복합 분야
초미세먼지 좋고 매매도 활발 (여름 빼고)
공기도 좋고 매매 거래도 활발한 동네
복합 신호
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라벨 요약
2026년 1월 기준
라벨 붙은 동네
20개 동네
시군구 수
17개 시군구
카테고리 안 순위
3/ 4위
복합 분야
전월 대비
▲ 8개 동네
이 라벨의 한계
아래 두 라벨이 동시에 붙을 때: ① PM2.5 환경부 좋음 등급 유지 + ② 매매 거래가 동네의 최근 1년 대비 크게 늘어난 달. 비여름철 (10~6월) 만 — 여름은 자연 깨끗 시즌이라 의미 적음. 두 라벨의 주의사항 모두 적용 (측정소 위치, 거래 적은 동네 영향 등).
이 신호로 AI 분석하기
"초미세먼지 좋고 매매도 활발 (여름 빼고)" 신호가 2026년 1월 전국에서 어떻게 잡혔는지, 정제 데이터를 프롬프트로 만들어 드려요. ChatGPT, Gemini, Claude 가운데 어디에 붙여넣어도 진단받을 수 있어요. (특정 동네 평가가 아니라 이 신호 자체를 읽는 분석)
어떤 상황이세요?안 고르셔도 됩니다
복사될 내용 먼저 보기
1프롬프트를 복사하고
2붙여넣을 곳을 열어서
3붙여넣고 보내기만 하면 돼요
물어볼 말은 프롬프트에 들어 있어요. 따로 쓰실 것 없습니다.
AI가 가져온 출처와 원인 설명은 직접 확인하세요. 잡힌 동네수나 전세가율 같은 정제 수치만 신나게마을 출처입니다.
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이번 달 변화 한눈에
2026년 1월에 이 라벨이 붙은 20개 동네를 전월(12개)과 비교
신규 진입
+20
전월에는 없었는데 이번 달 새로 이 라벨을 받은 동네
유지
0
전월부터 이번 달까지 연속으로 이 라벨을 받고 있는 동네
이탈
−12
전월에는 받았는데 이번 달엔 받지 않은 동네 (조건 해소)
최근 12개월 추이
선택한 달 기준 직전 12개월간 이 라벨을 받은 동네 수
참고할 만한 흐름
이번 달은 20개 동네입니다. 가장 많았던 달은 10월(103개 동네), 가장 적었던 달은 3월(2개 동네)로 약 52배 차이가 납니다. 지난 6개월 동안 꾸준히 늘고 있는 모습이지만, 10월처럼 단발성으로 솟구쳤다 가라앉은 적도 있으니 추세로 단정하기는 어렵습니다.
이번 달 주목 사례
극단치·최장 지속·신규 진입 관점에서 고른 2개 동네
극단 — 자식 라벨 동시 충족
신정동
남구
동시 충족 연속 1개월, 함께 잡힌 두 라벨 초미세먼지 좋음 등급 유지 (10~6월), 거래 많고 전달보다 부쩍 늘었다 (상위 25%)
동시 충족 연속
1개월
함께 잡힌 두 라벨
초미세먼지 좋음 등급 유지 (10~6월), 거래 많고 전달보다 부쩍 늘었다 (상위 25%)
이번 달 신규
성산구 상남동
창원시
이번 달 새롭게 이 라벨을 받은 동입니다.
함께 잡힌 두 라벨
초미세먼지 좋음 등급 유지 (10~6월), 거래 많고 전달보다 부쩍 늘었다 (상위 25%)
이 라벨이 붙은 지역
20개 동네
- 창원시 성산구 3
- 창원시 의창구 1
- 사천시 1
- 창원시 마산회원구 1
- 양산시 1
- 창원시 마산합포구 1
- 김해시 1
- 울산 동구 2
- 울산 남구 1
- 울산 중구 1
- 전남광주 목포시 1
- 전남광주 여수시 1
- 부산 해운대구 1
- 부산 영도구 1
- 논산시 1
- 포항시 북구 1
- 동해시 1
검색 결과 없음
함께 붙는 라벨
이 라벨이 붙은 20개 동네가 같은 달 다른 라벨도 받은 분포 (카테고리별 그룹)
매매 시장 분야
20개 동네 (100%)
거래 많고 전달보다 부쩍 늘었다 (상위 25%)
20
개 동네 (100%)
같은 시도에서 신고가가 잦은 편 (상위 10%)
2
개 동네 (10%)
6개월 매매가 흐름이 약한 편 (하위 10%)
1
개 동네 (5%)
환경 분야
20개 동네 (100%)
초미세먼지 좋음 등급 유지 (10~6월)
20
개 동네 (100%)
전월세 분야
4개 동네 (20%)
깡통전세 권고권 (전세가율 80% 이상)
2
개 동네 (10%)
갱신 인상률 상한 직전 (4.9% 이상)
2
개 동네 (10%)
같은 시도에서 전세금 비중 높은 편 (상위 10%)
1
개 동네 (5%)
같은 시도에서 전세금 비중 낮은 편 (하위 10%)
1
개 동네 (5%)
전세금이 매매가의 절반 아래
1
개 동네 (5%)
전월 대비 월세 비중이 늘어난 곳 (상위 10%)
1
개 동네 (5%)
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라벨은 데이터 기반 사실 서술입니다.
추천, 주목, 위험 같은 가치판단은 하지 않으며, 각 라벨에는 한계 사례가 함께 안내됩니다.