📄Работа №39668
Тема: Создание системы поддержки принятия решений «Определение рыночной стоимости недвижимости»
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
Информатика и вычислительная техника
Объем:
60 листов
Год:
2019
Просмотров:
448
4900
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Введение 3
Глава 1. Обзор теоретических и информационных основ систем поддержки принятия решений 7
1.1. Система поддержки принятия решений 7
1.1. Постановка задачи и средства ее реализации 15
1.2. Проблемы современного рынка недвижимости 17
1.3. Исследование критериев, влияющих на стоимость жилья 23
1.4. Обзор методов и алгоритмов определения рыночной стоимости недвижимости 31
Глава 2. Описание математических моделей, методов и средств, используемых для создания СППР «Определение рыночной стоимости недвижимости» 36
2.1. Методы и библиотеки Python, используемые для создания СППР 36
2.2. Практическая реализация 37
Заключение 52
Список литературы 53
Приложение 54
Глава 1. Обзор теоретических и информационных основ систем поддержки принятия решений 7
1.1. Система поддержки принятия решений 7
1.1. Постановка задачи и средства ее реализации 15
1.2. Проблемы современного рынка недвижимости 17
1.3. Исследование критериев, влияющих на стоимость жилья 23
1.4. Обзор методов и алгоритмов определения рыночной стоимости недвижимости 31
Глава 2. Описание математических моделей, методов и средств, используемых для создания СППР «Определение рыночной стоимости недвижимости» 36
2.1. Методы и библиотеки Python, используемые для создания СППР 36
2.2. Практическая реализация 37
Заключение 52
Список литературы 53
Приложение 54
📖 Введение
Рынок недвижимости с каждым днем динамично развивается, прослеживается тенденция к инвестированию в недвижимость. Существует экспертное мнение, что на недвижимость приходится более половины мирового богатства, это обусловлено тем, что жилье - товар первой необходимости для жизнеобеспечения человека. В настоящее время наиболее развитым сектором рынка недвижимости в России является рынок квартир. В условиях стремительного развития Шеринг-экономики (Sharing Economy, экономика совместного потребления, сетевая экономика) аренда жилья почти так же распространена, как и ее покупка.
Система поддержки принятия решения должна облегчить задачу оценки недвижимого имущества - при помощи технологий Machine Learning (машинное обучение), элементов сравнительного, доходного и затратного подходов анализируя введенные пользователем данные определить приблизительную, но справедливую рыночную стоимость недвижимости, способствовать оптимальным решениям, качественным приобретениям ликвидной недвижимости, выгодной продаже или сдачи в аренду.
Введенные самим пользователем данные должны содержать различные характеристики об исследуемом объекте жилой недвижимости: физические (например, этаж, количество комнат, тип санузла, наличие лоджии или балкона), территориальные (к примеру, адрес, наличие облагороженного двора, наличие парковки, зеленой зоны), инфраструктурные (наличие различных городских объектов, наличие школ, детских садов, удаленность от ближайшего почтового отделения, статистика правонарушений, состояние транспортных сетей), позволяющие составить контролируемую автономную регрессионную модель. Однако, совокупность таких критериев очень разнообразна - в данной работе предстоит исследовать их влияние на формирование стоимости.
Рыночную стоимость формируют множество объективных и иногда необъективных факторов. Любой объект недвижимости имеет индивидуальный характер. Основное свойство недвижимости - неподвижность: здания, построенные по идентичным макетам, в одно и то же время и с равным качеством выполнения работ, но в разных районах, обычно обладают различными полезности и стоимостями, что приводит к индивидуальному формированию цен на объекты недвижимости. Для них практически не используются биржевая торговля и продажа по образцам (торговля, при которой покупатель приобретает товары, ознакомившись с представленным образцом на месте продажи), именно поэтому зачастую автоматизированные системы, созданные помочь определить стоимость объекта недвижимости, имеют низкую эффективность.
Любые операции с недвижимым имуществом требуют рациональной оценки стоимости объекта. Продавец и покупатель на рынке недвижимости, совершая торговую сделку, как правило, нуждаются в профессиональных посредниках, таких как риелтор (агент по операциям с недвижимостью и другой собственностью), ипотечные кредиторы, менеджеры по страхованию, адвокаты, оценщики. Иногда оценщики ставят под сомнение свою компетентность - предоставляют неоправданно завышенную стоимость жилья или своих услуг. СППР может помочь избежать этого, подтверждая или опровергая результаты экспертной оценки.
Процесс оценивания жилого имущества один из трудоемких и затруднительных, так как необходим анализ и структурирование большого объёма данных. Поэтому сегодня одним из условий поддержания эффективности, оперативности торговых операций, связанных с недвижимостью, является повышение скорости получения оценки недвижимости с помощью информационных технологий.
В настоящей работе создана СППР «Определение рыночной
стоимости недвижимости», не противоречащая Федеральному закону от 29 июля 1998 г. № 135-Ф3 «Об оценочной деятельности в РФ».
Цель работы. Целью ВКР является создание СППР «Определение рыночной стоимости недвижимости», прогнозирующую рыночную стоимость объекта жилой недвижимости.
Задачи ВКР:
• Изучение особенностей построения систем поддержки принятия решений
• Исследование тенденций распределения цен на объекты недвижимости
• Анализ факторов, влияющих на стоимость недвижимости
• Изучение библиотек Python, необходимых для создания СППР
• Изучение и реализация алгоритмов машинного обучения
• Изучение и реализация алгоритмов оценки объектов жилой недвижимости
• Разработка и моделирование СППР
• Тестирование работы СППР Основные требования к проектируемой СППР:
1. Наглядное представление данных
2. Быстрота алгоритмов
3. Лаконичный, простой, но функциональный интерфейс СППР, с легкость и за короткий промежуток времени выполняющий задачу пользователя
Объект исследования: информационные, теоретические и практические проблемы процесса оценки недвижимости
Предмет исследования: методы и результаты оценки объектов рынка жилья
г. Казань.
Среда разработки: PyCharm.
Язык программирования: Python.
В первой главе рассмотрены теоретические и информационные основы систем поддержки принятия решений, исследуемые критерии оценки, проведен анализ методов и алгоритмов определения рыночной стоимости недвижимости. Во второй главе рассматриваются модели, методы и средства, используемые для создания программы - описываются методы и библиотеки Python, модель СППР, критерии, описывается дерево решений, представлена практическая часть выпускной квалификационной работы. Практическая часть работы состоит из создания системы поддержки принятия решений, помогающей людям получить рыночную стоимость исследуемой недвижимости. Представлена реализация алгоритма расчета, создан пользовательский интерфейс СППР, протестирована работа программы.
Система поддержки принятия решения должна облегчить задачу оценки недвижимого имущества - при помощи технологий Machine Learning (машинное обучение), элементов сравнительного, доходного и затратного подходов анализируя введенные пользователем данные определить приблизительную, но справедливую рыночную стоимость недвижимости, способствовать оптимальным решениям, качественным приобретениям ликвидной недвижимости, выгодной продаже или сдачи в аренду.
Введенные самим пользователем данные должны содержать различные характеристики об исследуемом объекте жилой недвижимости: физические (например, этаж, количество комнат, тип санузла, наличие лоджии или балкона), территориальные (к примеру, адрес, наличие облагороженного двора, наличие парковки, зеленой зоны), инфраструктурные (наличие различных городских объектов, наличие школ, детских садов, удаленность от ближайшего почтового отделения, статистика правонарушений, состояние транспортных сетей), позволяющие составить контролируемую автономную регрессионную модель. Однако, совокупность таких критериев очень разнообразна - в данной работе предстоит исследовать их влияние на формирование стоимости.
Рыночную стоимость формируют множество объективных и иногда необъективных факторов. Любой объект недвижимости имеет индивидуальный характер. Основное свойство недвижимости - неподвижность: здания, построенные по идентичным макетам, в одно и то же время и с равным качеством выполнения работ, но в разных районах, обычно обладают различными полезности и стоимостями, что приводит к индивидуальному формированию цен на объекты недвижимости. Для них практически не используются биржевая торговля и продажа по образцам (торговля, при которой покупатель приобретает товары, ознакомившись с представленным образцом на месте продажи), именно поэтому зачастую автоматизированные системы, созданные помочь определить стоимость объекта недвижимости, имеют низкую эффективность.
Любые операции с недвижимым имуществом требуют рациональной оценки стоимости объекта. Продавец и покупатель на рынке недвижимости, совершая торговую сделку, как правило, нуждаются в профессиональных посредниках, таких как риелтор (агент по операциям с недвижимостью и другой собственностью), ипотечные кредиторы, менеджеры по страхованию, адвокаты, оценщики. Иногда оценщики ставят под сомнение свою компетентность - предоставляют неоправданно завышенную стоимость жилья или своих услуг. СППР может помочь избежать этого, подтверждая или опровергая результаты экспертной оценки.
Процесс оценивания жилого имущества один из трудоемких и затруднительных, так как необходим анализ и структурирование большого объёма данных. Поэтому сегодня одним из условий поддержания эффективности, оперативности торговых операций, связанных с недвижимостью, является повышение скорости получения оценки недвижимости с помощью информационных технологий.
В настоящей работе создана СППР «Определение рыночной
стоимости недвижимости», не противоречащая Федеральному закону от 29 июля 1998 г. № 135-Ф3 «Об оценочной деятельности в РФ».
Цель работы. Целью ВКР является создание СППР «Определение рыночной стоимости недвижимости», прогнозирующую рыночную стоимость объекта жилой недвижимости.
Задачи ВКР:
• Изучение особенностей построения систем поддержки принятия решений
• Исследование тенденций распределения цен на объекты недвижимости
• Анализ факторов, влияющих на стоимость недвижимости
• Изучение библиотек Python, необходимых для создания СППР
• Изучение и реализация алгоритмов машинного обучения
• Изучение и реализация алгоритмов оценки объектов жилой недвижимости
• Разработка и моделирование СППР
• Тестирование работы СППР Основные требования к проектируемой СППР:
1. Наглядное представление данных
2. Быстрота алгоритмов
3. Лаконичный, простой, но функциональный интерфейс СППР, с легкость и за короткий промежуток времени выполняющий задачу пользователя
Объект исследования: информационные, теоретические и практические проблемы процесса оценки недвижимости
Предмет исследования: методы и результаты оценки объектов рынка жилья
г. Казань.
Среда разработки: PyCharm.
Язык программирования: Python.
В первой главе рассмотрены теоретические и информационные основы систем поддержки принятия решений, исследуемые критерии оценки, проведен анализ методов и алгоритмов определения рыночной стоимости недвижимости. Во второй главе рассматриваются модели, методы и средства, используемые для создания программы - описываются методы и библиотеки Python, модель СППР, критерии, описывается дерево решений, представлена практическая часть выпускной квалификационной работы. Практическая часть работы состоит из создания системы поддержки принятия решений, помогающей людям получить рыночную стоимость исследуемой недвижимости. Представлена реализация алгоритма расчета, создан пользовательский интерфейс СППР, протестирована работа программы.
✅ Заключение
В ходе написания дипломной работы были исследованы объекты жилой недвижимости города Казань. Изучены особенности построения систем поддержки принятия решений, исследованы тенденций распределения цен на объекты недвижимости. Собраны, очищены и проструктурированы исследуемые данные. Написан парсер, позволяющий выгрузить с сайта Avito реальные данные квартир, выставленных на продажу. Описаны сами алгоритмы оценки и прописан весь необходимый для пользователя функционал СППР. Разработан удобный пользователю интерфейс.
СППР довольно быстро выдает прогнозируемое значение стоимости, которое оценщику пришлось бы считать достаточно долго. Вся информация о влиянии тех или иных критериев представлена в интерфейсе, благодаря чему пользователь с легкостью может принять решение, за счет каких критериев возможно увеличить или снизить стоимость при необходимости.
Тестирование работы прошло хорошо. Стоимость исследуемых объектов приближена к реальной. Все расчеты произведены корректно. СППР функционирует правильно, без ошибок, анализ структурирован и относительно точен.
СППР довольно быстро выдает прогнозируемое значение стоимости, которое оценщику пришлось бы считать достаточно долго. Вся информация о влиянии тех или иных критериев представлена в интерфейсе, благодаря чему пользователь с легкостью может принять решение, за счет каких критериев возможно увеличить или снизить стоимость при необходимости.
Тестирование работы прошло хорошо. Стоимость исследуемых объектов приближена к реальной. Все расчеты произведены корректно. СППР функционирует правильно, без ошибок, анализ структурирован и относительно точен.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.