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資產情報 · Asset intelligence
怡華就 好
台北市大同區歸綏街58號 · 31 戶 · RC造
每坪・近三年 3-yr median
94.6萬
中位 · 均 93.8 萬 · 3 筆（24–26）
總戶數 Units
31戶
RC造
屋齡 Age
8 年
使照 107 年（2018）
樓層規劃 Floors
10F
地上10層,地下2層
位置 · Location
座標 25.0590211, 121.5171253
一段話摘要 · In one paragraph
怡華就 好坐落於大同區，是一處 31 戶的 RC造 社區（地上10層,地下2層），由怡華實業股份有限公司(股號1456)興建。市場累積 40 筆實價成交，近三年每坪中位 94.6 萬，成交區間 58.3–95.7 萬。
01
基準定位 Benchmark & comparables
把本案放進周邊最近數十個社區裡，從四個維度定位：每戶人口、老化指數、高等教育、每坪價（近三年）。每張分布圖將鄰近社區點成一排、標出四分位與中位，紅點為本案；其下為依距離排序的可比清單，最後是價×齡主散佈。每戶人口／老化／高教取各社區最近的最小統計區；每坪採近三年（2024–2026）實價（已排除關係人交易與純車位；樣本不足者不列）。
四維定位 · Four-dimension positioning 本案紅 · 泡泡＝戶數 · X＝屋齡
每戶人口 · Persons/HH
—
老化指數 · Ageing
—
高等教育 · Higher-ed %
—
每坪 近三年 · Price/坪
—
每戶人口／老化／高教＝各社區最近統計區；每坪＝近三年（2024–2026）逐棟中位價（已排除關係人交易；樣本<3 不列）。
可比社區清單 · Nearest comparables
依直線距離排序；老年人口佔比＝65 歲以上÷總人口、高等教育佔比＝大專以上÷15 歲以上，皆取各社區最近之最小統計區。
價 × 齡 × 規模 · Price vs age（近三年）—
Y＝近三年（2024–2026）每坪中位（萬）· X＝屋齡 · 泡泡面積＝戶數。本案紅、可比社區褐；僅顯示近三年成交 ≥3 筆之社區。
02
量價軌跡 Price & volume
本社區（紅）每坪中位價與成交量，疊加 大同區 全區（灰）作為周邊趨勢對照。
每坪中位價（線）× 成交量（柱）· vs 大同區
全期中位 76.8 萬/坪 · 區間 58.3–95.7 · 租賃 121 筆（1302 元/坪/月）
單價 × 坪數 散佈 · Unit price × size
成交明細 · Transactions（近 200 筆 / 共 40）
| 年/月 | 樓層 | 坪數 | 總價(萬) | 單價(萬/坪) | 註 |
|---|---|---|---|---|---|
| 115/01 | 五層 | 21.2 | 2,030 | 95.7 | |
| 114/07 | 七層 | 41.0 | 2,438 | 91.1 | ⊕ |
| 114/06 | 八層 | 29.2 | 2,076 | 94.6 | ⊕ |
| 112/12 | 四層 | 22.2 | 1,905 | 85.9 | |
| 111/12 | 五層 | 31.5 | 1,880 | 59.7 | ⊕ |
| 111/04 | 十層 | 48.9 | 2,950 | 84.2 | ⊕ |
| 111/03 | 九層 | 52.3 | 2,950 | 77.9 | ⊕ |
| 111/03 | 七層 | 41.0 | 2,000 | 71.1 | ⊕ |
| 110/09 | 二層 | 21.2 | 1,676 | 79.0 | |
| 110/04 | 五層 | 31.5 | 1,780 | 71.1 | ⊕ |
| 110/01 | 七層 | 41.0 | 2,125 | 76.8 | ⊕ |
| 109/10 | 七層 | 32.6 | 2,000 | 77.2 | ⊕ |
| 109/07 | 三層 | 32.6 | 1,930 | 74.1 | ⊕ |
| 109/07 | 九層 | 39.0 | 2,152 | 86.0 | ⊕ |
| 109/06 | 二層 | 32.6 | 1,900 | 58.3 | ⊕ |
| 109/04 | 三層 | 21.9 | 1,460 | 66.5 | |
| 109/02 | 八層 | 29.2 | 1,858 | 83.5 | ⊕ |
| 109/02 | 八層 | 30.7 | 1,920 | 80.2 | ⊕ |
| 108/11 | 六層 | 42.1 | 2,170 | 75.0 | ⊕ |
| 108/10 | 六層 | 31.7 | 1,882 | 75.0 | ⊕ |
| 108/08 | 七層 | 22.2 | 1,700 | 76.7 | |
| 108/06 | 五層 | 22.2 | 1,650 | 74.5 | |
| 108/06 | 六層 | 21.2 | 1,697 | 80.0 | |
| 108/06 | 七層 | 21.2 | 1,700 | 80.1 | |
| 108/06 | 十層 | 8.8 | 730 | 83.1 | |
| 108/05 | 二層 | 21.2 | 1,450 | 68.4 | |
| 108/05 | 三層 | 21.9 | 1,500 | 68.4 | |
| 108/05 | 五層 | 21.2 | 1,697 | 80.0 | |
| 108/04 | 四層 | 22.2 | 1,600 | 72.2 | |
| 108/03 | 四層 | 21.2 | 1,465 | 69.1 | |
| 108/03 | 三層 | 21.2 | 1,450 | 68.4 | |
| 108/03 | 二層 | 31.7 | 1,707 | 67.1 | ⊕ |
| 108/03 | 二層 | 21.9 | 1,690 | 77.0 | |
| 108/02 | 四層 | 23.1 | 1,700 | 73.7 | |
| 108/02 | 四層 | 21.9 | 1,550 | 70.6 | |
| 107/12 | 六層 | 21.9 | 1,650 | 75.2 | |
| 107/12 | 三層 | 22.2 | 1,552 | 70.0 | |
| 107/12 | 五層 | 31.5 | 1,975 | 80.0 | ⊕ |
| 107/05 | 五層 | 23.1 | 1,850 | 80.2 | |
| 106/03 | 八層 | 48.1 | 2,777 | 83.1 | ⊕ |
註記：⊕ 含車位（單價已由內政部拆算為房屋單價）· ▲ 關係人交易（親友／員工／共有人，已排除於統計與散佈）· ◷ 預售。已去除重複登錄列與純車位交易。資料：內政部不動產成交案件實價登錄。
03
建物與治理 Building & governance
建物規格、開發團隊與治理一覽。屋齡以使用執照核發年為基準，逐年動態更新。
建物規格 · Specifications
型態住宅大樓・住家用
建築構造RC造
樓層地上10層 / 地下2層
總戶數31 戶
棟戶規劃1棟，31戶住家
基地面積142 坪
建蔽率50%
公設比35%
車位規劃機械式20個（車位比 1:0.65）
屋齡8 年 使照 107 年（2018）
使用分區第四種住宅區
朝向朝北、朝南
格局二房(20坪)
開發與治理 · Development & governance
投資興建怡華實業股份有限公司(股號1456)
營造廠商新億營造工程有限公司
建築設計彭繼賢建築師事務所
建造執照103建字第0116號
使用執照107使字第0176號
使照配對✓ 31 戶 residential
主要建材德國hansgorhe恆溫龍頭、蓮蓬頭、臉盆用龍頭
日本TOTO全自動智慧馬桶、臉盆、暖風機
日本林內廚具鏡面烘碗機抽、抽油煙機、IH電力爐
義大利質感INDESIT洗脫烘及歐化整體廚具
送德國世界第一淨水品牌BWT廚下淨水器
垃圾處理—
公共設施 · Amenities
04
最小統計區 Smallest statistical areas · multi-scale
建物坐落的最小統計區是官方最細的人口統計單元。上排地圖逐圈外擴（定點 → 100m → 500m），納入與圓相交的統計區，範圍內人口與年齡金字塔即時重算；下排把定點 → 500m → 里 → 區四個尺度並列，看建物所在的微觀區位如何不同於周邊。來源：內政部統計處 SEGIS（最小統計區）· 戶政司（里／區）。
涵蓋範圍 · Coverage
—
年齡—性別金字塔 · Age–sex pyramid —
婚姻狀況組成 · Marital status 未婚 · 有偶 · 離婚 · 喪偶
區域歷史趨勢 · Catchment trend 本案 · 2008–2025
範圍內人口（人）老化指數 65+÷0–14
範圍內人口＝圈內各最小統計區當年總人口；老化指數＝65 歲以上 ÷ 0–14 歲 ×100。無資料年留白（如 2022 全國最小統計區未發布），不以 0 銜接。隨上方圈選範圍即時重算。來源：SEGIS 最小統計區逐年（2008–2025）
老化指數軌跡 · Ageing index 定點 · 500m · 里 · 區
65+ ÷ 0–14 ×100；最小統計區尺度 2011 年起（新興重劃區較晚成形）。來源：SEGIS 最小統計區 · 戶政司 里／區
多尺度對照 · By scale 定點 → 區
高等教育僅村里以上發布，定點／500m 顯示「—」。
把資料變成決策 · From data to decision
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