台北地政雲地價查詢的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

以跨期橫斷面資料分析影響礁溪鄉溫泉套房價格之因素

為了解決台北地政雲地價查詢的問題，作者蘇正仁 這樣論述：

國道五號通車後，隨著養生休閒住宅的盛行，帶來觀光及休閒的流動紅利人口，也拉抬宜蘭區房價上漲，而非宜蘭縣都市發展的礁溪鄉，並無學區、也無商業區，非屬傳統生活機能區，是適合休閒泡湯的好地方。選擇溫泉宅的民眾，看上能夠輕鬆在家泡溫泉的特點，帶動外地客的置產力道，近年讓房價變成東部地區平均價格最高的區域。本研究主要分析宜蘭縣礁溪鄉溫泉區對房價影響之因素，橫跨蒐集「內政部不動產交易實價查詢服務網」2017年1月至2021年10月交易成交案近1963筆之樣本資料。了解溫泉涵蓋區域來探討房屋價格，從年份、建物面積、公設面積、房屋所在樓層、電梯使用、超市距離、學區、社區管理、嫌惡設施、溫泉井數量、溫泉井距離

等因素，取得量化數據分析房價差異。利用特徵房價模型進一步選取驗最要特徵價格函數型態。於礁溪鄉全樣本物件，在溫泉條件特徵越明顯的地區，如：設有溫泉監測井、溫泉井口數較多、溫泉活動旺季；無論參入建物內在結構因素與外在生活機能因素，甚至考慮跨年度或是參入季節性條件，能帶動房屋價格上漲，呈現正相關。而在套房物件時，住戶淡季亦不影響其購買意願，故季節非影響價格之因素。另公寓多屬老舊建物，溫泉水質組織成份複雜，會更加速建物的老化，故溫泉井對公寓為負相關。本研究實證發現宜蘭縣礁溪鄉溫泉發展與房價之關聯性，會排除以往一般特徵對房屋影響力的正負值。特徵變數屬負向關聯包括屋齡、總面積、主建物佔比、超市、學校。特徵

變數屬正向關聯包括樓高比、管理組織、溫泉井口數。房屋價格也會因溫泉水的供給與否，及建物特徵，而造成房價明顯的差異。溫泉特性會因個人理財投資及社會經濟之表現不同，而追求健康生活者，其想要多元化經營休閒，或選擇溫泉宅為第二屋住宅，亦是造成房價上漲的原因之一。

數據驅動下之不動產價格分析與預測暨模型視覺化 - 以複數年之高雄不動產實價登錄資料為例

為了解決台北地政雲地價查詢的問題，作者黃信博 這樣論述：

不動產的取得往往需付出龐大的價格去取得，不管是平常生活起居的房屋、商業辦公的大樓，或者其他形式的不動產。而近年，外在經濟因素與環境因素，不動產成為投資工具，導致不動產價格呈現高漲不跌的型態。因而衍生了居住正義、都市更新等相關議題，儘管政府實施許多相關政策，但不動產價格還是容易受各種消息面影響，如何取得合理價格的問題仍然存在。過往有許多研究與文獻透過各種學理理論、政策制度層面、亦或是探討其他因素所帶來的影響，來評估不動產價格是否在合理區間。而比較少關注龐大的不動產數據中，眾多變數是否具有值得參考的價值提供給使用者。因此，本研究從臺灣經濟新報數據庫之不動產實價登錄系統，蒐集2019年7月至202

1年6月高雄市地區不動產數據作為研究樣本。基於數據驅動的理念，利用資料探勘技術中的分群方法，將資料檔內的數值型與非數值型的混合資料，以相關與距離兩判別要素，將資料檔內的變數予以集群，以失去微量的訊息量為代價，而達到變數減量之目的。如此，有利於建立後續的不動產價格分析與預測之模型。再針對不同集群建構混合線性迴歸模型進行不動產價格預估與各模型間比較。最後整合至R-Shiny，開發視覺化分析系統，作為結果之呈現。