빅데이터 기반 주택매매지수 예측을 위한 기초방법론

Preliminary Analytic Methodologies for Home Sales Index Assessment Based on Big-data Analysis

21세기 이후 정보기술산업은 획기적인 발전을 통해 사회문화경제에 다양한 변화를 초래하였다. 특히 방대한 양의 데이터와 이를 처리하는 속도의 극적인 단축으로 인해 온라인상의 많은 입력 데이터에 머물던 수치들이 분석을 통해 정보화가 가능한 빅데이터 기법이 개발되었다. 그러나 새로운 데이터 분석방법론으로 활용이 기대되는 빅데이터 기법은 아직 부동산 분야에서는 많은 도입사례를 가지고 있지 못하다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 기법이 부동산학 분야에 적용을 위한 분석방법론으로서의 가능한 도입효과와 활용정도를 위해 주택매매지수 예측을 위한 환경을 분석하고자 한다. 이를 위해 온라인의 웹 입력 데이터를 독립변수로 하고 주택매매지수를 종속변수로 가지는 모형으로 상관분석과 회귀분석을 실시한 결과 유의할 만한 결정계수를 가지는 것으로 나타났다. 이러한 빅데이터 기법의 확대를 통해 주택수요을 예측하고 이를 통한 부동산시장을 분석을 하는데 시사점을 제공하고자 한다.

As the information technology industry has shown a dramatic increase of data in recent decade, developing efficient methodologies analyzing the massive data has become one of the most important issues in the information technology industry. Despite the efficiency of the methods, it still has shown a low amount of application cases in real estate industry. Therefore, this study proposed a research methodology of applying correlation analysis and regression analysis to web search query data that can be used for predicting valuable information used for economic strategy establishment. Research finding indicates that using both of the search queries as independent variables results in higher adjusted R square value than using just one single independent variable. That proves that there is a potential of the prediction model to increase prediction accuracy by adding more independent variables. Therefore, a study on inserting the appropriate amount of independent variables must be conducted in the future.