Comment la technologie immobilière aide à prévoir les prix de l'immobilier

Le secteur de l’immobilier est traditionnellement à la traîne technologique, avec des systèmes obsolètes, des processus ad-hoc et une documentation manuelle qui fait la loi. Cependant, les choses changent, l'innovation et les bouleversements technologiques devant changer les paradigmes fondamentaux du secteur immobilier.

Les progrès de la technologie immobilière peuvent-ils réellement prévoir les prix de l'immobilier?

Exploiter les algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire les prix de l'immobilier 19659004] Les acheteurs et les investisseurs avisés considèrent la valeur de la propriété plutôt que son prix. Tout comme le prix d’un stock ne dénote en rien sa valeur intrinsèque, et qu’il faut approfondir le PE et d’autres ratios pour estimer la valeur du stock, le prix d’un bien immobilier en dit peu sur sa valeur réelle, et il faut creuser. dans les données sous-jacentes pour déterminer la valeur réelle d'un bien.

L'opacité et le manque d'accès aux informations sous-jacentes relatives au bien empêchaient jusqu'ici une analyse correcte et objective de la valeur réelle du bien. Souvent, les seules informations dont disposent les parties prenantes sont les prix auxquels des propriétés antérieures de nature similaire, situées dans la même localité, ont été vendues. En tant que tel, le prix demandé pour les propriétés a toujours été subjectif, en fonction de ce que le vendeur pense que la propriété vaut, avec une estimation approximative des prix que d'autres propriétés ont vendu dans la localité et d'autres informations subjectives constituant la base du prix demandé. [19659005] Cependant, les choses changent et évoluent rapidement. Les ensembles de données de l'immobilier s'agrandissent de jour en jour, jour après jour, grâce à l'amélioration constante de la puissance de calcul et des capacités de stockage dans le cloud. Les détaillants intelligents et d'autres parties prenantes ont déjà déployé plusieurs nouveaux outils et services exploitant ces données, et de nombreux autres outils et services sont à venir.

La National Association of Realtors estime à environ 42% le nombre d'acheteurs qui ont l'air. à la propriété en ligne comme la première étape de leur processus d'achat. La plupart d'entre eux se penchent maintenant sur d'autres détails, tels que les taux de criminalité dans le quartier, la disponibilité des transports en commun, le profil des entreprises locales telles que les gymnases, les épiceries, les restaurants et plusieurs autres facteurs.

Cela s'améliore. L'apprentissage automatique imprime désormais l'objectivité et la transparence de la tarification de l'immobilier, en plus de promettre une base scientifique pour la fixation du prix de l'immobilier.

Les modèles d'apprentissage automatique, comprenant des centaines de variables explicatives, permettent de mieux comprendre presque tous les aspects d'un bien immobilier. un haut niveau de précision et d'objectivité. De tels modèles parcourent des piles de données et sont capables d’identifier non seulement un prix exact pour le bien immobilier, mais également d’identifier les pierres précieuses cachées parmi l’ensemble des biens immobiliers disponibles à la vente. Les acheteurs et peuvent utiliser ces informations pour proposer un prix juste et exact à la propriété. Les vendeurs peuvent également proposer un prix juste et vendre leur propriété plus rapidement, sans risque de sous-vente. Les banques et les institutions financières peuvent utiliser ces informations pour proposer des prêts sur la base de la valeur future estimée.

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Les acheteurs et les investisseurs finissent souvent par faire une comparaison non scientifique entre deux propriétés et sont souvent induits en erreur par un prix moins élevé pour une propriété, oubliant la valeur beaucoup plus basse offerte.

le nombre de chambres à coucher et la superficie en pieds carrés peuvent être évidents et explicites, certaines variables restent cachées ou ne sont pas trop évidentes.

Certaines variables sont aussi étroitement corrélées avec d'autres. Certaines paires, corrélées par nature, telles que «Zone finie du sous-sol» et «Zone non finie du sous-sol», et d'autres paires, corrélées par déduction, telles que «État général» et «Année de construction» permettent d'identifier la valeur réelle d'un parent

Les modèles d’apprentissage automatique ne tiennent pas seulement compte de ces variables mais donnent également un poids approprié à chaque variable. Par exemple, deux maisons peuvent sembler similaires tout en tenant compte des variables évidentes, mais la propriété A peut offrir une bien meilleure valeur en raison de la qualité supérieure des matériaux de plomberie utilisés dans la construction et de la disponibilité des eaux souterraines par rapport à la propriété B.

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Détecter les facteurs saisonniers

La saisonnalité a un impact sur les prix de l'immobilier, mais l'impact peut être subtil ou masqué. Le recueil de données historiques permet de dégager des tendances explicites des prix de vente associées aux saisons. Par exemple, les ventes peuvent représenter davantage de surf sur les mois d’été, au début de la nouvelle année scolaire, entraînant une flambée des prix. Ces prix saisonniers aident les investisseurs immobiliers à tirer parti de leurs achats, les vendeurs immobiliers évaluent leurs biens avec plus de précision ou retardent leur vente de quelques mois pour obtenir un meilleur prix, et plus encore.

Infographie: Défis majeurs des données massives dans le secteur immobilier

Détermination de la valeur réelle des facteurs externes

Les acheteurs considèrent toujours le voisinage de la propriété, en termes de taux de criminalité, de qualité des épiceries aux alentours, la proximité des écoles et d'autres facteurs. Cependant, cette analyse est souvent faite de manière ad hoc et sur une base générique. Le «diable» dans les détails peut souvent être négligé. Les modèles d’apprentissage automatique prennent en compte les facteurs externes à un niveau beaucoup plus profond, facteurs corrélés tels que la fréquence des coupures de courant dans la localité, le chômage dans la localité, la fréquence des liaisons de transport, les notations des écoles, etc., autant de facteurs offrant base scientifique sur la valeur réelle de la propriété, mais ont également une incidence immédiate sur les prix de la propriété.

Toutefois, la véritable valeur de l’apprentissage automatique réside dans sa capacité à tirer des tendances et des informations précieuses à partir des données. Par exemple, l'analyse des arrestations par la police et des composés chimiques dans les égouts indique l'utilisation de crack, indiquant que la gentrification pourrait bientôt arriver. Lorsque le crack est remplacé par de la cocaïne, cela peut indiquer que la gentrification est peut-être déjà terminée. De telles informations peuvent ne pas être disponibles à la vue et peuvent être impossibles à déchiffrer sans l'analyse de telles données sous-jacentes.

Alors que la technologie immobilière permet désormais de prévoir facilement les prix de l'immobilier avec un degré élevé de précision. et l’objectivité, le défi consiste à créer les modèles de données sous-jacents de manière robuste. Le système d'apprentissage automatique ne dépend que de l'algorithme qui l'alimente. Le succès dépend de la création de modèles linéaires, de la cooptation de toutes les variables catégorielles possibles et des données historiques associées à chaque variable.

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