> 프로젝트 > 프로젝트 발표 | 팀장/팀원 | 팀장 : 사민기 팀원: 송준원, 안정광, 최현범, 정승우 |
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| 개요 | 2010년 이후 부동산의 경제 비중은 지속적으로 증가하고 있으며 부동산 시장 예측은 개인 및 사회 전반에 걸쳐 매우 중요한 사안이라고 볼 수 있습니다. 입지, 브랜드, 정책, 미래 가치 등 수많은 변인이 존재하는 부동산 분야에서 빅데이터를 활용하여 부동산 시장 변화를 빠르게 파악, 의사 결정에 도움을 주는 방안을 모색하고자 하였고 뉴스 기반 긍부정 분석을 통하여 아파트 매매가 예측을 할 수 있는 모델을 기획하였습니다. |
| 구현기능 | 데이터 수집 : 2012~2021까지의 기사, 지역별 평당가&거래량&지수 수집. 데이터 분석 : 지수기반 & 사전기반 Train/Test 데이터 생성, LSTM&로지스틱 회귀분석 모델링&검증, 정확도가 높은 로지스틱 회귀 모델 선택. 모델링 검증 : 만들어진 지표와 사전기반&한국부동산원의 지역별 지표와 비교하며 비교 결과를 바탕으로 사용자 사전기반 로지스틱 회귀분석 모델링 선택. 예측 : 라벨링의 긍,부정 개수를 변동률로 변환 및 실거래가 지수와 동일 단위 적용을 위한 정규화 진행. 최종적으로 2021.10~2022.01 지수 & 평당가 & 부동산 가격 추세 예측 진행. |
| 설계의 주안점 | 1. selenium, beautifulsoup을 활용한 스크래핑 진행 2. konlpy(okt) 형태소 분석기를 사용하여 사용자 사전 구축 및 라벨링 진행 3. 라벨링 데이터를 이용하여 LSTM 및 로지스틱 회귀분석 진행 4. LSTM 및 로지스틱 회귀분석 모델 실거래가 지수 기반 검증 5. 완성된 모델링을 통한 향후 부동산 가격 예측 진행 |
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