서울특별시 강동구 천호동에 위치한 다성이즈빌(55-25) 아파트입니다.
2006년
이며 2023년 08월 02일
기준 18년차
의 리모델링 연한 도래
아파트로NA세대
로 이루어져 있습니다.※ 리포트는 공공데이터를 이용한 시스템을 통해 자동생성되며, 새로 확인되는 정보는 본 포스트의 수정을 통해 수시로 업데이트됩니다.
베타 서비스 중 오류가 있을 수 있으니 반드시 실제 데이터를 확인해주세요. 사실과 다른 정보는 댓글로 제보해주시면 바로잡겠습니다.
단지 기본 정보입니다.
[주의] 거래량이 매우 적은 아파트입니다. 차트를 그리기 위한 정보가 부족할 수 있습니다.
연도\면적 | 75 | 85 | 110 |
---|---|---|---|
2023 | . | 6.35억 | . |
2020 | 5.07억 | . | . |
2019 | . | 5.22억 | 5.43억 |
2018 | . | . | 5.53억 |
2016 | 3.45억 | 3.97억 | . |
2015 | 3.42억 | 3.74억 | . |
2014 | . | 3.57억 | 4.49억 |
2013 | . | 2.25억 | 4.1억 |
2012 | 2.92억 | . | . |
2011 | . | 3.05억 | 4.25억 |
2009 | . | 3.07억 | 4.06억 |
2008 | . | 2.75억 | 4.3억 |
2007 | . | 2.93억 | 4.1억 |
2006 | 2.33억 | 2.49억 | 3.95억 |
전용면적(㎡) | date | price | |
---|---|---|---|
Min. : 70.80 | Min. :2006-10-16 | Min. :17500 | |
1st Qu.: 84.95 | 1st Qu.:2008-05-02 | 1st Qu.:29450 | |
Median : 84.95 | Median :2012-01-06 | Median :37750 | |
Mean : 92.92 | Mean :2012-04-14 | Mean :36734 | |
3rd Qu.:109.37 | 3rd Qu.:2014-10-13 | 3rd Qu.:41000 | |
Max. :109.37 | Max. :2023-07-26 | Max. :67000 |
평형별 최고가 기록입니다.
계약일자
기준입니다.올림 구간
면적을 기준으로 합니다.
전용면적(㎡) | 매매가 | 계약일 | 층수 |
---|---|---|---|
75 | 5.07억 | 2020-06-28 | 10 |
85 | 6.7억 | 2023-02-25 | 6 |
110 | 5.8억 | 2018-09-08 | 9 |
총 거래건 일람 및 다성이즈빌(55-25) 아파트의 실거래가격 변화 그래프입니다.
각 평형대별 최고가는 컬러 라벨로 표시했으며, 붉은색 숫자는 기존 추세를 고려했을 때 거래 가능성 있는 금액대입니다.
최근 급등한 경우 직전 매매가 영향으로 다소 낮게 계산될 수 있습니다.
아파트 가격에 큰 영향을 미치는 정책요소나 경제지표를 일절 고려치 않고 회귀식으로 도출한 숫자이므로 참고용으로만 활용 바랍니다.
한눈에 알아보는 월별 평균가격 변화 그래프입니다.
전용면적별 거래 기록을 점으로 나타내 과거의 추세를 알 수 있으나 새로운 인사이트는 얻기 어렵다는 한계가 있습니다.
면적별 구분
확대 차트(최근 5년 한정, 위 차트 사각형 부분)
월별 거래량 흐름의 최근 5개년 확대 차트입니다.
데이터 확보 중입니다.
(TBD)
(TBD)
데이터 기반
다성이즈빌(55-25) 아파트
의 면적대별 예상가격은
최근 거래가 드물어 추가 정보 수집 후 산출 예정입니다.
새로운 매매 정보가 입수되면 최신 실거래를 기반으로 업데이트 됩니다.
관심단지를 확인하셨다면 본 페이지를 즐겨찾기에 추가해주세요.
(페이스북에서 ’디아파트’를 검색하거나 @디아파트 페이지에 Like/Follow하면 업데이트되는 소식을 받아보실 수 있습니다.)
데이터정리/글=디아파트
©dapt.kr
Tag : #천호다성이즈빌(55-25)아파트,#다성이즈빌(55-25)아파트,#서울특별시강동구천호동,#18년차리모델링연한도래아파트,#서울특별시강동구천호동55-25,#서울특별시강동구천중로177(천호동,다성이즈빌아파트),#2023년08월02일,#아파트시세,#아파트실거래가,#빅데이터분석,#부동산전망