Big-Data-Technologien machen die Immobiliensuche glaubwürdiger und effektiver, indem sie Ihnen Zugriff auf Echtzeit-Webdaten ermöglichen. Mit Web Scraping können Sie verwertbare Webdaten sammeln und das Immobilienmarktumfeld auf Stadtblockebene analysieren.
In einem der besten Bücher zum Thema Investieren, die je geschrieben wurden, Der intelligente InvestorBenjamin Graham stellt den Lesern eine fiktive Figur namens Mr. Market vor.
Herr Market hat immer eine Meinung dazu, wo man investieren sollte. Manchmal nennt er einen hohen Preis für eine Aktie, weil er an eine glänzende Zukunft des Unternehmens glaubt. An anderen Tagen wird er über die Leistung eines Unternehmens schrecklich entmutigt sein. Folglich wird er einen niedrigeren Preis angeben.
Graham riet davon ab, den Launen von Mr. Market zu folgen, denn an der Börse wimmelt es natürlich von den gleichen, alltäglichen Meinungen. Der Erfolg hängt von Ihrer Fähigkeit ab, Ausreißer zu erkennen.
Als wir in die Finanzkrise 2008 eintraten, wurden die Lehren nicht beachtet. Die Immobilienblase platzte und der gesamte PLS-Markt (Private Label Securities) brach zusammen. Dadurch verloren viele Anleger ihre Ersparnisse. Für Michael Burry (aus dem Film „Big Short“, eine wahre Geschichte) war die Vorgeschichte zum Finanzkollaps von Anfang an klar.
Mr. Markets aus allen Gesellschaftsschichten haben den Immobilienmarkt aufgebläht. Der Preis von MBS (Mortgage Backed Securities) würde niemals sinken, lautete ihre gemeinsame Anlageerzählung. Was letztendlich zu ihrem Untergang führte.
Inhaltsverzeichnis
In diesem Artikel behandelte Themen:
Überwindung der Großen Rezession: Immobilienbranche orientiert sich an Webdaten?
Wir können nicht über Webdaten sprechen, ohne analytische Modelle zu erwähnen, die diese Daten nutzen. Besonders besorgniserregende Fälle kommen ans Licht, wenn man bedenkt, dass die überwiegende Mehrheit der Ökonomen den großen Wirtschaftsabschwung nicht vorhergesagt hat.
Die übermäßige Abhängigkeit von mathematischen Modellen hat die Immobilienblase nicht gerettet. Als Computer immer leistungsfähiger wurden, vertrauten die Ökonomen auf komplexe mathematische Modelle, um herauszufinden, wie wirtschaftliche Kräfte miteinander interagieren.
Sidney G. Winter, der Touche Emeritus of Management bei Wharton, führt das Scheitern des Modells auf die Unfähigkeit zurück, bestimmte Variablen über Bord zu werfen, die das Erreichen eindeutiger Erkenntnisse verhindern. Genauer gesagt macht Professor Winter dafür verantwortlich, dass der Algorithmus die menschliche Psychologie nicht berücksichtigt.
Aber haben Webdaten Antworten auf diese scheinbar unbeantwortbaren Fragen? Eine führende Jobbörse ermöglicht es Unternehmen beispielsweise, die Sektoren zu ermitteln, in denen die meisten Arbeitskräfte eingestellt werden, und ein Überwachungssystem zu erstellen, das mit ihnen in Kontakt bleibt Marktschwankungen in Echtzeit.
Durch die Analyse der Anzahl der Stellenausschreibungen in der Baubranche können Sie Rückschlüsse auf die Entwicklung des Wohnungsmarktes ziehen. Darüber hinaus bieten Kundenrezensionen und -bewertungen einen Einblick in die menschliche Psychologie. Wenn Sie also Webdaten überwachen, rechnen Sie nicht nur mit Zahlen, sondern auch mit Zahlen Analyse qualitativer Daten.
Wir betrachten Webdaten nicht als Lösung für alle Ihre Geschäftsprobleme, aber sie sind es auf jeden Fall öffnet die Tür zu radikalen Lösungen.
Nutzen Sie Big Data, um auf dem „stabilen“ Immobilienmarkt erfolgreich zu sein
Was Big Data von anderen Datentypen unterscheidet, ist seine Fähigkeit, Erkenntnisse in Echtzeit bereitzustellen. Jetzt können Sie aus Big Data Schlussfolgerungen ziehen, die Ihre Entscheidungen auf granularer Ebene beeinflussen. Auf diese Weise haben Sie die Möglichkeit, vor dem Eintreten einer Krise die Oberhand zu gewinnen.
Big Data, ein Begriff, der die schnelle Erstellung von Webdaten und die für deren Verarbeitung erforderlichen Technologien beschreibt, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen zu treffen, zeichnet sich durch vier Faktoren aus: Volumen, Vielfalt, GeschwindigkeitUnd Richtigkeit.
Volumenbezüglich des exponentiellen Anstiegs der Datenerzeugung, und Geschwindigkeit hat mit der rätselhaften Geschwindigkeit zu tun, mit der diese Daten erstellt werden.
Die Webdaten nehmen jeden Tag exorbitant zu. Daher bietet die Big-Data-Technologie reichlich Raum zum Experimentieren mit Volumen und Vielfalt.
Richtigkeit ist das, worum es Grepsr am meisten geht. Obwohl es uns nicht an Daten mangelt, ist es wichtiger denn je, deren Genauigkeit zu messen und ihre Qualität festzustellen. Ohne qualitativ hochwertige Daten können in Ihrer Analyse blinde Flecken entstehen, die Sie angesichts der Unsicherheit zahnlos machen.
Immobilienunternehmen haben sich traditionell auf historische Daten verlassen, um ihren Entscheidungsprozess zu stärken. Mit der Einführung von Big Data haben sie jedoch nun Zugriff auf eine faszinierende Liste von Variablen, die etwas bewirken dringend benötigte Einblicke in die Bedrohungen und Chancen eines Ortes.
Die Immobilienvariablen, auf die Sie achten sollten (bei der Web-Datenextraktion)
Mckinsey weist in einem ihrer Blogs auf eine interessante Beobachtung hin. Ihr gesunder Menschenverstand würde Sie wahrscheinlich davon überzeugen, bei der Bestimmung der Immobilienpreise nur den Standort zu berücksichtigen. Aber ist das alles?
Der größte Vorteil, den Web Scraping bietet, ist die Möglichkeit, Webdaten für eine differenziertere Analyse der Bedürfnisse Ihres potenziellen Kunden und des gesamten Immobilienmarkts im Allgemeinen zu nutzen.
Die Nähe zu bestimmten POIs (Points of Interest) oder geografischen Standorten beeinflusst den Preis einer Immobilie. Aber es ist nicht darauf beschränkt. Es stellt sich heraus, dass die Immobilienpreise von einer Mischung verschiedener Faktoren beeinflusst werden. Der Quantität und Qualität der Dienstleistung beeinflussen auch unbeabsichtigt die Gleichung.
Wenn Sie beispielsweise zwei Lebensmittelgeschäfte in der Nähe Ihres Standorts haben, steigen die Hypothekenpreise. Wenn Sie jedoch zwei weitere im gleichen Umkreis hinzufügen, sinkt der Immobilienpreis.
Der Anstieg der Immobilienpreise in Boston garantiert möglicherweise nicht immer den gleichen Anstieg in Detroit. Eine Vielzahl von Variablen spielen eine Rolle Bevölkerungsdichte Zu Nähe Zu besondere Gemeinschaftseinrichtungen.
Sie können auf diese Art von Informationen zugreifen, indem Sie Webdaten sammeln. Hier sind einige Variablen, die Sie für eine effektive Immobiliendatenanalyse berücksichtigen können:
- Sehenswürdigkeiten
- Bewertungen und Rezensionen
- Relevanz von Points of Interest
- Anzahl der Sehenswürdigkeiten
- Job-Angebote
- Marktleistung
- Stellenangebot
Auch wenn die Erstellung von Daten jeden Tag exponentiell zunimmt, ist es keine leichte Aufgabe, sie in ein strukturiertes Format zu bringen. Es gibt unzählige Datenpunkte im Internet sowie unzählige Quellen, aus denen Sie die Daten beziehen können.
Als Immobilienmakler können Sie sich differenzieren, indem Sie Daten aus den folgenden beliebten Quellen extrahieren:
Sie können auch Informationen von Regierungswebsites sammeln, um Ihren Entscheidungsprozess zu unterstützen. Vielleicht finden Sie entscheidende Korrelationen zwischen scheinbar unterschiedlichen Variablen.
Allerdings ist die Datenextraktion nicht so einfach, wie es scheint. Zunächst einmal bieten nicht alle Websites eine zuverlässige API, um die Daten konsistent in einem strukturierten Format zu empfangen.
Das bringt uns zu anderen anhaltenden Problemen beim Web Scraping, wie z Captcha-Lösung, Umgang mit dynamischen Inhalten Und Automatisierung der Proxy-Rotationum ein paar zu nennen.
Aus diesem Grund wenden sich viele Makler und Immobilienaggregatoren an Profis Anbieter verwalteter Datenextraktionsdienste wie Grepsr zu empfangen konsistent hochwertige Datenströme in ihre Systeme ein.
Anwendungen der Web-Datenextraktion in der Immobilienbranche
Kommen wir nun zum Kern dieses Artikels, den greifbarsten Anwendungen der Web-Datenextraktion in der Immobilienbranche:
1. Bewertung des Immobilienwertes
Manche Immobilien mögen auf den ersten Blick geringwertig erscheinen, können sich aber im Nachhinein als sinnvolle Investition erweisen. Webdaten sind ein zuverlässiges Futter, das in Algorithmen für maschinelles Lernen eingespeist werden kann genaue prädiktive Analysen.
In einem riesigen Immobilienumfeld kann es für einige wenige Variablen zu entmutigend sein, ein vollständiges Bild der realen Realität vor Ort zu zeichnen.
Neben den herkömmlichen Datenpunkten wie Leerstandsquote, Immobilienpreisen, Marktpreisen und Mietpreisen können Sie Webdaten nutzen, um die breiteren Markttrends zu berücksichtigen.
Eine Immobilie könnte sich in einer wünschenswerten Nähe zu Gemeinschaftseinrichtungen wie Schulen, Lebensmittelgeschäften und Krankenhäusern befinden, aber wenn die Kriminalitätsrate in dieser Gegend hoch ist, würden potenzielle Käufer nicht einziehen wollen. Dadurch sinkt der Preis der Immobilie.
Deshalb ist es zwingend erforderlich Berücksichtigen Sie umfassendere demografische und makroökonomische Indikatoren wenn es darum geht, den Preis einer Immobilie einzuschätzen.
Mithilfe der Web-Datenextraktion können Sie solche Daten in großem Umfang sammeln und fundierte Entscheidungen treffen.
2. Bestimmen Sie die Marktrichtung
Entgegen der landläufigen Meinung und was doppelt bewiesen ist, steigen die Immobilienpreise nicht immer mit der Zeit. Sie weisen im Allgemeinen einen Aufwärtstrend auf, aber der Inflationsdruck kann zu ungerechtfertigten Einbrüchen auf dem Immobilienmarkt führen, wie wir während der Großen Rezession von 2008 gesehen haben.
Da nationale Trends nicht immer einzelne Städte widerspiegeln, wird Hauskäufern und Immobilienmaklern häufig empfohlen, bei der Datenanalyse eine umfassendere Methode anzuwenden.
Sammeln verschiedener Datenpunkte aus verschiedenen Datenquellen kann Ihre Entscheidungsfindung verbessern und Ihnen ein klares Bild davon vermitteln, wohin der Gesamttrend geht.
Wie bereits erwähnt, geben Datenpunkte von Stellenausschreibungen einen zuverlässigen Hinweis auf die Marktrichtung. Beschäftigungspräferenzen, Gehaltsskala und Jobtyp sind notwendige Datenpunkte, die Sie für eine effektive Analyse in Ihre Datenerfassungsbemühungen einbeziehen können.
3. Verbessern Sie die Entscheidungsfindung
Wir haben gesehen, wie Sie mithilfe von Daten den Wert einer Immobilie richtig einschätzen können. Darüber hinaus hoffen wir, dass Sie inzwischen verstehen, wie wichtig es ist, umfassendere Wirtschaftstrends in Ihre Analyse einzubeziehen.
Die Nutzung von Big Data in Ihrem BI-Framework hat zwei deutliche Vorteile.
Erstens können Sie eine Vielzahl von Variablen in Ihre Analyse einbeziehen und so den Umfang Ihrer Forschung erweitern.
Und das alles in hoher Geschwindigkeit, sodass Sie schnelle und genaue Entscheidungen treffen können.
4. Zielgerichtetes Marketing
Hier ein Denkanstoß: Viele Studien haben gezeigt, dass Millennials davor zurückschrecken, eigene Kinder zu bekommen und sich stattdessen mit ihren Haustieren verwöhnen.
Vielleicht kann sich ein Immobilienmakler diese Tatsache zunutze machen und sich darauf konzentrieren, haustierfreundliche Immobilien an Millennials zu vermarkten? Vielleicht ist es nicht die Nähe zu Schulen, sondern die Nähe zu einer Tierklinik, die sie in einer Immobilie suchen?
In Webdaten sind viele Erkenntnisse verborgen, eine davon sind die Gedanken und Gefühle Ihrer potenziellen Kunden. Überwachung sozialer Medien und Diskussionsforen kann einen qualitativen Blickwinkel für den Aufbau Ihres ICP (Ideal Customer Profile) bieten.
Bezahlbarkeit ist ein weiterer Faktor, den Sie beim Marketing an Ihren Kundenstamm berücksichtigen sollten. Web Scraping bietet Ihnen Einblicke in die Karriere, Interessen und den Lebensstil Ihrer Zielgruppe.
In einer Zeit, in der Ihre Kunden ihre Wünsche und Wünsche bereits im Internet mitteilen, liegt die Verantwortung bei den Immobilienvermarktern, die Big-Data-Technologie so gut wie möglich zu nutzen, um sie zu erreichen.
5. Effektives Risikomanagement
Wenn Sie verwertbare Echtzeitdaten in Ihre Analyse einspeisen, werden viele Risiken auf natürliche Weise eliminiert.
Unter Wiederholung der in den obigen Abschnitten erläuterten Punkte können Sie anhand der aus Webdaten gewonnenen Erkenntnisse den Preis einer Immobilie unter den vorherrschenden Marktbedingungen wissenschaftlich bewerten und Ihre Entscheidungsfindung verbessern.
Darüber hinaus ermöglichen maschinelles Lernen und prädiktive Analysetools Immobilienmaklern und potenziellen Hauskäufern dies Vermutungen beseitigen aus dem Bild und fundierte Urteile fällen.
Darüber hinaus können sie sogar ein zusätzliches Level erreichen und historische Daten extrahieren in Bezug auf die Versicherung, Sanierung und Bewohnbarkeit einer Immobilie im Laufe der Zeit, um die Leistung der Immobilie weiter zu überprüfen.
Mittlerweile erkennen Sie wahrscheinlich, dass sich hier ein gemeinsames Thema abzeichnet. Das Internet ist eine Schatzkammer an Informationen. Je mehr Variablen Sie für Ihren Algorithmus für maschinelles Lernen finden können, desto besser wird Ihre Risikotoleranzfähigkeit.
Abschließend
Unser Schwerpunkt in diesem Artikel lag darauf, von den von Herrn Market vertretenen Meinungen abzuweichen.
Eine Immobilienmarktanalyse muss auf Fakten und Zahlen basieren und nicht auf Emotionen und subjektiven Gedanken.
Auch eine übermäßige Abhängigkeit von einem bestimmten Modell ist nicht pragmatisch. Der beste Weg nach vorn besteht darin, einen schmalen Grat zwischen Daten und Erfahrung zu beschreiten.
Da Echtzeitdaten bereits im Internet verfügbar sind, befürworten wir dies Übernahme von Webdaten um Sie bei Ihrer Entscheidungsfindung in der Immobilienbranche zu unterstützen.
Zu diesem Zweck ist das Web-Scraping von Daten der beste Weg, auf den Sie sich immer verlassen können Grepsr. Wir verfügen über nachgewiesene Erfahrung in der verwalteten Datenextraktion und können eine lobenswerte Erfolgsbilanz vorweisen Wir beliefern einige der größten Marken der Welt.
Web Scraping ist nicht ganz einfach. Bei maßstabsgetreuer Umsetzung steigen auch die Technologie und das Fachwissen, die zur Bewältigung des Datenvolumens erforderlich sind. Grepsr erspart Ihnen den Aufwand, der mit solchen Kosten verbunden ist. Wir verarbeiten Daten im MilliardenUnd wenn Ihre Datenanforderungen steigen, müssen Sie sich keine Sorgen machen.
Vorausgesetzt natürlich, Sie vertrauen Ihre Datenprojekte Grepsr an.
Vielleicht ist es an der Zeit, dass ein neuer Charakter in den Kampf einsteigt – Herr Datairgendjemand?
