서울 부동산 실거래가
운영 대시보드

24개월 시계열 5구 모두 우상향. 2024-01 vs 2025-12 평균가 — 강남 22.73억 → 24.62억 (+8.3%), 서초 21.21억 → 21.98억 (+3.6%), 송파 15.61억 → 18.05억 (+15.6%), 마포 11.87억 → 13.97억 (+17.7%), 노원 5.58억 → 6.27억 (+12.4%). 절대 격차(강남 vs 노원) 17.15억 → 18.35억으로 확대, 비율 격차 4.07배 → 3.93배로 소폭 축소. ※ 본 C1 수치는 2024-01 vs 2025-12 단월 비교이며, C8 KPI는 2024년 평균 vs 2025년 평균 비교입니다(마포 +17.7% vs +13.9%처럼 기준 차이로 수치가 다르게 나타납니다).

24개월 평균가 추이는 분양 시점 가격 위치 설명·가격 예측 모델의 추세 fit 입력·매수·매도자 가격 조정 미팅의 자치구별 흐름 비교에 활용 가능합니다. 본 차트 자체는 historical descriptive이며, 외삽이 필요한 경우 별도 forecasting 단계가 결합되어야 합니다.

송파 9,579건 > 노원 9,438건 > 강남 7,497건 > 마포 6,584건 > 서초 5,923건. 최다(송파) vs 최소(서초) 1.62배 격차. 강남·서초는 평균가 1·2위지만 거래량은 3·5위 — 단가는 높고 회전은 낮은 시장으로 분기.

영업망 우선순위: 거래량 ↑ 자치구(송파·노원)에 인력 배치, 평균 단가 ↑ 자치구(강남·서초)에 베테랑 배치 결정의 출발점. 거래량이 낮은 서초는 매물 부족 + 매수 대기 신호일 수 있어 매물 supply 분석을 별도로 가져가는 근거가 됩니다.

계약일 기준 요일 점유율 — 토 24.7%(9,657건) > 금 16.5% > 수 13.9% > 목 13.7% > 화 13.6% > 월 12.7% > 일 4.9%. 토요일 계약일이 전체의 1/4, 일요일은 5% 미만. 토·금 집중은 주중 협상 → 주말 계약 체결 흐름을 반영합니다. ※ API 응답의 dealYear/Month/Day는 계약일이며, 신고일(rgstDate)은 별도 컬럼입니다. 외부 공식 통계와 분기 단위 차이가 있을 수 있습니다.

영업 운영 표준화: 모델하우스·중개사무소 토·금 인력 배치 + 일요일 5% 근무는 효율이 낮습니다. 데이터 fetch 빈도: 일별 batch 시 월요일 신고 lag 1~2일 발생, 주간 batch가 효율적입니다. 24개월 동안 패턴이 안정적이라 거래 신고 정책 변경이 없는 한 영업·운영의 고정 입력 자료로 사용 가능합니다.

대형(>135㎡) 비중 — 서초 12.3% > 강남 11.4% > 송파 6.6% > 마포 2.7% > 노원 0.5%. 소형(<60㎡) 비중 — 노원 63.6% > 마포 41.7% > 강남 30.3% > 송파 29.0% > 서초 22.9%. 노원 거래 9,438건 중 약 6,000건이 소형, 서초 5,923건 중 1,359건만 소형 — 자치구별 주력 평형 분포가 명확히 분기합니다.

분양 평형 mix 결정: 노원에 60~85㎡ 중형 분양은 기존 시장 점유율 ~31% 안에 들어가지만, 노원에 135㎡+ 대형 분양은 시장 점유율 0.5%로 매수 풀이 좁다는 신호입니다. 매물 추천 알고리즘: 자치구별 prior 분포를 평형 가중치 파라미터로 직접 사용 가능합니다. 평형 분포는 단기간 변하지 않는 stock 정보 — 24개월 분석을 향후 자료의 기초 자료로 재사용 가능합니다.

강남·서초는 분포 폭이 가장 넓다 — 동일 자치구 안에서 5억~50억대 거래가 공존. 노원은 좁은 분포, 5~9억 중앙대에 다수가 집중. 마포·송파는 강남·노원의 중간 폭. 같은 평균가라도 분포 폭이 좁으면 가격 예측 신뢰도가 ↑.

분양가 산정 안전 마진: 강남 분양가 20억 ±5억은 IQR 안, 노원에 같은 ±5억은 IQR 밖. 가격 예측 모델 oracle: 좁은 분포의 노원이 예측 RMSE가 낮을 가능성. 호가 합리성 판단: 신규 매물이 자치구 IQR 밖이면 즉시 협상 메시지를 사전 준비합니다. 평균가만 보는 분석에서 놓치기 쉬운 관찰 지점입니다.

자치구별 면적·가격 상관 — 노원 0.799 > 강남 0.758 > 마포 0.573 > 송파 0.523 > 서초 0.506. 건축년도·가격 상관 — 마포 +0.475 > 노원 +0.279 > 서초 +0.186 > 송파 −0.087 > 강남 −0.270. 강남은 건축년도·가격이 음수 — 구축이 평균적으로 더 비싼 패턴(재건축 기대 또는 입지·단지 구성 효과 가능성). 마포는 +0.475 — 신축이 더 비싼 패턴. 자치구별 가격 결정 구조가 정반대 방향을 보입니다.

가격 예측 모델 분기: 단일 가중치 모델은 자치구 mix 데이터에서 평균 회귀 오류 발생. 자치구별 분기 모델이 정확도가 높습니다. 매도자 협상 메시지 분기: 강남 구축은 "재건축 잠재가 또는 입지 프리미엄" 근거, 마포 신축은 "신축 프리미엄" 근거. 신축 분양 의사결정: 강남·서초의 신축 분양 의사결정 시 분양가를 입지·재건축 기대치와 결합해서 잡아야 한다는 관찰 지점입니다.

전체 39,021건 중 중개거래 37,868건 (97.0%) · 직거래 1,153건 (3.0%). 자치구별 직거래 비율 — 노원 3.69% > 강남 3.44% > 서초 3.16% > 송파 2.51% > 마포 1.82%. 일반 직관과 분기 — 외곽 노후 단지의 가족 간 증여·법인 명의 이전 흐름이 영향 가능성. 실측은 노원이 마포의 2.0배로 1위입니다. 직거래는 가족 간 증여·법인 내부 거래·신탁 등 비표준 흐름을 포함할 가능성이 있어 자치구별 차이가 운영 신호로 잡힙니다.

시장 평균가 계산 분리: dealingGbn == '직거래' 필터링으로 "정상 시장가" 분리. 분양가 reference 신중 사용: 직거래 비율이 높은 자치구는 가족 간 거래가 시장가에 영향 적은 흐름을 만들 수 있어 분양가 reference로 신중하게 사용합니다. 영업 침투율 점검: 직거래 비율이 높은 자치구(노원)는 본인 영업망 외 거래가 많다는 신호 — 매물 정보 비대칭을 점검합니다. 24개월 누적 패턴이 안정적이라 정책 변동(증여세 강화 등)이 발생할 때 본 차트를 재측정하면 시장 영향을 정량화할 수 있습니다.

거래량 변화 — 마포 +53.6%, 노원 +36.0%, 송파 +25.3%, 강남 +9.2%, 서초 −1.4%. 평균가 변화 — 마포 +13.9%, 강남 +12.2%, 송파 +11.5%, 서초 +6.7%, 노원 +2.9%. 평당가(만원/평) — 강남 9,160 → 10,559 (+15.3%), 마포 5,639 → 6,437 (+14.1%), 송파 6,755 → 7,608 (+12.6%), 서초 9,191 → 9,617 (+4.6%), 노원 3,189 → 3,336 (+4.6%). 거래량 증가율과 가격 증가율이 분기 — 마포는 거래량 +53.6%이면서 가격도 +13.9%로 동반 상승, 서초는 거래량 −1.4% 정체.

이사회 한 슬라이드 요약: "2024~2025 마포·송파 거래량 ↑ + 가격 ↑ 동반 상승, 강남 가격 ↑ 거래량 완만, 서초 거래량 정체" 형태로 5구 동시 비교가 가능합니다. 영업 자원 재배분: 거래량 + 가격 동반 상승 자치구(마포·송파)에 인력 증원, 거래량 정체 자치구(서초)는 매물 supply 확보로 전환. 두 축(거래량 vs 가격)으로 분리해 추적하는 방식은 시장 phase(회복·확장·정체·조정) 판별의 출발점이 됩니다.

5구 평당가(만원/평) 24개월 평균 — 강남구 9,890 > 서초구 9,402 > 송파구 7,230 > 마포구 6,122 > 노원구 3,274. 강남 vs 노원 3.02배 격차. 지도는 강남·서초의 한강 남부 클러스터 + 마포의 한강 북부 + 노원의 동북부 위치 관계를 한 화면에 보여줍니다.

부지 검토 보고서: 본 지도 1장 삽입으로 인접 자치구 평당가 격차를 IR 자료의 시장 위치 설명에 사용합니다. GeoJSON 매핑 재사용: 본 case의 SIG_CD 코드 기반 자치구 메타데이터를 운영 환경에서 그대로 재사용 가능합니다. 신규 지점 입지 협상: 인접 자치구 평당가 격차를 "고객 유입 가능 자치구" 메시지로 변환합니다. 평당가 절대값은 24개월 동안 모든 자치구에서 상승하였고, 자치구 간 상대 순위는 안정 — 입지 프리미엄은 단기간에 흔들리지 않는 기초 자료입니다.