Teknologi big data menjadikan pencarian properti lebih kredibel dan efektif dengan memberi Anda akses ke data web real-time. Dengan Pengikisan web Anda dapat mengumpulkan data web yang dapat ditindaklanjuti dan menganalisis lingkungan pasar real estat di tingkat blok kota.
Dalam salah satu buku investasi terbaik yang pernah ditulis, Investor yang cerdasBenjamin Graham memperkenalkan pembaca pada karakter fiksi bernama Mr. Market.
Pak Market selalu punya pendapat tentang di mana harus berinvestasi. Terkadang dia mengutip harga tinggi suatu saham karena dia yakin akan masa depan cerah bagi perusahaan tersebut. Di lain waktu, dia akan sangat kecewa dengan kinerja perusahaan. Oleh karena itu, dia akan menawarkan harga yang lebih rendah.
Graham menyarankan untuk tidak mengikuti keinginan Mr. Market karena, tentu saja, pasar saham penuh dengan opini sehari-hari yang sama. Keberhasilan bergantung pada kemampuan Anda mengenali pencilan.
Ketika kita memasuki krisis keuangan tahun 2008, pelajaran yang ada tidak dipedulikan. Gelembung real estate meledak dan seluruh pasar PLS (private label Securities) ambruk. Akibatnya banyak investor yang kehilangan tabungannya. Bagi Michael Burry (dari film “Big Short,” sebuah kisah nyata) penyebab keruntuhan finansial sudah jelas sejak awal.
Tuan Markets dari semua lapisan masyarakat telah menggembungkan pasar real estate. Harga MBS (Efek Beragun Hipotek) tidak akan pernah turun adalah narasi investasi umum mereka. Yang pada akhirnya menyebabkan kejatuhan mereka.
Daftar Isi
Topik yang dibahas dalam artikel ini:
Mengatasi Resesi Hebat: Apakah industri real estate berorientasi pada data web?
Kita tidak dapat membicarakan data web tanpa menyebutkan model analitis yang memanfaatkan data tersebut. Kasus-kasus yang sangat mengkhawatirkan terungkap ketika kita mempertimbangkan bahwa sebagian besar ekonom tidak memprediksikan penurunan ekonomi yang besar.
Ketergantungan yang berlebihan pada model matematika tidak menyelamatkan gelembung perumahan. Ketika komputer menjadi lebih canggih, para ekonom mengandalkan model matematika yang kompleks untuk mengetahui bagaimana kekuatan ekonomi berinteraksi satu sama lain.
Sidney G. Winter, Touche Emeritus Manajemen di Wharton, mengaitkan kegagalan model dengan ketidakmampuan untuk membuang variabel-variabel tertentu yang menghalangi tercapainya wawasan yang jelas. Lebih khusus lagi, Profesor Winter menyalahkan kegagalan algoritme dalam mempertimbangkan psikologi manusia.
Namun apakah data web memiliki jawaban atas pertanyaan-pertanyaan yang tampaknya tidak dapat dijawab ini? Misalnya, papan pekerjaan terkemuka memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi sektor-sektor yang mempekerjakan pekerja paling banyak dan menciptakan sistem pemantauan yang tetap berhubungan dengan mereka. Fluktuasi pasar secara real time.
Dengan menganalisis jumlah iklan lowongan kerja di industri konstruksi, Anda dapat menarik kesimpulan tentang perkembangan pasar perumahan. Selain itu, ulasan dan penilaian pelanggan memberikan wawasan tentang psikologi manusia. Jadi ketika Anda memantau data web, jangan hanya menghitung angka; Analisis data kualitatif.
Kami tidak menganggap data web sebagai solusi untuk semua masalah bisnis Anda, namun memang demikian membuka pintu bagi solusi radikal.
Gunakan data besar untuk sukses di pasar real estat yang “stabil”.
Yang membedakan big data dari jenis data lainnya adalah kemampuannya untuk memberikan wawasan waktu nyata. Sekarang Anda dapat menarik kesimpulan dari data besar yang memengaruhi keputusan Anda pada tingkat yang terperinci. Hal ini memberi Anda peluang untuk meraih keunggulan sebelum krisis terjadi.
Big data, sebuah istilah yang menggambarkan pembuatan data web secara cepat dan teknologi yang diperlukan untuk memprosesnya guna menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan mengambil keputusan, dicirikan oleh empat faktor: volume, keberagaman, kecepatanDan ketepatan.
volumemengenai peningkatan eksponensial dalam pembuatan data, dan kecepatan ada hubungannya dengan kecepatan pembuatan data yang membingungkan ini.
Data web meningkat selangit setiap harinya. Oleh karena itu, teknologi big data menawarkan ruang lingkup yang luas untuk bereksperimen dengan volume dan keberagaman.
ketepatan itulah yang paling disukai Grepsr. Meskipun kita tidak kekurangan data, mengukur keakuratan dan menentukan kualitasnya menjadi lebih penting dari sebelumnya. Tanpa kualitas data berkualitas tinggi titik buta bisa muncul dalam analisis Anda yang membuat Anda ompong dalam menghadapi ketidakpastian.
Perusahaan real estat secara tradisional mengandalkan data historis untuk memperkuat proses pengambilan keputusan mereka. Namun, dengan munculnya big data, mereka kini memiliki akses ke daftar variabel menarik yang dapat membuat perbedaan wawasan yang sangat dibutuhkan mengenai ancaman dan peluang dari suatu tempat.
Variabel Real Estat yang Perlu Diperhatikan (Saat Ekstraksi Data Web)
Mckinsey menunjukkan pengamatan menarik di salah satu blognya. Akal sehat Anda mungkin akan meyakinkan Anda untuk hanya mempertimbangkan lokasi saat menentukan harga properti. Tapi apakah itu saja?
Keuntungan terbesar yang ditawarkan web scraping adalah kemampuan menggunakan data web untuk analisis yang lebih mendalam tentang kebutuhan calon pelanggan Anda dan keseluruhan pasar real estat secara umum.
Kedekatan dengan POI (Tempat Tujuan) atau lokasi geografis tertentu mempengaruhi harga suatu properti. Tapi itu tidak terbatas pada itu. Ternyata harga properti dipengaruhi oleh berbagai faktor. Itu Kuantitas dan kualitas layanan juga secara tidak sengaja mempengaruhi persamaan.
Misalnya, jika Anda memiliki dua toko kelontong di dekat lokasi Anda, harga hipotek akan naik. Namun, jika ditambah dua lagi dalam radius yang sama, harga properti akan turun.
Kenaikan harga real estate di Boston mungkin tidak selalu menjamin kenaikan yang sama di Detroit. Berbagai variabel ikut berperan Kepadatan penduduk Ke Sekitarnya Ke fasilitas khusus masyarakat.
Anda dapat mengakses informasi jenis ini dengan mengumpulkan data web. Berikut beberapa variabel yang dapat Anda pertimbangkan untuk analisis data real estat yang efektif:
- Fitur tamasya
- Peringkat dan Ulasan
- Relevansi tempat menarik
- Jumlah atraksi
- Tawaran pekerjaan
- Kinerja pasar
- Tawaran pekerjaan
Meskipun pembuatan data meningkat secara eksponensial setiap hari, menjadikannya dalam format terstruktur bukanlah tugas yang mudah. Ada banyak sekali titik data di internet serta banyak sekali sumber dari mana Anda bisa mendapatkan datanya.
Sebagai agen real estate, Anda dapat membedakan diri Anda dengan mengekstraksi data dari sumber populer berikut:
Anda juga dapat mengumpulkan informasi dari situs web pemerintah untuk mendukung proses pengambilan keputusan Anda. Anda mungkin menemukan korelasi penting antara variabel-variabel yang tampaknya berbeda.
Namun, ekstraksi data tidak semudah kelihatannya. Pertama-tama, tidak semua situs web menawarkan API yang andal untuk menerima data secara konsisten dalam format terstruktur.
Hal ini membawa kita pada masalah lain yang sedang berlangsung terkait web scraping, seperti: Solusi Captcha, Berurusan dengan konten dinamis Dan Otomatisasi rotasi proxyuntuk beberapa nama.
Inilah sebabnya mengapa banyak agen dan agregator real estat beralih ke profesional Penyedia layanan ekstraksi data terkelola cara menerima Grepsr aliran data berkualitas tinggi secara konsisten ke dalam sistem mereka.
Penerapan ekstraksi data web di industri real estate
Sekarang mari kita masuk ke inti artikel ini, aplikasi paling nyata dari ekstraksi data web di industri real estat:
1. Penilaian nilai properti
Beberapa properti mungkin tampak bernilai rendah pada pandangan pertama, namun nantinya dapat terbukti menjadi investasi yang masuk akal. Data web adalah sumber terpercaya yang dapat dimasukkan ke dalam algoritma pembelajaran mesin analisis prediktif yang akurat.
Dalam lingkungan real estat yang luas, beberapa variabel mungkin terlalu sulit untuk memberikan gambaran lengkap tentang realitas di lapangan.
Selain titik data tradisional seperti tingkat kekosongan, harga properti, harga pasar, dan harga sewa, Anda dapat menggunakan data web untuk mempertimbangkan tren pasar yang lebih luas.
Sebuah properti mungkin berlokasi dekat dengan fasilitas masyarakat seperti sekolah, toko kelontong, dan rumah sakit, namun jika tingkat kejahatan tinggi di wilayah tersebut, calon pembeli tidak akan mau pindah ke properti tersebut. Hal ini mengurangi harga properti.
Oleh karena itu, ini sangat penting Pertimbangkan indikator demografi dan makroekonomi yang lebih luas ketika memperkirakan harga sebuah properti.
Dengan menggunakan ekstraksi data web, Anda dapat mengumpulkan data tersebut dalam skala besar dan membuat keputusan yang tepat.
2. Menentukan arah pasar
Bertentangan dengan kepercayaan umum dan yang telah dibuktikan dua kali, harga real estat tidak selalu meningkat seiring berjalannya waktu. Umumnya trennya meningkat, namun tekanan inflasi dapat menyebabkan penurunan yang tidak beralasan di pasar perumahan, seperti yang kita lihat pada Resesi Hebat tahun 2008.
Karena tren nasional tidak selalu mencerminkan masing-masing kota, pembeli rumah dan agen real estat sering kali disarankan untuk menggunakan pendekatan analisis data yang lebih komprehensif.
Mengumpulkan titik data yang berbeda dari sumber data yang berbeda dapat meningkatkan pengambilan keputusan Anda dan memberi Anda gambaran yang jelas tentang arah tren secara keseluruhan.
Seperti disebutkan di atas, poin data dari lowongan pekerjaan memberikan indikasi arah pasar yang dapat diandalkan. Preferensi pekerjaan, skala gaji, dan jenis pekerjaan merupakan poin data penting yang dapat Anda sertakan dalam upaya pengumpulan data untuk analisis yang efektif.
3. Meningkatkan pengambilan keputusan
Kita telah melihat bagaimana Anda dapat menggunakan data untuk memperkirakan nilai properti secara akurat. Selain itu, kami berharap saat ini Anda memahami pentingnya memasukkan tren ekonomi yang lebih luas ke dalam analisis Anda.
Menggunakan data besar dalam kerangka BI Anda memiliki dua manfaat berbeda.
Pertama, Anda dapat memasukkan berbagai variabel dalam analisis Anda, sehingga memperluas cakupan penelitian Anda.
Dan semuanya dengan kecepatan tinggi, sehingga Anda dapat mengambil keputusan dengan cepat dan akurat.
4. Pemasaran yang tepat sasaran
Berikut beberapa bahan untuk dipikirkan: Banyak penelitian menunjukkan bahwa generasi milenial enggan memiliki anak sendiri dan malah memanjakan diri dengan hewan peliharaannya.
Mungkin agen real estat bisa memanfaatkan fakta ini dan fokus memasarkan properti ramah hewan peliharaan kepada generasi milenial? Mungkin bukan kedekatan dengan sekolah tetapi kedekatan dengan klinik hewan yang mereka cari di sebuah properti?
Ada banyak wawasan yang tersembunyi dalam data web, salah satunya adalah pemikiran dan perasaan prospek Anda. Memantau media sosial dan forum diskusi dapat memberikan perspektif kualitatif untuk membangun ICP (Profil Pelanggan Ideal) Anda.
Keterjangkauan adalah faktor lain yang perlu dipertimbangkan saat memasarkan ke basis pelanggan Anda. Pengikisan web memberi Anda wawasan tentang karier, minat, dan gaya hidup audiens target Anda.
Pada saat pelanggan Anda sudah berbagi keinginan dan keinginan mereka secara online, pemasar real estate bertanggung jawab untuk memanfaatkan teknologi big data untuk menjangkau mereka.
5. Manajemen risiko yang efektif
Saat Anda memasukkan data real-time yang dapat ditindaklanjuti ke dalam analisis Anda, banyak risiko yang dihilangkan secara alami.
Mengulangi poin-poin yang dibahas pada bagian di atas, Anda dapat menggunakan wawasan yang diperoleh dari data web untuk mengevaluasi secara ilmiah harga properti berdasarkan kondisi pasar saat ini dan meningkatkan pengambilan keputusan Anda.
Selain itu, pembelajaran mesin dan alat analisis prediktif memungkinkan hal ini bagi agen real estat dan calon pembeli rumah Hilangkan dugaan dari gambar dan membuat penilaian berdasarkan informasi.
Selain itu, mereka bahkan dapat mencapai level tambahan dan mengekstrak data historis berkaitan dengan asuransi, rehabilitasi dan kelayakhunian suatu properti dari waktu ke waktu untuk memverifikasi lebih lanjut kinerja properti tersebut.
Saat ini Anda mungkin sudah melihat bahwa ada tema umum yang muncul di sini. Internet adalah gudang informasi. Semakin banyak variabel yang dapat Anda temukan untuk algoritme pembelajaran mesin Anda, semakin baik pula kemampuan toleransi risiko Anda.
Akhirnya
Fokus kami dalam artikel ini berbeda dengan pendapat yang diungkapkan oleh Mr. Market.
Analisis pasar real estat harus didasarkan pada fakta dan angka, bukan berdasarkan emosi dan pemikiran subjektif.
Ketergantungan yang berlebihan pada model tertentu juga tidak pragmatis. Cara terbaik untuk maju adalah dengan membedakan antara data dan pengalaman.
Karena data real-time sudah tersedia di Internet, kami mendukung hal ini Transfer data web untuk mendukung Anda dalam pengambilan keputusan di industri real estate.
Untuk tujuan ini, data web scraping adalah cara terbaik yang selalu dapat Anda andalkan Grepsr. Kami memiliki pengalaman yang terbukti dalam ekstraksi data terkelola dan memiliki rekam jejak yang terpuji Kami menyediakan beberapa merek terbesar di dunia.
Pengikisan web tidak semudah itu. Ketika diterapkan dalam skala besar, teknologi dan keahlian yang diperlukan untuk menangani volume data juga meningkat. Grepsr menyelamatkan Anda dari kerumitan yang terkait dengan biaya tersebut. Kami memproses data di miliarDan jika kebutuhan data Anda meningkat, Anda tidak perlu khawatir.
Tentu saja dengan asumsi Anda memercayai proyek data Anda ke Grepsr.
Mungkin sudah waktunya bagi karakter baru untuk bergabung dalam pertarungan - Pak Datasiapa pun?
