1. “데이터분석으로 투자하기” 시리즈를 연재하게 된 이유
1.1. 왜 부동산 + 데이터분석인가?

2. 파이썬이란?
2.1. 아나콘다 설치방법
2.2. 주피터 노트북(Jupyter Notebook)

3. 국토교통부 실거래가정보 OpenAPI 사용환경 설정
3.1. 오픈API 신청 방법
3.2. 지역코드 수집하기

4. 실거래가 데이터 수집 프로그램 만들기
4.1. 패키지 호출(패키지 관련 설명)
4.2. 아파트매매 호출 함수(API 연결 함수 설명)
4.3. 전국의 특정기간 데이터 수집하기
4.3.1. 법정동코드 리스트 만들기
4.3.2 특정기간 기간 리스트 생성
4.4. 전국의 특정기간 아파트 매매 실거래가 정보 수집
4.5.1. 데이터수집 프로그램 전문(아파트매매 상세 거래 정보)
4.5.2. 데이터수집 프로그램 전문(아파트 전월세 거래 정보)

5. 데이터 확인 및 아파트 매매정보 추이 분석하기
5.1. 데이터 전처리
5.2. 아파트 실거래가 및 거래량 추이 확인
5.3.1. (예시) 에스케이북한산시티 아파트 실거래가 추이
5.3.2. (예시) 에스케이북한산시티 아파트 거래량 추이
5.4. 아파트 실거래가 분석 프로그램 전문(실거래가 및 거래량 추이)

6. 정리하며

1. 필자의 관심 분야 : 파이썬, 퀀트(계량분석), 금융공학, 데이터분석, 머신러닝 등

2. 서비스의 내용

“데이터분석으로 투자하기 시리즈”를 연재하게 된 이유

 필자의 관심/전문분야는 투자와 머신러닝을 결합한 데이터분석 분야다. 최근 시장에 공급되는 유동성의 영향으로 부동산, 주식시장 등이 활황을 보이며 투자에 대한 관심도가 높아졌다. 필자는 계량분석에 기반한 객관적인 투자 의사결정을 중시하는 편이다. 금융시장에서는 이러한 투자스타일을 퀀트투자라 부른다. 필자는 투자와 데이터분석을 결합한 지식을 전달하고자 교재를 발간하기로 했다.

 본 서적에서는 효율적으로 부동산 데이터를 수집하는 방법에 대하여 기술할 것이다. 또한, 본 서적을 구입하는 구독자 분들에게는 파이썬 실행 코드도 함께 제공할 것이다. 이를 시작으로 수집된 데이터를 토대로 분석하는 방법에 대해 시리즈물로 발간할 예정이다.

왜 부동산 + 데이터분석인가?

 최근 부동산가격의 상승으로 부동산에 대한 대중들의 관심이 많아진 상황이다. 또한, 프롭테크(Property + Technology)가 활성화 되면서 다양한 플랫폼에서 양과질의 정보를 제공하고 있다. 본 서적에서는 데이터에 기반한 부동산 분석을 구현할 수 있도록 부동산 거래데이터 수집에 대한 방법을 소개하고 이를 활용할 수 있는 아이디어에 대해 설명할 것이다.

 국토교통부에서는 부동산 실거래가 정보를 오픈API로 제공하고 있다. 이를 사용하고 수집된 데이터를 분석하기 위해 파이썬(Python)이라는 프로그래밍 언어를 활용할 것이다. 따라서, 이 교재의 내용을 따라가기 위해서는 Python이라는 프로그래밍 언어에 대한 기본적인 지식이 필요하다.

 데이터에 기반한 부동산 거래데이터를 분석하기 위한 준비물은 파이썬 언어에 대한 약간의 지식과 거래데이터 수집을 위한 환경구축(오픈API 신청 등) 그리고 분석에 대한 관심과 흥미가 필요하다.

 본 서적을 차근차근 따라하다보면 데이터에 기반한 나만의 부동산 거래데이터 분석 환경을 만들 수 있을 것이다.

3. 목차

1. “데이터분석으로 투자하기” 시리즈를 연재하게 된 이유

1.1. 왜 부동산 + 데이터분석인가?

2. 파이썬이란?

2.1. 아나콘다 설치방법

2.2. 주피터 노트북(Jupyter Notebook)

3. 국토교통부 실거래가정보 OpenAPI 사용환경 설정

 3.1. 오픈API 신청 방법

 3.2. 지역코드 수집하기

4. 실거래가 데이터 수집 프로그램 만들기

 4.1. 패키지 호출(패키지 관련 설명)

 4.2. 아파트매매 호출 함수(API 연결 함수 설명)

 4.3. 전국의 특정기간 데이터 수집하기

    4.3.1. 법정동코드 리스트 만들기

    4.3.2 특정기간 기간 리스트 생성

 4.4. 전국의 특정기간 아파트 매매 실거래가 정보 수집

 4.5.1. 데이터수집 프로그램 전문(아파트매매 상세 거래 정보)

 4.5.2. 데이터수집 프로그램 전문(아파트 전월세 거래 정보)

5. 데이터 확인 및 아파트 매매정보 추이 분석하기

5.1. 데이터 전처리

5.2. 아파트 실거래가 및 거래량 추이 확인

5.3.1. (예시) 에스케이북한산시티 아파트 실거래가 추이

5.3.2. (예시) 에스케이북한산시티 아파트 거래량 추이

5.4. 아파트 실거래가 분석 프로그램 전문(실거래가 및 거래량 추이)

6. 정리하며

4. 제공자료

- 데이터분석가 "딥퀀트"의 데이터분석으로 투자하기 (부동산정보 수집하기 편) 제공(pdf파일)

- 국토교통부 부동산 실거래가 수집 및 분석용 파이썬 코드 제공(Jupyter Notebook 파일)

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