Оценка привлекательности недвижимости на судебных торгах

Идея в том, чтобы использовать данные о результатах судебных торгов (пока только по Франции) и данные о рынке недвижимости для предсказания итоговой цены продажи (победную ставку/бид).

Такой сервис может быть интересен для профессионалов индустрии и потенциальных инвесторов, поскольку упрощает процесс поиска и оценки интересных объектов. Так в каждый момент времени обычно опубликовано от 400 до 800 объявлений о торгах и на каждых торгах продается от одного и более объектов недвижимости. Ситуация, когда одним лотом продаются 10 гаражей, 20 парковочных мест, две квартиры, офис и дом, совершенно реальна. В таком объеме информации может быть сложно разобраться даже профессионалу.

На данный момент я собрал данные по торгам и их результатам за последние три года (около 8500 строчек данных), разметил их по 150 параметрам и натренировал несколько моделей для предсказания итоговой цены. Погрешность моделей (относительная ошибка на тестовом множестве) от 6.5% до 10% в большинстве случаев, но для ультра-дешевых и ультра-дорогих объектов доходит до 20-30%.

Проблема в том, что сейчас я использую три разных программы для парсинга сайтов, парсинга объявлений и разметки данных, а также для тренировки моделей. Потому вся система не работает в риал-тайме. 

Так мне нужен программист на Питоне для написания альтернативы трём разным инструментам и создания полноценного бэк-энда (написания вебскрэперов, парсера объявлений и всего остального).

Также буду рад дата-инженеру, который считает, что сможет улучшить модели.

Рынок судебных торгов недвижимостью во Франции очень велик, так только за 2018 было продано объектов общей стоимостью свыше 350 млн. евро, а за последние три года — свыше 1.5 млрд. евро. Основные торги (80%) проходят только в двух регионах: Парижской агломерации и Прованс-Альпы-Лазурный берег. Во Франции около 30,000 агентств недвижимости, неговоря о иных профессионалах индустрии, заинтересованных в торгах.

Потому стартап потенциально может развиваться в следующих направлениях:

(а) прайсинг-сервис для третьих лиц по подписке. Скажем, 1к до 10к в год за подписку с возможностью выхода на выручку в 2.4-24 млн. евро в год в некоторой перспективе;

(б) сервис кредитования или посредничества при кредитовании. Может быть интересен, в ситуациях, когда недвижимость, под которую выдается кредит, продаётся с существенным дисконтом к рыночной цене, что дает дополнительную подушку безопасности кредитору;

(в) самостоятельное инвестирование в недвидимость — искать недвижимость с дисконтом, продавать по рыночной.


Открытые специализации

Программист Python
Data Mining

Вопросы к сообществу от команды



Обсуждение    



Автор:   Ansts Kpndi
Рейтинг:  +2


Тип: Стартап
Стадия: Разработка
Создан: 2020-01-12 17:51:49




Подписчики проекта

Прямо сейчас

Приветствуем нового пользователя Тимфайндинга - denter15. - 4 сек назад
Приветствуем нового пользователя Тимфайндинга - apeplov. - 10 ч. назад
Приветствуем нового пользователя Тимфайндинга - alInazhark. - 15 ч. назад
Приветствуем нового пользователя Тимфайндинга - Глеб Буров. - сутки назад
Приветствуем нового пользователя Тимфайндинга - Евгений Петрушенко. - сутки назад
Михаил продолжает обсуждение в стартапе "Все экранизации в одном приложении.": "Немного статистики рынка мобил..." - сутки назад
Игорь продолжает обсуждение в проекте "Фирма работающая в сфере информационных технологий": "Хотел бы уточнить: 1) "Предла..." - сутки назад
mmavliev создал новый стартап "Сайт с переводами русских статей на английский" - сутки назад
Приветствуем нового пользователя Тимфайндинга - mmavliev. - сутки назад
Приветствуем нового пользователя Тимфайндинга - Friji .. - сутки назад
Все события