[내용] 데이터 분석은 단순히 프로그래밍 및 코딩이 아니기 때문에 도메인 지식이 수반되어야 합니다. 이에 필수적인 부동산에 대한 정부 정책 및 매크로 경제 지식을 학습해봅니다.

1) 부동산 정책 관련 스크랩(Selenium)

2) 정부 정책 및 매크로 경제분석 Research : 부동산 규제, 금리 및 주택 가격 변동

[참고 자료]

• 참고할 만한 인터넷 기사, 자료 및 템플릿 제공 예정
• 과제 수행을 위한 python 문법 및 웹 크롤링 분석 실습 예정

[과제 결과물] 파워포인트 ppt 2 page 이내로 작성

※ 1주차에 멘티님들 개개인 면담을 통해 상황이나 배경지식에 따라 강의 및 과제 난이도 조절

[내용] 매크로 경제 기반 2022년 주택시장 전망을 분석해봅시다. 데이터를 수집하고 전처리 작업을 진행해보세요.

1) 데이터 수집 : 미국연방준비은행(FRED) - HOUSE PRICE INDEX, S&P Case-Shiller Index

• 국가통계포털 - 공동주택 통합 매매 실거래 가격지수, 분양가, 국토부 실거래가

2) 전처리 및 시각화 : 데이터 로드>이상치 및 결측치 제거> 병합, Reshape 등 > Bar chart, line plot 등

[참고 자료] 과제 양식을 Jupyter notebook 제공

[과제 결과물] Python을 활용한 시각화 정보, 이를 파워포인트 ppt 2 page 이내로 작성

[내용] 회사는 데이터 기반 의사결정에 필요한 구체적인 근거를 제시해야 하고, 모두가 납득할 수 있는 수준의 데이터 분석 결과를 도출해야 합니다. 수요와 공급에 따른 개인별 공동주택 건설입지 선정을 위한 자료를 작성해주세요.

1) Plotting : 매매가 및 전세가 가격격차(bar chart, line plot)

2) Visualization : 분양률, 주택 인허가 물량, 착공 물량 분석

[참고 자료]

• 참고할 만한 Jupyter notebook 예시 자료 및 템플릿 제공 예정
• 과제 수행을 위한 설명 및 분석 실습 진행 예정

[과제 결과물] Python을 활용한 시각화 정보, 이를 파워포인트 ppt 2 page 이내로 작성

[내용] 상관 관계 분석 및 회귀 분석을 통해 적정 분양가 예측 모델을 개발하고 마케팅 전략을 수립해보세요.

1) 과제1 : 주택 가격에 영향을 미치는 feature variable 선정 및 모델 설계

• 상관 관계 분석(corr)
• Regression(회귀 분석), Deep Learning(tensorflow.nn) 을 통한 분양가 산정

2) 과제2 : 적정 분양가 예측 모델 개발 및 마케팅 전략 수립

• 분석 및 과제: 학원가, 공원, 마트 분석(folium)

[참고 자료] 과제양식을 Jupyter notebook 제공

[과제 결과물] Python을 활용한 시각화 정보, 이를 파워포인트 ppt 2 page 이내로 작성