본 연구에서는 사람들의 거주 및 업무 등에 가장 밀접한 요소 중 하나인 부동산 실거래가가 어떠한 요인에 의하여 높아지고 낮아지는지를 파악하고자 하기 위해 토지, 인구, 업종에 대한 데이터들을 활용하여 요인 분석을 진행하였다. 연구를 원활하게 진행하기 위해 공간적 범위는 대구광역시 법정동을 기준으로 설정하였으며, 시간적 범위는 2020년 7월부터 2023년 6월까지의 기간을 설정하였다. 요인 분석을 진행하기 전에 실거래가에 대한 분포가 어떻게 구성되어 있는지 파악하기 위해 KDE plot과 Box plot을 사용하여 기초통계를 확인한 결과 특정 구간에 밀집되어 있으며 오른쪽으로 긴 형태인 Positive skewness 형태가 보였다. 이러한 실거래가의 분포를 활용하여 각각의 독립변수의 영향 정도를 알아보기 위해 실거래가 분포를 기준으로 4개의 Group으로 나눈 후 속도 및 예측력에서 뛰어난 성능을 보이는 머신러닝의 한 종류인 XGBoost를 활용하여 독립변수에 관한 영향도 분석을 진행하였다. 분석 결과 부동산 실거래가에 미치는 영향은 Group별로 상이함을 확인하였고, 공간적 분포에 따라 실거래가 및 독립변수의 두드러진 차이를 확인할 수 있었다. 향후 연구에서는 이러한 구간별 독립변수의 영향력과 공간적 분포를 바탕으로 실거래가를 예측하는데 중요한 정보가 될 수 있을 것으로 예상된다.