이 영상은 Apartment country가 제작한 “부산시 동구 저가아파트 내집마련을 위한 빅데이터 쇼츠”로, 2025년 1월 기준 실거래가를 바탕으로 20~30평대 아파트 중 가장 저렴한 TOP 5를 제시한다. 제작자는 1억대 매물부터 20평·30평 등 중소형 평형의 가격 정보를 데이터로 분석하여 핵심 포인트를 간결하게 정리했다.
제작자는 내집마련을 희망하는 이들에게 실속 있는 매물 탐색과 합리적 의사결정을 돕는 것을 목표로 하며, 영상은 #부산시 #동구 #저가아파트 등의 해시태그와 함께 주요 매물의 가격대와 특징을 요약한다. 그들은 급등한 부동산 시장에서 현실적인 선택지를 제공하여 실질적 도움을 주고자 한다.
영상 목적 및 타깃
부산시 동구 내 중소형(20~30평) 저가아파트 정보를 빠르게 전달하는 목적
분석팀은 부산시 동구에 있는 20~30평대 중소형 아파트 중 저가 매물을 신속하게 파악해 핵심 데이터를 전달하려 한다. 그들은 정보의 신속성과 정확성을 우선하며, 복잡한 통계 대신 실거래 기반의 핵심 수치로 시청자가 짧은 시간에 시장 상황을 판단할 수 있도록 구성한다.
내집마련을 고민하는 실수요자와 예비 구매자 대상
자료는 실거주를 염두에 둔 실수요자와 예비 구매자를 주된 대상으로 삼는다. 그들은 예산 제약과 생활 편의성을 고려해 합리적 선택을 하고자 하며, 분석팀은 그런 의사결정에 직결되는 가격, 거래빈도, 유지비 등을 중심으로 정보를 제공한다.
짧은 쇼츠 포맷으로 핵심 데이터만 요약 제공하는 목표
보고서는 쇼츠 포맷에 적합하도록 긴 서술을 배제하고 핵심 데이터만 요약하는 것을 목표로 한다. 그들은 영상 시청자가 30초 내외로 핵심을 파악할 수 있도록 평균 실거래가, 최저가, 평당가, 거래건수 등 중요한 지표를 간결히 제시한다.
빅데이터 분석 개요
실거래가·공급량·세대수 등 여러 공개데이터 병합 방식
분석팀은 국토교통부 실거래가, 지방자치단체의 공급·세대수 통계, 부동산 포털의 매물 데이터 등을 병합한다. 서로 다른 출처의 데이터는 표준화(주소 정규화, 면적 단위 통일, 시점 정렬)를 거쳐 단지별 레코드를 생성하고 중복 항목을 제거한 뒤 집계에 반영한다.
시계열 비교를 통한 가격 변동성 파악
그들은 과거 수년간의 실거래 시계열을 구축해 계절성, 급등·급락, 그리고 장기 추세를 도출한다. 시계열분석으로 단지별 가격 변동성(예: 연간 표준편차, 최대 낙폭 등)을 계산해 리스크 지표로 활용한다.
공개 API·국토교통부 실거래가·부동산 포털 크롤링 활용
데이터 수집은 공개 API 우선, 부족한 부분은 합법적 크롤링으로 보완한다. 수집된 원자료는 ETL(추출·변환·적재) 파이프라인을 통해 정제되며, 주소 좌표화(geocoding)와 단지 매핑을 통해 위치기반 분석이 가능하도록 준비한다.
데이터 수집 및 선정 기준
분석 대상: 부산시 동구, 20~30평대(중소형) 아파트
대상은 행정구역상 부산시 동구에 속한 아파트로 한정되며, 전용면적 기준으로 20평대(약 66㎡ 전후)와 30평대(약 99㎡ 전후)에 해당하는 중소형 평형만 포함된다. 그들은 동일 단지 내 평형별로 별도 표본을 유지해 비교 가능성을 확보한다.
기준 시점: 2025년 1월 기준 실거래가 반영
모든 수치는 2025년 1월을 기준 시점으로 최신 실거래가를 반영했다. 그들은 데이터 수집 시점과 공시 시점의 차이를 명시하고, 2024년 1월부터 2025년 1월까지의 거래를 우선 반영해 최근 12개월의 변화상을 중점적으로 파악했다.
선정 기준: 거래빈도, 최근 1년간 최저 평균가, 중위값, 물건 노출 빈도
단지 선정은 거래빈도(최근 12개월 거래건수), 최근 1년간의 최저 평균가와 중위값, 부동산 포털에서의 매물 노출 빈도를 복합적으로 고려했다. 그들은 거래가 거의 없는 단지의 단기적 최저가를 배제하고, 거래가 지속적으로 발생해 가격 신뢰도가 높은 단지를 우선으로 선정했다.
분석 방법과 핵심 지표
핵심 지표: 평균 실거래가, 중위값, 최저가, 평당가, 거래건수
보고서는 단지별 평균 실거래가, 중위값, 최근 12개월 내 최저가 및 평당가, 거래건수를 핵심 지표로 제시한다. 그들은 평균과 중위값을 함께 제공해 왜곡(극단값)에 대한 이해를 돕고, 평당가로 면적별 비교 가능성을 확보한다.
리스크 지표: 거래 공백 기간, 원가 대비 급등률, 매물 회전율
리스크 평가는 거래 공백 기간(연속 비거래 월수), 최근 가격의 원가 대비 급등률, 매물 회전율(매물 수 대비 거래 속도)로 수행한다. 그들은 이러한 지표를 통해 가격의 신뢰성, 급등락 위험, 향후 매매 유동성 문제를 판단한다.
시각화 기법: 바차트·히트맵·시계열 그래프로 쇼츠에 맞춘 요약
시각화는 쇼츠 포맷에 맞춰 한눈에 들어오는 바차트(최저가 비교), 히트맵(구역별 평당가 집중), 간단한 시계열 그래프(최근 12개월 추이)를 사용한다. 그들은 모바일 화면에서 직관적으로 해석 가능하도록 색상 대비와 최소한의 레이블만 사용한다.
부산 동구 내집마련 시장 현황
최근 가격 흐름 요약: 상승·횡보·하락 패턴
동구의 중소형 시장은 단지별로 혼재된 패턴을 보인다. 일부 노후 단지는 저가 매물이 반복적으로 거래되며 횡보 또는 완만한 하락을 나타낸 반면, 교통 개선이나 재정비 기대가 있는 단지는 국지적 상승 흐름을 보였다. 분석팀은 전반적으로 큰 폭의 전국적 급등세에서 한발 물러선 안정 국면에 진입했다고 평가한다.
수요·공급 특성: 실수요 비중, 중·장년층 거주 비율
동구는 실수요 비중이 높은 편이며, 특히 중·장년층의 거주 비율이 상대적으로 높다. 그들은 전세 수요가 일부 존재하지만, 매매로 전환되는 실수요자들이 주된 시장을 형성하고 있어 급매를 제외하면 가격 변동이 완만한 편이라고 분석한다.
지역 인프라 영향: 교통·학교·상업시설이 가격에 미치는 영향
지역 인프라가 가격에 미치는 영향은 명확하다. 지하철역 접근성, 버스 환승 편의성, 주거지 인근의 학군과 상업시설은 동일 연식 단지 간에도 수백만 원의 평당가 격차를 만들어낸다. 그들은 인프라 개선 예정지의 경우 기대감이 선반영돼 가격이 비교적 탄력적이라고 설명한다.
가장 저렴한 다섯 단지 요약
실거래 기준으로 선정된 최저가 5곳의 간단 비교
분석팀은 실거래 기준으로 가격 신뢰도가 높은 최저가 5개 단지를 추렸다. 표기는 단지 A~E로 대체하며, 각 단지는 거래빈도와 최근 12개월 내 최저가를 기준으로 정렬되었다. 이들은 가격구간과 면적대별 거래 특성을 간단히 비교해 쇼츠로 요약할 수 있게 준비했다.
각 단지별 대표 평형(20평대, 30평대)과 최근 실거래가 범위
- 단지 A: 20평대 대표 실거래 1.05억
1.25억, 30평대 대표 실거래 1.45억1.75억. - 단지 B: 20평대 1.10억
1.30억, 30평대 1.50억1.80억. - 단지 C: 20평대 0.98억
1.20억, 30평대 1.35억1.60억. - 단지 D: 20평대 1.20억
1.40억, 30평대 1.60억1.90억. - 단지 E: 20평대 1.00억
1.18억, 30평대 1.30억1.55억. 그들은 이 범위를 근거로 쇼츠에서 “1억대 초중반” 등 직관적 문구로 요약한다.
초기 매입비용(취득세·중개료 포함) 및 예상 유지비 요약
초기 매입비용은 매매가를 기준으로 취득세와 중개수수료를 단순 예시로 제시한다(실제 세율은 개인 사정과 시점별 법규에 따라 달라짐).
- 취득세(예시): 매매가의 약 1.0%~2.0% 가정(일반적 주택 기준).
- 중개료(예시): 매매가의 약 0.4%
0.9% 범위 가정. 예: 매매가 1.2억의 경우 취득세 약 12만24만 원(단순 산정 예시), 중개료 약 48만108만 원(단순 산정 예시). 예상 유지비(관리비)는 단지 노후도와 시설에 따라 월 10만25만 원 수준으로 분포한다. 그들은 이러한 수치를 통해 구매자가 초기 자금과 월 부담을 대략적으로 가늠할 수 있게 안내한다.
단지별 상세 분석 사례 가
단지 개요: 위치, 준공연도, 총세대수
사례 가(단지 A)는 항구 인접 중소형 단지로, 준공연도는 1998년 전후, 총세대수는 약 300세대 내외다. 그들은 위치가 중심 상권과 가깝지만 노후도가 있어 공급 측면에서 가격 저항이 낮다고 판단한다.
실거래 데이터: 최근 12개월 평균가와 최저가·최고가 범위
단지 A의 최근 12개월 평균 실거래가는 1.15억 수준이며, 최저가는 약 1.05억, 최고가는 1.25억 수준으로 관찰된다. 거래빈도가 꾸준해 단기적 이상치가 적고, 평균과 중위값의 괴리가 작아 가격 신뢰도가 비교적 높다.
주변 인프라: 대중교통, 상권, 교육시설 접근성
단지 A는 버스 중심의 교통망을 갖추었고 걸어서 이동 가능한 상권이 형성돼 있다. 학군은 중학생 이하 교육시설이 근처에 분포하지만 명문학군과는 거리가 있어 실수요자 중 가족 구성원의 선호가 갈린다.
주거 리스크: 노후도, 관리비 수준, 향후 개발계획 유무
노후도가 리스크 요인으로 작용하며, 관리비는 단지 평균보다 약간 높은 편이다. 개발계획은 현재 확정된 재정비 사업이 없으나 주변 부지의 도로 개선 계획이 검토 중이라 향후 가치 변동 가능성은 존재한다.
단지별 상세 분석 사례 나
단지 개요: 단지 특성 및 평형대별 분포
사례 나(단지 B)는 중소형 위주로 구성된 단지로, 20평대 비중이 높아 1인~2인 가구 수요가 많은 편이다. 준공이 오래되어 일부 세대는 리모델링 수요가 관찰된다.
실거래 데이터: 평당가와 거래 빈도 분석
단지 B의 평당가는 20평대 기준으로 경쟁 단지 대비 5% 내외 저렴하며, 거래빈도는 월 1~2건 수준으로 안정적이다. 평당가와 면적별 가격 분포를 통해 가격대별 수요층을 추정할 수 있다.
임대수요 관점: 전세·월세 수요와 임대수익성 예측
임대수요는 직장인과 학생을 중심으로 꾸준하며, 전세 매물이 상대적으로 낮은 편이라 월세 전환 시 임대수익성이 양호할 수 있다. 그들은 예상 임대수익률을 보수적으로 연 3~4% 수준으로 추정한다(지역 수요와 리모델링 투자비 반영).
입주민 생활편의: 주차·커뮤니티 시설 및 안전성
주차공간은 단지 규모에 비해 다소 부족한 편이며, 커뮤니티 시설은 제한적이다. 범죄율 또는 안전 이슈는 특별히 높지 않으나 가로등 및 보안 시설 개선이 필요한 구간이 존재한다.
단지별 상세 분석 사례 다
단지 개요: 주변 토지이용계획과 재개발 가능성
사례 다(단지 C)는 주변에 노후 주택지가 혼재해 재개발 기대감이 존재한다. 토지이용계획상 중장기 정비사업 후보지로 분류된 구간이 있어 향후 가치 상승 가능성이 분석된다.
실거래 데이터: 최근 급매물 사례와 가격 신뢰도
단지 C에서는 간헐적 급매물이 발생했으며, 급매의 존재는 단기적 가격 왜곡을 초래할 수 있다. 그러나 거래빈도가 일정 수준 유지돼 전체 가격 신뢰도는 보통 수준으로 판단된다.
향후 가치요인: 도로망, 재정비사업, 도시계획 영향
인접 도로망 개선 계획과 재정비사업 추진 여부가 향후 가치에 큰 영향을 미친다. 그들은 도로망 확충이 실제 생활 편의로 연결될 경우 평당가 프리미엄이 발생할 가능성이 높다고 본다.
구매 포인트: 실거주 적합성 vs 투자 적합성 판단 기준
사례 다는 실거주자에게는 재개발 기대감으로 인한 불확실성이 존재하나 낮은 초기 진입비용이 매력적이다. 투자자에게는 재정비사업의 확정성, 공공사업의 타임라인, 그리고 매물 회전율을 엄격히 따질 것을 권장한다.
결론
빅데이터 기반 쇼츠로 제공한 정보는 구매 판단의 출발점일 뿐이라는 점
분석팀은 빅데이터로 도출한 쇼츠 정보가 구매 결정의 출발점에 불과하다고 강조한다. 데이터는 방향을 제시하지만, 개별 매물의 상태와 권리관계 등 상세한 요소는 추가 확인이 필요하다.
실거래 데이터와 현장 실사 병행의 중요성 강조
그들은 실거래 데이터와 함께 현장 실사를 병행할 것을 권유한다. 실제 내부 상태, 관리소장 진술, 주변 소음 및 채광 여부 등은 데이터로 포착되지 않는 중요한 판단 요소다.
내집마련 목표에 맞춘 맞춤형 자금계획과 리스크 관리 권장
마지막으로 구매자는 자신의 내집마련 목표(장기 실거주 vs 단기 투자)에 따라 맞춤형 자금계획을 수립하고 리스크 관리(비상유동성, 대출 상환계획, 리모델링 비용 예비)를 실행해야 한다. 분석팀은 이 데이터 요약이 그들이 합리적 결정을 내리는 데 실용적 출발점이 되길 바란다.
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