터무늬 부동산 인텔리전스 — 아산시 부동산 빅데이터 대시보드
터무니없는 감 대신, 터무늬 있는 데이터
TERMUNI Real Estate Intelligence
🌐 바로 보기: https://tjtjgml3377-cmd.github.io/
아산시의 인구(100m 격자)·일자리(국민연금 사업장)·실거래(매매·전월세)·상권(소상공인 상가) 데이터를 하나로 엮은 대화형 부동산 대시보드입니다. 읍면동·단지 단위는 물론, 주소를 넣거나 지도를 클릭해 반경 100m~2km 안을 바로 분석할 수 있습니다.
화면 구성
| 화면 | 주요 내용 |
|---|
| 🏠 | 홈 | 소개·비전, 데이터로 그린 아산의 무늬(인구·상권·가격·변화), 9개 분석 바로가기 |
| 📊 | 종합 개요 | KPI 8종, 수요 vs 가격 포지셔닝, 가중치 조절형 유망 입지 스코어, 상관행렬 |
| 👥 | 인구 구조 | 인구 피라미드(두 연도 비교), 100m 격자 지도, 연령 구조·증감 |
| 🏢 | 매매 시장 | 동일단지 체인 가격지수, 실거래 지도, 박스플롯·KDE·회귀, 단지 랭킹 |
| 🔑 | 전월세 시장 | 월세화 추이, 전세가율 주의 단지, 전월세전환율, 갱신요구권 |
| 🏭 | 일자리·사업장 | 업종 트리맵, 고용 회전, 사업장 규모·지도·목록 |
| 🏪 | 상권 분석 | 상가정보 37개 필드 자유 분석, 교차분석(크래머 V), 입지계수(LQ), CSV 내려받기 |
| 🆚 | 연도 비교 | 같은 지표를 두 시점으로(25 vs 22 등), A·B·변화 지도, 덤벨 차트 |
| 🎯 | 반경 분석 | 주소·지도 클릭 → 반경별 프로파일(100m 간격), 반경 리포트 인쇄 |
| ℹ️ | 데이터·방법론 | 출처, 처리 방법, 위치 오차 실측값, 지표 사전 |
| 📚 | 9개 탭 전체 보기 | 9개 분석을 한 페이지에서 차례로 |
📍 반경 필터(전체 탭 공통) — 맨 위 막대에 주소·단지명·상호를 입력하거나 아무 지도의 빈 곳을 클릭하면, 모든 화면이 반경 안 데이터로 다시 계산됩니다.
브이월드(VWorld) 인증키
이 공개판에는 브이월드 인증키가 들어 있지 않습니다. 그래서 기본 배경지도(CARTO·OSM)와 데이터 안의 주소 검색만 동작합니다.
브이월드 배경지도(일반·회색·야간·위성), 지적도, 전체 주소검색을 쓰려면:
- 브이월드에서 인증키를 무료로 발급받습니다.
- 대시보드의 🎯 반경 분석 › 고급에 키를 넣고 새로고침합니다. (키는 그 브라우저에만 저장됩니다)
데이터
| 데이터 | 출처 | 기간 | 규모 |
|---|
| 아파트·오피스텔·연립다세대·단독다가구 매매/전월세 | 국토교통부 실거래가 공개시스템 | 2021.10 ~ 2026.10 (계약일) | 123,409건 |
| 성별·연령별 100m 격자 인구 | 격자 인구 원자료 | 2021 ~ 2025년 10월 | 5개 시점 |
| 국민연금 가입 사업장 내역 | 국민연금공단 (공공데이터포털) | 2022.09 ~ 2026.08 | 5개 시점 |
| 상가(상권) 정보 | 소상공인시장진흥공단 | 기준일 미기재 | 16,181곳 |
| 행정동 경계 | vuski/admdongkor | 2025.10 버전 | 17개 읍면동 |
| 배경지도·지적도·주소검색 | 국토교통부 브이월드 (키 입력 시) | 실시간 | — |
꼭 알아 두실 점
- 공공데이터를 가공한 참고 자료이며 법적 효력이 없습니다. 계약·투자 전에는 등기부·현장·공식 통계를 반드시 확인하세요.
- 격자 인구는 5명 이하 칸이 0으로 공개된 것으로 추정되어, 인구가 적은 면 지역(송악·선장·도고·영인)은 과소 집계됩니다.
- 실거래·사업장에는 좌표가 없어 상가 좌표를 기준점으로 위치를 근사했습니다. 브이월드 지오코딩 대비 실측 오차(중앙값): A 42m · B 43m · C 194m.
- 아파트 가격 변화는 단순 중앙값보다 동일단지 체인지수로 보세요(신축 입주 등 구성 효과 제거).
- 자세한 내용은 대시보드의 데이터·방법론 화면에 있습니다.
폴더 구조
index.html ← 완성된 대시보드 (이 파일 하나가 사이트 전체, 공개판)
src/ ← 대시보드 소스 (template.html + 화면별 JS)
data/data_gz.js ← 가공된 데이터 (gzip + base64)
build/build.py ← src + data + 라이브러리를 index.html 하나로 묶는 빌드 도구
pipeline/ ← 원자료 → 가공 데이터 스크립트 (원자료는 미포함, 참고용)
package.json ← 빌드에 쓰는 라이브러리 목록 (echarts, leaflet)
다시 만들기 (수정 후 빌드)
npm install # echarts 5.5.1, leaflet 1.9.4
python build/build.py # → index.html (공개판, 키 없음)
# 브이월드 키를 넣은 개인용 파일 (공개 저장소에 올리지 마세요)
VWORLD_KEY=발급받은키 python build/build.py --out dist/개인용_대시보드.html
pipeline/ 스크립트는 원자료로 data/data_gz.js를 다시 만들 때 씁니다(Python 3, pandas·geopandas·pyproj). 원자료 폴더는 RAW_DIR, 작업 폴더는 WORK_DIR 환경변수로 지정하세요. 실행 순서: build_master.py → geo_prep.py → pack.py.
사용한 오픈소스
터무늬 부동산 인텔리전스 · 대표 컨설턴트 서재연 · 아산테크노밸리 현대공인중개사
