(별 갯수는 개인적인 효용성 정도)
1. 📈 시간에 따른 매매가 추이 ⭐⭐⭐⭐⭐
왜 유용한가: 시장의 기본 방향성을 보여주는 가장 핵심적인 지표
인사이트: 최고점(25/2, 147,463만원) → 최저점(25/5, 107,887만원) 27% 하락으로 큰 변동성
활용: 상승 추세 시 추격 매수 검토, 하락 추세 시 저점 매수 기회 포착
2. 🏠 시간에 따른 전세가 추이 ⭐⭐⭐⭐⭐
왜 유용한가: 실거주 수요와 투자 수요를 동시에 반영하는 핵심 지표
인사이트: 지속적 상승 추세(48,000→62,557만원, 30% 상승)로 매매가와 반대 움직임
활용: 전세가 상승 시 갭투자 매력도 감소, 임대사업자 수익성 개선 신호
3. 🏘️ 동별 최신 가격 비교 (2025년 5월) ⭐⭐⭐⭐⭐
왜 유용한가: 같은 구 내에서도 동별 투자 매력도와 가격 편차가 크기 때문
인사이트: 흑석동(169,500만원) vs 노량진동(93,000만원)으로 최대 82% 가격 격차
활용: 저가 지역(노량진-대방동) 상승 잠재력 vs 고가 지역(흑석-상도동) 프리미엄 지속성 분석
4. 📊 동별 거래량 비교 ⭐⭐⭐⭐
왜 유용한가: 거래량 = 유동성 = 현금화 용이성을 나타내는 실용적 지표
인사이트: 상도동(매매 78건), 사당동(전세 110건) 최고 vs 신대방동(매매 16건) 최저
활용: 고거래량 지역은 매매 시 유리, 저거래량 지역은 할인 매수 기회 존재
5. 💰 전세가율(전세가/매매가 비율) 추이 ⭐⭐⭐⭐⭐
왜 유용한가: 투자 수익률과 시장 심리를 동시에 보여주는 핵심 투자 지표
인사이트: 현재 52.3%로 기준선 70% 대비 여유 있지만 상승 추세로 부담 가중
활용: 70% 이하면 갭투자 매력적, 70% 이상이면 갭투자 부담으로 전세 위주 고려
6. 🧠 부동산 심리지수 (가격 변화율 + 거래량 변화율) ⭐⭐⭐⭐⭐
구성: (가격변화율×0.6) + (거래량변화율×0.4) + 100으로 계산한 복합 지수
해석: 100 이상 = 상승 심리(녹색), 100 미만 = 하락/관망 심리(빨간색)
특징: 시장의 열기를 수치화해서 객관적 투자 타이밍 판단 가능
7. 🎯 가격대별 거래 분포 (히트맵) ⭐⭐⭐⭐
구성: 5억이하/5-10억/10-15억/15억이상 4개 구간별 거래 비중을 색상으로 표시
인사이트: 중간가격대(5-10억) 거래 집중, 고가물건(15억+) 비중 변화로 시장 방향 예측
트렌드: 고가 비중 증가 = 시장 상승 신호, 저가 비중 증가 = 시장 하락/침체 신호
8. 📏 매매-전세 격차 지수 ⭐⭐⭐⭐
공식: (매매가 - 전세가) / 전세가 × 100으로 갭투자 매력도 수치화
의미: 높을수록 갭투자 부담 증가, 낮을수록 갭투자 매력 증가
활용: 40% 이하면 갭투자 적극 검토, 100% 이상이면 갭투자 신중 고려
9. ⚖️ 공급/수요 균형 지수 ⭐⭐⭐
구성: 매매 거래 비중 기반으로 시장 수급 균형 상태를 3단계로 구분
판단: 과열(120+) = 조정 위험, 정상(80-120) = 안정적, 침체(80-) = 바닥 신호
예측: 공급 과다 → 가격 하락 압박, 공급 부족 → 가격 상승 동력
1. 우선 Tableau로 이 시각화 자료와 구현방법은 이미 부동산투자 동기분들이 올려주신 글이 있기에 과정은 생략하고 2번째 수업까지 얻은 시각화 자료를 토해 제가 얻은 인사이트 이미지를 올려드립니다.
*Tableau 를 통한 서울시 1년 아파트 매매-전세 데이타 연결로 시각화, 첫째주 수업
Tableau 를 통한 서울시 동작구 거래금액과 동별 매매거래량
Tableau에서 작성한 동작구 매매-전세...(매매가 vs 전세가) 데이타 표
2025년 3월 서울시 동작구 거래량 시각화 -Tableau 맵 기능 활용
Tableau로 시각화한 동작구 지역 대시보드(지도, 거래금액, 거래량, 월별 매매가-전세가)
이상은 둘째주 시간까지 진행한 내용으로 푸디님 수업내용을 복습삼아 정리하면서, 실제 부동산 필드(사업자 측면)에서는 특정 지역에서 대한 좀 더 세부적인 분석이 필요할 것 같아,
향후 Tableau로 구현해 보고 싶은 시각화 자료를 Claude-MCP를 통해 먼저 구현해본 결과를 공유해봅니다.
부동산 업계 종사자로서, 실세 손님은 보고 싶은 것, 듣고 싶은 걸 알려줘야 계약성사률이 높기에 그 부분을 감안해서 기존 데이터를 기준으로 총 9개의 이미지를 구현하고 그 시각화 자료가 어떤 의미를 가지고 있고 고객에서는 어떤 인사이트를 줄 수 있을 지 고민하며 채택했습니다.
*아래는 동작구(7개동 기준) 2025년 아파트 매매-전세 데이타를 시각화함. - Claude+MCP 활용.
(첫화면 통계카드의 단위는 만원이 아니라 억원 입니다.)
*결과와 배운 점(다음 목표와 계획 포함)
이 내용에서 제가 배우고 얻은 것들을 공유하며.. 부동산 업계 종사자로서 부동산 데이터 시각화의 필수성을 느끼며, 향후 AI도구 +Tableau + 전문지식의 융합이 미래 부동산 서비스의 표준이 될 것으로 확신했습니다.
GPTERS가 현재 잘하고 있습니다만, 결국은 이런 스터디와 학습을 통해 업계에서 경쟁력 있는 인력 양성에도 방향을 맞춰주시길 당부드립니다.
도움 받은 글 (푸디님 수업영상, 카톡 소통 내용 )
*사족-
"이번 사례글은 현재까지 Tableau 수업을 통해 기존 부동산 업계 종사자의 시각에서 고객의 니즈를 구체화 하여 매출증대라는 관점에서 작성해 보았습니다. 이 글은 업데이트 진행중이며, 최종적으로는 Tableau로 데이타의 유기적인 시각화를 구현하는 다음 목표가 있습니다.
이 자료는 부동산 시장에서 "데이터 기반 의사결정"의 중요성을 강조하며, AI 도구와 Tableau를 결합한 미래 부동산 서비스의 표준을 제시하고 있습니다.
결과물 Notion에 자동게시
