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파이썬을 활용한 부동산 데이터 분석 파이썬 기초부터 실제 부동산 데이터를 활용한 매매분석, 수요예측, 시각화

위키북스 데이터 사이언스 시리즈 35
박준규 지음 | 위키북스 | 2019년 05월 16일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791158391546(1158391544)
쪽수 284쪽
크기 175 * 235 * 20 mm /639g 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

파이썬으로 부동산 데이터를 수집하고 정리해서 분석하는 과정을 쉽게 설명했습니다!

국내 부동산 분석에 활용할 수 있는 데이터는 무수히 많습니다. 실거래가부터 시작해서 KB부동산에서 제공하는 매매가격, 전세가격 지수 데이터, 학군 데이터, 일자리, PIR 데이터 등 무수히 많습니다. 이런 다양한 데이터를 연결해서 분석하고 함께 살펴보기 위해서는 엑셀만 가지고는 거의 불가능합니다. 다행히 파이썬은 일반인들도 빠르게 익혀서 바로 사용하기 좋은 프로그래밍 언어입니다. 파이썬을 이용해 다양한 부동산 데이터를 가져와 정리하고 서로 연결하고 분석하는 방법을 배워 봅시다.

이 책의 총서

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상세이미지

파이썬을 활용한 부동산 데이터 분석(위키북스 데이터 사이언스 시리즈 35) 도서 상세이미지

저자소개

저자 : 박준규

대학생 시절 회사원으로 평생 살기보다는 전문적인 일을 하고 싶어서 금융공학을 전공했고 대학원까지 진학했다. 대학원에서 금융공학을 전공하면서 금융 세계에서 문제들을 어떻게 계량화하고 데이터를 이용해 해결하는지 배웠고, 이러한 계량적인 문제해결 방식을 금융뿐 아니라 다른 영역에도 적용해 보고 싶은 욕구가 크다. 더 나아가 실제 세상의 여러 문제를 계량적으로 해결하고 이를 시스템으로 만들어 사업화하는 데 관심이 많다. 현재는 취업 관련 스타트업을 시작하고 있고, 다른 사업들도 준비 중이다.

블로그: https://28thoughts.com/

[약력]
현 취업컨설팅(MeetPro) 스타트업 대표
현 현대차 등 대기업 파이썬 강사 활동
전 핀테크 스타트업 코스폴 데이터분석가, 연구소 소장
전 FN자산평가 퀀트팀 연구원
고려대학교 경영대학원 재무학(이자율, 신용 파생상품 전공) 석사 졸업
고려대학교 경제학과 졸업

목차

▣ 1장: 데이터 기반의 부동산 투자
1.1 데이터를 활용한 부동산 투자
1.2 데이터를 활용한 부동산 투자 구현하기 - 프로그래밍이 필요한 이유
1.3 아나콘다 설치 및 주피터 노트북
1.4 파이썬 기본 문법
___파이썬 기본 데이터 형
___변수
___리스트, 딕셔너리
___반복문
___조건문
___함수
1.5 판다스로 데이터 분석에 날개를 달자
___판다스의 시리즈(Series)
___판다스의 데이터프레임(Dataframe)
___판다스의 기본 기능
___주석 달기

▣ 2장: 부동산 가격의 흐름을 살펴보자
2.1 결국 가격이다
___한국의 부동산 가격은 어떻게 변해 왔나
___KB부동산 가격 데이터는 어떻게 생겼나
___파이썬으로 데이터를 가져와 분석하기
2.2 ‘기준’이 필요해
___소득과 부동산 가격 비교
___ ‘개인소득 데이터’와 ‘PIR 데이터’ 살펴보기
___개인소득과 PIR 데이터를 파이썬으로 다뤄보자

▣ 3장: 수요와 공급 데이터를 이용해 주택 가격이 오를 지역을 찾아보자
3.1 수요를 통한 부동산 살펴보기
___어떤 지역의 수요가 높을까
___부동산 수요 측정을 위한 데이터
___파이썬으로 수요 데이터 분석하기
3.2 공급을 통해 부동산 살펴보기
___공급량이 부동산 가격에 미치는 영향
___부동산 공급 측정을 위한 데이터
___파이썬으로 공급 데이터 분석하기

▣ 4장: 학군과 일자리
4.1 학군
___학군과 부동산은 어떤 관계일까?
___학군 분석을 위한 데이터
___파이썬으로 학군과 부동산 데이터 분석하기
4.2 일자리
___일자리와 부동산은 어떤 관계일까?
___일자리 분석을 위한 데이터
___파이썬으로 일자리와 부동산 데이터 분석하기

▣ 5장: 지도에 부동산 정보 나타내기
5.1 지도 위의 특정 위도, 경도에 표시하기
5.2 지도 위의 지역을 경계선으로 나눠 색깔로 구분하기

출판사 서평

★ 이 책에서 배우는 내용 ★

◎ 부동산 데이터 분석을 위해 꼭 필요한 파이썬 기본 문법 및 시각화 방법
◎ 매매가격 지수 데이터, 전세가격 지수 데이터, PIR 데이터 등을 파이썬으로 분석하는 방법
◎ 매매가와 전세가 움직임을 비교하고 미분양, 인허가 데이터 등을 가격 변화와 함께 분석
◎ 특목고 진학에 관한 데이터와 일자리 데이터 등을 통해 각 지역의 학군과 일자리, 그리고 부동산 가격의 관계를 분석

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