Ce jeu de donnée traite le nombre de ventes de maisons et appartements en Corse. Période couverte: 2010 à 2022.La base DVF (Demandes de Valeurs Foncières) recense exhaustivement toutes les transactions immobilières réalisées à titre onéreux. Les indicateurs caractérisant le marché immobilier sont calculés depuis cette base de données. Ils sont disponibles à partir de l'échelle communale. Source des données : DVF est une base de données mise à disposition gratuitement par la DGFiP aux ayants droit. Elle recense, de manière exhaustive, les mutations immobilières à titre onéreux avec des informations sur les prix, la localisation ou la nature des biens vendus.

Nombre de transactions en Corse par année et par communePériode couverte: 2010 à 2022.La base DVF (Demandes de Valeurs Foncières) recense exhaustivement toutes les transactions immobilières réalisées à titre onéreux. Les indicateurs caractérisant le marché immobilier sont calculés depuis cette base de données. Ils sont disponibles à partir de l'échelle communale. Source des données : DVF est une base de données mise à disposition gratuitement par la DGFiP aux ayants droit. Elle recense, de manière exhaustive, les mutations immobilières à titre onéreux avec des informations sur les prix, la localisation ou la nature des biens vendus.

Cette couche de points permet de visualiser les données DVF (demandes de valeurs foncières) correspondant aux mutations à titre onéreux réalisées ces dernières années. La diffusion de la base DVF participe de la transparence des marchés fonciers et immobiliers.

Les mutations immobilières présentes dans cette couche de données sont issues des « Demandes de valeurs foncières » enrichies des Fichiers Fonciers produits par le CEREMA (données DV3F) et permettent ainsi de faciliter leur exploitation et leur analyse. Plus d'info sur les DVF enrichies à l'adresse https://datafoncier.cerema.fr/donnees/donnee-dv3f.

Ces données remontent jusqu'en janvier 2010 et elles concernent l'ensemble de Rennes Métropole.

Un point représente un groupement de mutations immobilières qui ont lieu sur la/les même(s) parcelle(s) par année afin de donner une vue globale des transactions de biens.

Ces statistiques sont présentées dans les attributs comme suit : idsynth : identifiant unique de la synthèse annee : année nb_mutations : nombre de mutations groupés nb_locauxmutes : nombre de locaux mutés nb_maisons / apparts / dependances / locauxact / terr : nombre de maisons / appartements / dépendances / locaux d'activité / terrains prix_moyen_m2_maison / appart / dependance / act / terr : prix moyen au m² maison / appartement / dépendance / locaux d'activité / terrain prix_min_maison / appart / dependance / act / terr : prix minimum du regroupement d'une maison / appartement / dépendance / locaux d'activité / terrain prix_max_maison / appart / dependance / act / terr : prix maximum du regroupement d'une maison / appartement / dépendance / locaux d'activité / terrain

Cette couche est à utiliser conjointement avec la couche des Mutations immobilières sur Rennes Métropole (DVF) (UUID = 90f00b9c-d293-48ed-bbc7-1dfc9636f227) et la couche Statistiques des mutations immobilières à la commune et au sous-quartier (DVF) (UUID = 9368f27f-0100-4447-8a0f-34d5f449f2f9)

Un guide d'utilisation de cette couche de données sur le Portail de données géographiques de Rennes Métropole est jointe à cette fiche de métadonnées.

Métadonnées La base de données « Demandes de valeurs foncières », ou DVF, recense l’ensemble des ventes de biens fonciers réalisées au cours des cinq dernières années, en métropole et dans les départements et territoires d’outre-mer — sauf à Mayotte et en Alsace-Moselle. Les biens concernés peuvent être bâtis (appartement et maison) ou non bâtis (parcelles et exploitations). Les données sont produites par Bercy, c’est-à-dire par la direction générale des finances publiques. Elles proviennent des actes enregistrés chez les notaires et des informations contenues dans le cadastre. Cadre juridique : La base de données DVF ne contient pas de données à caractère personnel, comme le nom du vendeur ou celui de l’acheteur d’un bien. Elle ne contient que des informations sur les transactions : type de bien vendu, superficie, prix de vente et ainsi de suite. Comme ces données peuvent être recoupées avec d’autres données déjà en ligne, la direction générale des finances publiques rappelle que l’utilisation des données issues de la base DVF ne peut avoir ni pour objet ni pour effet de permettre la réidentification des personnes concernées, et qu’elle ne doit pas non plus faire l’objet d’une indexation sur les moteurs de recherche en ligne. Consulter les conditions générales d’utilisation : https://static.data.gouv.fr/resources/demande-de-valeurs-foncieres/20190419-091643/conditions-generales-dutilisation.pdf Champs code_service_ch: non renseigné reference_document: non renseigné articles_cgi1: non renseigné articles_cgi2: non renseigné articles_cgi3: non renseigné articles_cgi4: non renseigné articles_cgi5: non renseigné no_disposition: Chaque disposition d’un document dispose d’un numéro. Seules les dispositions concernant les mutations à titre onéreux sont restituées dans le fichier. Les dispositions concernant les mutations à titre gratuit sont écartées du fichier par l’application. Les numéros de disposition retenus ne suivent donc, pas obligatoirement l’ordre numérique date_mutation: Date de signature du document nature_mutation : Vente, vente en l’état futur d’achèvement, vente de terrain à bâtir, adjudication, expropriation ou échange valeur_fonciere : Il s’agit du prix ou de l’évaluation déclaré dans le cadre d’une mutation à titre onéreux. Il peut correspondre à plusieurs biens. Le détail n'est pas retracé dans le système d’information no_voie: Numéro dans la voie b_t_q : Indice de répétition type_de_voie : Type de voie (exemple : Rue, Avenue,…) code_voie : Code voie voie : Libellé de la voie code_postal : Code postal commune : Libellé de la commune code_departement : Code département code_commune : Code commune prefixe_de_section : Préfixe de section cadastrale section : Section cadastrale no_plan : N° plan cadastral no_volume : N°volume cadastral Un lot de copropriété est constitué d’une partie privative (appartement, cave…) et d’une quotepart de partie commune (tantièmes). Seuls les 5 premiers lots sont mentionnés. Si le nombre de lots est supérieur à 5, ils ne seront pas restitués. premier_lot : 1er lot surface_carrez_du_1er_lot : surface CARREZ du 1er lot deuxieme_lot : 2ème lot surface_carrez_du_2eme_lot : surface CARREZ du 2ème lot troisieme_lot : 3ème lot surface_carrez_du_3eme_lot : surface CARREZ du 3ème lot quatrieme_lot : 4ème lot surface_carrez_du_4eme_lot : surface CARREZ du 4ème lot cinquieme_lot : 5ème lot surface_carrez_du_5eme_lot : surface CARREZ du 5ème lot nombre_de_lots : Nombre total de lots par disposition code_type_local : Code type local type_local 1 : maison, 2 : appartement, 3 : dépendance (isolée), 4: Local industriel et commercial ou assimilés identifiant_local : Il s'agit du n° qui identifie chaque local. Le local est une notion fiscale du bien immobilier bâti. Le fichier comprend une ligne par numéro (par local) avec en regard la surface réelle correspondante surface_reelle_bati :La surface réelle est attachée à l’identifiant local. Il s'agit de la somme de la surface réelle du local et des surfaces des dépendances (voir lexique immobilier) nombre_pieces_principales : Nombre de pièces principales nature_culture : Nature de culture nature_culture_speciale : Nature de culture spéciale surface_terrain : Contenance du terrain bati : indique la présence de bâti (type_local non nul) nb_ligne : Nombre de ligne de la transaction (nombre de ligne sur regroupement d’une valeur unique de l’ensemble code département, code commune, date mutation, nature mutation, valeur foncière, no_disposition) id_parcelle : Identifiant de la parcelle type PCI

La base de données « Demandes de valeurs foncières », ou DVF, recense l’ensemble des ventes de biens fonciers réalisées au cours des cinq dernières années, en métropole et dans les départements et territoires d’outre-mer — sauf à Mayotte et en Alsace-Moselle. Les biens concernés peuvent être bâtis (appartement et maison) ou non bâtis (parcelles et exploitations). Les données sont produites par Bercy, c’est-à-dire par la direction générale des finances publiques. Elles proviennent des actes enregistrés chez les notaires et des informations contenues dans le cadastre.

Cadre juridique : La base de données DVF ne contient pas de données à caractère personnel, comme le nom du vendeur ou celui de l’acheteur d’un bien. Elle ne contient que des informations sur les transactions : type de bien vendu, superficie, prix de vente et ainsi de suite. Comme ces données peuvent être recoupées avec d’autres données déjà en ligne, la direction générale des finances publiques rappelle que l’utilisation des données issues de la base DVF ne peut avoir ni pour objet ni pour effet de permettre la réidentification des personnes concernées, et qu’elle ne doit pas non plus faire l’objet d’une indexation sur les moteurs de recherche en ligne. Consulter les conditions générales d’utilisation : https://static.data.gouv.fr/resources/demande-de-valeurs-foncieres/20190419-091643/conditions-generales-dutilisation.pdf

Origine

Ce jeu de données "Demandes de valeurs foncières géolocalisées" est dérivé du jeu de données Demandes de valeurs foncières diffusé par la DGFiP. Il propose un format alternatif, normalisé et enrichi.

Organisations partenaires

Région Bretagne, DGFIP Bretagne

Liens annexes

• Base « Demande de valeurs foncières » - Etalab
• Visualiser les ventes immobilières

➞ Consulter cette fiche sur geo.data.gouv.fr

La base DVF (Demandes de Valeurs Foncières) recense exhaustivement toutes les transactions de foncier à titre onéreux. Les indicateurs de prix sont calculés à partir des mutations où il n'y qu'un seul appartement ou qu'une seule maison par transaction. Pour le prix moyen, il s’agit d’être représentatif du bien moyen vendu sur un territoire et donc d’écarter les transactions ayant une valeur foncière trop basse ou trop haute. Pour les prix médian, les transactions dont la valeur =<1 euro, sont écartées.Ces indicateurs ont été construits dans le cadre de l'Observatoire régional des territoires Naturels, Agricoles, Forestiers et Urbains (NAFU) piloté par l’État et la Région Nouvelle-Aquitaine. Ils sont disponibles à partir de l'échelle communale.

Cette couche de polygones permet de visualiser les données DVF (demandes de valeurs foncières) correspondant aux mutations à titre onéreux réalisées ces dernières années. La diffusion de la base DVF participe de la transparence des marchés fonciers et immobiliers.

Les mutations immobilières présentes dans cette couche de données sont issues des « Demandes de valeurs foncières » enrichies des Fichiers Fonciers produits par le CEREMA (données DV3F) et permettent ainsi de faciliter leur exploitation et leur analyse. Plus d'info sur les DVF enrichies à l'adresse https://datafoncier.cerema.fr/donnees/donnee-dv3f.

Ces données remontent jusqu'en janvier 2010 et elles concernent l'ensemble de Rennes Métropole.

Les données DVF sont restituées au sous-quartier pour Rennes et à la commune pour le reste de la métropole. Il est détaillé le nombre de maisons, d'appartements, de dépendances, de locaux d'activité et de terrain par année et des statistiques sur le prix de chaque type de bien au m².

Ces statistiques sont présentées dans les attributs comme suit : annee : année nb_locauxmutes : nombre de locaux mutés nb_maisons / apparts / dependances / locauxact / terr : nombre de maisons / appartements / dépendances / locaux d'activité / terrains prix_moyen_m2_maison / appart / dep / act / terr : prix moyen au m² maison / appartement / dépendance / locaux d'activité / terrain ecart_type_maison / appart / dep / act / terr : mesure de la dispersion entre les prix moyen au m² des maisons / appartements / dépendances / locaux d'activité / terrains nb_mutations : Nombre de mutations sur la commune ou sous-quartier commune : Nom de la commune sous_quart : Nom du sous-quartier (sur Rennes uniquement)

Cette couche est à utiliser conjointement avec la couche de des Mutations immobilières sur Rennes Métropole (DVF) (UUID = 90f00b9c-d293-48ed-bbc7-1dfc9636f227) et la couche Synthèse des mutations immobilières sur Rennes Métropole (DVF) (UUID = 51dd2bdb-4049-41a7-9af5-cb8599430f45)

Un guide d'utilisation de cette couche de données sur le Portail de données géographiques de Rennes Métropole est jointe à cette fiche de métadonnées.

La base DVF (Demandes de Valeurs Foncières) recense exhaustivement toutes les transactions de foncier à titre onéreux. Les indicateurs caractérisant le marché immobilier sont calculés depuis cette base de données. Ils ont été construits dans le cadre de l'Observatoire régional des territoires Naturels, Agricoles, Forestiers et Urbains (NAFU) piloté par l’État et le Conseil Régional d'Aquitaine. Ils sont disponibles à partir de l'échelle communale.

Depuis mai 2019, les données "Demande de Valeurs Foncières" (DVF) sont disponibles en open-data sur le site data.gouv.fr.La DGALN et le Cerema proposent "DVF+ open-data", qui permet d'accéder librement à cette même donnée sous la forme d'une base de données géolocalisée aisément exploitable pour l'observation des marchés fonciers et immobiliers.La structuration de la donnée DVF proposée s'appuie sur le modèle de données partagé dit "DVF+", issu des travaux menés à l'initiative du groupe national DVF et qui existe depuis 2013. Ce modèle, développé pour faciliter les analyses, fournit notamment une table des mutations dans laquelle chaque ligne correspond aux informations et à la localisation d'une transaction.La géolocalisation s'appuie sur les différents millésimes du Plan cadastral informatisé également disponibles en open-data sur data.gouv.fr.Chacune des variables du modèle DVF+ est calculée uniquement à partir des données brutes de DVF. Les variables calculées s’appliquent sur l’ensemble du territoire et relèvent d’une méthodologie partagée. Il n’y a pas de données exogènes à ce stade hormis les données de géolocalisation issues du PCI Vecteur.À noter que le modèle DVF+ constitue également le socle pour la constitution de la base de données DV3F

DVF est une base de données fiscales produite par la Direction Générale des Finances Publiques (DGFiP). Elle permet l’obtention gratuite des données présentant les valeurs foncières de l’ensemble des transactions immobilières et foncières à titre onéreux des 5 dernières années.Les données ont été retravaillées pour être analysées sur le territoire de Dijon Métropole. Elles concernent la période 2014-2023.Pour aller plus loin dans l'analyse, l'ensemble des données est disponible en Open-data à l'adresse suivante : https://datafoncier.cerema.fr/donnees/autres-donnees-foncieres/dvfplus-open-data

La base de données « Demandes de valeurs foncières », ou DVF, recense l’ensemble des ventes de biens fonciers réalisées au cours des cinq dernières années (2014 à 2018). Les biens concernés peuvent être bâtis (appartement et maison) ou non bâtis (parcelles et exploitations). Les données sont produites par Bercy, c’est-à-dire par la direction générale des finances publiques. Elles proviennent des actes enregistrés chez les notaires et des informations contenues dans le cadastre.

Ce jeu de données centralise pour chaque année (entre 2014 et 2023) plusieurs variables agrégées sur le marché de l'immobilier résidentiel à l'échelle des communes: - Le nombre de mutations - Le nombre de ventes de maisons et d'appartements - La proportion de ventes de maisons et d'appartements - Le prix moyen des biens vendus - Le prix moyen au m2 des biens vendus - La surface moyenne des biens vendus Le champ d'identification (et de jointure) des communes est basée sur le code INSEE (COG 2022) Ces données sont dérivées d'un traitement de la base DVF géolocalisée, voici les mutations prises en comptes: - Mutation monoventes (pas de ventes en lots) - Prix entre 15 000 € et 10 000 000 € - Surfaces des appartements (entre 10m² et 250m²) et surfaces des maisons (entre 10m² et 400m²) - Prix au m² entre 330 €/m² et 15 000 €/m² La méthodologie en détail est expliquée ici > https://journals.openedition.org/cybergeo/39583

Ce jeu de données propose un calcul du prix moyen au m² des ventes de maisons et d'appartements par commune en 2018. Le jeu de données se base sur les données de "Demandes de valeurs foncières" géolocalisées et enrichies par Etalab pour le calcul du prix moyen au m² et ADMIN EXPRESS de l'IGN pour la nomenclature des communes https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/5cc1b94a634f4165e96436c1/ Le calcul se base sur l'analyse de 779 240 transactions effectuées entre le 1er janvier 2018 et le 31 décmebre 2018 Attention : ce jeu de données n'a aucune valeur officielle et institutionnelle, le résultat est issu d'une méthodologie exploratoire qui peux largement être améliorée ;)

D’après la base de données Demandes de Valeurs Foncières (DVF), sur la période 2009-2013, 6 ventes sur 10 concernent le logement. Au sein de ce marché résidentiel, 54% sont des ventes de maisons. La dynamique des transactions aussi bien que leur valeur révèle une attractivité différenciée sur le territoire.

D’après la base de données Demandes de Valeurs Foncières (DVF), sur la période 2009-2013, 6 ventes sur 10 concernent le logement. Au sein de ce marché résidentiel, 54% sont des ventes de maisons. La dynamique des transactions aussi bien que leur valeur révèle une attractivité différenciée sur le territoire.

Ce jeu de données propose le prix moyen au m² des ventes de maisons et d'appartements par commune en 2017.

Le jeu de données se base sur les données DVF pour le calcul du prix moyen au m² et ADMIN EXPRESS de l'IGN pour la nomenclature des communes

https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/5cc1b94a634f4165e96436c1/

Attention : ce jeu de données n'a aucune valeur officielle et institutionnelle, le résultat est issu d'une méthodologie qui peux largement être améliorée ;)

La constitution du jeu de données s'est effectuée dans le logiciel R avec la package "Tidyverse"

Le traitement LOVAC a été créé dans le cadre du plan national de lutte contre les logements vacants. Lancé en 2020, il vise notamment à outiller les collectivités et services déconcentrés dans le repérage et la caractérisation des logements vacants afin de proposer des solutions de remise sur le marché adaptés aux propriétaires concernés. Le fichier LOVAC est issu du croisement du fichier 1767BISCOM (alimenté par le dispositif GMBI (Gérer Mon Bien Immobilier) depuis le millésime 2024), des Fichiers fonciers, de DVF ainsi que de la BAN (Base Adresse Nationale). Ce traitement, réalisé par le Cerema à la demande du Ministère du Logement, présente l'intérêt de combiner les informations complémentaires de ces sources, notamment la taxation du bien et la durée de vacance dans le fichier 1767BISCOM et les caractéristiques détaillées du logement et du propriétaire dans les fichiers fonciers et DVF. La donnée concerne les logements vacants depuis plus de 2 ans relevant du parc privé au 1er janvier N-1 (la vacance dans le parc public est mieux appréhendée via le RPLS). Ce jeu de données constitue une donnée agrégée au niveau de l’arrondissement, de la commune et de la métropole Aix-Marseille-Provence. Différents millésimes sont disponibles.

Une nouvelle actualisation a été engagée à compter de 2016 à partir des données mises à jour et d’indicateurs requestionnés. Ce travail a été mené avec l’EPF et porte principalement sur :

• l’élargissement de la méthodologie à 11 indicateurs (2 indicateurs supplémentaires sur la demande locative sociale et sur la vacance de plus de 3 ans).

• l’exhaustivité des données sur les prix du foncier et des maisons grâce à l’apport de la base de données DVF.

• l’abandon de la part de constructions neuves terminées dans l’année (estimatif) et son remplacement par le taux de constructions neuves pour 1 000 habitants.

Indicateurs réalisés à partir des données DVF (période 2010 - juin 2016) suivant les recommandations du Groupe National DVF (GnDVF). Chaque indicateur est calculé pour l'ensemble de la période et sur une base communale (cog2018) : - Nombre total de mutations de tous types - Nombre total de mutations de Maisons individuelles de 2010 à juin 2016 - Prix (€) médian des mutations de maisons individuelles - Nombre total de mutations de terrains à bâtir de 2010 à 2016 - Prix €/m² des terrains à batir vendus entre 2010 et juin 2016

Analysis of ‘Prix moyen au m² des ventes de maisons et d'appartements par commune en 2019’ provided by Analyst-2 (analyst-2.ai), based on source dataset retrieved from http://data.europa.eu/88u/dataset/5eb9628148cc8de173614059 on 10 January 2022.

--- Dataset description provided by original source is as follows ---

Ce jeu de données propose, à l'échelles des communes françaises métropolitaines, le nombre de ventes de maisons et d'appartements et le prix moyen au m² des transactions simples (pas des transactions multi-ventes) pour l'année 2019.

Le jeu de données se base sur les données DVF enrichies par Etalab pour le calcul du nombre de ventes et le prix moyen au m² ET le jeu de données ADMIN EXPRESS de l'IGN pour la nomenclature des communes.

La constitution du jeu de données s'est effectuée dans le logiciel R avec le package "Tidyverse". _

Attention: ce jeu de données n'a aucune valeur officielle et institutionnelle, le résultat est issu d'une méthodologie qui peux largement être améliorée

Pour plus d'informations sur la méthodologie me contacter directement.

--- Original source retains full ownership of the source dataset ---