Date web imobiliare și utilizări ale acestora

Datele web imobiliare au fost întotdeauna un amestec de intuiție și bun simț. Atât cumpărătorii, cât și investitorii sunt mereu în căutarea celei mai bune proprietăți de pe care să obțină cel mai mare profit. Dar să fii lent în abordarea ta ar însemna să pierzi în fața concurenților tăi, care este locul în care intervin datele imobiliare ale web scraping. Majoritatea oamenilor care au urmat un curs de învățare automată sau rețele neuronale și-ar aminti problema Boston Housing ca fiind una dintre primele probleme. că au rezolvat. În această problemă specială, oamenilor li se oferă un set de date de case cu caracteristici și atribute diferite. Și în viața reală, oamenii au început să folosească datele (pe care de obicei le accesează cu crawlere de pe site-urile web de listări imobiliare) pentru a prezice prețurile caselor atunci când cumpără sau vând sau închiriază o proprietate. Multe site-uri web imobiliare au integrat acești algoritmi și oferă aceste estimări ca servicii plătite.

Evaluarea valorii proprietății

O estimare a prețurilor proprietății într-o zonă va ajuta atât cumpărătorul, cât și vânzătorul. De exemplu, dacă ar fi să știți că apartamentele de 3BHK dintr-o zonă costă în jur de 100.000 USD, atunci ați putea să vă stabiliți așteptările în consecință. Din nou, două apartamente similare din același complex de apartamente pot avea, de asemenea, prețuri variate - mobilier, balcoane mai mari, compatibilitate feng shui (este o afacere destul de importantă pentru cei care cred în ea), toți aceștia și mulți alți factori devin date importante atunci când stabilirea unui preț pentru o proprietate.

În timp ce acestea sunt caracteristici mai accesibile, altele, cum ar fi o piscină, o grădină cu terasă, chiar și o suită penthouse, țipă lux și măresc varietatea valorii proprietății pentru a satisface râvnitorii unui astfel de stil de viață. Astfel, este clar că caracteristicile proprietății ajută la stabilirea unui preț. Cu toate acestea, pentru a obține cele mai bune estimări, veți avea nevoie de date despre diferite tipuri de proprietăți cu diferite tipuri de caracteristici. Cu cât ai mai multe date, cu atât modelul tău va fi mai bun și cu cât modelul tău este mai bun, cu atât prețurile estimate vor fi mai apropiate de realitate. Acest proces poate fi folosit atât de persoanele care cumpără sau vând proprietăți imobiliare pentru a se asigura că nu sunt păcăliți și că pot profita la maximum de investiția lor.

Estimarea randamentelor de închiriere folosind date web imobiliare

În timp ce prețul unei proprietăți este guvernat de caracteristicile sale bazate numai pe caracteristicile menționate. Variabilele optime cerute de un chiriaș sunt diferite de cineva care vrea să rămână în proprietate. De exemplu, o piscină, deși un bonus, nu este ceva pe care un chiriaș ar căuta în mod special. Locația de la facultate sau la locul de muncă, piețele din apropiere și cartierele liniștite - acestea sunt caracteristici care îl vor entuziasma mai mult. Închirierea zonelor din apropiere ar fi utilă pentru a stabili o valoare proprietății tale. În cele mai multe cazuri, factorul preț al proprietăților de închiriere depinde în mare măsură de cantitatea de mobilier prezentă. Prin urmare, dacă sunteți proprietar care dorește să vă închirieze proprietatea, acestea sunt date pe care ar trebui să vă concentrați. Și dacă ești vânzător, citarea acestor date ți-ar oferi un avantaj pe piața imobiliară.

Observarea ratelor de locuri de muncă vacante

O rată mai mare de neocupare înseamnă un cartier nedorit, în timp ce o rată mai mică de neocupare indică unul dezirabil. Locurile vacante nu sunt bune și nu veți dori să investiți într-un loc în care majoritatea clădirilor au o mulțime de apartamente libere. Mulți factori ar putea duce la o rată de neocupare mai mare - renovare, chirie mai mare decât de obicei, o perioadă lungă între mutarea unui chiriaș și mutarea celui nou. numărul de apartamente vacante, cu atât valoarea de piață a proprietății este mai mică. Analiza datelor referitoare la ratele de locuri de muncă vacante din diferite părți ale unui oraș vă va permite să luați decizii mai bune atunci când vă uitați la afaceri imobiliare.

Înțelegerea sentimentelor pieței cu ajutorul datelor web imobiliare

În timp ce ai putea depinde de abilitățile tale intuitive, a avea date reale la îndemână vă va permite întotdeauna să obțineți profit. De exemplu, după criza financiară din 2008, piața imobiliară s-a prăbușit. Într-un fel, acesta a fost cel mai bun moment pentru a cumpăra o proprietate, deoarece ar fi fost cel mai ieftin atunci. Astfel de extremități ale pieței ar putea fi profitate doar atunci când aveți date actuale și istorice.

Decizia ce părți ale orașului sunt mai bune pentru investiții

Dacă sunteți cumpărător, trebuie să căutați în datele referitoare la un loc înainte de a-l cumpăra. În timp ce vă aflați în apropierea școlilor, colegiilor, restaurantelor, spitalelor și multe altele, duce la o valoare mai mare și la capacitatea de vânzare a proprietății. Cu toate acestea, nu este atât de ușor pe cât pare să prezici succesul unei proprietăți. De exemplu, Seattle a înregistrat un interes crescut pentru clădirile de apartamente aflate la o milă de magazine precum Whole Foods. Dar, deși a avea mai multe magazine în apropiere ar trebui să însemne un salt în valoare, contrariul a fost adevărat. Acest lucru continuă să arate că prețurile nu se corelează cu cantitatea, ci cu calitatea caracteristicilor comunității.

Costul apartamentelor din apropiere influențează și valoarea proprietății. Un apartament într-un cartier de lux precum SoHo ar însemna un profit mai mare decât unul din centrul orașului.

Concluzie

Devine evident că, în timp ce o mare parte din domeniul imobiliar depinde de cât de încrezător sunteți. O abordare bazată pe date nu v-ar ajuta doar să cumpărați sau să vindeți o proprietate, ci și să anticipați piața. În Seattle, atât datele tradiționale, cât și cele netradiționale au fost folosite pentru a construi o aplicație care a prezis corect chiria pe trei ani pe metru pătrat pentru clădiri. În timp ce două clădiri pot părea similare ochiului, o evaluare bazată pe date ar putea duce la rezultate diferite. Dacă căutați date similare, ar trebui să ajungeți la un furnizor de servicii web scraper precum PromptCloud