Застосування методів машинного навчання для прогнозування та аналізу тенденцій на ринку нерухомості

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЛевенчук, Людмила Борисівна
dc.contributor.authorХоменко, Марина Олексіївна
dc.date.accessioned2025-02-10T13:50:15Z
dc.date.available2025-02-10T13:50:15Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 88 с., 19 табл., 19 рис., 1 дод., 17 джерел. Ця магістерська дисертація присвячена розробці та застосуванню методів машинного навчання для прогнозування та аналізу тенденцій на ринку нерухомості України, зокрема в умовах воєнного стану. Основну увагу приділено створенню ефективного алгоритму для оцінки вартості оренди житла на основі багатофакторного аналізу. Метою роботи є розробка універсального алгоритму прогнозування цін оренди нерухомості з урахуванням кількісних і якісних факторів, що впливають на ринок, зокрема в умовах значної соціально-економічної нестабільності. Об’єктом дослідження є ринок нерухомості України, а предметом – процеси прогнозування цін оренди житла із використанням сучасних методів машинного навчання. Для досягнення поставленої мети використано такі методи дослідження, як алгоритми машинного навчання (лінійна регресія, метод опорних векторів, дерева рішень), методи збору й обробки даних, а також аналіз точності моделей за метриками середньоквадратичної похибки (MSE), коефіцієнта детермінації (R²) та інших показників. Практична цінність роботи полягає в створенні алгоритму, який дозволяє виконувати якісний прогноз вартості оренди житла в динамічних умовах ринку, адаптувати розроблену модель до аналізу інших ринків нерухомості та умов. Алгоритм може бути інтегрований у програмні продукти, які використовуються для підтримки прийняття рішень у сфері інвестицій, управління ризиками та стратегічного планування. Запропонована модель також слугує основою для розробки стартап-проектів у сфері нерухомості.
dc.description.abstractotherMaster's Thesis: 88 p., 19 tabl., 19 fig., 1 app., 17 ref. This master's thesis studies the development and application of machine learning methods for forecasting and analyzing trends in the real estate market in Ukraine, particularly under wartime conditions. The main focus is on creating an effective algorithm for estimating rental property prices based on multifactor analysis. The aim of the study is to develop a universal algorithm for forecasting rental prices that accounts for quantitative and qualitative factors influencing the market, especially under conditions of significant socio-economic instability. The object of the study is the real estate market in Ukraine, and the subject is the processes of forecasting rental prices using modern machine learning methods. To achieve the research objectives, the following methods were used: machine learning algorithms (linear regression, support vector machines, decision trees), data collection and processing methods, and model evaluation using metrics such as mean squared error (MSE), coefficient of determination (R²), and other indicators. The practical value of this work lies in creating an algorithm capable of accurately forecasting rental prices in dynamic market conditions and adapting the developed model to analyze other real estate markets and contexts. The algorithm can be integrated into software solutions used for decision support in investment, risk management, and strategic planning. The proposed model also serves as a foundation for developing startup projects in the real estate sector.
dc.format.extent88 с.
dc.identifier.citationХоменко, М. О. Застосування методів машинного навчання для прогнозування та аналізу тенденцій на ринку нерухомості : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Хоменко Марина Олексіївна. - Київ, 2024. - 88 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72417
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectпрогнозування
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectаналіз ринку нерухомості
dc.subjectforecasting
dc.subjectmachine learning
dc.subjectreal estate market analysis
dc.subject.udc303.732.4 + 004.8
dc.titleЗастосування методів машинного навчання для прогнозування та аналізу тенденцій на ринку нерухомості
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Khomenko_magistr.docx
Розмір:
2.55 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи