데이터로 보는 2021 서울 아파트 디아파트(The APT)입니다.
서울특별시 강남구 논현동에 위치한 두산위브1단지 아파트입니다.
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- 건축년도는
2004년이며2021년 02월 01일기준18년차의리모델링 연한 도래아파트로
총NA세대로 이루어져 있습니다.
- 작년 1월 이후 최근 1년간 거래량은 7건으로, 전체 세대수 대비 약 NA 거래회전율을 보였습니다.
- 이전 1년(2019.2~2020.1) 회전율 NA 대비 (거래 증감 확인 중)한 수치입니다.
- 이는 서울특별시 내 아파트 중 백분율로 보면 ****, 강남구에서는 상위 ****에 해당하는 수준이니 참고 바랍니다.
- 이전 1년(2019.2~2020.1) 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.
“논현 두산위브1단지 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 | ~85 | ~115 |
|---|---|---|
| 2020 | 157,857 | . |
| 2019 | 123,250 | . |
| 2018 | 119,000 | . |
| 2017 | 94,214 | 107,000 |
| 2016 | 79,338 | 103,750 |
| 2015 | 73,182 | 99,675 |
| 2014 | 67,100 | . |
| 2013 | 66,075 | 99,000 |
| 2011 | 68,275 | 88,000 |
| 2010 | 72,000 | 90,000 |
| 2009 | 69,521 | 96,500 |
| 2008 | 60,400 | . |
| 2007 | 66,250 | . |
| 2006 | 70,100 | 97,250 |
| 전용면적(㎡) | date | price | |
|---|---|---|---|
| Min. : 84.87 | Min. :2006-02-13 | Min. : 34500 | |
| 1st Qu.: 84.99 | 1st Qu.:2010-10-15 | 1st Qu.: 70375 | |
| Median : 84.99 | Median :2015-07-16 | Median : 78050 | |
| Mean : 88.63 | Mean :2014-03-24 | Mean : 86887 | |
| 3rd Qu.: 84.99 | 3rd Qu.:2016-09-07 | 3rd Qu.: 97125 | |
| Max. :111.38 | Max. :2020-08-13 | Max. :164000 |
평형별 최고가 기록입니다.
- 모든 날짜는 국토부에 실거래 신고된
계약일자기준입니다. - 전용면적이 소수점 차이로 세분화된 경우가 있어 약 2평씩 한 그룹으로 묶었습니다.
이어지는 차트는 모두 이러한올림 구간면적을 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 |
|---|---|---|---|
| 85 | 164,000 | 2020-06-16 | 10 |
| 164,000 | 2020-06-16 | 10 | |
| 115 | 110,000 | 2017-06-27 | 5 |
가격 예상(회귀분석)
총 거래건 일람 및 두산위브1단지 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
월별 거래량 흐름의 최근 5개년 확대 차트입니다.
확대 차트(최근 5년 한정)
추가 정보
데이터 확보 중입니다.
□ 근처 지하철역
(TBD)
□ 주변 학군 정보
(TBD)
□ 주변 단지 모아보기
논현 두산위브1단지 아파트 가 위치한 강남구 근방 500m 범위 내에 총 26 개 아파트 단지가 있습니다.이 중 가장 가까운 TOP 10 아파트 링크입니다.
- 46m - 논현라폴리움(2012) / 서울특별시 강남구 학동로46길 32 (논현동,논현 라폴리움)️
- 173m - 두산위브2단지(2004) / 서울특별시 강남구 언주로122길 25 (논현동,논현두산위브아파트(2단지))️
- 180m - 동양파라곤(2004) / 서울특별시 강남구 언주로130길 30 (논현동,논현동동양파라곤)️
- 294m - 테크노빌라트(2002) / 서울특별시 강남구 선릉로111길 38-16 (논현동,테크노빌라트)️
- 299m - 현대넥서스B동(2000) / 서울특별시 강남구 언주로122길 6 (논현동,현대넥서스아파트)
- 305m - 케럿스테이트(2004) / 서울특별시 강남구 봉은사로51길 40 (논현동,케럿 스테이트)
- 311m - 현대넥서스A동(1997) / 서울특별시 강남구 학동로42길 60 (논현동,현대 넥서스 아파트)
- 327m - 마블하우스(2003) / 서울특별시 강남구 봉은사로51길 36 (논현동,마블하우스)️
- 334m - 현대인텔렉스(1997) / 서울특별시 강남구 언주로 620 (논현동)️
- 336m - 논현파라곤(2007) / 서울특별시 강남구 학동로 338 (논현동,강남파라곤)️
- 349m - 삼성동브라운스톤레전드(2009)️
- 352m - 경남논현(1996)️
- 396m - 동부센트레빌(2003)️
- 429m - 그랑디오스(2004)️
- 430m - 로체샤르캐슬(2009)️
- 431m - 논현동월드메르디앙(2007)️
- 438m - 경복(1978)️
- 440m - 더그레이스(2003)️
- 447m - 대우멤버스(5차)(2005)️
- 449m - 논현아이파크(2020)️
- 461m - 대우멤버스카운티(2004)️
- 474m - 대우멤버스(3차)(2005)️
- 478m - 래미안삼성2차(2007)️
- 480m - 학동(2005)
- 481m - 우민(2002)️
- 492m - 제이빌(2004)️
요약 리포트
데이터 기반
두산위브1단지 아파트단지의 면적대별 예상가격은
최근 거래가 드물어 추가 정보 수집 후 산출 예정입니다.
- 전용면적 기준 5㎡ 구간1)으로 나누면 크게 2가지 평형대(~85, ~115)가 있으며
수요가 가장 많은 국민주택규모의 최고가 거래는 각각
20평형대 (층, 만 원),
30평형대는 2020-06-16, 2020-06-16(10, 10층, 164,000, 164,000만 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 : #논현두산위브1단지아파트,#두산위브1단지아파트,#서울특별시강남구논현동,#18년차리모델링연한도래아파트,#서울특별시강남구논현동252-1,#서울특별시강남구학동로46길38(논현동,논현두산위브아파트(1단지)),#2021년02월01일,#아파트시세,#아파트실거래가,#빅데이터분석,#부동산전망
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