Tổng quan dự án
- Mục tiêu: tổng hợp và phân tích thị trường nhà ở, theo vùng và theo loại nhà, nhằm nhận diện xu hướng giá và các yếu tố ảnh hưởng.
- Nguồn dữ liệu: Google BigQuery (housing dataset) – truy vấn/chuẩn hoá dữ liệu trước khi trực quan hoá.
- Công cụ (toolstack): Google BigQuery (SQL), Power BI (Power Query / DAX), thiết kế dashboard & storytelling.
Tổng quan thị trường
Hiệu quả bán hàng
Phân tích theo loại nhà
Insight từ dashboard
- Tập trung theo vùng: Zealand và Jutland dẫn đầu về tổng giá trị bán (xấp xỉ 95bn và 81bn), trong khi Bornholm là phần nhỏ (~1bn).
- Giá chào vs giá mua: giá mua bám sát giá chào với tương quan gần tuyến tính, hàm ý thị trường định giá khá “hiệu quả” (ít ngoại lệ cực đoan).
- Biến động giá theo vùng: Jutland có mức tăng median sales price lớn nhất (~+0.053), còn Bornholm giảm (~-0.050) → động lượng không đồng đều.
- Tuổi nhà là yếu tố quan trọng: phần “Key influencers” cho thấy giá mua có xu hướng tăng cao hơn khi tuổi nhà nằm trong nhóm 2–16 năm (so với nhóm nhà cũ hơn).
- Theo loại nhà: Farm có giá mua/chào trung bình cao nhất (~2.74M / ~2.71M) và diện tích trung bình lớn nhất (~196 sqm). Apartment có giá theo \(sqm\) cao nhất (~28.7K) – phù hợp với đặc trưng căn nhỏ nhưng giá/m² cao.