AI로 부동산 실거래가 시스템 개발하기 (4/5)

데이터에서 '가치'를 발견하다 (4편)

숫자 너머의 의미, 시각화

수백 개의 거래 내역을 표로만 보고 있으면 시장의 흐름을 파악하기 어렵습니다. 이 시스템의 진정한 가치는 흩어진 데이터를 의미 있는 정보로 바꿔주는 '데이터 분석' 탭에 있습니다.
파이썬의 대표적인 시각화 라이브러리 Matplotlib을 활용하여 복잡한 데이터를 누구나 쉽게 이해할 수 있는 그래프로 구현했습니다.

아래는 특정 단지의 시세 변동을 그리는 코드의 일부입니다. 모든 거래를 점(scatter)으로 찍고, pandas의 rolling 함수를 이용해 이동평균선을 계산하여 함께 그려줌으로써 장기 추세를 명확하게 보여줍니다.

# Matplotlib으로 차트 그리는 함수의 일부
def _draw_chart(self, df, building_name, area_info):
    # ... 차트 기본 스타일 설정 ...

    # 모든 실거래 내역을 점 그래프로 표시
    ax.scatter(df['deal_date'], df['deal_amount_eok'], 
               label='실거래가', color='#00A9FF', s=25)
    
    # 데이터가 5개 이상일 때만 이동평균선 계산
    if len(df) >= 5:
        df.sort_values('deal_date', inplace=True)
        # 5개 거래의 평균을 계산하여 'moving_avg' 컬럼 추가
        df['moving_avg'] = df['deal_amount_eok'].rolling(window=5, min_periods=1).mean()
        
        # 이동평균선을 선 그래프로 표시
        ax.plot(df['deal_date'], df['moving_avg'], 
                label='거래 이동평균', color='#FF6A3D', linewidth=2)
    
    # ... 차트 제목, 축 레이블 설정 및 화면에 표시 ...
    

SQL로 구현하는 복잡한 비교 분석

'단지별 비교' 기능의 핵심은 여러 단지의 다양한 지표를 빠르고 정확하게 계산하는 것입니다.
이 부분을 복잡한 파이썬 코드 대신, 데이터베이스의 능력을 100% 활용하는 강력한 SQL 쿼리로 해결했습니다.

예를 들어, 여러 단지의 추정 평단가, 최고/최저가, 거래 건수를 한 번에 가져오기 위해 아래와 같은 쿼리를 사용합니다. 이렇게 하면 프로그램의 계산 부담을 줄이고 DB가 가장 잘하는 방식으로 데이터를 집계하여 성능을 극대화할 수 있습니다.

-- 단지별 비교 요약 데이터를 가져오는 SQL 쿼리 예시
SELECT
    AVG(deal_amount / (area * 1.3)) as avg_price_per_area, -- 평균 추정 단가
    MAX(deal_amount) as max_price,                         -- 최고가
    MIN(deal_amount) as min_price,                         -- 최저가
    COUNT(*) as deal_count,                                -- 거래 건수
    build_year                                             -- 건축년도
FROM
    transactions
WHERE
    property_type = ? AND jibun = ? AND building_name = ? -- 각 단지 정보
GROUP BY
    building_name; -- 단지별로 그룹화하여 계산
    

이처럼 데이터를 어떻게 가공하고 보여주느냐에 따라 단순한 숫자 목록은 가치 있는 정보가 됩니다.
마지막 편에서는 이 모든 기능을 하나의 완성된 '제품'으로 만드는 과정,
즉 사용자 관리 및 프로그램 배포 방법에 대해서 이어서 진행하겠습니다.

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