데이터 마이닝을 이용한 주택가격 결정요인에 관한 연구
A Study on the Determinants of Housing Price Using Data Mining
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본 연구는 주택가격 결정요인을 빅데이터를 이용해 데이터 마이닝 기법인 의사결정나무, 다중회귀분석, 신경망 분석으로 실증분석 하였다. 본 연구의 종속변수는 아파트실거래가격으로 독립변수는 물리적 특성은 아파트면적, 아파트 층수, 건축연도로 입지·환경적 특성은 GIS로 측정한 시청 직선거리, 2차선 직선거리, 4차선 직선거리, 지하철역 직선거리, 공원 직선거리, 인구밀도로 지역은 서울시 강남권, 강서권, 도심권, 강북권으로 설정하였다. 분석결과, 신경망분석의 평균절대오차값이 가장 작은 것으로 나타났고 선형상관값이 실제값과 예측값의 상관관계가 가장 높은 것으로 나타나 신경망분석이 주택가격 예측력이 가장 우수하다는 것을 알 수 있었다. 의사결정나무 분석의 가지치기 분류에서 소형이 59m2이 아닌 70m2으로 나누어져 2-3인 가구가 대세를 이루면서 중소형 면적이 인기가 있다는 것을 알 수가 있었다. 다중회귀분석결과를 보면 주택가격에 아파트 면적, 층수, 2차선 직선거리, 4차선 직선거리는 정(+)이 영향을 미친 반면 시청 직선거리, 지하철역 직선거리, 인구밀도, 건축연도와 강남권에서 강서권, 강북권, 도심권으로 갈수록 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Abstract
This study empirically analyzed the determinants of housing price using decision tree analysis, multiple regression analysis, and neural network analysis. The dependent variables are apartment real transaction price, independent variables are apartment size, apartment floor, construction year, city hall straight distance, 2 lane straight distance, 4 lane straight distance, subway station straight distance, Gangnam area, Gangseo area, urban area and Gangbuk area.As a result, the mean absolute error (MAE) of the neural network analysis is the smallest, and the linear correlation value shows the highest correlation between the real and predicted values. According to the decision tree analysis, the small size is divided into 70m2 instead of 59m2, so it can be seen that the small and medium area is popular because 2-3 person households are popular. As a result of multiple regression analysis, apartment size, number of floors, 2 lane straight distance, and 4 lane straight distance were positively affected by housing price, while city hall straight distance, subway station straight distance, population density and region from Gangnam area to Gangseo area, Gangbuk area and urban area were negative.
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