<aside> 💡 주제
[부제]
<aside> ❗ 사전 정의
- 지역별_지가변동률.csv
- 주택전세가격지수(KB).csv
- **주택매매가격지수(KB).csv**
- 주택건설인허가실적.csv
- **유형별 주택월세통합가격지수.csv**
- 아파트 실거래가격지수.csv
- **미분양주택현황.csv**
- 국내건설수주액.csv
- 건축허가현황.csv
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<aside> ❗ 목차
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<aside> 💻 콜라보랩 공유
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<aside> <img src="/icons/code_gray.svg" alt="/icons/code_gray.svg" width="40px" /> 판다스를 이용해데이터 불러오기
pd.read_csv('건축허가현황.csv', index_col=0)
pd.read_csv('국내건설수주액.csv', index_col=0)
pd.read_csv('미분양주택현황.csv', index_col=0)
pd.read_csv('아파트 실거래가격지수.csv', index_col=0)
pd.read_csv('유형별_주택월세통합가격지수.csv', index_col=0)
pd.read_csv('주택건설인허가실적.csv', index_col=0)
pd.read_csv('주택매매가격지수(KB).csv', index_col=0)
pd.read_csv('주택전세가격지수(KB).csv', index_col=0)
pd.read_csv('지역별_지가변동률.csv', index_col=0)
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한국은행 경제 통계 시스템을 통해 수집한 9가지 부동산 데이터 활용
한국은행 경제통계시스템 - OpenAPI 서비스 (bok.or.kr)
<aside> <img src="/icons/exclamation-mark_gray.svg" alt="/icons/exclamation-mark_gray.svg" width="40px" /> 한국 부동산 데이터 시각화
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<aside> <img src="/icons/bookmark_gray.svg" alt="/icons/bookmark_gray.svg" width="40px" /> 우리가 투자 목적으로 집을 산다면 어느 지역에 집을 사야 할까?
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데이터 시각화 ⇒ 은지
csv 파일을 읽은 후 각 분야별 기준에 따른 정렬 (시작은 2015년 6월 1일, 기준은 2017년 11월 1일)
지역별 순위 출력 (지역별 이름이 통일 되어 있으면 상관 없는데 만약 그렇지 않을 경우 전처리 해야함)
실제 나온 지역의 실 금액을 찾아 수익률 계산