Розробка програмного комплексу для передбачання оптимальної ціни оренди квартири в залежності від поточного стану ринку

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorНедашківський, Олексій Леонідович
dc.contributor.authorВорвуль, Данило Максимович
dc.date.accessioned2023-01-05T08:16:49Z
dc.date.available2023-01-05T08:16:49Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionДане 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.uk
dc.description.abstractenActuality of theme. During wars and natural disasters, many people are forced to change professions, jobs, and places of residence. In turn, this requires the structuring and streamlining of existing applications from both people who rent apartments and those who rent them. This requires the development of a software product that allows predicting the optimal rental price of real estate depending on the current state of the market. For this, a platform was developed, which includes data collection for analyzing the current state of the market system, algorithms for selecting optimal parameters of the market state and artificial learning, frontend and backend part. The work implements all the necessary functions for the administrator and the user, as well as a module for working with scripts. The chosen architecture of the complex allows for faster loading of the client and work with it, and the use of Docker and CI/CD pipelines ensures the stability of its work. This system will be useful not only for the tenant, but also for the landlord, because it allows you to analyze the market less to adjust the rental price. For example, if the landlord sees that the predicted price for his apartment is UAH 10,000 per month, he can put UAH 9,000 to find a tenant faster. A typical example of utility for a tenant would be a scenario where the tenant sees that the conditional price of 10,000 is too high for the area and will not rent for that amount. The goal of the work. The main goal of the work was the construction of the PoC version of the project, which allows you to test the hypothesis that with the help of data on the location of the apartment, the state of its repair, and other properties, you can predict the rental price. This functionality at the PoC stage of the version will already be useful for two types of users - lessee, and lessor. Research methods. The methods chosen for this work were chosen and applied in the following order: - hypothesis method — first an unproven statement was put forward, which was then examined from a theoretical and practical point of view; - theoretical method — the theoretical possibility of developing a software product as planned was considered; - the method of scientific modeling — after considering the theory, all the necessary diagrams were built to start writing the code; - experiment — after building the system, it was possible to set up an experiment that could confirm or refute the hypothesis - measurement — the last step was to measure the results of the experiment. Practical significance of the obtained results. Practical results are different for different categories: - for tenants, it is an opportunity to check the compliance of the price of the apartment with the market condition; - for lessors — to quickly navigate the current state of the market and set a price that meets their needs; - for investors — an opportunity to find out the optimal rental price and calculate the investment payback time. Personal contribution of the master's student. The personal contribution of the master's degree is the selection of an actual technological stack for the realities of the Ukrainian market and the application of the acquired knowledge in the course of scientific research. The master's thesis is laid out on 62 pages and contains 33 figures, 1 appendix and has 27 references.uk
dc.description.abstractukАктуальність 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.uk
dc.format.page103 с.uk
dc.identifier.citationВорвуль, 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.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/51701
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectнерухомістьuk
dc.subjectінвестиціїuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectreal estateuk
dc.subjectinvestmentsuk
dc.subject.udc004.4uk
dc.titleРозробка програмного комплексу для передбачання оптимальної ціни оренди квартири в залежності від поточного стану ринкуuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Vorvul_magistr.pdf
Розмір:
8.12 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ІПЗЕ)
Магістерські роботи