HIGHLIGHTS

• เปิดเผยผลงานวิจัย Baania Lab โดยใช้ Machine Learning เพื่อหาปัจจัยที่มีผลต่อส่วนกลางด้วย Big Data ของคอนโดในกรุงเทพ
• ปัจจัยด้านกายภาพที่มีผลต่อราคาค่าส่วนกลาง คือ ปีที่เปิดตัวโครงการ, ระยะห่างจากศูนย์กลางทางธุรกิจ, ระยะห่างจากรถไฟฟ้า, จำนวนชั้น, ขนาดห้อง และ อัตราส่วนที่จอดรถ
• พื้นที่ และ ระยะห่างจากสถานีรถไฟฟ้าศาลาแดง และอโศก มีผลต่อค่าส่วนกลาง เพราะทำเลในตัวเมืองเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญในการกำหนดกลุ่มลูกค้าของบริษัทพัฒนาอสังหาริมทรัพย์

 

ถ้าคุณเป็นคนหนึ่งที่ติดตามบทความชุด ค่าส่วนกลางคอนโด ที่ Baania  Insights กลั่นออกมาจากข้อมูลคอนโดกว่า 1,200 โครงการทั่วกรุงเทพฯ มาตั้งแต่ต้น คุณคงพอจะเห็นโครงร่างความสัมพันธ์ระหว่างค่าส่วนกลางและราคาห้องกันไปบ้างแล้ว กล่าวโดยย่ออย่างที่สุดคือ เราพบว่าค่าส่วนกลางนั้นแปรผันกับราคาคอนโด หรือ หากราคาคอนโดยิ่งสูงขึ้น ค่าส่วนกลางก็จะสูงตามไปด้วย

ทีมงาน Baania Insights เผยผลการวิจัยจาก Baania Lab  ให้คุณเห็นถึง ความสัมพันธ์ระหว่างค่าส่วนกลาง กับลักษณะทางกายภาพของคอนโด อาทิ ความสูง ระยะห่างจากรถไฟฟ้าราคาค่าส่วนกลาง โดยใช้ Machine Learning เพราะการกำหนดราคาโครงการ กับคุณภาพคอนโดมีความซับซ้อน และมีหลายปัจจัยที่เกี่ยวข้อง คนส่วนใหญ่จึงมักเข้าใจผิดว่า ราคาคอนโดต่อตารางเมตรคือตัวกำหนดทุกอย่าง แต่หากเราเจาะลึกถึง keypoint ในการออกแบบโครงการของบริษัทพัฒนาอสังหาริมทรัพย์แล้ว มันคือปัจจัยทางด้านกายภาพ ซึ่งค่าส่วนกลางนั้นไม่ใช่ตัวเลขที่ตั้งขึ้นมาลอยๆ แบบตามใจเจ้าของโครงการหรอกนะครับ 

 

ปัจจัยต่างๆในการวิเคราะห์ค่าส่วนกลาง

Baania Insights ได้วิเคราะห์ทางสถิติเพื่อหาผลจากปัจจัยทางกายภาพของคอนโดที่กระทบต่อราคาค่าส่วนกลางที่ทุกท่านต้องจ่ายในแต่ละเดือนหรือปี อาทิ สิ่งอำนวยความสะดวกในโครงการ, ระยะทางจากโครงการไปยังสถานีรถไฟฟ้า, ทางด่วน, สนามบิน, ห้างสรรพสินค้า, และแหล่งงาน รวมถึงทำเลที่ตั้งที่ห่างจากพื้นที่ศูนย์กลางทางธุรกิจ (Central Business District: CBD) ไกลเพียงใด

ก่อนที่เราจะไปถึงแผนภูมิต้นไม้ เราขออธิบายปัจจัยต่างๆ ที่มีผลกับค่าส่วนกลาง ดังนี้ครับ

1. ระยะห่างจากสถานีรถไฟฟ้าศาลาแดง และอโศก

 

 

• โดย สถานีศาลาแดงและอโศก เป็นตัวแทนถึงกลุ่มทำเลในตัวเมืองที่สะดวกและมีจำนวนคนเข้าถึงเป็นจำนวนมากจึงส่งผลต่อลักษณะและกลุ่มลูกค้าคอนโดแบบต่างๆ ประกอบกับ ผลการประเมินน้ำหนักจากสถานีอื่นๆ เราพบว่ามีน้ำหนักต่างกันอย่างเห็นได้ชัด ฉะนั้นเราจึงเลือกทั้ง 2 สถานีนี้เป็นจุดอ้างอิงของการวิเคราะห์
• ระยะทางที่กำหนดดังแสดงในภาพ คือ ระยะการเดินทางวัดจากเส้นถนน เนื่องจาก การวัดด้วยรัศมีวงกลมทำให้มีการคลาดเคลื่อนของข้อมูล เราจึงเลือกวัดตามระยะทางจริงบนถนน
• ค่าระยะทางที่กำหนดอยู่ในรูป คือระยะทางที่กลุ่มของข้อมูลโครงการ ส่งผลต่อค่าส่วนกลางแตกต่างกันยกตัวอย่างเช่น ระยะทาง ในกรอบ 3,199 เมตร รอบสถานรถไฟฟ้่าศาลาแดง จะมีค่าส่วนกลางแตกต่างกับระยะที่มากกว่า 3,199 เมตร ทั้งนี้ เป็นเพราะกลุ่มผู้อยู่อาศัย และตลาดที่แตกต่างกัน ส่งผลให้ลักษณะตัวโครงการมีความแตกต่างกันอย่างเห็นได้ชัด

2. ระยะห่างจากสถานีรถไฟฟ้า

• ปัจจัยนี้ มีความแตกต่างกับระยะห่างจากตัวเมืองซึ่งวัดจากการกระจุกตัวของสถานีรถไฟฟ้า ศาลาแดงและอโศก กล่าวคือหากคอนโดแห่งไหนอยู่ใกล้และสะดวกต่อการเดินทางเพื่อขึ้นรถไฟฟ้า คอนโดนั้นจะมีค่าส่วนกลางที่แพงขึ้น เพราะตัวทำเลเป็นอีกหนึ่งปัจจัยในการคัดเลือกกลุ่มลูกค้า

 

 

3. ปีที่เปิดตัวโครงการ

• เราจะเห็นได้ว่า โครงการที่เปิดตัวใหม่จะมีค่าส่วนกลางที่เพิ่มขึ้น เนื่องจากพื้นที่ใช้สอย และ สิ่งที่นำเสนอในทรัพย์สินส่วนกลางมีลูกเล่นที่หลากหลายมากขึ้น ทำให้ปีที่เปิดตัวโครงการนั้นมีผลกับค่าส่วนกลาง สาเหตุที่เราใช้ปี 2554 และ 2556 เป็นตัวแบ่งแยกเพราะ ในสองปีนี้ มีผลกับค่าส่วนอย่างอย่างเห็นได้ชัด เมื่อเทียบกับปีอื่นๆที่ได้มีการเปิดตัวโครงการ
• อีกหนึ่งสาเหตุทีั่ปี 2554 และ 2556 มีผลต่อค่าส่วนกลางเพราะ ในสองปีนี้ มีการปรับขึ้นของโครงการอสังหาริมทรัพย์อย่างเห็นได้ชัด ตัวราคาคอนโด จึงมีผลต่อค่าส่วนกลางโดยตรง

4. ขนาดของยูนิตโดยเฉลี่ยทั้งโครงการ

• ตัวขนาดยูนิตโดยเฉลี่ยเป็นค่าที่แปรตามขนาดและปริมาณยูนิตของคอนโดนั้นๆ ซึ่งจำนวนยูนิตจะมีผลโดยตรงกับค่าส่วนกลาง อีกทั้งขนาดของคอนโดย่อมมีผลกับจำนวนผู้พักอาศัย และสภาพแวดล้อมของโครงการด้วยเช่นกัน

5. สัดส่วนที่จอดรถ

• แน่นอนว่าสัดส่วนที่จอดรถ แม้จะดูเหมือนไม่มีผลกับค่าส่วนกลางเหมือนปัจจัยด้านบนอื่นๆ แต่ จากการวิเคราะห์และเชื่อมโยงของข้อมูลต่างๆ ตามที่ได้สำรวจมา ทำให้เราทราบว่า สัดส่วนที่จอดรถมีความเกี่ยวเนื่องกับราคาต่อยูนิต ซึ่งมีผลกับค่าส่วนกลางอีกทอดหนึ่ง

 

 

 

เพื่อค้นหาคำตอบที่คาใจหลายๆ คนมานาน Baania  Insights จึงได้รวบรวมข้อมูล และวิเคราะห์เชิงลึกด้วยวิธีทางสถิติ ผ่านการประมวลผลด้วยระบบคอมพิวเตอร์ที่เรียกว่า Supervised Learning โดยแสดงผลออกมาในลักษณะแผนภูมิต้นไม้ (Decision Tree) ดังภาพด้านล่างนี้ครับ

 

 

แผนภูมิต้นไม้ด้านบนแสดงถึงปัจจัยต่างๆ ที่มีผลกระทบต่อค่าส่วนกลางในคอนโดที่คุณอาศัยอยู่ หรือกำลังสนใจจะซื้อ คุณอาจจะต้องใช้เวลาสักหน่อย แต่ถ้าลองตอบคำถามไล่เป็นเรื่อยๆ คุณจะพบว่าภูมินี้เข้าใจง่ายและชัดเจนพอสมควรครับ

 

การอ่านแผนภูมิ

จากภาพด้านบน เรามาลองยกตัวอย่างดังนี้

หากคอนโดของคุน อยู่ห่างจากรถไฟฟ้าศาลาแดงเกิน 7,783 เมตร ให้ตอบว่า “ใช่” และไปด้านซ้ายครับ หลังจากนั้น หากคอนโดของคุณเป็นโครงการที่เปิดตัว ”หลัง” ปี 2554  คุณต้องตอบว่า “ไม่” และไปด้านขวาโดยการตอบคำถามเพื่อประเมินค่าส่วนกลางคอนโดของคุณจะไล่ไปเป็นข้อๆ แบบนี้ครับ โดยข้อไหนที่คุณไม่มีข้อมูล คุณจะไม่สามารถข้ามไปยังข้อต่อไปได้ครับ เราจึงแนะนำให้คุณถือว่า ค่าเฉลี่ยของกลุ่มที่นำแสดงอยู่ตรงกลาง เป็นคำตอบแทน ในกรณีนี้ หากคุณไม่ทราบว่าคอนโดของคุณอยู่ห่างจากสถานีที่ใกล้ที่สุดกี่กิโลเมตรแปลว่าค่าเฉลี่ยของคุณอยู่ที่ 35 บาท/ตร.ม./เดือน

ตอนนี้คุณคงน่าจะมีภาพรวมของเรื่องค่าส่วนกลางว่ามีที่มาที่ไปอย่างไรบ้างแล้ว รวมทั้งหากคุณได้อ่านบทความตอนที่แล้ว ก็จะทราบละเอียดไปถึงค่าส่วนกลางโดยเฉลี่ยของคอนโดในช่วงราคาต่างๆ ด้วย เราอาจสรุปได้ว่าปัจจัยต่างๆ ที่อำนวยความสะดวกให้ชีวิตแนวดิ่งของคุณนั้นมีราคาที่ต้องจ่ายทั้งสิ้น หากคุณพึงพอใจที่จะเลือกซื้อคอนโดเพื่อให้ได้ สัดส่วนที่จอดรถที่มากขึ้น อยู่ใกล้ในตัวเมือง ง่ายต่อการเดินทางด้วยรถไฟฟ้า คุณก็ต้องรับกับความส่วนกลางในจำนวนที่เพิ่มขึ้นครับ (ถึงแม้พื้นที่ส่วนกลางบางอย่าง คุณจะแทบไม่ได้ใช้ก็ตาม)

อย่างไรก็ตาม เรื่องราวของค่าส่วนกลางยังไม่หมดแต่เพียงเท่านี้ Baania Insights ยังมีประเด็นที่น่าสนใจอยู่อีกครับ เพราะเรารู้ว่าค่าส่วนกลางในคอนโดไม่ใช่เงินจำนวนน้อยๆ ทีมงานจึงอยากให้ทุกคนได้รับข้อมูลเพื่อประกอบการตัดสินใจให้มากที่สุดครับ