precio-m2-por-localidad-bogota-2026

该数据集名为 Precio del metro cuadrado por localidad en Bogotá: venta y arriendo en 18 localidades (octubre 2026)，由 Daniel Mauricio Pinzón Pineda 创作，Aptología 编辑，更新日期为 2026-10-18，采用 CC BY 4.0 许可，语言为西班牙语和英语。数据集围绕哥伦比亚波哥大 18 个 locality 的公寓出售和租赁每平方米价格，提供按 locality 统计的中位挂牌价格及相关价格比较。示例结果显示：出售方面，Santa Fe 的公寓每平方米中位价最高，为 9,942,085 哥伦比亚比索，Bosa 最低，为 3,994,681 哥伦比亚比索；租赁方面，Chapinero 的每平方米月租金最高，为 64,103 哥伦比亚比索，Rafael Uribe Uribe 最低，为 24,444 哥伦比亚比索。数据规模类别为 n<1K。默认配置为 precio_m2_por_localidad_bogota_2026_datos，对应文件 data/precio_m2_por_localidad_bogota_2026_datos.csv。数据集标签包括 real-estate、housing、latin-america、open-data、bogotá、localidades、price-per-square-metre。CSV 文件采用 UTF-8 编码、逗号分隔并包含表头；价格使用各列所指示的货币，包括哥伦比亚比索、当地货币或美元，美元换算采用研究中方法论引用的汇率。除 CSV 数据文件外，README 还列出完整研究 markdown 文件 precio-m2-por-localidad-bogota-2026.md，以及图表文件 charts/m2-localidades-bogota.png 和 charts/m2-localidades-bogota.svg。该数据集适用于房地产与住房市场分析、拉美和波哥大开放数据研究、按 locality 比较每平方米售价和租金、价格空间差异分析等场景。README 还提供了规范来源、数据与公告页面、作者 ORCID 以及引用信息；未在 README 中列出具体字段名称、精确记录数和方法论细节，这些需参考规范研究文件。The dataset is named Precio del metro cuadrado por localidad en Bogotá: venta y arriendo en 18 localidades (octubre 2026). It was created by Daniel Mauricio Pinzón Pineda, edited by Aptología, updated on 2026-10-18, licensed under CC BY 4.0, and is available in Spanish and English. The dataset covers apartment sale and rental prices per square metre across 18 localities in Bogotá, Colombia, providing median listing prices by locality and related price comparisons. Example results show that for sales, Santa Fe has the highest median apartment price per square metre at 9,942,085 Colombian pesos, while Bosa is the lowest at 3,994,681 Colombian pesos; for rentals, Chapinero has the highest monthly rent per square metre at 64,103 Colombian pesos, while Rafael Uribe Uribe is the lowest at 24,444 Colombian pesos. The dataset size category is n<1K. The default configuration is precio_m2_por_localidad_bogota_2026_datos, corresponding to the file data/precio_m2_por_localidad_bogota_2026_datos.csv. Dataset tags include real-estate, housing, latin-america, open-data, bogotá, localidades, and price-per-square-metre. The CSV file is UTF-8 encoded, comma-separated, and includes a header; prices use the currency indicated by each column, including Colombian pesos, local currency, or US dollars, with USD conversions using the exchange rate cited in the study methodology. In addition to the CSV data file, the README lists a complete study markdown file, precio-m2-por-localidad-bogota-2026.md, and chart files charts/m2-localidades-bogota.png and charts/m2-localidades-bogota.svg. The dataset is suitable for real estate and housing market analysis, Latin American and Bogotá open data research, comparing sale and rental prices per square metre by locality, and analyzing spatial price differences. The README also provides canonical sources, data and announcement pages, the authors ORCID, and citation information; specific field names, exact record counts, and methodological details are not listed in the README and should be referenced from the canonical study file.

原始信息汇总

数据集总结

基本信息

• 名称：Precio del metro cuadrado por localidad en Bogotá: venta y arriendo en 18 localidades (octubre 2026)
• 数据集详情页：https://huggingface.co/datasets/aptologia/precio-m2-por-localidad-bogota-2026
• 许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）
• 语言：西班牙语、英语、葡萄牙语
• 大小类别：n<1K
• 标签：real-estate、housing、latin-america、open-data、bogotá、localidades、price-per-square-metre
• 更新日期：2026-10-18
• 作者：Daniel Mauricio Pinzón Pineda（ORCID：https://orcid.org/0009-0007-5142-366X）
• 编辑：Aptología
• 源 canonical：https://github.com/elbroker/aptologia-datos/tree/main/estudios/precio-m2-por-localidad-bogota-2026
• 数据与公告：https://www.aptologia.com/arriendo/bogota

核心数据

• 主题：波哥大 18 个地方（localidades）公寓每平方米售价与租金，2026 年 10 月。
• 售价中位数最高：Santa Fe，9.94 百万哥伦比亚比索（COP 9,942,085）。
• 售价中位数最低：Bosa，3.99 百万哥伦比亚比索（COP 3,994,681）。
• 租金每平方米最高：Chapinero，64,103 哥伦比亚比索/月。
• 租金每平方米最低：Rafael Uribe Uribe，24,444 哥伦比亚比索/月。
• 英文摘要：Bogotá 各地方公寓每平方米要价中位数最高 Santa Fe COP 9942085，最低 Bosa COP 3994681（Aptología，2026-10-18）。

配置与文件

• 默认配置：precio_m2_por_localidad_bogota_2026_datos
  • data_files：https://huggingface.co/datasets/aptologia/precio-m2-por-localidad-bogota-2026/blob/main/data/precio_m2_por_localidad_bogota_2026_datos.csv
• 英文配置：precio_m2_por_localidad_bogota_2026_datos_en
  • data_files：https://huggingface.co/datasets/aptologia/precio-m2-por-localidad-bogota-2026/blob/main/data/en/precio_m2_por_localidad_bogota_2026_datos.csv
• 葡萄牙文配置：precio_m2_por_localidad_bogota_2026_datos_pt
  • data_files：https://huggingface.co/datasets/aptologia/precio-m2-por-localidad-bogota-2026/blob/main/data/pt/precio_m2_por_localidad_bogota_2026_datos.csv
• 完整研究文档：https://huggingface.co/datasets/aptologia/precio-m2-por-localidad-bogota-2026/blob/main/precio-m2-por-localidad-bogota-2026.md
• 图表 PNG：https://huggingface.co/datasets/aptologia/precio-m2-por-localidad-bogota-2026/blob/main/charts/m2-localidades-bogota.png
• 图表 SVG：https://huggingface.co/datasets/aptologia/precio-m2-por-localidad-bogota-2026/blob/main/charts/m2-localidades-bogota.svg
• CSV 格式：UTF-8，逗号分隔，带表头。价格使用各列指定货币（哥伦比亚比索、当地货币或美元）；美元换算使用研究 methodology 中引用的汇率。

多语言

• 英文：https://elbroker.github.io/aptologia-en/study/price-of-square-meter-per-town-in-bogota-sale-and-rental-in-18-locations-october-2026/
  • 数据目录：https://huggingface.co/datasets/aptologia/precio-m2-por-localidad-bogota-2026/tree/main/data/en
  • 说明：headers 和 labels 为机器辅助翻译，数字不变。
• 葡萄牙文：https://elbroker.github.io/aptologia-pt/estudo/preco-do-metro-quadrado-por-localidade-em-bogota-venda-e-aluguer-em-18-localidades-outubro-2026/
  • 数据目录：https://huggingface.co/datasets/aptologia/precio-m2-por-localidad-bogota-2026/tree/main/data/pt
  • 说明：headers 和 labels 为翻译辅助，数字不变。

引用

Pinzón Pineda, Daniel Mauricio (2026). Precio del metro cuadrado por localidad en Bogotá: venta y arriendo en 18 localidades (octubre 2026). Aptología. https://github.com/elbroker/aptologia-datos/tree/main/estudios/precio-m2-por-localidad-bogota-2026

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在拉丁美洲城市住房价格研究中，波哥大住房市场常借助每平方米要价刻画空间分异。该数据集以Aptología汇整的公寓挂牌信息为原始观测，依据2026年10月18日更新的方法学，对波哥大18个localidad的房源记录进行筛选、字段标准化与汇总，以每平方米要价为统计单元，分别计算销售和租赁市场的中位数，并按研究引用的汇率折算美元。汇总结果以UTF-8编码、逗号分隔的CSV保存，辅以完整研究文档、图表与方法说明，托管于GitHub与HuggingFace，形成可复现的开放数据产品。

使用方法

面对城市住房价格空间分析需求，使用者可通过HuggingFace datasets加载默认配置precio_m2_por_localidad_bogota_2026_datos，或直接读取data/precio_m2_por_localidad_bogota_2026_datos.csv；若需英语或葡语表头，可分别指定_en与_pt配置，数值保持不变。分析时应将销售与租赁价格分列解释，注意单位为COP/m²，美元换算依据研究方汇率，跨时间比较需留意2026年10月18日这一快照日期。该数据适合区位溢价、租金水平、地图可视化及开放数据教学，引用时需标注作者、年份、题名、Aptología与源URL，并遵守CC BY 4.0。

背景与挑战

背景概述

城市住房市场空间分异研究长期依赖可比较的微观价格指标。该数据集由Daniel Mauricio Pinzón Pineda编制、Aptología编辑，创建或更新日期为2026年10月18日，覆盖波哥大18个地方行政区的公寓每平方米要价中位数，区分出售与租赁。其核心问题在于量化行政区层面的住房成本梯度：Santa Fe出售中位价为994万哥伦比亚比索，Bosa为399万；Chapinero租赁中位价为64,103比索，Rafael Uribe Uribe为24,444比索。数据以CC BY 4.0开放，辅以CSV与图表，提升拉丁美洲城市住房市场透明度，为比较研究、政策评估与开放数据实践提供基准。

当前挑战

住房价格空间数据研究面临多维异质性与测量误差的持续挑战。该数据集所回应的领域问题，是在行政区尺度上比较出售与租赁要价，揭示波哥大住房市场的空间不均衡，并支持住房可负担性、土地利用与租赁政策分析；挂牌价与成交价偏离、样本代表性、区域边界变化及时间可比性均构成解释障碍。构建过程中，需整合多源房产广告，清洗重复值与异常值，统一面积和价格单位，处理缺失地理编码，稳健估计中位数，并维持西班牙语、英语、葡萄牙语版本间标签一致，同时确保方法可复现与许可合规。这些步骤对数据质量与开放共享提出较高要求。

常用场景

经典使用场景

在城市经济学与住房市场研究脉络中，房地产价格的空间异质性长期构成核心议题。该数据集以波哥大十八个行政区为空间单元，提供公寓每平方米出售与租赁要价的中位数，并附西、英、葡三语字段，适宜用于横向比较城市内部住宅市场的价格梯度。研究者可藉此识别高地价区与可负担区，考察圣塔菲、查皮内罗等区域的价格峰值，以及博萨、拉斐尔·乌里韦等区域的低价特征。开放许可与结构化CSV亦支持可复现分析、空间可视化与租赁收益率估算，为城市住房研究提供细粒度、时效明确的数据基础。

解决学术问题

针对城市住房市场数据稀缺与空间不平等测度难题，该数据集为若干常见学术问题提供了经验支撑。城市地租理论、住房可负担性与居住分异研究常受制于微观价格数据缺失，而该数据集以行政区中位数呈现出售与租赁价格，可在有限样本下考察波哥大内部的价格分异及其与区位、基础设施和社会经济条件的潜在关联。其开放许可与多语言版本亦有助于跨语境比较和重复检验，降低拉丁美洲城市研究的数据获取门槛。对政策评估而言，该数据可辅助识别价格过热区域与租赁可负担性压力，为住房政策、土地管理和城市更新讨论提供量化参照。

实际应用

在房地产实务与公共治理层面，该数据集可转化为多类决策支持信息。购房者与租户可依据各行政区每平方米出售和租赁中位价，评估预算约束下的区位选择；开发商与投资者可比较售价与租金水平，粗略推算毛租金收益率，并研判潜在供给区域。住房机构与城市规划部门可借助价格地图识别过热或可负担性不足地区，为保障性住房布局、租赁市场监管和基础设施投资提供参考。在线房产平台亦可将该结构化数据用于自动估值模型的特征工程、市场报告生成和跨语言信息展示，提升价格信息的透明度与可及性。

数据集最近研究

最新研究方向

在拉美城市化与住房可负担性议题持续升温的语境下，该数据集正推动以地方性单元为粒度的空间房价分异研究。近期前沿工作聚焦销售与租赁市场的联动机制、交通基础设施与城市更新对每平方米价格的重塑，以及短期租赁、通胀和人口流动等外生冲击的异质性影响。波哥大18个地方单元在2026年10月的中位价格截面，为空间计量、机器学习估值和可复现开放数据基准提供了稀缺观测。其意义在于揭示住房市场的核心—边缘结构，辅助租金监测、土地价值捕获与可负担住房政策评估，并促进拉美城市比较研究与数据驱动治理。