Dane internetowe dotyczące nieruchomości i ich zastosowania

Real Estate Web Data zawsze była mieszanką intuicji i zdrowego rozsądku. Zarówno kupujący, jak i inwestorzy zawsze szukają najlepszej nieruchomości, na której można osiągnąć największy zysk. Ale powolne podejście oznaczałoby przegranie z konkurencją, i właśnie tam pojawiają się dane dotyczące web scrapingu dotyczące nieruchomości. Większość osób, które ukończyły kurs na temat uczenia maszynowego lub sieci neuronowych, pamiętałaby problem Boston Housing jako jeden z pierwszych problemów że rozwiązali. W tym konkretnym problemie ludzie otrzymują zestaw danych o domach o różnych cechach i atrybutach. Również w prawdziwym życiu ludzie zaczęli wykorzystywać dane (które zwykle przeszukują ze stron internetowych z ofertami nieruchomości) do przewidywania cen domów podczas kupowania, sprzedawania lub wynajmu nieruchomości. Wiele witryn z branży nieruchomości zintegrowało te algorytmy i udostępnia te szacunki jako usługi płatne.

Ocena wartości nieruchomości

Oszacowanie cen nieruchomości na danym obszarze pomoże zarówno kupującemu, jak i sprzedającemu. Na przykład, jeśli wiesz, że mieszkania 3BHK w okolicy kosztują około 100 000 USD, możesz odpowiednio ustawić swoje oczekiwania. Z drugiej strony, dwa podobne mieszkania w tym samym kompleksie mogą mieć różne ceny – umeblowanie, większe balkony, kompatybilność z feng shui (to dość ważna sprawa dla tych, którzy w to wierzą), wszystkie te i wiele innych czynników stają się ważnymi danymi, gdy ustalanie ceny za nieruchomość.

Chociaż są to bardziej dostępne funkcje, inne, takie jak basen, ogród na tarasie, a nawet apartament typu penthouse, krzyczą o luksusie i zwiększają wartość nieruchomości, aby zaspokoić pragnienie takiego stylu życia. Jest więc jasne, że cechy nieruchomości pomagają w ustaleniu ceny. Jednak aby uzyskać najlepsze oszacowania, będziesz potrzebować danych o różnych typach nieruchomości o różnych typach cech. Im więcej masz danych, tym lepszy będzie twój model, a im lepszy jest twój model, tym bliższe będą przewidywane ceny. Proces ten może być wykorzystany zarówno przez osoby, które kupują lub sprzedają nieruchomości, aby upewnić się, że nie zostaną oszukani i mogą w pełni wykorzystać swoją inwestycję.

Szacowanie zysków z wynajmu za pomocą danych internetowych dotyczących nieruchomości

Podczas gdy cena nieruchomości jest regulowana jej cechami opartymi tylko na tych cechach. Optymalne zmienne wymagane przez najemcę różnią się od kogoś, kto zamierza pozostać w nieruchomości. Na przykład basen, choć bonus, nie jest czymś, na co najemca byłby szczególnie pożądany. Lokalizacja na uczelni lub w miejscu pracy, pobliskie targowiska i ciche dzielnice – to cechy, które bardziej go podniecą. Wynajem pobliskich obszarów byłby pomocny w ustaleniu wartości nieruchomości. W większości przypadków czynnik ceny wynajmu nieruchomości zależy głównie od ilości wyposażenia. Dlatego jeśli jesteś właścicielem, który chce wynająć swoją nieruchomość, są to dane, na których powinieneś się skupić. A jeśli jesteś sprzedawcą, cytowanie tych danych dałoby Ci przewagę na rynku nieruchomości.

Obserwowanie wskaźnika pustostanów

Wyższy wskaźnik pustostanów oznacza niepożądane sąsiedztwo, podczas gdy niższy wskaźnik pustostanów wskazuje na pożądane. Pustostany nie są dobre i nie będziesz chciał inwestować w miejscu, w którym w większości budynków jest mnóstwo wolnych mieszkań. Wiele czynników może prowadzić do wyższego wskaźnika pustostanów – remonty, wyższy niż zwykle czynsz, długi okres między wyprowadzką najemcy a wprowadzeniem nowego. Jako inwestor ważne jest, abyś brał pod uwagę wskaźnik pustostanów jako wyższy liczba wolnych mieszkań, tym niższa wartość rynkowa nieruchomości. Analiza danych dotyczących wskaźnika pustostanów w różnych częściach miasta pozwoli Ci na podejmowanie lepszych decyzji w branży nieruchomości.

Zrozumienie nastrojów rynkowych za pomocą danych internetowych dotyczących nieruchomości

Chociaż możesz polegać na swoich intuicyjnych umiejętnościach, posiadanie prawdziwych danych zawsze pozwoli Ci zarobić. Na przykład po kryzysie finansowym z 2008 roku rynek mieszkaniowy się załamał. W pewnym sensie był to najlepszy czas na zakup nieruchomości, ponieważ wtedy byłaby najtańsza. Takie skrajności rynkowe można wykorzystać tylko wtedy, gdy masz aktualne i historyczne dane.

Decydowanie, które części miasta są lepsze dla inwestycji

Jeśli jesteś kupującym, przed zakupem musisz zagłębić się w dane dotyczące miejsca. Będąc blisko szkół, uczelni, restauracji, szpitali i nie tylko, prowadzi to do wyższej wartości i możliwości sprzedaży nieruchomości. Jednak nie jest tak łatwo, jak się wydaje, przewidzieć powodzenie nieruchomości. Na przykład w Seattle wzrosło zainteresowanie apartamentowcami w promieniu mili od sklepów takich jak Whole Foods. Ale chociaż posiadanie większej liczby sklepów w pobliżu powinno oznaczać skok wartości, było odwrotnie. To pokazuje, że ceny nie korelują z ilością, ale z jakością funkcji społecznościowych.

Koszt pobliskich mieszkań również wpływa na wartość nieruchomości. Mieszkanie w ekskluzywnej dzielnicy, takiej jak SoHo, oznaczałoby większy zysk niż jedno śródmieście.

Wniosek

Okazuje się, że podczas gdy wiele nieruchomości zależy od tego, jak bardzo jesteś pewny siebie. Podejście oparte na danych pomogłoby nie tylko w kupnie lub sprzedaży nieruchomości, ale także w przewidywaniu rynku. W Seattle do zbudowania aplikacji, która poprawnie przewidywała trzyletni czynsz za metr kwadratowy budynków, wykorzystano zarówno tradycyjne, jak i nietradycyjne dane. Chociaż dwa budynki mogą wydawać się podobne do oka, ocena poparta danymi może prowadzić do różnych wyników. Jeśli szukasz podobnych danych, powinieneś skontaktować się z dostawcą usług skrobaków internetowych, takim jak PromptCloud