Розробка програмного комплексу для передбачання оптимальної ціни оренди квартири в залежності від поточного стану ринку
Вантажиться...
Дата
2022
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Актуальність теми. Під час війн та природних катаклізмів багато людей вимушені змінювати фах та роботу, місце проживання. В свою чергу це потребує структурування та впорядкування існуючих заявок як від людей, що здають квартири, так і тих хто їх винаймає. Це потребує розробки програмного продукту, який дозволяє передбачити оптимальну ціну оренди нерухомості в залежності від поточного стану ринку. Для цього було розроблено платформу, що включає в себе збір даних для аналізу актуального стану ринкової системи, алгоритми підбору оптимальних параметрів стану ринку та штучного навчання, фронтенд та бекенду частину.
В роботі реалізовано всі необхідні функції для адміністратора та користувача, а також модуль роботи із сценаріями. Вибрана архітектура комплексу дозволяє пришвидшити завантаження клієнта та роботу з ним, а використання Docker та CI/CD piplines забезпечує стабільність її роботи.
Дана система буде корисною не тільки для орендара, але й для орендодавця, бо дає змогу меньше аналізувати ринок для коригування ціни на оренду. Наприклад якщо орендодавець бачить що прогнозована ціна на його квартиру 10000 грн в місяць, то він може поставити 9000 щоб швидше знайти орендаря. Типовий приклад корисності для орендара може бути сценарій, коли орендар побачить, що для цього району ціна умовні 10000 зависока та не буде орендувати за таку суму.
Мета роботи. Основною метою роботи була побудова PoC версії проєкту, що дозволяє перевірити гіпотезу, що за допомогою даних про розташування квартири, стан її ремонту, та іншим властивостям, можна передбачити ціну оренди. Даний функціонал на етапі PoC версії вже буде корисним для двох типів користувачів - орендаря, орендодавця.
Методи дослідження. Методами обраними для дано роботи було обрано та застосовано в наступному порядку:
- метод гіпотези — спочатку було висунуто недоведене твердження, яке потім було розглянуто з теоретиччного та практичного боку;
- теоретичний метод — було розглянуто теоретичну можливість розробити програмний продукт, як було задумано;
- метод наукового моделювання — після розглядання теорії було збудовано всі необхідні діаграми, щоб приступити до написання коду;
- експеримент — після побудови системи, можна було ставити експеримент, який міг підтвердити або спростувати гіпотезу
- вимірювання — останнім кроком було вимірювання результатів експерименту.
Практичне значення одержаних результатів. Практичні результати є різними для різних категорій:
- для орендарів — це можливість перевірити відповідність ринковому станові ціни квартири;
- для орендодавців — швидко зорієнтуватися в поточному станові ринку і виставити ціну, яка задовольняє їх потреби;
- для інвесторів — можливість дізнатися оптимальну ціну оренди і розрахувати час відбиття інвестицій.
Особистий внесок магістранта. Особистим внеском магістра є підбір актуального технологічного стеку під реалії українського ринку та застосування отриманиих знань в ході наукового дослідження.
Магістерська дисертація викладена на 68 сторінках і містить 33 рисунка, 1 додаток та має 27 бібліографічних посилання.
Опис
Дане дослідження показує як можна здіснювати аналіз даних з аренди нерухомості, отриманих з різнорідних веб джерел. Було розроблено систему, яка дозволяє користувачам без навичок у програмуванні зробити передбачення про ціну оренди квартири опираючись на поточний стан ринку.
Ключові слова
машинне навчання, нерухомість, інвестиції, machine learning, real estate, investments
Бібліографічний опис
Ворвуль, Д. М. Розробка програмного комплексу для передбачання оптимальної ціни оренди квартири в залежності від поточного стану ринку : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Ворвуль Данило Максимович. – Київ, 2022. – 103 с.