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輔仁大學 統計資訊學系應用統計碩士在職專班 李鍾斌所指導 陳建銘的 房仲網與實價登錄之房價研究—以新北市中永和為例 （2018），提出花蓮 房價 走勢 圖關鍵因素是什麼，來自於住宅次市場、支援向量迴歸、隨機森林、深度神經網路、正則表示式。
而第二篇論文佛光大學 應用經濟學系 李杰憲所指導 郭錦玉的 自動掃地機器人特徵價格之研究 （2017），提出因為有 自動掃地機器人、特徵價格、Box-Cox函數的重點而找出了 花蓮 房價 走勢 圖的解答。
房仲網與實價登錄之房價研究—以新北市中永和為例
為了解決花蓮 房價 走勢 圖 的問題，作者陳建銘 這樣論述：
房市交易價格的不透明向來為一般社會大眾所詬病，雖說在政府推出實價登錄制度後相當程度地改善此一情況，但從買方或地政士在網站上登錄交易資訊，一直到網頁上刊載此筆資料可供一般人查詢，往往約需三個月之久，在這訊息瞬變的時代並不具時效性。欲解決此問題，本研究以房仲網所刊載的報價資訊結合實價登錄資料，以月為單位，利用正則表示式將擷取自房仲業者網頁資料結構化後，再依房屋住宅次市場概念，選定新北市中永和地區公寓與電梯大樓類型住宅為研究對象，輔以敘述統計方法結合機器學習當中支援向量迴歸、隨機森林與深度神經網路等三種演算法進行研究。實證結果顯示房仲網頁上與實價登錄的價格差距約在每坪新台幣8萬到10萬元，而且不僅
可以得知當月房價的市況外，亦對次月的房市價格有一定的預估作用。另外將前述的三種機器學習演算法建模後所得之預估差價值進行比較，可以得知隨機森林演算法在此研究有較為優異的表現。期望最後相關的結論可以提供一般非不動產從業人員在進行不動產定價或欲進行購買時，一個有力且適切地參考。
自動掃地機器人特徵價格之研究
為了解決花蓮 房價 走勢 圖 的問題，作者郭錦玉 這樣論述：
因應時代的變遷，為縮短家庭清潔的時間，自動掃地機器人的發明讓家庭生活更有充裕的休閒時間。面對市場上多樣的商品，本研究應用特徵價格法分析來推估自動掃地機器人的估計價格，從中瞭解消費者在購買自動掃地機器人時所考量的特徵與重要性為何，並採用Box-Cox函數來推估特徵價格函數，透過分析自動掃地機器人市售價格與估計價格之間的差異，提供廠商定價與消費者購買時之參考。 經過實證，本研究發現在產地特徵方面是日本相對於是中國而言，呈現非常顯著的正面評價，而越南相對於是中國而言，呈現顯著的正面評價，也就是對於產地來自於日本的自動掃地機器人相較於中國產地，消費者願意多花9,213元購買，對於產地來自越南產
地相較於中國，也願意多花5,276元購買。若以產地觀之，美國與台灣產地自動掃地機器人市售價格比消費者心中願意支付估計價格稍偏低，而中國產地的商品則是市售價格比消費者心中願意支付估計價格為高。 在規格特徵上，實證顯示對於鏡頭配置和重量出現顯著正面評價，每增加一顆鏡頭，則增加3,287元，在重量特徵上，自動掃地機器人的重量每增加一公斤，其價格也增加1,396元。在適用坪數上，相較於10坪以下，在11坪~20坪與21坪~30坪的適用坪數範圍，消費者對商品喜好程度給於較高評價。 在功能特徵方面操作模式操作方式遠端遙控式，消費者喜愛程度高於按鍵式操作顯著，而充電模式呈現自動回充模式給於正面評
價，而在爬高功能方面則顯現非常顯著負面評價，顯示消費者對此功能仍有疑慮。消費者對充電時間功能而言，每少花一小時充電的商品，其價格就多1,750元。 以本研究樣本而言，目前自動掃地機器人市售價格比消費者心中願意支付估計價格高的佔有56%，且市售價格比消費者心中願意支付估計價格差距幅度最大的可高達102.30%。 以價格分布來看，本研究樣本在平均市售價格7,000元以下的商品，顯現比估計價格低，平均市售價格7,000~14,000元的商品，顯現比估計價格略高，但在14,001~21,000元的商品，顯現比估計價格低，21,001元以上商品則顯著市售價格比估計價格偏高。