Dati Web immobiliari e relativi usi

Real Estate Web Data è sempre stata una miscela di intuizione e buon senso. Sia gli acquirenti che gli investitori sono sempre alla ricerca della migliore proprietà da cui ottenere il massimo profitto. Ma essere lenti nel tuo approccio significherebbe perdere terreno rispetto ai tuoi concorrenti, ed è qui che entrano in gioco i dati immobiliari del web scraping. La maggior parte delle persone che hanno seguito un corso sull'apprendimento automatico o sulle reti neurali ricorderebbero il problema delle abitazioni di Boston come uno dei primi problemi che avevano risolto. In questo particolare problema, alle persone viene fornito un set di dati di case con caratteristiche e attributi diversi. Anche nella vita reale, le persone hanno iniziato a utilizzare i dati (che di solito scansionano dai siti Web di annunci immobiliari) per prevedere i prezzi delle case quando acquistano o vendono o affittano una proprietà. Molti siti web immobiliari hanno integrato questi algoritmi e forniscono queste stime come servizi a pagamento.

Valutazione del valore della proprietà

Una stima dei prezzi degli immobili in una zona aiuterà sia l'acquirente che il venditore. Ad esempio, se dovessi sapere che gli appartamenti 3BHK in un'area costano circa $ 100.000, potresti impostare le tue aspettative di conseguenza. D'altra parte, due appartamenti simili nello stesso complesso di appartamenti possono anche avere prezzi diversi: arredi, balconi più grandi, compatibilità con il feng shui (è un affare piuttosto importante per chi ci crede), tutti questi e molti altri fattori diventano dati importanti quando fissare un prezzo per un immobile.

Mentre queste sono caratteristiche più accessibili, altre come una piscina, un giardino terrazzato, persino una suite attico urlano di lusso e aumentano il valore della proprietà per soddisfare i desideri di un tale stile di vita. Pertanto, è chiaro che le caratteristiche dell'immobile aiutano a stabilire un prezzo. Tuttavia per ottenere le migliori stime saranno necessari dati su diversi tipi di proprietà con diversi tipi di caratteristiche. Più dati hai, migliore sarà il tuo modello e migliore sarà il tuo modello, più i tuoi prezzi previsti saranno vicini alla realtà. Questo processo può essere utilizzato da entrambe le persone che stanno acquistando o vendendo immobili per assicurarsi che non vengano ingannati e che possano ottenere il massimo dal loro investimento.

Stima dei rendimenti locativi utilizzando i dati web immobiliari

Mentre il prezzo di un immobile è regolato dalle sue caratteristiche basate solo su dette caratteristiche. Le variabili ottimali richieste da un inquilino sono diverse da chi intende soggiornare nella proprietà. Ad esempio, una piscina, sebbene sia un bonus, non è qualcosa che un inquilino vorrebbe particolarmente. La posizione dal college o dal posto di lavoro, i mercati vicini e i quartieri tranquilli: queste sono caratteristiche che lo entusiasmeranno di più. L'affitto delle aree vicine ti sarebbe utile per impostare un valore sulla tua proprietà. Nella maggior parte dei casi, il fattore prezzo degli immobili in affitto dipende principalmente dalla quantità di arredi presenti. Pertanto, se sei un proprietario che cerca di affittare la tua proprietà, questi sono dati su cui dovresti concentrarti. E se sei un venditore, citare questi dati ti darebbe un vantaggio nel mercato immobiliare.

Osservare i tassi di posti vacanti

Un tasso di posti vacanti più alto significa un quartiere indesiderabile mentre un tasso di posti vacanti più basso indica uno desiderabile. Le offerte di lavoro non sono buone e non vorrai investire in un luogo in cui la maggior parte degli edifici ha un sacco di appartamenti liberi. Molti fattori potrebbero portare a un tasso di sfitto più elevato: ristrutturazione, affitto più alto del normale, un lungo periodo tra un affittuario che si trasferisce e il nuovo che si trasferisce. Come investitore, diventa importante per te considerare il tasso di sfitto come maggiore è il numero di appartamenti liberi, minore è il valore di mercato dell'immobile. L'analisi dei dati relativi ai tassi di sfitto in diverse parti di una città ti consentirà di prendere decisioni migliori quando stai esaminando il business immobiliare.

Comprendere i sentimenti del mercato con l'aiuto dei dati web immobiliari

Sebbene tu possa dipendere dalle tue capacità intuitive, avere dati reali a portata di mano ti consentirà sempre di realizzare un profitto. Ad esempio, dopo la crisi finanziaria del 2008, il mercato immobiliare è andato in pezzi. In un certo senso, quello era il momento migliore per acquistare una proprietà poiché allora sarebbe stato il più economico. Tali estremi di mercato possono essere sfruttati solo quando si dispone di dati attuali e storici.

Decidere quali parti della città sono migliori per gli investimenti

Se sei un acquirente, devi approfondire i dati relativi a un luogo prima di acquistarlo. Pur essendo vicino a scuole, college, ristoranti, ospedali e altro, porta a un maggiore valore e capacità di vendita della proprietà. Tuttavia, non è così facile come sembra prevedere il successo di una proprietà. Ad esempio, Seattle ha visto un crescente interesse per i condomini entro un miglio di negozi come Whole Foods. Ma mentre avere più negozi nelle vicinanze dovrebbe significare un salto di valore, era vero il contrario. Ciò continua a dimostrare che i prezzi non sono correlati alla quantità ma alla qualità delle funzionalità della community.

Anche il costo degli appartamenti vicini influenza il valore dell'immobile. Un appartamento in un quartiere di lusso come SoHo significherebbe un profitto maggiore di uno in centro.

Conclusione

Diventa evidente che mentre gran parte del settore immobiliare dipende da quanto sei sicuro di te. Un approccio basato sui dati non solo ti aiuterebbe ad acquistare o vendere una proprietà, ma anche a prevedere il mercato. A Seattle, sia i dati tradizionali che quelli non tradizionali sono stati utilizzati per creare un'applicazione che prevedesse correttamente l'affitto triennale per metro quadrato degli edifici. Sebbene due edifici possano sembrare simili all'occhio, una valutazione basata sui dati potrebbe portare a risultati diversi. Se stai cercando dati simili, dovresti contattare un fornitore di servizi di web scraper come PromptCloud