Immobilien-Webdaten und ihre Verwendung

Immobilien-Webdaten waren schon immer eine Mischung aus Intuition und gesundem Menschenverstand. Sowohl Käufer als auch Investoren sind immer auf der Suche nach der besten Immobilie, mit der sie den größten Gewinn erzielen können. Aber ein langsamer Ansatz würde bedeuten, dass Sie gegenüber Ihren Konkurrenten verlieren würden, und hier kommt das Web-Scraping von Immobiliendaten ins Spiel. Die meisten Leute, die einen Kurs über maschinelles Lernen oder neuronale Netze besucht haben, werden sich an das Bostoner Wohnungsproblem als eines der ersten Probleme erinnern die sie gelöst hatten. Bei diesem speziellen Problem wird den Menschen ein Datensatz von Häusern mit unterschiedlichen Merkmalen und Attributen zur Verfügung gestellt. Auch im wirklichen Leben haben die Menschen begonnen, Daten (die sie normalerweise von Websites mit Immobilienangeboten durchsuchen) zu verwenden, um die Preise von Häusern vorherzusagen, wenn sie eine Immobilie kaufen oder verkaufen oder mieten. Viele Immobilien-Websites haben diese Algorithmen integriert und bieten diese Schätzungen als kostenpflichtige Dienste an.

Bewertung des Immobilienwerts

Eine Schätzung der Immobilienpreise in einem Gebiet hilft sowohl dem Käufer als auch dem Verkäufer. Wenn Sie beispielsweise wüssten, dass 3BHK-Wohnungen in einem Gebiet etwa 100.000 US-Dollar kosten, könnten Sie Ihre Erwartungen entsprechend festlegen. Andererseits können zwei ähnliche Wohnungen im selben Apartmentkomplex auch unterschiedliche Preise haben – Ausstattung, größere Balkone, Feng-Shui-Kompatibilität (es ist ein ziemlich wichtiger Deal für diejenigen, die daran glauben), all diese und viele weitere Faktoren werden zu wichtigen Daten, wenn Festsetzung eines Preises für eine Immobilie.

Während dies zugänglichere Merkmale sind, schreien andere wie ein Swimmingpool, ein Terrassengarten und sogar eine Penthouse-Suite nach Luxus und steigern den Immobilienwert um ein Vielfaches, um den Begierden eines solchen Lebensstils gerecht zu werden. Somit ist klar, dass die Eigenschaften der Immobilie bei der Preisfindung helfen. Um jedoch die besten Schätzungen zu erhalten, benötigen Sie Daten zu verschiedenen Arten von Immobilien mit unterschiedlichen Arten von Merkmalen. Je mehr Daten Sie haben, desto besser wird Ihr Modell, und je besser Ihr Modell ist, desto näher kommen Ihre vorhergesagten Preise der Realität. Dieser Prozess kann sowohl von Personen, die Immobilien kaufen oder verkaufen, verwendet werden, um sicherzustellen, dass sie nicht betrogen werden und das Beste aus ihrer Investition machen können.

Schätzung von Mietrenditen anhand von Immobilien-Webdaten

Während der Preis einer Immobilie von ihren Merkmalen bestimmt wird, basieren sie nur auf diesen Merkmalen. Die optimalen Variablen, die ein Mieter benötigt, unterscheiden sich von jemandem, der in der Immobilie bleiben möchte. Zum Beispiel ist ein Swimmingpool, obwohl ein Bonus, nichts, was ein Mieter besonders suchen würde. Die Lage vom College oder Arbeitsplatz, nahe gelegene Märkte und ruhige Viertel – das sind Merkmale, die ihn mehr begeistern werden. Die Anmietung von umliegenden Flächen wäre für Sie hilfreich, um einen Wert für Ihre Immobilie festzulegen. In den meisten Fällen hängt der Preisfaktor von Mietobjekten hauptsächlich von der Menge der vorhandenen Einrichtung ab. Wenn Sie also Eigentümer sind und Ihre Immobilie vermieten möchten, sollten Sie sich auf diese Daten konzentrieren. Und wenn Sie ein Verkäufer sind, würde Ihnen die Angabe dieser Daten einen Vorteil auf dem Immobilienmarkt verschaffen.

Leerstand beobachten

Eine höhere Leerstandsrate bedeutet eine unerwünschte Nachbarschaft, während eine niedrigere Leerstandsrate auf eine wünschenswerte Nachbarschaft hinweist. Die Leerstände sind nicht gut, und Sie werden nicht in einen Ort investieren wollen, an dem die meisten Gebäude viele leerstehende Wohnungen haben. Viele Faktoren können zu einer höheren Leerstandsquote führen – Renovierung, höhere Mieten als üblich, ein langer Zeitraum zwischen dem Auszug eines Mieters und dem Einzug des neuen Mieters. Als Investor ist es wichtig, dass Sie die Leerstandsquote als höher betrachten Anzahl leerstehender Wohnungen, desto geringer ist der Verkehrswert der Immobilie. Die Analyse von Daten zu Leerstandsquoten in verschiedenen Teilen einer Stadt ermöglicht es Ihnen, bessere Entscheidungen zu treffen, wenn Sie sich mit dem Immobiliengeschäft befassen.

Marktstimmungen mit Hilfe von Immobilien-Webdaten verstehen

Sie können sich zwar auf Ihre intuitiven Fähigkeiten verlassen, aber wenn Sie echte Daten zur Hand haben, können Sie immer einen Gewinn erzielen. Beispielsweise brach nach der Finanzkrise 2008 der Wohnungsmarkt auseinander. In gewisser Weise war das der beste Zeitpunkt, um eine Immobilie zu kaufen, da es damals am billigsten gewesen wäre. Solche Marktextreme könnten nur ausgenutzt werden, wenn Sie sowohl aktuelle als auch historische Daten haben.

Entscheiden, welche Teile der Stadt besser für Investitionen geeignet sind

Wenn Sie ein Käufer sind, müssen Sie sich vor dem Kauf mit den Daten eines Ortes befassen. Die Nähe zu Schulen, Colleges, Restaurants, Krankenhäusern und mehr führt zu einem höheren Wert und einer höheren Verkaufsfähigkeit der Immobilie. Allerdings ist es nicht so einfach, wie es sich anhört, den Erfolg einer Immobilie vorherzusagen. Beispielsweise verzeichnete Seattle ein erhöhtes Interesse an Wohnhäusern im Umkreis von einer Meile von Geschäften wie Whole Foods. Aber während mehr Geschäfte in der Nähe einen Wertsprung bedeuten sollten, war das Gegenteil der Fall. Dies zeigt weiter, dass Preise nicht mit der Quantität, sondern mit der Qualität der Community-Features korrelieren.

Auch die Anschaffungskosten nahe gelegener Wohnungen beeinflussen den Wert der Immobilie. Eine Wohnung in einem gehobenen Viertel wie SoHo würde mehr Gewinn bringen als eine in der Innenstadt.

Fazit

Es wird deutlich, dass ein Großteil der Immobilien davon abhängt, wie sicher Sie sind. Ein datengesteuerter Ansatz würde Ihnen nicht nur beim Kauf oder Verkauf einer Immobilie helfen, sondern auch den Markt vorhersagen. In Seattle wurden sowohl traditionelle als auch nicht-traditionelle Daten verwendet, um eine Anwendung zu erstellen, die die Dreijahresmiete pro Quadratfuß für Gebäude korrekt vorhersagte. Während zwei Gebäude für das Auge ähnlich erscheinen mögen, könnte eine datengestützte Bewertung zu unterschiedlichen Ergebnissen führen. Wenn Sie nach ähnlichen Daten suchen, sollten Sie sich an einen Web-Scraper-Dienstleister wie PromptCloud wenden