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土地開發實務作業手冊(2022年增修七版) 都更、簡易都更【一本專為土地開發從業人員所寫的專業工具書】

為了解決車位坪數法規的問題，作者王英欽 這樣論述：

　　土地開發是建設公司的首要工作，其中尤以購地階段的篩選、調查、產品定位、規劃配置、投資評估與土地簽約等的土地開發核心作業，更是決定購地成本與案場去化的關鍵。   　　筆者將其從事土地開發卅年的工作心得整理成籍，提供我輩土開人參考，期望能成為得力的助手。同時作為以建設公司為主要業務的建築師、代書事務所、房屋銷售從業人員的專業工具書。   　　本書共計九講，每講以本文扼要陳述，再以附註詳加說明。且彙整上網途徑，讓讀者善加利用網路資源。並以查核表、附件輔助相關作業。最後提供大樓、透天實例詳加說明。全書重點整理如下：   　　● 本文九講：土開概論（1st）、四大（現地、地政、市調、法規）調查（

2nd~5th）、開發構想與規劃配置、毛利評估（6th~8th）與土地簽約作業（9th）。   　　● 附註：針對各講作業細節以附註（共124條）詳加說明解讀。   　　● 附表：相關作業內容整理成表（共22附表），以方便快速核對套用。   　　● 附件：31項附件為各講內容輔助說明。 　　 　　● 上網要徑：作業涉及的法規與網路服務，整理成網址與上網查詢要徑表，以方便使用者自行上網查詢核對，並配合法規變動迅速更替調整。   　　● 查核表：針對簽約作業提供check list，以免遺漏。   　　● 案例：大樓、透天各一案例，除配置圖外，且彙整其規劃面積、銷售面積與評估效益表為單一作業表（透

天還加入售價擬議表），說明「最大可建面積」及「投資效益評估」，供我輩土開人、規劃者參考，以提高工作效益與作業精確度。

車位坪數法規進入發燒排行的影片

民眾對高雄市自用住宅選擇因素之研究

為了解決車位坪數法規的問題，作者鄔佩鈴 這樣論述：

購買不動產是許多人的夢想，然而不動產選擇過程中仍複雜且不確定性高，加上對住宅的要求，已不僅限於價格及空間，更涉及生活環境品質。不動產市場的發展確實有助於經濟成長，但臺灣長期處於低薪的情況下，所得多數用於支付房貸而犧牲生活品質及育樂是否值得？當購屋所遇到的問題更複雜，牽涉到更多影響因素時，這些因素往往會交互作用、互相影響，因此增加消費者在決策時的困難。本研究希望藉由不動產消費者對於高雄地區不動產的喜好，主、客觀方式了解購屋者之偏好，進而在不動產選購時做出最正確的選擇與決策。研究中區分有轄區、交通、坪數、車位。再利用網路隨機問卷調查的方式進行取樣，運用統計及交叉分析來分析探討影響購屋決策者的相關

因素，以提供最適當的購屋決策資訊並提出建議。研究結果指出受訪者在選購高雄市住宅物件時，最喜歡左營區、三民區及苓雅區，31–60坪、3–4房、6–10樓、平面車位、透天及大樓物件。選購住宅物件時的價格大樓單坪金額區間為15–20萬、透天總價金額區間為800–1000萬。對於生活機能首重便利性希望設施以交通（捷運站、輕軌、火車站）、公園、綠地及量販店之需求，顯示受訪者，最不希望的設施為夜市、大型醫院及菜市場。因左營區、三民區、苓雅區百貨商店、美食區林立，具備休閒、消費與便利交通等多種現代優質生活條件，顯示民眾首重生活便利及舒適性。本研究並將此結論提供不動產投資業者，作為未來選擇、開發、經營與投資不

動產決策時之參考，建議相關的政府單位可以跟不動產相關產業一同規劃，興建平價且適合大部份高雄市民需求的住宅物件，以解決現階段住的問題。

建地估價實務作業手冊【一本專為購地估價、資產評估作業所寫的專業工具書】包含【建地估價速算光碟】：土地坪效與地價彙整速算表、大樓案可建強度速算表(Excel檔)

為了解決車位坪數法規的問題，作者王英欽 這樣論述：

　　評估地價是土地開發於購地階段的終極作業。坊間慣以容積率×坪效係數1.6來概估土地坪效，再乘以每坪房價中的土地成本來概估地價。然而，土地坪效因土地不同的條件而異，估價更須依循開發商的精算模式作業，才能求得符合其購地需求的地價。 　　本書先導正坊間概估土地坪效的迷思，並提供excel表，供使用者填表求得可靠的土地坪效。再修正概估模式的諸項缺失，進階彙整為土地坪效及地價速算雲端表，供同業得以隨時上網，快速套用為評估地價之用。 　　本書內容摘要： 　　本書共計六章，每章先以本文扼要陳述，再以附註詳加解說。並以附表、附件輔助說明相關內容。最後提供excel作業表、雲端表與操

作說明表等周延與便捷的完整作業系統。全書重點整理如下： 　　● 本文六章：評估階段作業導論（1st）、精算作業模式（2nd）、概估作業模式（3rd）、土地坪效導論（4th）、掌握土地坪效（5th）與務實評估地價（6th）。 　　● 附註：40餘條附註針對各章關鍵內容詳加說明解讀。 　　● 作業表：土地坪效速算excel表、土地坪效與地價彙整速算表－excel（含操作說明表）＋雲端表。 　　● 附件：20餘項附件輔助說明。 　　● 彙整6都＋2各自專屬的允增容積（開空、都更、危老、容移與增額容積）適用法規解讀摘要。 　　● 上網要徑：作業涉及的法規與網路服務，整理成網址與上網查詢要徑表，以方便

使用者自行上網查詢核對。  

數值分析與機器學習在房價預測之應用

為了解決車位坪數法規的問題，作者龎文誠 這樣論述：

在選購房地產的時候，會有許多房屋條件影響了房地產最終的價格，房地類型、房地坪數、房地位置、建物建材、屋齡或是車位有無等等，在實價登錄裡有豐富且詳細的房地產資料紀錄，也有許多文章引用實價登入的資料，用實價登錄資料來進行深度學習的應用，為了讓學習模型能夠更容易輸入資料，部分的研究都會把區段地址的欄位刪除，並轉換為經緯度的方式輸入，但是某些地區房地產價格有著極端的不同，相隔不到幾公尺就有著截然不同的房地價格，例如臨大馬路房屋會比小巷內房屋價格高，所以本研究認為將區段地址的細分後分割為多的特徵值，更有助於房地產學習模型的預測。實驗數據使用實價登錄2014年到2019年的房地產資訊，用2014年到20

18年房地資料作為建立模型的訓練資料，在用2019年當作模型建立後的測試資料。研究方式是使用複數的學習模型進行學習後再比對結果，用了三種不同的學習方式來建立學習模型，線性迴歸(Linear Regression)、多元線性迴歸(Multivariable Linear Regression)和正則化線性迴歸(Regularized Linear Regression)用了這三種不同的線性迴歸方式來預測資料，經過學習模型調整後的比較，最好的學習模型有98%的準確率與0.02%均方誤差。