房地产网络数据及其用途

房地产网络数据一直是直觉和常识的结合。 买家和投资者都在寻找能够获得最大利润的最佳房产。 但是，在你的方法上缓慢意味着输给你的竞争对手，这就是网络抓取房地产数据的地方。大多数学习过机器学习或神经网络课程的人都会记得波士顿住房问题是最先出现的问题之一他们已经解决了。 在这个特定的问题中，为人们提供了一组具有不同特征和属性的房屋数据。 在现实生活中，人们也开始使用数据（他们通常从房地产列表网站上抓取）来预测他们在买卖或租赁房产时的房价。 许多房地产网站都集成了这些算法，并将这些估算作为付费服务提供。

评估财产价值

一个地区的房地产价格估计将有助于买卖双方。 例如，如果您知道某个地区的 3BHK 公寓售价约为 100,000 美元，那么您可以相应地设定您的期望值。 再说一次，同一个公寓大楼里的两套相似的公寓也可以有不同的定价——家具、更大的阳台、风水兼容性（这对相信它的人来说是一个非常重要的交易），所有这些以及更多的因素成为重要的数据。为房产设定价格。

虽然这些是更容易获得的功能，但游泳池、露台花园、甚至顶层套房等其他设施都非常奢华，并增加了房产价值，以满足对这种生活方式的垂涎三尺。 因此，很明显，该物业的特征有助于确定价格。 但是，为了获得最佳估计，您将需要具有不同类型特征的不同类型属性的数据。 你拥有的数据越多，你的模型就会越好，你的模型越好，你的预测价格就越接近现实。 购买或出售房地产的人都可以使用此过程，以确保他们不被欺骗并且可以充分利用他们的投资。

使用房地产网络数据估算租金收益

虽然房产的价格仅由其特征决定，但仅基于所述特征。 租户所需的最佳变量与打算留在该物业的人不同。 例如，游泳池虽然是一种奖励，但租户并不是特别想要的东西。 大学或工作场所的位置、附近的市场和安静的社区——这些特点会让他更加兴奋。 附近地区的租金将有助于您为您的财产设定价值。 在大多数情况下，出租物业的价格因素主要取决于现有家具的数量。 因此，如果您是想要出租您的房产的业主，这些数据是您应该关注的数据。 如果你是卖家，引用这些数据会让你在房地产市场上占据优势。

观察空置率

较高的空置率意味着不受欢迎的社区，而较低的空置率则表示理想的社区。 空置不好，你不会想在大多数建筑物都有大量空置公寓的地方投资。 许多因素可能导致更高的空置率 - 装修、高于平时的租金、租客搬出和新租客搬入之间的时间很长。作为投资者，考虑空置率变得很重要，因为空置率越高空置单位数量越多，物业的市场价值就越低。 分析与城市不同地区的空置率相关的数据将使您在研究房地产业务时做出更好的决策。

借助房地产网络数据了解市场情绪

虽然您可以依靠自己的直觉技能，但手头有真实数据总能让您获利。 例如，在 2008 年金融危机之后，房地产市场分崩离析。 在某种程度上，那是购买房产的最佳时机，因为那时它会是最便宜的。 只有当您拥有当前和历史数据时，才能利用此类市场极端情况。

决定城镇的哪些区域更适合投资

如果您是买家，您必须在购买之前挖掘与某个地方相关的数据。 在靠近学校、学院、餐馆、医院等的同时，可以提高房产的价值和销售能力。 然而，预测房产的成功并不像听起来那么容易。 例如，西雅图对 Whole Foods 等商店一英里范围内的公寓楼的兴趣日益浓厚。 但是，虽然附近有更多的商店应该意味着价值的飞跃，但事实恰恰相反。 这继续表明价格与数量无关，而是与社区功能的质量相关。

附近公寓的成本也会影响房产的价值。 在像 SoHo 这样的高档社区的公寓意味着比市中心更大的利润。

结论

很明显，虽然大部分房地产取决于您的信心。 数据驱动的方法不仅可以帮助您买卖房产，还可以预测市场。 在西雅图，传统和非传统数据都被用来构建一个正确预测建筑物每平方英尺三年租金的应用程序。 虽然两座建筑物看起来很相似，但数据支持的评估可能会导致不同的结果。 如果您正在寻找类似的数据，您应该联系像 PromptCloud 这样的网络爬虫服务提供商