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運用大數據分析查詢宜居區域之研究-以新北市汐止區為例

為了解決地址鄰里查詢的問題，作者陳俐宇 這樣論述：

住所對於我們來說，是當我們辛苦了一天、筋疲力盡之後，能夠好好休息充電的地方，所以擁有良好的休息環境及品質是很重要的，但對於不同的人來說，各自的偏好及需求都有所不同。因此本論文以汐止地區為例，設計一個具有友善使用者介面的查詢網站，可以任由使用者來自行挑選自己喜歡（亦稱為迎毗設施，如：圖書館、公園）或不喜歡（亦稱為鄰避設施，如：高壓電塔、宮廟）的周邊環境與設施，並提供使用者對其所在意的設施進行正負評的權重設定後再依照使用者的選擇進行評分計算，將計算過後的個人化結果呈現於Google地圖上，讓使用者清楚的了解哪些區域是比較符合自己需求的宜居區域。本研究以政府資料開放平台之開放資料及各設施官網資料為

基礎，將其地址傳換為經緯度後透過本研究設計之評分系統計算區域分數，之後透過Google Maps API將最終結果呈現於Google Map上，最終完成一個能夠清楚搜索出宜居區域的查詢網站。

休閒生活機能性對臺南市住宅價格影響之研究

為了解決地址鄰里查詢的問題，作者林傳文 這樣論述：

住家附近的生活機能性是影響住宅價格的主要因素之一，除了提供便利的交通網絡、日常多元多樣的必需品供應之外，用來調解工作壓力、舒緩生活緊張的生活休閒設施據點，也是優化日常生活品質的關鍵要素。本研究依屬性將日常休閒活動分為公園學校休閒類、運動場館休閒類、活動社交休閒類、聚敘社交休閒類、教會社交休閒類、寺廟社交休閒類、藝文展演休閒類、嗜技學習休閒類等八類休閒類型，以住宅物件周圍800公尺內，提供八類休閒類型的設施據點數量(包含公私立機構)，做為本研究探討休閒生活機能性影響住宅價格的研究變數。本研究以臺南市作為研究區域範圍，彙整出總計4,993個休閒設施據點；以2018年全年不動產實價登錄的資料作為研

究取樣範圍，共篩選出4,306個住家用的不動產物件資料，來進行實證分析。本研究以住宅交易總價與每平方米單價二種項目作為本研究的依變數，以建物型態、建物屋齡、市郊區域、有無管理組織以及房屋格局房數、廳數、衛數等七個建物特徵作為控制變數，運用特徵價格理論進行迴歸分析。研究結果顯示，ln(單價)函數模型為最佳的迴歸分析模型。控制變數中建物屋齡越高，住宅價格越低，呈現顯著的負相關，其餘均呈現顯著的正相關，與研究預期的結果相符。在研究變數休閒生活機能性上，住宅周圍800公尺內公園學校休閒類總家數、運動場館休閒類總家數、活動社交休閒類總家數、聚敘社交休閒類總家數及教會社交休閒類總家數都與住宅價格呈現顯著的

正相關，而寺廟社交休閒類總家數、藝文展演類總家數及嗜技學習休閒類總家數則呈現顯著的負相關。本研究依此進而建立出臺南市住宅最適性的休閒生活機能性特徵價格函數模型，推論出各特徵項對住宅價格的影響變動量，且以此最適性的函數模型對2019年01月全月的住宅預測樣本進行模型預測，並分析預測實證的結果。