전체 글62 부동산 손품 팔기: 임장 지도 만들기 임장 지도를 왜 만들어야 하는가 앨리스허님의 강의 2주차에 접어들면서 임장 지도를 만들어 오라는 과제를 받게 되었다. 임장 지도란, 실제 임장을 가기 전, 나무가 아닌 숲을 보기 위한 단계로 관심있는 지역의 지도를 snagit 등의 스크롤 화면 캡쳐 프로그램을 이용하여 큰 그림을 캡쳐 를 한 후 여러 장의 A4용지에 인쇄하여 가위와 풀로 이어 붙이고 (이 때 여백을 충분히 만들지 않으면 이어붙이기 어렵다.) 그 위에 아파트명, 입지 등의 정보를 알아보기 쉽게 기록하는 것 이다. 나는 이번에 서울 북부지역 (월계, 노원 등)과 남양주 일부 지역을 대상으로 했다. 저번시간에 앨리스허 님께 내가 현재 가지고 있는 현금 자산과 대출 한도를 동원하여 어떻게 투자 하는것이 좋을 지 여쭤보았는데, 서울시에 있는 소형.. 2022. 6. 18. 부동산 뉴스 정리 20220606 기사 1) 서울 강북 지역, 그리고 일부 경기지역의 아파트 값이 하락세로 접어들었지만 그 와중에도 오른 지역들이 있음. 기사 원문 링크: https://land.naver.com/news/newsRead.naver?type=headline&bss_ymd=20220606&prsco_id=020&arti_id=0003432311 아파트 값 하락한 곳: 특히 노도강(노원구, 도봉구, 강북구) 등 강북 지역의 아파트 값이 하락 서울 주변 경기도 시흥시, 의왕시, 화성시, 수원 영통구 등도 하락 이는 6월 1일 보유세 납부 의무를 회피하기 위해 그 이전에 아파트를 급매로 처분하려는 움직임이 있었기 때문으로 파악. 아파트 값 상승한 곳: 서울 강남지역은 상승했지만 상승 폭은 감소 용산구 중에서도 한남동 고가 주택은.. 2022. 6. 6. 광주광역시 임장 보고서 (2022년 4월15일) 1. 광주광역시 임장 배경 어느 부동산 온라인 강의를 들으면서 수도권의 아파트 가격은 너무 많이 올라서 접근하기 힘들지만 그나마 광역시에는 기회가 남아있고 그중 하나가 광주광역시라고 해서 관심이 가게 되었다. 과연 내가 알아보니 광주광역시의 아파트 가격은 다른 광역시에 비해 가격이 낮았다. 그리고 그중에서도 가격이 낮은 구는 북구였다. 광주광역시에는 5개의 구가 있다. 제일 큰 면적을 차지하는 것이 광산구, 나머지는 동,서,남,북구이다. 인터넷으로 사전조사를 하니 북구의 대장 아파트인 제일풍경채 리버파크의 매매가가 7억대이고 나머지 4개의 구는 그것보다 높은 8~9억대를 형성했다. 그런데 여기서 궁금한 점은, 과연 광주광역시, 그리고 그 중에서도 북구가 정말로 쌀 만 해서 싼 것인지, 아니면 상승여력이 .. 2022. 6. 5. 금융 컨설팅: 파인애플 (finapple) 과 서울 영테크 비교 파인애플 무료 재무 컨설팅 파인애플에서 무료로 현재 내 자산관리에 대한 컨설팅을 받았다. 재테크 베스트셀러인 에도 나오는 현금흐름표를 통해 내 재무 상태에 대해 더 자세히 알 수 있었다. 가장 두드러지게 나타난 것은 나에게는 자산소득은 전혀 없고 근로소득만 있다는 것이었다. 자산소득은 임대, 연금 (국민연금 및 퇴직연금), 주식이나 채권 등의 금융 소득 등이 있지만 내가 상담받을 당시에는 오직 근로소득이 전부였다. 자본주의 시스템에서 근로소득만 있다는 것은 거의 늙어도 계속 노동을 해야만 소득이 생긴다는 뜻으로, 이는 자본주의 사회에서 생존하기 취약함을 뜻한다. 자본주의 체제에서 살아남기 위해서는 돈이 돈을 자동으로 벌 수 있는 파이프라인을 구축하는 것이 필요한데, 이를 위해서 내가 생각했을 때에는 일단.. 2022. 5. 31. 청년 무료 자산관리 상담은 서울시 영테크과 함께 서울 영테크, 청년 재테크 무료 자산관리 컨설팅 지원 사업 청년층은 중장년층에 비해 자산을 축적하는 것이 어렵고 아직 충분한 재테크 교육을 받지 못한 경우가 많은데, 이런 청년들이 경제적으로 자립하는데 도움이 되고자 무료로 재테크 교육, 1:1 상담을 제공하는 사업이다. 단, 나이와 거주지역에 제한이 있다. 나이: 만 19~39세 거주지역: 서울 이 두 가지 요건을 충족시켜야 신청할 수 있다. 만 39세까지를 청년이라고 해 준것은 관대해 보이지만 실제로 청년이 자립하면 서울의 외곽에서 사는 경우도 많은데, 이런 부분은 제한이 풀렸으면 하는 바람이 있다. 서울 영테크 상담 신청방법 youth.seoul.go.kr 에 접속하면 아래와 같이 메인 화면에 서울 영테크 상담 신청 페이지로 가는 화면이 나온다. 이.. 2022. 5. 30. 머신러닝 Feature engineering 이 중요한 이유 Feature engineering을 해야 하는 이유 Salary prediction portfolio를 작성하면서 다양한 feature engineering과 hyperparameter tuning을 시도해 보면서 느끼는 점은, 물론 hyperparameter tuning도 중요하지만 feature engineering 만큼 강력하게 예측 정확도에 영향을 주는 것은 없다는 것이다. 특히, feature engineering을 적절하게 하지 못하면 아무리 hyperparameter tuning을 정성 들여하거나 다른 범위로 시도를 해 봐도 예측 정확도가 현저히 떨어지는 사태가 발생한다. 그리고 random forest 나 XGBoost 등의 머신러닝 모델에서의 hyperparamter 중 number o.. 2022. 5. 20. Hyperparameter 를 manual하게 tuning하는 것이 어려운 이유 Hyperparameter tuning 이 실패한 경우 number of estimator 를 200부터 1000까지의 범위로 설정하고, maximum feature의 개수 (하나의 tree model에서 사용될 최대의 feature 수)는 전체 feature의 개수의 square root 가 되도록, 설정했다. 그리고 maximum depth는 2부터 100까지 일정 간격으로 띄워서 자동으로 10개의 숫자가 나오도록 했다. minimum sample split은 무작위로 2, 5, 10 중의 하나가 되도록 하고, min samples leaf 는 1,2,4 중 하나의 숫자를 할당했다. 그리고 boot strap 여부도 무작위로 할것인지, 아니면 하지 않을 것인지를 정하도록 했다. 그리고 5-fold c.. 2022. 5. 17. 머신러닝 모델 적합을 할 때 cross-validation 을 적용한 사례 training dataset을 나누어 validation dataset 만들기 2022년 5월 14일에 포스팅한 월급 예측 포트폴리오 작성 글에서는 포트폴리오를 작성하게 된 배경 및 전처리, 시각화 결과에 대해 설명했다. 이 포스팅은 그에 이어서 분석했는지를 다루고 있다. 내가 다운로드한 데이터에는 feature에 대한 training, test dataset, target에 대한 training data test은 있지만 target에 대한 test dataset은 존재하지 않는다. 즉, 하려고 하는 분석이 비지도 학습이 아닌 지도 학습임에도 불구하고 정답을 예측하더라도 그것이 얼마나 실제로 맞는지 알 수 없다는 것이다. 이런 경우에는 training dataset을 나누어 validation 할 수.. 2022. 5. 15. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 다음 반응형
