Проєкт інформаційної системи прогнозування вартості нерухомості з використанням машинного навчання

Abstract

В умовах стрімкої цифровізації та розвитку інтелектуальних технологій, проблема об'єктивної оцінки вартості нерухомості набуває особливої актуальності. Ринок нерухомості, будучи одним із ключових секторів економіки, вимагає високої точності прогнозування та адаптації до постійно змінних умов ринку. Сучасні методи оцінки часто ґрунтуються на суб'єктивних думках експертів або застарілих моделях, що не враховують всіх потрібних параметрів. У такому контексті, розробка інформаційної системи, яка заснована на машинному навчанні, дозволить значно підвищити точність прогнозів та оптимізувати процес оцінки нерухомості. Ця магістерська робота присвячена створенню проєкту інформаційної системи, що інтегрує різноманітні алгоритми машинного навчання з метою прогнозування вартості нерухомості. В роботі було проаналізовано існуючі моделі та підходи, виявлено їх недоліки та визначено основні вимоги до нової системи. Було проведено системний аналіз і розроблено концептуальну модель, яка дозволяє оцінювати нерухомість з урахуванням широкого спектру параметрів. В результаті, було створено інформаційну систему, яка автоматизує збір та обробку даних, аналіз ринку та прогнозування вартості нерухомості. Система використовує передові методики машинного навчання, здатні адаптуватися до змін на ринку та навчатися на актуальних даних, що забезпечує її високу точність та надійність. Практичне застосування розробленої системи демонструє значне підвищення ефективності процесу визначення вартості нерухомості, що має велике значення для інвесторів, забудовників, брокерів, а також кінцевих споживачів ринку нерухомості. Проєкт інформаційної системи прогнозування вартості нерухомості за допомогою машинного навчання — це ініціатива, спрямована на створення програмного рішення, яке використовує алгоритми машинного навчання для оцінювання та аналізу ринкових тенденцій і встановлення вартості нерухомості з високою точністю. Це передбачає збір великих обсягів даних про продажі, оренду, розташування, характеристики нерухомості та інші важливі параметри.Збір і аналіз даних дозволить розробникам і аналітикам прогнозувати цінові зміни, враховуючи економічні, соціальні, та навколишнє середовище. Окрім цього, система зможе рекомендувати інвесторам потенційно прибуткові об'єкти для вкладень. Також проєкт має на меті забезпечити прозорість та ефективність угод з нерухомістю, мінімізуючи ризики покупців і продавців. Мета дослідження: Розробка та впровадження системи, що дозволяє організаторам ринку нерухомості, інвесторам та звичайним користувачам визначати реальну вартість нерухомості на основі динамічно змінних даних та прогнозування цінових трендів. Завдання, що необхідно вирішити для реалізації цієї мети: • Аналіз існуючих систем оцінки вартості нерухомості та визначення їхніх переваг та недоліків. • Вибір та обгрунтування алгоритмів машинного навчання, які будуть використовуватися для аналізу даних та прогнозування. • Розробка моделі збору даних, включаючи історичні дані про вартість нерухомості, характеристики об'єктів та інші відповідні параметри. • Створення плану проєкту з чіткою структурою та описом етапів реалізації. • Розробка прототипу інформаційної системи та її тестування на реальних даних. Аналіз результатів та внесення необхідних коректив у систему. Об’єкт дослідження: Ринок нерухомості та процеси оцінки вартості нерухомості з використанням аналітичних інструментів. Предмет дослідження: Алгоритми машинного навчання та їх застосування для прогнозування вартості нерухомості. Результати дослідження демонструють, що розроблена система здатна ефективно аналізувати великі обсяги даних та забезпечувати точні прогнози, які можуть бути використані для інформованого прийняття рішень на ринку нерухомості.

In the conditions of rapid digitization and development of intelligent technologies, the problem of objective assessment of the value of real estate is becoming especially urgent. The real estate market, being one of the key sectors of the economy, requires high accuracy of forecasting and adaptation to constantly changing market conditions. Modern assessment methods are often based on the subjective opinions of experts or outdated models that do not take into account all the necessary parameters. In this context, the development of an information system based on machine learning will significantly increase the accuracy of forecasts and optimize the process of real estate evaluation. This master's thesis is devoted to the creation of an information system project that integrates various machine learning algorithms for the purpose of forecasting the value of real estate. The work analyzed the existing models and approaches, identified their shortcomings, and defined the main requirements for the new system. A system analysis was conducted and a conceptual model was developed that allows real estate to be evaluated taking into account a wide range of parameters. As a result, an information system was created that automates data collection and processing, market analysis and real estate value forecasting. The system uses advanced machine learning techniques, able to adapt to changes in the market and learn from current data, which ensures its high accuracy and reliability. The practical application of the developed system demonstrates a significant increase in the efficiency of the process of determining the value of real estate, which is of great importance for investors, developers, brokers, as well as end consumers of the real estate market. The Machine Learning Real Estate Value Forecasting Information System Project is an initiative to create a software solution that uses machine learning algorithms to assess and analyze market trends and determine real estate values with high accuracy. This involves the collection of large volumes of data on sales, rents, location, property characteristics and other important parameters. The collection and analysis of data will allow developers and analysts to predict price changes considering economic, social, and environmental factors. Additionally, the system will be able to recommend potentially profitable properties to investors. The project also aims to ensure transparency and efficiency in real estate transactions, minimizing the risks for buyers and sellers. Goal of research: Development and implementation of a system that allows real estate market organizers, investors and ordinary users to determine the real value of real estate based on dynamically changing data and forecasting price trends. Tasks that must be solved to realize this goal: • Analysis of existing real estate valuation systems and determination of their advantages and disadvantages. • Selection and justification of machine learning algorithms that will be used for data analysis and forecasting. • • development of a data collection model, including historical data on property values, property characteristics, and other relevant parameters. • • creation of a project plan with a clear structure and description of implementation stages. • • development of a prototype of the information system and its testing on real data. Analysis of the results and introduction of the necessary adjustments to the system. Research object: Real estate market and real estate valuation processes using analytical tools. Subject of research: Machine learning algorithms and their application for forecasting real estate value. The research results demonstrate that the developed system is able to efficiently analyze large volumes of data and provide accurate forecasts that can be used for informed decision-making in the real estate market.