不動産Webデータとその用途

不動産 Web データは、常に直感と常識の融合です。 買い手も投資家も、利益を最大化できる最高の物件を常に探しています。 しかし、アプローチが遅いということは、競合他社に負けることを意味するため、Web スクレイピングの不動産データの出番です。機械学習やニューラル ネットワークのコースを受講したことのあるほとんどの人は、ボストンの住宅問題を最初の問題の 1 つとして覚えているでしょう。彼らが解決したこと。 この特定の問題では、さまざまな特徴と属性を持つ家屋のデータ セットが人々に提供されます。 実生活でも、不動産を売買したり賃貸したりする際に、住宅の価格を予測するためにデータ (通常は不動産のリスト Web サイトからクロールします) を使用し始めています。 多くの不動産 Web サイトがこれらのアルゴリズムを統合し、これらの見積もりを有料サービスとして提供しています。

資産価値の評価

ある地域の不動産価格の見積もりは、買い手と売り手の両方に役立ちます。 たとえば、ある地域の 3BHK のアパートが約 100,000 ドルであることがわかっている場合は、それに応じて期待値を設定できます。 繰り返しになりますが、同じ集合住宅にある 2 つの同様のアパートでも価格が異なる場合があります。物件の価格設定。

これらはよりアクセスしやすい機能ですが、スイミングプール、テラスガーデン、さらにはペントハウススイートなどの他の機能は贅沢を叫び、そのようなライフスタイルの切望者に応えるために資産価値を多様化させます. したがって、物件の特徴が価格設定に役立つことは明らかです。 ただし、最良の見積もりを得るには、さまざまなタイプの特徴を持つさまざまなタイプのプロパティに関するデータが必要です。 データが多ければ多いほど、モデルは優れたものになり、モデルが優れているほど、予測価格は現実に近くなります。 このプロセスは、不動産を売買している両方の人々が、だまされず、投資を最大限に活用できることを確認するために使用できます。

不動産Webデータを活用した賃料利回りの推計

プロパティの価格は、その機能のみに基づいてその機能によって管理されますが。 テナントが必要とする最適な変数は、プロパティに滞在することを意味するものとは異なります。 たとえば、スイミング プールはボーナスではありますが、入居者が特に求めているものではありません。 大学や職場からの場所、近くの市場、静かな地域など、これらは彼をさらに興奮させる特徴です. 近くの地域の家賃は、あなたの財産の価値を設定するのに役立ちます. ほとんどの場合、賃貸物件の価格要因は、存在する家具の量に大きく依存します。 したがって、あなたが不動産の賃貸を検討している所有者である場合、これらは注目すべきデータです。 そして、あなたが売り手であれば、このデータを引用することで不動産市場で優位に立つことができます.

空室率の観察

空室率が高いほど望ましくない地域を意味し、空室率が低いほど望ましい地域を示します。 空室は良くないので、ほとんどの建物に空き家がたくさんある場所には投資したくありません。 多くの要因により、空室率が高くなる可能性があります。リノベーション、通常よりも高い家賃、賃貸人が退去してから新しい人が入居するまでの長い期間などです。投資家として、空室率を考慮することが重要になります。空き家の数が多いほど、物件の市場価値は低くなります。 都市のさまざまな部分の空室率に関連するデータを分析すると、不動産ビジネスを検討する際により良い決定を下すことができます。

不動産ウェブデータを活用した市場心理の理解

直感的なスキルに頼ることもできますが、実際のデータを手元に置いておくと、常に利益を上げることができます。 たとえば、2008 年の金融危機の後、住​​宅市場は崩壊しました。 ある意味では、当時が最も安かったので、不動産を購入するのに最適な時期でした。 このような市場の極限は、現在のデータと過去のデータがある場合にのみ利用できます。

町のどの部分が投資に適しているかを判断する

あなたが購入者である場合、場所を購入する前に、場所に関連するデータを掘り下げる必要があります。 学校、大学、レストラン、病院などの近くにありながら、物件の価値と販売力の向上につながります。 しかし、不動産の成功を予測することは、思ったほど簡単ではありません。 たとえば、シアトルでは、Whole Foods などの店舗から 1 マイル以内にあるアパートへの関心が高まっています。 しかし、より多くの店舗が近くにあることは価値の急上昇を意味するはずですが、その逆は真実でした. これは、価格が量ではなくコミュニティ機能の質と相関していることを示しています.

近くのアパートの価格も物件の価値に影響します。 ソーホーのような高級住宅地にあるアパートは、ダウンタウンにあるアパートよりも大きな利益を意味します。

結論

不動産の多くは、あなたがどれだけ自信を持っているかにかかっていることが明らかになります。 データ駆動型のアプローチは、不動産の売買だけでなく、市場の予測にも役立ちます。 シアトルでは、伝統的なデータと非伝統的なデータの両方を使用して、建物の 1 平方フィートあたりの 3 年間の家賃を正確に予測するアプリケーションを構築しました。 2 つの建物は一見似ているように見えるかもしれませんが、データに基づく評価は異なる結果につながる可能性があります。 同様のデータを探している場合は、PromptCloud などの Web スクレイパー サービス プロバイダーにアクセスする必要があります。