大家好 小弟想請問大家一個觀點,我想以最近大家熱烈討論的土城區為例，
在過去討論區裡,無論哪個議題都會有多空不同的看法,
但無論看多還是看空,其實每個人都有自己的一套見解,
因此常在討論區裡看到的多數是各自的主觀表述，
能對判斷的資訊內容有實質助益的其實很有限。
因此我們嘗試 AI的技術,將實價登錄上的交易紀錄與網路上所販售的屋件紀錄 進行分析與統計,
並以大數據 揭露真實的交易趨勢與特徵,下方的連結是以土城區作為例子，
並透過簡單的說明來協助大家來進行判斷
最後並請教大家,
是否樂見這樣的數據科學技術能更多的應用在未來的購屋前的評估與決策身上呢?
如此透過區域條件的主流趨勢揭露,能否協助大家在做購屋決策前較不易受到誤導呢？
完整內容連結: 將土城買房交易給大數據化好嗎?(完整版)
(因篇幅較長擺在部落格內較適合閱讀,若造成不便敬請見諒!!)
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以上這個結果其實不難解釋，21～30年的房子可能有比較低的公設比，價格帶剛好落在大部分人可接受的500～1000，加上比較方便的地理位置，30年以下是普遍能接受的屋齡（或是能貸款20年的上限）；同類型的屋齡隨著時間增加，因此可得到你的結論。
一旦這批房子超過30年的數量增加，自然就會減少購買慾望，可能會得到相反的結果，因此用來預測重劃區交易熱度，可能不是完全適合，須小心解釋。
房市交易的變因很多，屋齡、總價、位置都有其天花板效應，一旦「超過」某個點，交易量就大跌；當然人類失去理智的追價行為可推高這個天花板，但是終究會回歸本質而破滅。目前的現實是，房屋價格一脫離大部分購買者的經濟能力太多時，量就下跌，價格回到可負擔的範圍，累積的潛在購買能量就釋放。
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