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부동산 매물 정보 수집하기 - 부동산 데이터 네이버 부동산 크롤링 및 가공 #3 ㅣ 부동산 시장에서 아파트 단지에 대한 정보는 투자자와 구매자에게 매우 중요한 요소입니다. 특히, 특정 지역의 아파트 단지 정보를 효율적으로 수집하는 방법은 데이터 기반의 의사결정을 가능하게 합니다. 이번 포스트에서는 네이버 부동산 API를 활용하여 특정 법정동에 위치한 아파트 단지의 이름과 고유 코드를 조회하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.부동산 매물 정보 수집하기 - 부동산 데이터 네이버 부동산 크롤링 및 가공 #32024.09.15 - [부동산/자동화 프로젝트] - 부동산 매물 정보 수집하기 - 부동산 데이터 네이버 부동산 크롤링 및 가공 #12024.09.15 - [부동산/자동화 프로젝트] - 부동산 매물 정보 ..
오늘은 부동산 매매가 데이터 통계 정보를 만들어 보겠습니다. 간단하게 매매가 정보를 가지고 와서 유의미한 정보를 추출해서 보여주려고 합니다. 파이썬 코드로 쉽게 웹앱을 만들 수 있는 streamlit 을 사용해보도록 하겠습니다.부동산 매매가 데이터 통계 정보 만들기 1편먼저 예전에 사용했던 코드를 불러 오겠습니다. 기존 포스팅에서 사용했던 코드이니 기억하실 분도 있으실 겁니다. 만약 이 코드를 보고 이해가 안된다고 생각하시는 분들은 아래 포스팅을 한번 참고해보세요.2024.09.14 - [부동산/자동화 프로젝트] - 파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 4편 (전국 데이터)class DistrictConverter: def __init__(self): self.districts =..
[고급] 부동산 정보 필터 고도화 ㅣ 그 동안 부동산 정보 크롤링 코드를 모아서 좀 더 고도화 하는 작업을 하도록 해볼게요. 우선 네이버에서 "서울특별시" 를 입력할 경우 모든 법정동을 조회하여 법정동에 헤당하는 아파트를 먼저 모아 오도록 하겠습니다. 법정동에 포함된 아파트 정보를 수집하여 분석할 수 있는 raw data를 만들고 제 기준에 따라 매물을 정리해보도록 하겠습니다.[고급] 부동산 정보 필터 고도화 - 네이버 매물 정리하기2024.09.14 - [부동산/자동화 프로젝트] - 파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 2편 (지역코드)2024.09.15 - [부동산/자동화 프로젝트] - 부동산 매물 정보 수집하기 - 부동산 데이터 네이버 부동산 크롤링 및 가공 #2부동산 매매가 조회편과 부동산 ..
부동산 매물 정보 수집하기 - 부동산 데이터 네이버 부동산 크롤링 및 가공 #2 ㅣ 현대 사회에서 데이터는 매우 중요한 자산입니다. 특히 부동산 시장에서는 아파트 단지에 대한 정보가 투자 결정에 큰 영향을 미치기 때문에, 이를 효율적으로 수집하는 방법이 필요합니다. 이번 포스트에서는 Python을 사용하여 아파트 단지 정보를 크롤링하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 이 과정에서는 Naver의 부동산 API를 활용하여 세대수, 사용승인일, 평형별 면적 정보 등을 수집할 것입니다.부동산 매물 정보 수집하기 - 부동산 데이터 네이버 부동산 크롤링 및 가공 #2 오늘 시리즈는 부동산 매물 정보 수집하기 - 부동산 데이터 네이버 부동산 크롤링 및 가공 편입니다. 아직 1편을 못 보신 분들이라면 1편을 먼저 ..
부동산 매물 정보 수집 방법 - 부동산 데이터 크롤링 및 처리 #1 ㅣ 네이버 부동산 데이터는 매우 유용하게 활용할 수 있지만, 원하는 형태로 변환된 자료를 얻는 것은 상당히 어렵습니다. Excel의 VBA를 사용하여 데이터를 변환하는 방법이 소개되곤 하지만, Python의 뛰어난 기능을 통해 실시간 부동산 매물 정보를 크롤링하는 구체적인 방법을 공부하고 있습니다.이제 네이버 부동산에서 방대한 데이터를 Python을 활용해 필요한 정보를 직접 수집해 보겠습니다.부동산 매물 정보 수집하기 - 부동산 데이터 크롤링 및 가공 #1네이버 부동산은 PC 환경과 모바일 환경으로 나누어져 서비스 되어지고 있으며,각각의 환경을 크롤링하는 방식도 차이가 있습니다. 두 방식 중에서 모바일 환경을 크롤링하는 방식이 보여지는..
파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 4편 (전국 데이터) ㅣ 서울 부동산 매매가를 조회하는 메소드가 잘 동작하는 것을 알았으니, 다 되었습니다. 약간 구조를 바꾸어서 서울 이외 지역의 부동산 매매가를 조회하는 메소드를 만들어보겠습니다.파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 4편 (전국 데이터)2024.09.14 - [부동산/자동화 프로젝트] - 파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 1편2024.09.14 - [부동산/자동화 프로젝트] - 파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 2편 (지역코드)2024.09.14 - [부동산/자동화 프로젝트] - 파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 3편 (서울아파트 컬럼 정리)서울 이외 지역 부동산 매매가를 조회하는 메소드# 사용자에게 시/도 이..
인천광역시 24년 1월 ~ 9월 아파트 실거래가 분석 자료입니다. 아파트 분석은 공공데이터정보 부동산 실거래가로 분석하였으며 조회기준은 서울특별시 202401 ~ 202409 조회일은 9월 26일입니다.
파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 3편 (서울아파트 컬럼 정리) ㅣ 저번 포스트에서는 지역 구분별 코드를 컨버팅해주는 클래스를 만들어보았습니다. 이번 포스트에서는 일단 라이브러리를 이용해서 추출을 한다음에 어떤 컬럼이 필요한지, 필요없는지, 추가해야할 데이터는 무엇이 있을지 생각해보고 추가해서 정제한다음, 대표적으로 서울 아파트 매매가를 조회해보겠습니다.파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 3편 (서울아파트 컬럼 정리)해당 포스팅은 1편, 2편에 이은 3편이므로 1,2편을 보지 않으신 분들은 먼저 포스팅을 보고 오세요!2024.09.14 - [부동산/자동화 프로젝트] - 파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 1편2024.09.14 - [부동산/자동화 프로젝트] - 파이썬 부동산 매매가..
파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 2편 (지역코드) ㅣ 지역 구분 코드 체계를 정리하는 것은 공공 데이터를 다루는 데 있어서 매우 중요한 과정입니다. 시, 도, 시군구, 읍면동의 계층적 관계를 파악하고, 이를 사용하기 쉽게 데이터 구조로 변환하는 것이 조회 및 데이터 처리 과정에서 큰 도움을 주기 때문이죠. 특히, 시군구 코드만으로도 많은 작업이 가능하지만, 다양한 상황에서 읍면동까지 세부적으로 사용할 일이 생길 수 있어 미리 준비해두면 좋습니다.아직 1편을 못보고 넘어오신 분들이라면 1편 먼저 보고 오시는게 좋을 것 같아요!2024.09.14 - [부동산/자동화 프로젝트] - 파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 1편 파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 2편 (지역코드)지역 구분 ..
파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 1편 ㅣ 최근 들어 부동산 시장의 변화가 심상치 않게 다가오고 있습니다. 뉴스나 주변에서 부동산에 대한 이야기를 듣다 보면, 나도 자연스럽게 관심을 가지게 되더군요. 그래서 저 역시 시간이 날 때마다 네이버 부동산이나 기타 부동산 관련 플랫폼을 통해, 제가 살고 있는 지역이나 마음에 드는 다른 지역의 부동산 시세를 계속해서 살펴보곤 했습니다. 하지만 문제는, 이런 정보를 일일이 수작업으로 찾아보다 보니 시간이 많이 들고, 특정 가격대의 매물을 찾는 데도 한계가 있다는 것이었어요.파이썬 부동산 매매가 조회 프로그램 만들기 1편부동산 매매가 확인의 중요성부동산이나 주식 같은 자산들은 매매된 가격이 그 지역이나 자산의 시세를 반영하는 중요한 지표가 됩니다. 즉, 최근..