Парсинг, как инструмент для участников рынка недвижимости

В современном мире информация играет одну из ключевых ролей. Как сказал Натан Ротшильд, “Кто владеет информацией, тот владеет миром”, и это действительно так. Тот, кто быстрее и качественнее соберет данные, тот раньше получит аналитику и сможет ее использовать в бизнесе.

Не секрет, что участники рынка недвижимости постоянно используют аналитику для разных вопросов, возникающих в процессе ведения их бизнеса, например, для оценки стоимости объекта недвижимости. Ведь чтобы правильно сделать оценку нужно учитывать множество факторов, например возраст объекта, его состояние, площадь, другие атрибуты, число которых может доходить до сотни. Причем, чтобы сделать правильный анализ необходимо учитывать параметры не только определенного объекта, но и близлежащих, находящихся в одном районе, городе, области. Кроме этого могут учитываться различные окружающие факторы, напрямую не связанные с объектом, но имеющие отношение к географической области, в которой находится объект. Например, это может быть уровень криминогенной обстановки, климат и многое другое. Это огромный объем информации, который вручную собрать совершенно невозможно. Можно собрать меньше, но тогда такая компания априори будет проигрывать той, которая уделяет этому процессу больше внимания.

Одной из возможностей получить нужные вам сведения является использование специализированных ресурсов, которые предоставляют доступ к уже собранной ими  информации. Минусами этого метода является, как правило, высокая цена подписки и жестко лимитированный набор данных. Например, если такой сервис предоставляет сведения о земле, построенных зданиях, предыдущих продажах и владельцах, уплаченных налогах, то получить сведения о криминогенной обстановке в районе или например о проживающих поблизости лицах, осужденных в прошлом за сексуальное насилие вы не сможете, а значит не сможете использовать эти данные в своем анализе.

Еще одним вариантом решения этой задачи является парсинг сайтов. Парсинг — это процесс автоматизированного сбора информации с различных веб ресурсов, например, с веб сайтов. В этом случае плюсом является то, что вы сами определяете, откуда и какую информацию собирать, как формировать набор данных. Вы даже можете формировать разные наборы данных и затем объединять их по определенному признаку, например географическому. Минусом же этого метода является то, что для того, чтобы написать парсер, вы должны иметь определенную экспертизу в программировании, что в подавляющем большинстве случаев неприемлемо для участников рынка недвижимости. Они являются экспертами в своей области, но никак не в программировании. И, казалось бы, это делает парсинг непригодным для решения этой задачи, однако, существуют различные онлайн службы, которые предоставляют облачные решения для размещения парсеров и специальные инструменты для их настройки. Такие инструменты, как правило, не требуют никаких специальных технических знаний, и соответственно нивелируют минусы парсинга для любой отрасли, в том числе для рынка недвижимости. В среднем, разработка одного парсера в таких системах занимает от 30 минут до 2 часов, при этом единожды потратив то время на настройку парсера, вы можете настроить его ежедневный запуск в облаке и получать данные от него каждый день многие годы. Звучит фантастически, но это так.

В дальнейшем, собранные сведения вы можете использовать для анализа, решения любых задач, которые встают перед вами, а также в машинном обучении, например для машины предсказаний по оценки стоимости определенного объекта недвижимости. Как известно, машинное обучение зачастую требует больших объемов данных для тренировки алгоритмов и эта проблема прекрасно решается использованием парсинга сайтов и других ресурсов.

Вы можете попробовать использовать этот инструмент для вашего бизнеса. Зарегистрируйтесь бесплатно в сервисе Diggernaut и начните использовать специальное приложение Excavator.

Михаил Сисин: Со-основатель облачного сервиса по сбору информации и парсингу сайтов Diggernaut. Работает в области сбора и анализа данных, а также разработки систем искусственного интеллекта и машинного обучения  более десяти лет.
Related Post

This website uses cookies.