房價估算的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

再住20年!老屋再生裝潢計畫書【暢銷更新版】：不只教你精省裝潢費，還結合房價估算，讓你靠裝潢保值的7大老屋必學裝修關鍵

為了解決房價估算的問題，作者漂亮家居編輯部 這樣論述：

想買老屋、正住在老屋裡的人必看第一本衡量舊屋裝潢費用和房價價值精算投資報酬率，教你裝潢該花多少才不賠本，老屋增值還賺價差！　　老屋裝潢全計畫——從買老屋開始，環環相扣的裝潢細節，鉅細靡遺告訴你，　　除了教你如何改善老屋老化、結構問題　　買在哪裡、裝潢花多少、打包怎麼做不忙亂，甚至到搬家都有計畫，　　從頭到尾幫你想仔細，說分明　　有了這一本，裝修老屋一點都不困難！⊙精算投資報酬率，抓對裝潢費用不虧本　　30年老屋花100、200萬裝潢，卻等到下年都更，這真的有賺嗎　　等不到都更，轉手賣出，原本買入的房價加上裝潢費用，是會賠還是賺？　　究竟我該裝潢多少才合理？　　別擔心，這些困

擾，通通有解！　　專業設計師、房地產達人和研究老屋翻新的小資達人聯手分析，　　買老屋、裝修老屋開始，教你估算房價和裝潢費用的投資報酬率，　　不只教你究竟該花多少才對，還告訴你最值得投資的老屋地區和性價比！⊙照著做一定會，老屋抗老新生計畫　　抓漏怎麼抓都還是會漏？！　　壁癌怎麼除都除不盡？！　　全方位的裝潢細節，專業設計師一一解答，　　即便是無法解的問題，還能教你替代的裝潢變通方案！　　　首度提出！發揮2大最暖心的老屋優勢　　增建電梯有補助、既有增建有緩拆　　解析5大最要命的老屋問題　　老化、結構不良、管路老舊、格局不正、設備不堪使用　　教你精準掌握裝修要點，老公寓也能變身舒適好宅，換換生活過好

日子！　　住了10年、20年，房子逐漸老化、格局不敷需求、管線老舊的問題一直困擾著你嗎？想要重新裝潢卻又猶豫花得不值得。本書集結老屋裝潢過程中屋主必須瞭解的7大計劃項目，從精算裝潢費用、動工前置作業、善用三大老屋優勢、解決5大老化隱憂、監工、搬家等，一一解析每個計劃的正確作法、費用計算、原則概念。更值得收藏的是，本書集結10位設計師從專業角度和實作經驗，鉅細靡遺剖析每個計劃成功的關鍵要點，內容搭配表格、圖解、實景照片，加上層次、分類清晰的文字和圖說，讓人一看就懂。不論是想入手老屋、還是想翻新老屋的屋主都一定要看的工具書。

房價估算進入發燒排行的影片

應用大數據分析於房地產價格算

為了解決房價估算的問題，作者王仁志 這樣論述：

資訊不透明是長期以來房地產交易的一大問題，因此消費者在進行買賣時會因為不明確的資訊，造成買貴或是賣低的交易損失。如何估算價格合理的房價是目前買賣雙方最想知道的訊息。應用數據分析從房地產特徵資料找出影響房地價格的隱藏訊息，提升估算價格的準確度，是房屋仲介交易市場所關注的一項議題。因為市場對於房市特徵、價格與交易的需求，讓資料科學成為目前房地產應用的趨勢。近年來房仲業者紛紛推出大數據，人工智慧等相關的服務，而類神經網路(Artificial Neural Network，ANN)與機器學習( Machine Learning，ML)是目前在資料科學上，現階段最常應用於資料分析的技術。使用在房價的

估算中，目前國內外的研究相關的文章也越來越多，研究主要是透過目前討論度最高深度學習(Deep Learning)來進行房價的估算，研究透過(Gated Recurrent Unit，GRU)的估價模型透過演算法的修改將結構簡化提高模型的效能，減少系統資源耗損提高學習效率，並嘗試修改激活涵式，比較（ScaledExponential Linear Units，SELU）、（Rectified Linear Unit，ReLU）、（Hyperbolic Tangent Function，TANH）三種激活函式對於修改簡化後的(Minimal Gated Recurrent Unit，MGRU)的影

響以及訓練出單層與多層模型的估算能力何者較佳，採用研究中MGRU 估算最佳的SELU MGRU 模型加入第三階段的實驗，為了提高模型的估算準確率因此透過雙向的訓練方式，輸入過去和未來的特定時間幀資訊進行訓練以便加強模型的估算能力，因此提出Bidirectional SELUMGRU 模型，利用同類型的資料集進行訓練並進行房價估算，比較同類型Bidirectional GRU、Bidirectional LSTM 模型估算的結果驗證模型的有效性。

在地。起厝 蓋自己的房子：地形‧氣候‧生活‧環境 依循在地風土人文，實現自地自建的自宅夢想

為了解決房價估算的問題，作者漂亮家居編輯部 這樣論述：

北‧中‧南‧東‧離島，精采自地自建實例完全收錄！ 　　 　　不止教你打造家屋， 　　更帶你看素人如何逆轉環境限制、順應自然條件 　　在夢想的土地上實現永續傳承的幸福宅居夢。 　　 　　常常聽人說，喜歡宜蘭的好山好水，最想在這蓋間自己的房子； 　　也有人說，自小在台南長大，離鄉多年最想在家鄉蓋個自己的厝； 　　又或者曾到台東一遊，起心動念，想在大平洋之濱蓋個房子養老...... 　　 　　但人們不知道的是：宜蘭換季時節易因反潮帶來嚴重濕氣，建材壽命短；台南高溫多晴，房子得留意通風散熱機能；濱海屋雖風景優美，但除了強大風力外，海風中挾帶鹽分，易腐蝕房屋結構。 　　 　　想在這片寶島上一圓自己

在地起厝的阿宅夢，有許多看得到、看不到的困難點，尤其在台灣混合型氣候及複雜地形之下，想要構築一個能永續生活的家，除了挑選自己嚮往的區域，更應依據地形、地質、氣候、濕度等條件因地置宜有不同的規畫，依傍著建築工法補強先天不足，再以設計原創將原始環境優勢充分發揮，如此在自己最喜歡的土地上，建構能代代傳承的台灣宅，絕不是夢想！ 　　 本書特色 　　 　　◎15-20個台灣在地住宅精彩案例 　　收綠15-20個台灣精彩案例，儘管台灣土地、氣候有種種限制，卻能從旁觀察建築大師如何運用無限創意及工法，截長補短、化腐朽為神奇，蓋出最適居住的台灣房子。 　　 　　◎精闢深入的設計解讀 　　以建築師的角度來深入介

紹台灣建築所需的特殊條件，不為人知的在地工法與KNOWHOW。案例的室內外設計理念及背景，看他們如何打破空間的藩籬與限制，為屋主解決建地狹小的問題，打造出令人拍案叫絕的好設計。 　　 　　◎平面圖、立面圖、剖面圖及實景照片呈現小住宅的設計教戰守則 　　每個案例皆包括平面圖、立面圖、剖面圖及實景照片，並為讀者帶來全新的視野，幫助讀者可以很輕易地理解建此案例設計的細節及設計重點。 　　

數據驅動下之不動產價格分析與預測暨模型視覺化 - 以複數年之高雄不動產實價登錄資料為例

為了解決房價估算的問題，作者黃信博 這樣論述：

不動產的取得往往需付出龐大的價格去取得，不管是平常生活起居的房屋、商業辦公的大樓，或者其他形式的不動產。而近年，外在經濟因素與環境因素，不動產成為投資工具，導致不動產價格呈現高漲不跌的型態。因而衍生了居住正義、都市更新等相關議題，儘管政府實施許多相關政策，但不動產價格還是容易受各種消息面影響，如何取得合理價格的問題仍然存在。過往有許多研究與文獻透過各種學理理論、政策制度層面、亦或是探討其他因素所帶來的影響，來評估不動產價格是否在合理區間。而比較少關注龐大的不動產數據中，眾多變數是否具有值得參考的價值提供給使用者。因此，本研究從臺灣經濟新報數據庫之不動產實價登錄系統，蒐集2019年7月至202

1年6月高雄市地區不動產數據作為研究樣本。基於數據驅動的理念，利用資料探勘技術中的分群方法，將資料檔內的數值型與非數值型的混合資料，以相關與距離兩判別要素，將資料檔內的變數予以集群，以失去微量的訊息量為代價，而達到變數減量之目的。如此，有利於建立後續的不動產價格分析與預測之模型。再針對不同集群建構混合線性迴歸模型進行不動產價格預估與各模型間比較。最後整合至R-Shiny，開發視覺化分析系統，作為結果之呈現。