Проєкт інформаційної системи прогнозування вартості нерухомості з використанням машинного навчання
Автор: Семків Михайло Ігорович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Управління ІТ проектами
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2023-2024 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: 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. Ключові слова – прогнозування вартості нерухомості, машинне навчання, аналітична система, ринок нерухомості, алгоритми. Перелік використаних літературних джерел. Real estate market analysis methods and case studies (Second edtition) - Deborah L. BrettAdrienne Schmitz