Dados da Web Imobiliária e seus usos

Real Estate Web Data sempre foi uma mistura de intuição e bom senso. Tanto os compradores quanto os investidores estão sempre à procura da melhor propriedade para obter o maior lucro. Mas ser lento em sua abordagem significaria perder para seus concorrentes, e é aí que entra a coleta de dados imobiliários na web. A maioria das pessoas que fez um curso sobre aprendizado de máquina ou redes neurais se lembraria do problema da Boston Housing como um dos primeiros problemas que eles resolveram. Neste problema específico, as pessoas recebem um conjunto de dados de casas com diferentes características e atributos. Na vida real também, as pessoas começaram a usar dados (que geralmente rastreiam de sites de listagem de imóveis) para prever preços de casas quando estão comprando, vendendo ou alugando um imóvel. Muitos sites imobiliários integraram esses algoritmos e estão fornecendo essas estimativas como serviços pagos.

Avaliação do valor da propriedade

Uma estimativa dos preços dos imóveis em uma área ajudará tanto o comprador quanto o vendedor. Por exemplo, se você souber que os apartamentos de 3BHK em uma área custam cerca de US $ 100.000, você pode definir suas expectativas de acordo. Então, novamente, dois apartamentos semelhantes no mesmo complexo de apartamentos também podem ter preços variados - móveis, varandas maiores, compatibilidade com feng shui (é um negócio muito importante para quem acredita nele), todos esses e muitos outros fatores se tornam dados importantes quando fixar o preço de um imóvel.

Embora esses sejam recursos mais acessíveis, outros, como uma piscina, um jardim no terraço, até uma suíte de cobertura gritam luxo e aumentam o valor da propriedade para atender aos cobiçadores desse estilo de vida. Assim, fica claro que as características do imóvel ajudam na fixação de um preço. No entanto, para obter as melhores estimativas, você precisará de dados sobre diferentes tipos de propriedades com diferentes tipos de recursos. Quanto mais dados você tiver, melhor será o seu modelo, e quanto melhor for o seu modelo, mais próximos estarão seus preços previstos da realidade. Esse processo pode ser usado tanto por pessoas que estão comprando ou vendendo imóveis para garantir que não sejam enganadas e possam aproveitar ao máximo seu investimento.

Estimando Rendimentos de Locação Usando Dados da Web de Imóveis

Enquanto o preço de uma propriedade é regido por suas características com base apenas nas referidas características. As variáveis ​​ótimas exigidas por um inquilino são diferentes de alguém que pretende ficar no imóvel. Por exemplo, uma piscina, embora seja um bônus, não é algo que um inquilino gostaria particularmente. A localização da faculdade ou local de trabalho, mercados próximos e bairros tranquilos - essas são características que o excitarão mais. O aluguel de áreas próximas seria útil para você definir um valor em sua propriedade. Na maioria dos casos, o fator de preço dos imóveis para aluguel depende principalmente da quantidade de móveis presentes. Portanto, se você é um proprietário que deseja alugar seu imóvel, esses são os dados nos quais você deve se concentrar. E se você for um vendedor, citar esses dados lhe daria uma vantagem no mercado imobiliário.

Observando as taxas de vacância

Uma taxa de desocupação mais alta significa um bairro indesejável, enquanto uma taxa de desocupação mais baixa indica um bairro desejável. As vagas não são boas, e você não vai querer investir em um lugar onde a maioria dos prédios tem muitos apartamentos vagos. Muitos fatores podem levar a uma taxa de vacância mais alta - renovação, aluguel mais alto que o normal, um longo período entre a saída do locatário e a entrada do novo. número de apartamentos vagos, menor será o valor de mercado do imóvel. A análise de dados relacionados às taxas de vacância em diferentes partes de uma cidade permitirá que você tome melhores decisões quando estiver analisando o negócio imobiliário.

Entendendo os sentimentos do mercado com a ajuda de dados da Web de imóveis

Embora você possa depender de suas habilidades intuitivas, ter dados reais à mão sempre permitirá que você obtenha lucro. Por exemplo, após a crise financeira de 2008, o mercado imobiliário desmoronou. De certa forma, esse era o melhor momento para comprar um imóvel, pois seria o mais barato na época. Essas extremidades do mercado só podem ser aproveitadas quando você tem dados atuais e históricos.

Decidindo quais partes da cidade são melhores para investimento

Se você é um comprador, deve pesquisar os dados relacionados a um lugar antes de comprá-lo. Estar perto de escolas, faculdades, restaurantes, hospitais e muito mais, leva a um maior valor e capacidade de venda da propriedade. No entanto, não é tão fácil quanto parece prever o sucesso de uma propriedade. Por exemplo, Seattle viu um interesse crescente em prédios de apartamentos a menos de um quilômetro e meio de lojas como a Whole Foods. Mas enquanto ter mais lojas nas proximidades deveria significar um salto no valor, o oposto era verdadeiro. Isso mostra que os preços não se correlacionam com a quantidade, mas com a qualidade dos recursos da comunidade.

O custo dos apartamentos próximos também influencia no valor do imóvel. Um apartamento em um bairro nobre como o SoHo significaria mais lucro do que um no centro.

Conclusão

Torna-se evidente que, enquanto muito dos imóveis depende de quão confiante você está. Uma abordagem orientada por dados não apenas o ajudaria na compra ou venda de uma propriedade, mas também a prever o mercado. Em Seattle, dados tradicionais e não tradicionais foram usados ​​para construir um aplicativo que previu corretamente o aluguel de três anos por metro quadrado para edifícios. Embora dois edifícios possam parecer semelhantes aos olhos, uma avaliação baseada em dados pode levar a resultados diferentes. Se você estiver procurando por dados semelhantes, você deve entrar em contato com um provedor de serviços de web scraper como o PromptCloud