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🏢 서울 아파트 저평가 매물 탐색 대시보드

금리 사이클 기반 독자 지표로 저평가 가능성 매물을 인터랙티브하게 탐색

📅 2026.01.28 ~ 2026.02.13

팀 프로젝트 (3인)

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📌 프로젝트 개요

단순 시세 비교를 넘어, 금리 사이클을 기준으로 전고점·전저점을 정의하고 가격 회복 가능성을 정량적으로 평가할 수 있는 독자 지표(회복률·회복지수)를 설계. 이를 바탕으로 저평가 매물을 인터랙티브하게 탐색하는 Tableau 대시보드를 구축했다.

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📊 데이터

| 항목 | 내용 | |——|——| | 출처 | 서울 아파트 실거래가 (공공데이터) | | 기간 | 2018.01.01 ~ 2025.06.30 | | 총 거래 건수 | 423,234건 | | 총 아파트 수 | 8,694개 (분석 대상 2,763개 / 31.8%) | | 주요 변수 | 단지명, 전용면적, 평단가, 거래일자, 위도/경도 |

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🛠 기술 스택

| 구분 | 내용 | |——|——| | 시각화·대시보드 | Tableau (테이블 계산, 지도 시각화, 인터랙티브 필터) |

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📐 지표 설계

기존 단순 시세 비교로는 “지금이 저평가인지 아닌지”를 판단하기 어렵다는 문제에서 출발. 금리 사이클(2022년 급격한 기준금리 인상 → 2023년 이후 안정화)을 전고점·전저점 정의 기준으로 삼아 회복 여력과 반등 속도를 동시에 담을 수 있는 두 가지 독자 지표를 설계했다.

지표	계산식	해석
회복률	현재 평단가 ÷ 전고점 평단가	낮을수록 고점 대비 미회복 상태
회복지수	(현재가 − 전저점) ÷ (전고점 − 현재가)	높을수록 바닥 대비 반등폭이 큼

→ 회복률이 낮고 회복지수가 높은 매물 = 저평가 가능성이 높은 매물

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🎛️ 대시보드 구성

사용자가 “내가 원하는 조건의 저평가 매물”을 직접 찾을 수 있도록 단계적 필터 구조로 설계했다:

• 구 단위 선택 — 서울 지도에서 관심 지역 클릭 → 해당 구 매물 목록 자동 표시
• 평형·가격 범위 필터 — 구매 가능 예산과 원하는 평형에 맞춰 좁히기
• 지도 위치 확인 — 필터링된 매물의 실제 위치를 지도에서 실시간 확인

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⚠️ 한계점

• 가격 요인만 고려 — 직주근접, 재건축 가능성, 연식, 단지 규모 미반영
• 평단가 기준이므로 소형 평수가 상대적으로 과대평가될 가능성
• 금리 외 거시경제 변수(공급 정책, 계절성) 미고려

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📁 산출물

| 파일 | 설명 | |——|——| | 🔗 Tableau Public 대시보드 | 인터랙티브 대시보드 |