Вход

Использование аналитической платформы Deductor для оценки недвижимости

Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Дипломная работа*
Код 547762
Дата создания 2023
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 2 мая в 12:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
3 830руб.
КУПИТЬ

Описание

Пояснительная записка: 73с., 58 Рисунок, 1 табл., 10 источник, 2 прил.

Цель данной работы заключается в использовании аналитической платформы Deductor в оценке недвижимости.

Задачи данной работы:

- выявить основные способы оценки недвижимости;

- рассмотреть платформы аналитики для анализа недвижимости;

- ознакомиться с платформой Deductor;

- реализовать на платформе Deductor 3 метода анализа данных недвижимости.

Объектом работы является сбор данных и анализ недвижимости города Екатеринбург.

Предметом работы является выявление влияния закономерности параметров на ценовую политику недвижимости, а также выявления лишних параметров из базы данных.

Содержание

ВВЕДЕНИЕ. 6

1 ОПИСАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ.. 8

1.1 Оценка стоимости городской недвижимости. 8

1.1.1 Основные понятия оценки недвижимости. 8

1.1.2 Подход сравнения продаж.. 9

1.1.3 Затратный метод. 10

1.1.4 Подход капитализации доходов. 12

1.1.5 Итог анализа методов оценки недвижимости. 12

1.2 Интеллектуальный анализ данных в задаче оценке недвижимости. 13

1.3 Обзор методов Data Mining для анализа данных. 15

2 АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПРОГРАММНОЙ СРЕДЫ DEDUCTOR.. 19

2.1 Обзор программ, реализующих алгоритмы Data Mining. 19

2.1.1 RapidMiner 19

2.1.2 Qlik. 20

2.1.3 Oracle BI 22

2.1.4 Deductor 24

2.2 Описание функций и обоснование выбора программы Deductor 25

3 РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ АНАЛИЗА ДАННЫХ В ЗАДАЧЕ ОЦЕНКИ НЕДВИЖИМОСТИ.. 28

3.1 Реализация метода предсказательной аналитики. 28

3.2 Реализация метода корреляционного анализа. 46

3.3 Реализация метода предсказания линейной регрессии. 50

4 ОХРАНЫ ТРУДА, БЕЗОПАСНОСТЬ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ И ГРАЖДАНСКАЯ ОБОРОНА.. 56

4.1 Охрана труда. 56

4.1.1 Анализ характеристик и потенциальных опасностей объекта проектирования 56

4.1.2 Выбор мероприятий для создания безопасных условий труда. 58

4.1.2.1 Расчет воздухообмена. 60

4.1.3 Обеспечение пожарной безопасности. 62

4.2 Вопросы безопасности жизнедеятельности. 63

4.3 Вопросы гражданской обороны.. 65

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 68

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ. 69

Приложение А ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ. 70

Список литературы

1. Investopedia. [Электронный ресурс]. – Режим доступа : https://www.investopedia.com/articles/realestate/12/real-estate-valuation.asp

2. Антилл, Н. Оценка компаний. Анализ и прогнозирование с использованием отчетности по МСФО / Н. Антилл, Л. Кеннет – М.: Альпина Паблишер, 2017. – 442с.

3. Тарасевич, Е. И. Экономика недвижимости / Е. И. Тарасевич – М.: МКС, 2007. – 583с.

4. Миркин, Б. Г. Введение в анализ данных. Учебник и практикум / Б.Г. Миркин. – М.: Юрайт, 2014. – 176 c.

5. Миркин, Б.Г. Введение в анализ данных. Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / Б.Г. Миркин. – М.: Юрайт, 2014. – 202 c.

6. Наследов, Андрей IBM SPSS Statistics 20 и AMOS. Профессиональный статистический анализ данных / Андрей Наследов. – М.: Питер, 2013. – 416 c.

7. Просветов, Георгий Иванович Анализ данных с помощью EXCEL. Задачи и решения. Учебно-практическое пособие / Просветов Георгий Иванович. – М.: Альфа-пресс, 2016. – 21 c.

8. Рафалович, Владимир Data mining, или Интеллектуальный анализ данных для занятых. Практический курс / Владимир Рафалович. – М.: И-Трейд, 2014. - 102 c.

9. Тюрин, Ю. Н. Анализ данных на компьютере. Учебное пособие / Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров. – М.: МЦНМО, 2016. – 368 c.

10. Тюрин, Ю.Н. Анализ данных на компьютере. Учебное пособие / Ю.Н. Тюрин. – М.: Форум, 2014. – 700 c.

11. Методы анализа данных: Подход, основанный на методе динамических сгущений. – М.: Финансы и статистика, 1985. – 357 c.

12. Наталья, Новоселова und Игорь Том Методы анализа данных экспрессии генов / Наталья Новоселова und Игорь Том. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 633 c.

13. Наталья, Семенчук und Игорь Степаненко Интеллектуальный анализ данных для полиграфического предприятия: моногр. / Наталья Семенчук und Игорь Степаненко. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2014. – 330 c.

14. Рафалович, Владимир Data mining, или Интеллектуальный анализ данных для занятых. Практический курс / Владимир Рафалович. – М.: И-Трейд, 2014. – 678 c.

Рзаев, Рамин Интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений / Рамин Рзаев. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 136 c.

Очень похожие работы
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00466
© Рефератбанк, 2002 - 2024