Использование платформы визуальной разработки сценариев для моделирования процессов рынка недвижимости
Автор: Егорова Д.К., Денисов Р.В.
Журнал: Огарёв-online @ogarev-online
Рубрика: Технические науки
Статья в выпуске: 1 т.13, 2025 года.
Бесплатный доступ
Введение. Рынок недвижимости - ключевой сектор экономики с высокой динамикой цен, зависимостью от макроэкономических факторов и сложностью прогнозирования. Традиционные методы анализа требуют много времени и ресурсов, что ограничивает их применение. Использование low-code платформ позволяет сократить затраты на разработку моделей и сделать инструменты анализа доступными для специалистов без углубленных навыков программирования. Цель исследования - продемонстрировать использование KNIME для прогнозирования стоимости объектов недвижимости и их классификации; оценить, насколько точны модели и насколько они полезны на практике.
Регрессия, методы снижения размерности, метод главных компонент, кластеризация
Короткий адрес: https://sciup.org/147250604
IDR: 147250604 | DOI: 10.15507/2311-2468.013.202501.053-063
Список литературы Использование платформы визуальной разработки сценариев для моделирования процессов рынка недвижимости
- Егорова Д. К., Заварюхина Ю. В. Применение инструментария KNIME Analytics Platform для анализа соответствия рабочих программ учебных дисциплин требованиям работодателей // Огарев-online. 2023. Т. 11, № 16. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-instrumentariya-knime-analytics-platform-dlya-analiza-sootvetstviya-rabochih-programm-uchebnyh-distsiplin-trebovaniyam (дата обращения: 20.02.2025). EDN: VGKMUC
- Прогнозирование стоимости объектов недвижимости на основе комплексного анализа их свойств / О. В. Савина [и др.] // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2019. № 4. С. 60-70. DOI: 10.21672/2074-1707.2019.48.4.060-070 EDN: CVOZEW
- Деркаченко В. Н. Прогнозирование и кластерный анализ развития регионального рынка жилой недвижимости // Научно-методический электронный журнал "Концепт". 2014. T. 20. С. 11-15. URL: http://e-koncept.ru/2014/54262.htm (дата обращения: 20.02.2025).
- Зуев М. А., Шибаев В. М., Баланев К. С. Разработка модели K-Means для выявления наиболее выгодных предложений на рынке недвижимости Москвы // Информатика. Экономика. Управление. 2024. Т. 3, № 2. С. 212-218. DOI: 10.47813/2782-5280-2024-3-2-0212-0218 EDN: ELAMMI
- Стерник Г. М. Методика прогнозирования цен на жилье в зависимости от типа рынка // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2011. № 1. С. 43-47. EDN: NCCIRR
- Омарова Ш. Е., Медеубаева А. М. Сравнительный анализ инструментов Data Mining // Заметки ученого. 2020. № 11. С. 185-193. EDN: QYUTBN
- Пальмов С. В., Диязитдинова А. А., Артюшкина Е. С. Сравнительный анализ возможностей интеллектуальных систем при выявлении скрытых закономерностей в данных // Электросвязь. 2020. № 2. С. 52-58. DOI: 10.34832/ELSV.2020.3.2.008 EDN: NNSBEV
- Разработка подхода к кластеризации районов на базе инструментального средства машинного обучения KNIME / Е. М. Смирнова [и др.] // Известия высших учебных заведений. Серия "Экономика, финансы и управление производством" [Ивэкофин]. 2021. № 4. С. 165-175. URL: https://ecofin-isuct.ru/article/view/4079 (дата обращения: 20.02.2025). EDN: EDDOKW
