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國立高雄應用科技大學 資訊管理研究所碩士班 丁建文、黃河銓所指導 陳育傑的 以資料探勘技術建置房價預估模型-以台北市為例 (2016),提出永慶房屋台南東區關鍵因素是什麼,來自於房價預估模型、資料探勘、迴歸分析、神經網路、決策樹。

而第二篇論文國立政治大學 經營管理碩士學程(EMBA) 鄭宇庭所指導 劉育榮的 房屋仲介品牌與顧客偏好之關聯性研究 (2013),提出因為有 房屋仲介、顧客偏好、決策樹的重點而找出了 永慶房屋台南東區的解答。

最後網站好房 House Fun 8月號/2013 (NO.4)實價登錄淪為炒作平台?則補充:約 8.7 萬元 40.3%台南市永康區以前屬於台南縣,但因鄰近交流道,且附近有台南科技園區、永康工業園區,帶動大量就業人口進駐,不僅首購族青睞,房價也員支撐力。根據永慶 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了永慶房屋台南東區,大家也想知道這些:

以資料探勘技術建置房價預估模型-以台北市為例

為了解決永慶房屋台南東區的問題,作者陳育傑 這樣論述:

最近幾年台灣房屋價格不斷的攀升,使購買房屋的負擔越來越重,以往買方的資訊較不開放,使得民眾在購屋時所做的選擇容易受到房屋仲介的影響,政府為了減少房屋的炒作行為制定了實價登錄制度,藉此公開房屋市場資訊,使不動產交易的資料變得容易取得,減少買賣雙方的資訊不對稱,因此本研究希望透過應用政府的開放資料來做進行房價研究。本論文使用實價登錄查詢所提供之台北市全區的公寓大樓為主的交易資料並合併其他來源的資料,且樣本設計分為兩大類,分別為未刪除特殊交易後的資料、刪除特殊交易後的資料兩種不同的樣本,先使用SPSS對房價資料作統計分析瞭解影響房屋成交總價的變數並用運用SPSS所提供的資料探勘建立房價預估模型,選

出預測誤差最小的模型。本研究目的為:1. 比較迴歸分析、神經網路、決策樹的預測誤差和穩定性。2.比較篩選這些不同資料類型的預測能力。3. 瞭解實價登錄資料平台所揭露的資料是否有助於房價的預估。研究結果顯示,資料探勘中以神經網路預測效果最好,但是神經網路訓練組與測試組的預測效果卻最不穩定,經實驗後瞭解運用實價登錄平台所揭露的資料進行資料篩選確實對有助於降低房價預估模型的誤差。

房屋仲介品牌與顧客偏好之關聯性研究

為了解決永慶房屋台南東區的問題,作者劉育榮 這樣論述:

顧客偏好是指顧客或消費者對某一種商品(或者商品的組合)的喜好程度,也就是說,顧客根據個人的意願或想法,提供一些關於消費該商品(或商品組合)的喜好或偏好程度的排序,而這樣的排序不僅可以反應顧客的個人需求、興趣和嗜好之外,也可以經由個人需求、興趣和嗜好的瞭解,達到商品交易的目的。所以,當某種商品的需求量與顧客對該商品的偏好程度正相關之際,則表示顧客對該商品的偏好程度愈高,則該商品被顧客所購買的可能性則會愈高,換言之,可以說當顧客對某種商品的偏好程度越高,顧客對該商品的需求也會越多。本研究鑒於顧客偏好對於市場消費的貢獻具有一定程度的影響力,因此為能深入瞭解房屋仲介品牌在房地產市場上的助益,

故考量將藉由房屋仲介品牌與顧客偏好間的關係探討,據以進一步明白顧客對房屋仲介品牌的偏好。然為能達到研究的實質效果,本文擬透過房屋仲介品牌與顧客偏好的問卷調查方式蒐集資料,並將資料作進一步的整理與分析,茲將研究分析所得到的研究發現,摘述如下:一、 信義房屋與永慶房屋是顧客較為熟知的房屋仲介品牌;二、 顧客之年齡、教育程度、居住地等因素會影響對房屋仲介品牌的偏好;三、 高中(職)以下教育程度的顧客對永慶房屋的品牌有較佳的偏好程度;四、 34歲(含)以下年齡層的顧客對信義房屋的仲介品牌是購買的首選。