PREDICT - Princip zpracování cenové mapy
1. Datová Struktura a Geografické Systémy
Základem každé cenové mapy jsou cenová data, která musí být přesně a správně vztažena ke geografické lokalitě. Pro tyto účely se využívá vlastní implementace open-source geografického systému OpenStreetMaps (OSM) a adresní systém RUIAN. Tyto systémy jsou doplněny o speciální moduly, které umožňují udávat vztahy mezi geografickými objekty, jako je například vrácení adresní struktury zvolené ulice. Tato složitá záležitost je nezbytná pro přesné výpočty a analýzy v rámci geografických dat.
2. Kategorizace a Standardizace Nemovitostí
Různorodost nemovitostí vyžaduje jejich rozdělení do specifických kategorií a standardů. V rámci realitní inzerce a katastrálních záznamů se nemovitosti zatřiďují do celkem 53 standardů. Kombinací nejčastějších typů, jako jsou byt, různé typy pozemků, rodinný dům a rekreační objekt. Také rozdělení prodej, pronájem. Standardizací podléhá také plocha nemovitosti, opět rozdělena do několika kategorií.
Na základě těchto rozdělení nemovitosti do předem daných etalonů, se poté přesněji oceňuje nemovitost v rámci portfolia v Predictu.
3. Normalizace Dat
Normalizace dat je klíčovým procesem, který zajišťuje konzistentní a vzájemně ekvivalentní data. Vypočítá se jednotková cena za m² plochy dané nemovitosti, a pomocí setu koeficientů se připodobní každý záznam vůči etalonu daného standardu. Tímto procesem, označovaným jako normalizace, se korigují charakteristiky dané nemovitosti, aby bylo možné pracovat s daty, která jsou vzájemně srovnatelná.
4. Výpočet Cenové Mapy
Cenová mapa je komplexní nástroj, který umožňuje výpočet podrobných cenových map pro dané standardy. Při zvolené časové a geografické vzdálenosti od počítaného bodu cenové mapy a odpovídajícím statistickém zpracování dat s eliminací extrémů souboru dat je vypočítána hodnota jednotkové ceny pro danou geografickou oblast a čas. Granularita záznamů může být různá, v některých lokalitách může být rozlišení pro ulice, v dalších oblastech pro část obce nebo celou obec.
Pro výpočet jednotkové ceny se používá primárně cenová data z katastru nemovitostí v kombinaci s nabídkovými cenami z realitní inzerce. Nabídkové ceny z realitní inzerce jsou důležitá, i když jsou obecně nadsazená, jelikož právě svou nadsazeností vyvažují netržní prodej nemovitostí (prodej v rámci rodiny, časové a finanční tíseň apod.), který je zase zahrnut v cenách z katastru nemovitostí.
5. Nejdůležitější Faktory Ovlivňující Cenu
Typ Nemovitosti: Různé typy nemovitostí mají různé cenové relace. Například byty v centru města mohou být dražší než rodinné domy na předměstí.
Lokalita: Geografická poloha nemovitosti může výrazně ovlivnit její cenu. Faktory jako dostupnost veřejné dopravy, škol, obchodů a dalších služeb hrají klíčovou roli.
Statistické Parametry: Existuje více než 40 statistických parametrů, které mohou ovlivnit cenu nemovitosti. Tato data zahrnují ekonomické ukazatele, demografické charakteristiky, úroveň kriminality v oblasti a další faktory, které mohou ovlivnit atraktivitu nemovitosti.
Na jakém principu funguje PREDICT?
Na základě výše popsaných pěti základních kamenů systému, může PREDICT sestavovat výstupy a analýzy přijatelné pro širokou veřejnost.
Princip zpracování cenové mapy je komplexní proces, který vyžaduje pečlivou analýzu a interpretaci dat. Výsledná cenová mapa pak poskytuje cenný vhled do dynamiky realitního trhu a může být klíčovým nástrojem pro investory, makléře a další zainteresované strany.
Sledujte své nemovitostní portfolioVyzkoušet PREDICT
Nejdůležitější faktory ovlivňující cenu nemovitosti, jako je typ, lokalita a statistické parametry, musí být pečlivě zváženy při hodnocení a predikci cen. V kombinaci s moderními technologiemi, jako jsou neuronové sítě a strojové učení, lze dosáhnout ještě přesnějších a užitečnějších analýz.