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부동산 시세, 감이 아닌 데이터로 보는 시대
최근 몇 년간 부동산 시장은 그야말로 롤러코스터 같았다. 특히 내가 살고 있는 서울 외곽 A지역은 개발 호재와 함께 시세가 요동쳤는데, 체감만으로는 변화가 얼마나 컸는지 가늠하기 어려웠다. 그래서 궁금했다.
‘진짜 3년 전보다 얼마나 올랐을까? 그리고 우리 동네 안에서도 어느 지역이 더 크게 변했을까?’
이 질문에 답하기 위해, 국토교통부 실거래가 오픈API와 카카오맵 지역 좌표 데이터, 그리고 구글 시트 기반 시각화 도구를 활용해 실제 아파트 시세 데이터를 지도 위에 올려봤다.
가장 흥미로웠던 건, 같은 행정동 내에서도 단지별 시세 격차가 눈에 띄게 벌어진다는 점이었다. 지도 위의 색상으로 표현하니 체감이 아닌 '객관적인 인식'이 생겼다. '오른 것 같아'가 아닌, '정확히 얼마나 올랐는지' 보이기 시작한 것이다.
데이터 수집 및 정리 방법 – 누구나 따라 할 수 있도록
이번 분석은 크게 3단계로 진행했다.
1단계: 국토부 실거래가 데이터 수집
국토교통부 실거래가 공개시스템 또는 공공데이터포털에서 제공하는 아파트 실거래가 API를 활용해, 최근 3년간(2021~2023)의 거래 내역을 다운로드했다.
필터 조건은 다음과 같았다.
- 지역: 서울 A구 B동
- 거래유형: 아파트
- 거래기간: 2021년 1월 ~ 2023년 12월
- 면적: 59~84㎡ (중소형 평형 기준)
2단계: 단지별 평균 거래가 계산
단지별로 연도별 거래금액 평균을 내고, 3년간의 상승률을 퍼센트로 정리했다.
예시:
- 2021년 평균가: 6억 2000만 원
- 2023년 평균가: 9억 1000만 원
→ 상승률: 46.77%
3단계: 지도 시각화
카카오맵 API 또는 ‘구글 내 지도(My Maps)’를 활용해, 아파트 좌표를 기준으로 상승률을 색상 또는 마커로 시각화했다.
- 상승률 30% 이하: 녹색
- 30~50%: 주황색
- 50% 이상: 빨간색
이런 식으로 시각화하니 단지 간 시세 변동이 한눈에 들어왔다.
이 과정에서 느낀 점은 "데이터는 누구에게나 열려 있지만, 시각화가 되어야 설득력이 생긴다"는 것.
우리 동네 시세, 지도에 그려보니 달라 보였다
지도 위에 색상과 수치를 얹으니, 내가 늘 걸어 다니던 C아파트 단지가 실제로는 ‘상승률 꼴찌’였다는 사실을 알게 됐다.
반면, D단지처럼 외부에서 보기엔 평범해 보이던 단지가 무려 70% 가까이 시세가 오른 것도 확인할 수 있었다.
흥미로운 패턴 3가지 발견
- 학군과 도보거리가 시세 상승의 핵심 변수
- 같은 동네라도 ‘초등학교 도보 5분’과 ‘버스로 10분’의 격차는 시세에도 반영되었다.
- 아이는 아직 없지만, 미래에 영향을 준다는 걸 데이터가 증명해줬다.
- 2021~2022년에 가장 많이 오른 단지는 2023년에 가격 조정
- 단기 급등한 단지는 2023년에 오히려 하락세를 보여 ‘거품이 빠지는 구간’이 보였다.
- 소형 평형보다 중형 평형이 더 안정적
- 59㎡보다는 84㎡ 평형의 가격 변동 폭이 작았고, 꾸준한 상승세를 유지했다.
이런 흐름은 단순히 "뉴스에서 본 것과 다르다"는 점에서 놀라웠고, ‘시장 전체 평균’이 아닌
‘내가 사는 동네 중심의 데이터’로 확인했기 때문에 훨씬 더 와닿았다.
내가 왜 이 데이터를 보기 시작했는가 – 그리고 추천하는 이유
나는 부동산 전문가도 아니고, 투자자도 아니다.
그저 실거주자로서 지금 살고 있는 집의 ‘위치 가치’를 정확히 알고 싶었던 것뿐이다.
하지만 뉴스 기사만으로는 알 수 없는 ‘디테일’이 필요했다.
실전 소감
직접 데이터를 수집하고 정리하면서 ‘숫자’와 ‘위치 정보’는 분리될 수 없다는 걸 느꼈다.
부동산은 결국 사람의 생활이 모이는 지점이고, 지도 위에서 그 흐름을 입체적으로 보면 더 깊이 이해할 수 있다.
당신도 할 수 있다
- 국토부 실거래가 오픈API + 구글 시트
- 또는 네이버 부동산 매물 시세 + 수작업 입력
- 지도는 구글 My Maps, 혹은 엑셀 지도 플러그인
기술이 어렵지 않아도 충분히 가능한 분석이다. 데이터 분석이 거창한 게 아니라는 것을, 내 집과 주변만 봐도 충분히 느낄 수 있다.
결론: 감이 아니라 근거로 내 동네를 이해하는 법
✅ 실거래가 데이터를 기반으로 3년간의 시세 변동률을 직접 계산해 시각화함
✅ 단지별 가격 상승률, 학군, 교통 여건 등과 실제 시세의 상관관계를 도출
✅ 시각화를 통해 단지 간 격차와 시장 흐름을 직관적으로 이해함
✅ 데이터 기반의 시선으로 실거주 가치와 투자 위험을 분리해 생각할 수 있었음
이 글이 당신에게도 '뉴스가 아닌 나만의 데이터 분석'을 시작하는 계기가 되기를 바란다.
“지도 위에 내 삶이 올라간다”는 느낌, 꽤 신선하다.