Прогнозирование цен на квартиры для застройщика
Алгоритм прогнозирования стоимости квартир на основе их характеристик для рынков первичного и вторичного жилья. Исследована зависимость стоимости от географического расположения, года постройки и характеристик здания, построены тепловые карты распределения цен для городов России.
Контекст
Средняя цена по городу застройщику ничего не даёт. Нужна оценка конкретной квартиры – с её положением относительно центра, окружением и характеристиками дома.
Первичный и вторичный рынки ведут себя по-разному и считаются отдельно; на вторичном дополнительно учитывается динамика цен.
схема
Что определяет цену
из проекта
Результат на реальном городе
Что входило в задачи
Геопризнаки оказались сильнее самой квартирыположение относительно центра, инфраструктуры и окружения весит больше площади и этажа – основная работа ушла в их конструирование
- Оценка квартирыпрогноз стоимости по характеристикам конкретного объекта
- Признаки местоположенияпостроение геопризнаков и разбор их влияния на цену
- Два рынкапервичный и вторичный считаются отдельно, на вторичном учитывается динамика
- Тепловые картыраспределение цен по городам в наглядном виде
Стек проекта
Pythonградиентный бустингpandasгеопризнакиmatplotlib