Esta publicação não pertence aos materiais da série "aqui está horizonte de eventos", mas, pelo contrário, como um assessor no uso de métodos reconhecidos de análise de BigData nas atividades práticas de pessoas comuns longe do zoológico com Python ( Python), Escuels (SQL), Siplusplus (C ++) e outros - avaliadores na determinação do valor de mercado dos imóveis. A necessidade de determinar o impacto da localização no valor dos imóveis é indiscutível. Este fato está consagrado na prática, nos requisitos do FSO-7 (Norma federal de avaliação "Avaliação de bens imóveis (FSO N 7)", parágrafos 11b e 22e.
No momento, existem esses “mapas de calor de imóveis” na rede, mas eles são limitados em termos de finalidade, pois refletem o custo dos apartamentos, e outros tipos de imóveis também precisam ser avaliados. Por outro lado, essas fontes de informação não são dotadas da completude necessária, o que limita seu uso em perícia.
Claro, cada avaliador conhece seu território e tem seu próprio "mapa de calor". Posso imaginar como eu mesmo fiz a regionalização sem o uso de métodos matemáticos (fig. 1).
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FIG. 21. Defina o número de clusters com g-means, o número de clusters é determinado automaticamente.
FIG. 22. Menu de início do processo.
FIG. 23. Lista de parâmetros de saída.
FIG. 24. Resultados da análise.
Os resultados em Yandex.Map são apresentados aqui e na Figura 25.
FIG. 25. Comparação dos resultados da análise no Deductor Academic com a análise que foi realizada ao realizar esta tarefa por outros meios matemáticos.
E no final - Bem-vindo ao abraço da data de mineração.