Searcher /Серчер/. Система сбора, мониторинга и анализа данных рынка недвижимости.: Портфолио фрилансера Евгений Бодягин 30.11.2023, работа №3 - FL.RU
Инструменты и навыки
numpy data analytics data analysis data visualization линейная регрессия xgboost svm random forest git postgresql pandas beautifulsoup python statistical analysis system scikit‑learn data processing data mining data science
К списку работ
Евгений Бодягин
Евгений Бодягин

Searcher /Серчер/. Система сбора, мониторинга и анализа данных рынка недвижимости.

imageimageimageimage
Web версия Searcher /Серчер/ представлена по вторичному рынку квартир г.Тюмени. Часть разделов сервиса: Карта цен. На карте наглядно представлены заявки на продажу с цветом соответствующим ценовому диапазону. Возможна фильтрация заявок по трем параметрам: "Количество комнат", "Ремонт", "Тип дома". Ценометр. У всех имеющихся заявок на продажу есть два параметра: площадь и цена за метр квадратный. Каждая заявка отображается на диаграмме "Ценометр". Как правило, объекты с бОльшей площадью имеют меньшую стоимость за один метр квадратный. Но... насколько? Общую тенденцию показывает коэффициент линейной регрессии. Диапазоны цен. Этот раздел поможет сориентироваться в текущих диапазонах цен. Web версия Searcher /Серчер/ позволяет отслеживать диапазоны по трем параметрам: "Количество комнат", "Ремонт", "Тип дома". Если вас интересуют диапазоны цен по иным критериям, свяжитесь с автором Структура предложений. Данный раздел отражает активность игроков рынка недвижимости. DataСерчер-Зачем. Раздел описывает возможности DataСерчера - перечне методов машинного обучения, а также программных обработок ориентированных на поиск оптимальных решений; DataСерчер позволяет, что называется "на цифрах" /аргументированно/ беседовать со встречной стороной в сделке. Дано пояснение о возможности интеграции обработок DataСерчера с искусственным интеллектом на программном уровне (API GPT).
https://dsprog.pro/searcher