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資產情報 · Asset intelligence
喆園
新北市樹林區佳園路三段248號 · 63 戶 · RC造
每坪・近三年 3-yr median
40.5萬
中位 · 均 40.1 萬 · 4 筆（24–26）
總戶數 Units
63戶
RC造
屋齡 Age
18 年
使照 97 年（2008）
樓層規劃 Floors
7F
地上7層
位置 · Location
座標 24.947474, 121.384974
一段話摘要 · In one paragraph
喆園坐落於樹林區，是一處 63 戶的 RC造 社區（地上7層）。市場累積 38 筆實價成交，近三年每坪中位 40.5 萬，成交區間 19.1–43.5 萬。 所在里「南園里」近十年人口成長 +6.2%，家戶所得中位 77.4 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 樹林區 全區（灰）作為周邊趨勢對照。
每坪中位價（線）× 成交量（柱）· vs 樹林區
全期中位 22.5 萬/坪 · 區間 19.1–43.5 · 租賃 171 筆（621 元/坪/月）
單價 × 坪數 散佈 · Unit price × size
成交明細 · Transactions（近 200 筆 / 共 38）
| 年/月 | 樓層 | 坪數 | 總價(萬) | 單價(萬/坪) | 註 |
|---|---|---|---|---|---|
| 114/11 | 六層，七層，屋頂 | 107.7 | 2,060 | 21.2 | ⊕▲ |
| 114/03 | 五層 | 68.2 | 2,488 | 43.5 | ⊕ |
| 113/07 | 四層，五層，屋頂 | 68.5 | 2,450 | 35.8 | ⊕ |
| 113/06 | 一層，二層，三層 | 102.4 | 3,712 | 41.5 | ⊕ |
| 113/05 | 四層 | 59.8 | 2,178 | 39.5 | ⊕ |
| 112/07 | 一層，地下一層， | 82.6 | 2,298 | 27.8 | ⊕ |
| 110/10 | 四層 | 59.8 | 1,950 | 32.6 | ⊕ |
| 110/09 | 一層，二層，見其 | 63.2 | 1,968 | 37.6 | ⊕ |
| 110/01 | 四層，五層，屋頂 | 74.6 | 1,920 | 25.7 | ⊕ |
| 109/11 | 一層，二層，見其 | 67.8 | 1,725 | 25.4 | ⊕ |
| 109/06 | 一層，二層，見其 | 65.6 | 1,800 | 27.5 | ⊕ |
| 109/06 | 四層，五層，屋頂 | 65.9 | 1,572 | 27.0 | ⊕ |
| 109/02 | 三層 | 47.9 | 1,230 | 25.7 | ⊕ |
| 108/11 | 三層 | 75.6 | 2,200 | 29.1 | ⊕ |
| 108/02 | 七層，屋頂突出物 | 93.0 | 2,100 | 22.6 | ⊕ |
| 107/03 | 六層，七層，屋頂 | 95.3 | 1,860 | 19.5 | ⊕ |
| 107/03 | 六層，七層，屋頂 | 107.7 | 2,060 | 19.1 | ⊕ |
| 106/03 | 四層，五層，屋頂 | 74.6 | 1,600 | 21.4 | ⊕ |
| 106/03 | 六層，七層，屋頂 | 76.0 | 1,600 | 21.0 | ⊕ |
| 106/01 | 四層，五層，屋頂 | 68.2 | 1,558 | 22.9 | ⊕ |
| 105/12 | 六層，七層，屋頂 | 95.3 | 2,100 | 22.0 | ⊕ |
| 105/12 | 六層，七層，屋頂 | 107.7 | 2,100 | 19.5 | ⊕ |
| 105/07 | 六層，七層，屋頂 | 74.8 | 1,660 | 22.2 | ⊕ |
| 105/07 | 六層，七層，屋頂 | 76.0 | 1,660 | 21.8 | ⊕ |
| 105/03 | 七層，屋頂突出物 | 93.0 | 2,129 | 22.9 | ⊕ |
| 104/11 | 七層，屋頂突出物 | 93.0 | 1,848 | 19.9 | ⊕ |
| 104/10 | 四層，五層，屋頂 | 69.4 | 1,560 | 22.5 | ⊕ |
| 104/10 | 六層，七層，屋頂 | 107.7 | 2,242 | 20.8 | ⊕ |
| 104/09 | 六層，七層，屋頂 | 95.3 | 1,820 | 19.1 | ⊕ |
| 104/09 | 六層，七層，屋頂 | 76.0 | 1,545 | 20.3 | ⊕ |
| 104/09 | 六層，七層，屋頂 | 74.8 | 1,545 | 20.7 | ⊕ |
| 104/07 | 四層，五層，屋頂 | 57.1 | 1,360 | 23.8 | ⊕ |
| 104/03 | 二層 | 78.6 | 1,735 | 22.1 | ⊕ |
| 102/08 | 二層 | 78.6 | 1,660 | 21.1 | ⊕ |
| 102/06 | 四層，五層，屋頂 | 68.5 | 1,560 | 22.8 | ⊕ |
| 102/06 | 四層，五層，屋頂 | 74.6 | 1,610 | 21.6 | ⊕ |
| 102/03 | 一層，地下一層， | 103.4 | 2,120 | 20.5 | ⊕ |
| 102/03 | 一層，地下一層， | 114.8 | 2,460 | 21.4 | ⊕ |
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
型態華廈・住家用
建築構造RC造
樓層地上7層
總戶數63 戶
棟戶規劃1棟
基地面積0 坪
建蔽率50.31%
公設比12.47%
屋齡18 年 使照 97 年（2008）
使用分區住宅區
朝向朝南
格局一房(68.85坪)/二房(70.39坪)/三房(38.61~84.77坪)/四房(47.27~84.76坪)/五房(45.74坪)
開發與治理 · Development & governance
營造廠商利嘉營造
建築設計謝明修
建造執照95樹建字00421號
使用執照97樹使字第00139號
使照配對✓ 63 戶 店舖、集合住宅
垃圾處理—
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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