Dans ce post, nous effectuons un retour sur le précédent article lié aux données récoltées sur le site de homegate.ch. Cette fois, c’est une autre approche qui est développée, elle vise à tirer parti de l’interactivité que procure la librairie javascript D3. Au delà de cette interactivité, c’est aussi la simplicité du code qui rend cette librairie extrêmement performante pour l’affichage des données (son objectif principal, d’où son nom Data-Driven Documents).
La base de données à notre disposition comprend diverses variables, le type de logement (appartement, duplex, attique, etc…), des informations sur les prix, les surfaces (et donc le prix au mètre carré calculé pour chaque annonce) ainsi que la localisation des biens immobiliers bien sûr. Ne serait-il pas intéressant, qu’en quelques clics, vous ayez accès à des cartes vous permettant de juger si vous payez trop cher votre logement? Ce qui vous est présenté ici est une première approximation car beaucoup de facteurs entrent en compte dans la définition du prix d’un logement.
Un peu plus 34’000 entrées ont été récoltées en un mois, avec un accroissement d’environ 3000 annonces supplémentaires chaque semaine à l’échelle de la Suisse. Les annonces pour les appartements s.s., les duplex, les attiques, les appartements mansardés et enfin les maisons individuelles représentent respectivement 80 %, 4 %, 4 %, 3 % et 2.5 % des annonces. La base de données recense des valeurs complètes / partielles (e.g. pas de moyenne avec une seule valeur …) pour 37 / 42 %, 5 / 7 %, 5 / 6.5 %, 3 / 6 %, 2.5 / 4.5 % des communes suisses, pour respectivement les appartements s.s., les duplex, les attiques, les appartements mansardés et enfin les maisons individuelles.
Les valeurs pour le prix, la surface et le prix du mètre carré se déclinent sous leurs valeurs minimales et maximales ainsi que moyennes et médianes quand cela est possible. Cette dernière permet d’éliminer l’impact de valeurs extrêmes (basses ou hautes) qui influent fortement sur la moyenne comme le montre la figure suivante où deux valeurs à plus de 26 écartent très nettement la moyenne de la médiane. En d’autres termes la médiane tend à se placer sur le mode d’une distribution approximativement unimodale (ce qui est à peu près toujours le cas pour nos données).
A ce stade quelques remarques sur la validité de certaines données présentées. Premièrement gardons en tête que la source, Homegate, ne présente pas de manière exhaustive tous les biens proposés en Suisse . Les particuliers peuvent potentiellement ne pas vouloir passer par ce type de circuit. Ensuite, les données présentées sur les différentes cartes ci-dessous sont fortement dépendantes du nombre de biens récoltés par commune. Plus le nombre d’annonce est faible plus la représentativité de la valeur présentée, codée en couleur, est sujette à caution.
Enfin, quelques commentaires rapides sur l’apport d’une visualisation de ce type. Gardons à l’esprit que la taille de la base de données reste relativement réduite pour les types de biens autres qu’appartements (s.s.).
Si l’on considère le type appartements s.s. pour lesquels les données sont assez importantes, les prix moyens et médians illustrent bien la bipolarité de la cherté des logements en Suisse, avec l’arc lémanique et la région des lacs de Zürich et de Zoug. Concernant la surface des biens, c’est un aspect peu connu (en tout cas pour ma part). On voit toutefois que les valeurs minimales (< 23m2) sont présentes dans la quasi totalité des 10 villes suisses les plus peuplées (attention, les données pour St-Gall n’ont pas été récoltées suite à un bug). Enfin, pour les prix au m2, si l’on considère les prix moyens et médians, la même bipolarité que précédemment cité est visible.
Alors, payez-vous cher votre logement en fonction des m2?
Prenons mon cas! Nous payons pour notre logement 23CHF le m2, ce qui est 3 francs au dessus du prix médian pour la commune où j’habite, mais nous avons tout les transports publics à proximité, dans un très bon quartier avec de nombreuses commodités, un jardin, une vue magnifique, … ces « plus » se monnaient bien évidemment! Il faut bien comprendre que les valeurs présentées dans ces cartes sont calculées à l’échelle de la commune, les variations en fonction des quartiers, de la distance aux transports publiques, de » l’équipement » de votre logement (jardin?, cheminée? place de parc?…). Toutes ces informations complémentaires n’apparaissent pas ici, malgré tout, vous pouvez déjà vous faire une bonne idée de votre situation!
Bonne consultation!
G.