Прогнозирование спроса и динамическое ценообразование на недвижимость с помощью машинного обучения
Современный рынок недвижимости становится всё более технологичным. Традиционные методы оценки уступают место алгоритмам машинного обучения (ML) и анализа данных, которые позволяют точнее прогнозировать спрос, автоматически корректировать цены и оценивать инвестиционный потенциал объектов. В этой статье разберём, как технологии помогают в динамическом ценообразовании и на какие метрики опираются алгоритмы. Спрос на жильё зависит от множества факторов: экономической ситуации, ставок по ипотеке, миграции населения, инфраструктурных изменений и даже сезонности...