데이터로 보는 2020 서울 아파트 디아파트(The APT)입니다.
서울특별시 동대문구 장안동에 위치한 (아이엔에스새터) 아파트입니다.
- 건축년도는
2005년
이며2020년 12월 10일
기준16년차
의리모델링 연한 도래
아파트로
총NA세대
로 이루어져 있습니다.
- 작년 12월 이후 최근 1년간 거래량은 2건으로, 전체 세대수 대비 약 NA 거래회전율을 보였습니다.
- 이전 1년(2018.12~2019.11) 회전율 NA 대비 (거래 증감 확인 중)한 수치입니다.
- 이는 서울특별시 내 아파트 중 백분율로 보면 ****, 동대문구에서는 상위 ****에 해당하는 수준이니 참고 바랍니다.
- 이전 1년(2018.12~2019.11) 회전율 NA 대비 (거래 증감 확인 중)한 수치입니다.
※ 리포트는 공공데이터를 이용한 시스템을 통해 자동생성되며, 새로 확인되는 정보는 본 포스트의 수정을 통해 수시로 업데이트됩니다.
베타 서비스 기간 중 오류가 있을 수 있으니 반드시 실제 데이터를 확인해주세요. 사실과 다른 정보는 댓글로 제보해주시면 바로잡겠습니다.
“장안 (아이엔에스새터) 아파트” 매매가격/실거래가 분석 정보
단지 기본 정보입니다.
[주의] 거래량이 매우 적은 아파트입니다. 차트를 그리기 위한 정보가 부족할 수 있습니다.
※ 현재 관련 정보를 매칭 중입니다.
연도 \ 면적 | ~70 | ~85 |
---|---|---|
2020 | . | 42,400 |
2019 | . | 40,000 |
2018 | . | 35,000 |
2017 | . | 34,950 |
2016 | 28,100 | 29,800 |
2015 | . | 29,400 |
2014 | . | 29,000 |
2013 | . | 27,200 |
2012 | . | 25,000 |
2009 | 22,500 | 26,500 |
2007 | . | 20,700 |
2006 | 16,000 | . |
전용면적(㎡) | date | price | |
---|---|---|---|
Min. :68.86 | Min. :2006-03-02 | Min. :16000 | |
1st Qu.:84.86 | 1st Qu.:2007-08-06 | 1st Qu.:21125 | |
Median :84.86 | Median :2013-01-19 | Median :26850 | |
Mean :82.69 | Mean :2012-09-12 | Mean :27641 | |
3rd Qu.:84.89 | 3rd Qu.:2017-01-31 | 3rd Qu.:33662 | |
Max. :84.89 | Max. :2020-11-21 | Max. :44800 |
평형별 최고가 기록입니다.
- 모든 날짜는 국토부에 실거래 신고된
계약일자
기준입니다. - 전용면적이 소수점 차이로 세분화된 경우가 있어 약 2평씩 한 그룹으로 묶었습니다.
이어지는 차트는 모두 이러한올림 구간
면적을 기준으로 합니다.- 예시1) 국민주택 규모/30평대: 81, 82.9, 84.5 ☞ 85
- 예시2) 20평대: 56.84, 59.1, 59.98 ☞ 60
전용면적(㎡) | 매매가 | 계약일 | 층수 |
---|---|---|---|
70 | 28,100 | 2016-01-14 | 7 |
85 | 44,800 | 2020-03-06 | 5 |
가격 예상(회귀분석)
총 거래건 일람 및 (아이엔에스새터) 아파트의 실거래가격 변화 그래프입니다.
각 평형대별 최고가는 컬러 라벨로 표시했으며, 붉은색 숫자는 기존 추세를 고려했을 때 가능성 있는 금액대입니다.
최근 급등한 경우 그 전 매매가 영향으로 다소 낮게 계산될 수 있습니다.
아파트 가격에 큰 영향을 미치는 정책요소나 경제지표를 일절 고려치 않고 단순 회귀식으로 도출한 숫자이므로 참고용으로만 활용 바랍니다.
- 활용 예
- 최근 호가 및 매물이 없을 경우
- 실거래가 등재가 늦는 경우 예상치로
- 최근 호가 및 매물이 없을 경우
- 비슷한 시기임에도 금액 차이가 큰 1층은 계산에서 배제했습니다.
※ 현재 분석에 필요한 정보를 추가 확보 중입니다.
가격변동 추세 및 흐름도
한눈에 알아보는 월별 평균가격 변화 그래프입니다.
전용면적별 거래 기록을 점으로 나타내 과거의 추세를 알 수 있으나 새로운 인사이트는 얻기 어렵다는 한계가 있습니다.
- 각 월별로 거래된 금액의 평균값을 하나의 선 그래프(line chart)로 시각화했습니다.
- 하단에 이어지는 거래량 막대차트(bar chart)와 함께 비교해보는 것이 좋습니다.
면적별 구분
확대 차트(최근 5년 한정, 위 차트 사각형 부분)
면적별 거래량 추세
2006년 또는 준공이후 전체기간 동안의 월별 거래량 흐름과 최근 5개년을 확대한 차트입니다.
확대 차트(최근 5년 한정)
추가 정보
데이터 확보 중입니다.
□ 근처 지하철역
(TBD)
□ 주변 학군 정보
(TBD)
□ 주변 단지 모아보기
장안 (아이엔에스새터) 아파트 가 위치한 동대문구 근방 500m 범위 내에 총 29 개 아파트 단지가 있습니다.이 중 가장 가까운 TOP 10 아파트 링크입니다.
- 50m - 대명이룸(565-0)(2005) / 서울특별시 동대문구 천호대로77길 63 (장안동,대명이룸아파트)️
- 104m - 신일해피트리1차(564)(2005) / 서울특별시 동대문구 천호대로77길 79 (장안동)️
- 176m - 화성(401-1)(1999) / 서울특별시 동대문구 천호대로77길 96 (장안동)️
- 177m - 신일해피트리2차(567)(2005) / 서울특별시 동대문구 천호대로77가길 27 (장안동,신일)️
- 177m - 장안위더스빌(2011) / 서울특별시 동대문구 한천로 42 (장안동,위더스빌)️
- 195m - 한일(424-1)(2003) / 서울특별시 동대문구 천호대로79길 70 (장안동,한일아파트)️
- 199m - 장안예원(418-4)(2002) / 서울특별시 동대문구 한천로6길 76 (장안동)️
- 208m - (해오름)(2006) / 서울특별시 동대문구 천호대로77다길 11-6 (장안동,해오름아파트)️
- 210m - 형인허브빌102동(417-11)(2004) / 서울특별시 동대문구 천호대로81길 24 (장안동,형인허브빌 102동)️
- 210m - 베스트빌(417-10)(2003) / 서울특별시 동대문구 천호대로81길 20 (장안동,베스트빌)️
- 220m - 장안동신일해피트리(2005)️
- 223m - 형인허브빌101동(417-3)(2004)️
- 232m - 가우디캐슬(2016)️
- 237m - 이한센토빌(410-13)(2004)️
- 238m - 양지쉐르빌(415-1)(2016)️
- 243m - 일성트루엘(2012)️
- 254m - 청솔브레싱(B동)(400-9)(2004)️
- 255m - 동재(B동)(2006)️
- 265m - 글로벌팰리스(2019)️
- 268m - 동재(A동)(2005)️
- 275m - 청솔브레싱(A동)(400-1)(2004)️
- 291m - 청원파크빌(2006)️
- 313m - 엘림하우스2차(2018)️
- 407m - 장안동우성4차(2008)️
- 418m - 홍해오크펠리스3차(2012)️
- 452m - 우성5차에비뉴(2013)️
- 458m - 동아(2001)️
- 472m - 형인허브빌(450-4)(2005)️
- 489m - YM프라젠(2007)️
요약 리포트
데이터 기반
(아이엔에스새터) 아파트
단지의 면적대별 예상가격은
최근 거래가 드물어 추가 정보 수집 후 산출 예정입니다.
- 전용면적 기준 5㎡ 구간1)으로 나누면 크게 2가지 평형대(~70, ~85)가 있으며
수요가 가장 많은 국민주택규모의 최고가 거래는 각각
20평형대 (층, 만 원),
30평형대는 2020-03-06(5층, 44,800만 원)에 기록했습니다.- 1) 흔히 사용하는 ’평’단위로 보면 공급면적 2평(6.6㎡)에 전용률(70~80%)을 곱해 5㎡로 평형대를 구분했습니다.
- 계산식 : 6.6 × 76% ≒ 5.016㎡
- 최고가 거래 이후 보다 낮은 금액으로 거래된 기록이 있었습니다.
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데이터정리/글=디아파트
© dapt.tistory.com
Tag : #장안(아이엔에스새터)아파트,#(아이엔에스새터)아파트,#서울특별시동대문구장안동,#16년차리모델링연한도래아파트,#서울특별시동대문구장안동404-13,#서울특별시동대문구천호대로77길62(장안동,아이엔에스새터아파트),#2020년12월10일,#아파트시세,#아파트실거래가,#빅데이터분석,#부동산전망
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