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國立臺灣科技大學 建築系 阮怡凱所指導 謝宗憲的 應用類神經網路與關聯規則探討室內格局與銷售率之關係 （2020），提出大坪林one已購戶關鍵因素是什麼，來自於室內格局、銷售率、類神經網路、關聯規則。

而第二篇論文國立臺北大學 不動產與城鄉環境學系 彭建文所指導 楊子佳的 社區住宅交易轉手率之研究—以臺北大學特定區為例 （2019），提出因為有 交易量、交易轉手率、住宅投資需求、住宅消費需求、住宅投機的重點而找出了 大坪林one已購戶的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了大坪林one已購戶，大家也想知道這些：

應用類神經網路與關聯規則探討室內格局與銷售率之關係

為了解決大坪林one已購戶的問題，作者謝宗憲 這樣論述：

近年來隨著「少子化」的現象日趨嚴重，造成人口結構與家庭組成的改變，家戶規模逐漸縮小，也間接影響住宅型態與格局空間的組成，因此開發商如何推出符合市場需求的住宅產品為重要的課題之一。然而，開發商於產品定位階段常以經驗來判斷，缺乏客觀的分析，可能會造成銷售狀況不佳導致存貨的產生，若是已經確定產品定位並委託建築師進行設計，這時進行產品變更，會造成時間與成本的浪費。因此，本研究透發過大數據分析實際建案格局與銷售率之關係，建立一套室內格局預測銷售模型，以客觀的角度來檢視是否為最佳設計方案，透過不動產實價登入與相關網站，針對台北市大安區、信義區實際建案，分析其平面格局與銷售狀況，接著將室內格局相關文獻進行

整理，歸納出影響室內格局之因子，並分為兩階段分析。第一階段，以類神經網路(Artificial neural network)建構室內格局面積配比預測銷售率模型，經過案例訓練與測試後準確率達90%以上。第二階段，透過關聯規則(Association rule)分析其機能設置是否會影響銷售狀況，探討其銷售率高的因子為「無玄關」、「2房」、「1衛浴」、「無預備空間」、「開放式廚房」等，顯示小坪數格局於台北市信義區與大安區有較好的銷售狀況，也反映出目前市場的需求。因此提供給相關建築產業者，藉此幫助開發商於產品規劃設計時，擬訂產品組合的依據，提高整體效率與競爭性。

社區住宅交易轉手率之研究—以臺北大學特定區為例

為了解決大坪林one已購戶的問題，作者楊子佳 這樣論述：

本研究認為一個社區若有較高的轉手率，可能一方面有較高的投資客比例，另一方面則代表市場消費者對該社區偏好度較高，或住戶對該社區居住品質的滿意度較低，可顯示投資者與消費者選擇標的之市場需求，若社區有許多投資客進駐，在興建完工後的幾年內會想辦法轉手獲利；不同家庭生命週期的住宅差異也會產生換屋等消費性需求，為探查住宅市場之投資與消費行為，本研究以「轉手率」觀察，定義轉手率為每年度住宅社區的成交戶數占社區總戶數之比例。 本研究以社區型集合式住宅為主的臺北大學特定區為主要實證範圍，利用深度訪談法瞭解住宅市場之投資與轉手行為，並以多元迴歸分析探討轉手率之影響因素，透過不同類型社區的轉手率變化

，實證結果發現社區的轉手率平均為5.5%，在房地產景氣期間為8.1%，景氣下滑期間為4%，轉手率在不同景氣期間有明顯差異，景氣時期轉手率會提高，不景氣時期轉手率將減緩；且發現區位以鄰近北大的社區轉手率較低，鄰近高速公路的社區轉手率較高；產品規劃以中小坪數為主的社區轉手率較高，擁有大坪數產品之轉手率較低；社區規模以小型及特大型社區的轉手率較高；上市櫃建商於各年度均無顯著影響轉手率，上述研究結果可以提供不動產仲介業者了解市場選擇偏好，釐清何種產品定位與社區之市場流通性較高，對於消費者能提供不同社區之穩定性與流動性選擇參考，亦可透過轉手率資訊提供政府投資行為頻繁鎖定範圍之建議。

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