데이터로 만드는 부동산 시세와 입지 분석!
평범한 마케터의 꿈꾸는 부동산
얼마 전, 부동산 입문 시 자신이 살고 있는 거주지뿐만 아니라 장기적으로는 주변 시세 분석까지 진행하는 습관을 강조했다. 이왕 시작하기로 했다면, 내가 얻은 소중한 정보를 어떻게 정리할 것인지도 중요하다. 에버노트를 쓰는 것도 추천한다. 다만, 데이터를 공부했거나 수치 분석을 하고 싶은 경우는 원시적이지만 엑셀 정리를 추천한다.
시세와 함께 분석해야 할 부분은 입지 분석이었는데, 실제로 데이터를 만드는 일을 해 보는 것도 좋다. 개인적으로 어떤 방식을 통해 진행하는지 공개한다.
위 그림은 용산구의 일부 아파트를 정리한 데이터다. 실제로 분석을 하다 보면, 해당 아파트의 연식과 유형, 단지 구성 상태, 세대수 등도 함께 조사하는 것이 좋다. 해당 아파트에 영향을 줄 수 있는 모든 데이터를 일단 정리하면서 감을 익힌다.
기본 정보 분석의 예사실 입주일은 입주 연도 정도만 기입하는 의미로 두고, 세대수가 어떤지, 단지 구성이 어떻게 돼있는지 파악하자. 구성은 층이 낮은 단지의 경우 사업성이 좋아 재건축 진행이 상대적으로 적극적인 경우가 많기 때문.
시세 분석의 예시세 분석은 단순히 실거래가뿐만 아니라, 전세가와 평형대를 함께 파악해두는 것이 좋다. 평당 가격, 전세가율 등에 대한 추가적인 정보도 얻을 수 있기 때문이다.
입지 분석의 예입지 분석은 언급한 대로, 교통과 학군, 상권과 자연으로 나눈다. 그 하위 항목은 본인이 중요하다고 생각하는 변수들을 삽입한다. 나는 지하철, 초등학교와 중학교, 지역 상권, 녹지 프리미엄 정도는 중요한 요소라고 판단하고 있다.
향후 공급과 수요 분석의 예공급과 수요는 현재도 중요하지만 향후도 중요하다. 개인적 판단에 맡기는 부분이다.
동일한 아파트 단지를 대상으로 입지 분석을 실제로 진행한 케이스. 일단은 분석을 끝낸 후, 자신이 중요하다고 생각하는 입지 순대로 정렬해 보면, 내가 실제로 원하던 단지들이 등장한다.
데이터를 분석하고, 이를 통해 시세가 예측되는 과정은 오히려 능숙한 스킬이 있는지의 여부이다. 실상, 데이터 분석에서는 목적에 영향을 줄 수 있는 변수를 선정하고, 이 변수들에 정확한 값을 부여하는 것이 더 중요하다. 그런 이유로, 데이터 크롤링이 어려운 상태라면 본인이 직접 데이터를 만들어 보는 것도 값진 경험이다.
개인이 생각하는 변수들은 차이가 있을 수 있지만, 공개한 기준들은 기본적인 정보일만큼 중요한 것들이다. 대부분 인생에 집을 구매하는 경험은 많지 않으니, 행복한 시작을 위해 이 정도 노력은 한 번 시도해 볼 만하다고 생각한다.
