• 데이터 시각화 project

“2015년 3월 CNN머니는 미국 부동산 업체인 질로 (https://www.zillow.com/ )의 조사 결과를 인용해 1997년에서 2013년 사이 스타벅스와 가까이 있는 주택 가격이 평균 96% 상승해 미국 전체 평균인 65%를 앞질렀다고” 보도했습니다.

과연 한국에서도 비슷한 현상이 일어났을까 의문이 들어 조사를 시작했습니다. 스타벅스나 맥도날드가 집 근처에 있으면 내 집 가격이 상승할 것인가?

http://www.koreadaily.com/news/read.asp?art_id=3217847

• 강남은 starbucks 및 mcdonalds등이 다른 구보다 많아서, 아파트 값과 상관관계를 찾아보는 것에 있어서 좋은 data일 것이라고 생각 함

• 즉 우리는 "스타벅스 및 맥도날드가 아파트 근처에 있을 수록 땅값이 비싸다."   상관 관계(거리가 멀수록 아파트 값이 싼)가 있을 것이라고 가정하고 이를 검토하는 것이 아래의 과정이다.

• 강남구 데이터 정리
• Google map API 를 APT주소 이용한 GPS 좌표변환

• 위와 같이 좌표평면에 그리게 되면 도로 및 지형 등을 고려하지 못하므로, 파이썬 다른 패키지를 이용해서 시각화 시도!

(파일은 폴더 htmlfile -> gangnam_map.html) (파일은 폴더 htmlfile -> gangnam_map1.html)

• 2차원 좌표평면에 시각화 하면서 스타벅스의 분포 및 맥도날드의 분포의 패턴은 파악 할 수 있었다.
• 하지만 이를 통해서 아파트 가격과의 관계를 수치적으로 파악이 불가하므로, 이하에서는 joint plot등으로 관계를 살펴보도록 하겠다.

• 아파트 기준으로 가장 가까운 맥도날드 및 스타벅스의 거리를 구하고, 그 거리와 아파트 값의 관계를 살펴본다.
• 거리 구하는 공식(gps좌표 간 km로 환산)

• distplot(Flexibly plot a univariate distribution of observations.)
• joint plot(Draw a plot of two variables with bivariate and univariate graphs.)

• distplot(Flexibly plot a univariate distribution of observations.)
• joint plot(Draw a plot of two variables with bivariate and univariate graphs.)
• regplot(Plot data and a linear regression model fit.)

수 많은 상업시설(은행, 회사 등)이 모여있으며 이러한 유동인구를 target으로 스타벅스 및 맥도날드 등이 위치해 있다. 하지만 우리가 고려한 것은 아파트의 평당 가격이어서 거주지역에 대해서만 고려한 것이라 유동인구 등에 대해 고려하지 못했다.

2-1) 개포동, 압구정동 재건축

2-2) 한강조망권과 숲세권

2-3)대치동 학군

• 서울 전체 데이터로 상관관계 있는지 살펴보고, 개별 구마다 검토하기

• 스타벅스, 맥도날드 및 다른 편의시설 유무도 고려하기