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資產情報 · Asset intelligence

士林 杜拜

台北市士林區通河西街二段126號 · 86 戶 · SRC造
使用執照 ✓管委會 —

每坪・近三年 3-yr median
56.5
中位 · 均 59.8 萬 · 3 筆(24–26)
總戶數 Units
86
SRC造
屋齡 Age
15 年
使照 100 年(2011)
樓層規劃 Floors
14F
地上14層,地下3層
位置 · Location
座標 25.092984, 121.5065616
一段話摘要 · In one paragraph

士林 杜拜坐落於士林區,是一處 86 戶的 SRC造 社區(地上14層,地下3層),由全樂建設&誠隆建設興建。市場累積 68 筆實價成交,近三年每坪中位 56.5 萬,成交區間 12.4–67.1 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

買賣 68 筆 · 對照 士林區

本社區(紅)每坪中位價與成交量,疊加 士林區 全區(灰)作為周邊趨勢對照。

每坪中位價(線)× 成交量(柱)· vs 士林區
全期中位 44.8 萬/坪 · 區間 12.4–67.1 · 租賃 23 筆(800 元/坪/月)
單價 × 坪數 散佈 · Unit price × size
成交明細 · Transactions(近 200 筆 / 共 68)
年/月樓層坪數總價(萬)單價(萬/坪)
114/11十四層,夾層64.93,88067.1
114/03六層51.72,92056.5
113/05五層66.43,35855.9
112/09二層38.81,80055.6
112/04三層66.43,08051.1
111/04五層66.42,98049.2
111/03七層51.72,36753.2
110/05七層51.72,20049.1
110/03十層57.12,62846.0
108/12五層53.32,12045.3
108/11九層75.32,89842.0
108/09十三層65.92,75046.4
108/08十三層65.92,77546.9
108/06十一層67.42,63043.0
108/06十一層76.92,88045.1
108/05九層75.32,81040.4
108/05十三層41.61,95547.0
108/05十三層59.32,27042.8
108/05十四層,夾層72.53,03046.0
108/05九層52.62,07044.9
108/04三層55.42,11038.1
108/02十三層41.61,97047.4
108/02十層39.549012.4
108/01七層27.91,25044.8
107/10八層52.62,20048.1
107/07八層65.92,90048.4
107/07九層65.92,88848.2
107/07二層38.81,45037.3
107/06八層62.82,55040.6
106/12四層66.42,62344.1
106/10三層77.32,79844.0
106/08三層27.91,20043.0
106/05四層40.71,80044.2
106/05四層27.91,16041.6
105/11四層66.42,55243.0
105/11三層51.71,66032.1
105/08十三層59.32,38840.3
105/07五層51.72,30044.5
105/06四層27.91,29046.2
104/09十二層54.93,06855.8
104/06七層27.91,25044.8
104/05十二層66.92,83542.4
103/09三層51.71,88036.4
103/07七層27.91,25044.8
103/06四層53.32,48846.7
103/01二層54.52,10038.5
103/01四層40.71,70041.8
102/12五層51.72,00038.7
102/11十一層65.93,50053.1
102/11七層27.91,38049.5
102/10六層38.91,56040.2
102/09七層51.72,20042.6
102/05四層40.71,80044.2
102/05五層66.43,10846.8
102/05十四層,夾層82.63,61043.7
102/05一層11.0230
102/05十一層67.42,95843.9
102/04十層79.03,25041.1
102/04五層51.72,05039.7
102/03六層51.71,98038.3
102/03七層53.32,51647.2
102/03十層79.03,47544.0
101/12六層53.32,43045.6
101/12六層66.43,17747.9
101/12七層66.43,41151.4
101/10五層27.91,27045.5
101/10七層27.91,28346.0
101/09三層38.91,32534.1
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

規格 · 開發 · 治理

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SRC造
樓層地上14層 / 地下3層
總戶數86 戶
棟戶規劃2棟,86戶住家
基地面積840 坪
建蔽率29%
公設比34.5%
車位規劃平面式149個(車位比 1:1.73)
屋齡15 年 使照 100 年(2011)
使用分區第三種住宅區
朝向朝北、朝南
格局一房(54.95坪)/二房(27.89~40.71坪)/三房(39.52~57.12坪)/四房(54.95~64.31坪)
開發與治理 · Development & governance
投資興建全樂建設&誠隆建設
營造廠商泰業營造
建築設計陳澤生&江繼明建築師
建造執照96建字第0511號
使用執照100使字第0156號
使照配對✓ 87 戶 residential
主要建材結構:鋼骨鋼筋混凝土搭配新日鐵制震系統 外觀:全棟崗石搭配山形磚 廚具:電動升降烘碗機 杜邦石檯面 豪山牌雙口爐 多功能水槽 衛浴:TOTO免治馬桶 康乃馨四合一乾燥機藝術畫框明鏡 大門:鑄鋁鋼木門CISA防盜鎖 節能:雨水回收系統 車位:雙車道平面車位
垃圾處理
公共設施 · Amenities
接待大廳中庭花園空中花園交誼廳會議室閱覽室視聽室游泳池健身房SPAKTV俱樂部信箱區曬被區LoungeBar撞球桌頂樓花園烤肉區
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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