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實踐大學 資訊科技與管理學系碩士班 鄭王駿所指導 陳俐宇的 運用大數據分析查詢宜居區域之研究-以新北市汐止區為例 （2021），提出彰化 地址 查詢關鍵因素是什麼，來自於大數據、鄰避設施、迎毗設施、Google Maps API。
而第二篇論文元智大學 資訊管理學系 陳志成所指導 林裕翔的 房價重要因素分析與購屋查詢系統 -以桃園青埔特區為例 （2020），提出因為有 房地產交易、實價登錄、資訊揭露、查詢系統、系統建置、迴歸分析的重點而找出了 彰化 地址 查詢的解答。
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運用大數據分析查詢宜居區域之研究-以新北市汐止區為例
為了解決彰化 地址 查詢 的問題，作者陳俐宇 這樣論述：
住所對於我們來說，是當我們辛苦了一天、筋疲力盡之後，能夠好好休息充電的地方，所以擁有良好的休息環境及品質是很重要的，但對於不同的人來說，各自的偏好及需求都有所不同。因此本論文以汐止地區為例，設計一個具有友善使用者介面的查詢網站，可以任由使用者來自行挑選自己喜歡（亦稱為迎毗設施，如：圖書館、公園）或不喜歡（亦稱為鄰避設施，如：高壓電塔、宮廟）的周邊環境與設施，並提供使用者對其所在意的設施進行正負評的權重設定後再依照使用者的選擇進行評分計算，將計算過後的個人化結果呈現於Google地圖上，讓使用者清楚的了解哪些區域是比較符合自己需求的宜居區域。本研究以政府資料開放平台之開放資料及各設施官網資料為
基礎，將其地址傳換為經緯度後透過本研究設計之評分系統計算區域分數，之後透過Google Maps API將最終結果呈現於Google Map上，最終完成一個能夠清楚搜索出宜居區域的查詢網站。
房價重要因素分析與購屋查詢系統 -以桃園青埔特區為例
為了解決彰化 地址 查詢 的問題，作者林裕翔 這樣論述：
消費者在購屋時除了房屋總價、格局等房屋內部條件之外，在公園綠地、交通設施、學區、嫌惡設施等外在環境的因素也逐漸備受重視，但不論是實價登錄網站亦或是網路上租屋賣屋網站所提供之查詢，皆不包含上述的外在環境條件篩選功能。因此本研究以青埔地區為例，針對行政院內政部不動產交易實價查詢服務的不動產與預售屋資料，透過複回歸分析後之結果得出「公園、捷運站、公車站、嫌惡設施之距離」對於房價具有顯著正相關之影響，代表房屋與其距離越遠則價格越高，而「學校、娛樂場所之距離」對於房價則具有顯著負相關之影響，代表房屋與其距離越近則價格越高。本研究以經緯度距離計算來量化「外在環境條件對於房屋價格」之影響，並且與資料範疇完
整、揭露程度高且考量因素面向較廣泛之實價登錄資料來進行房價影響因素分析，最後提出一個有別以往的實價登錄查詢系統。