Cette publication n'appartient pas aux matériaux de la série "here it is event horizon", mais au contraire, en tant que conseiller sur l'utilisation des méthodes reconnues d'analyse BigData dans les activités pratiques des gens ordinaires loin du zoo avec Python ( Python), Escuels (SQL), Siplusplus (C ++) et autres - évaluateurs lors de la détermination de la valeur marchande d'un bien immobilier. La nécessité de déterminer l’impact de l’emplacement sur la valeur des biens immobiliers ne fait aucun doute. Ce fait est inscrit dans la pratique, dans les exigences de l'OFS-7 (Norme fédérale d'évaluation «Évaluation immobilière (OFS N 7)», paragraphes 11b et 22e.
À l'heure actuelle, il existe de telles «cartes thermiques de l'immobilier» dans le réseau, mais elles ont un objectif restreint, car elles reflètent le coût des appartements, et d'autres types de biens immobiliers doivent également être évalués. En revanche, ces sources d'informations ne sont pas dotées de l'exhaustivité nécessaire, ce qui limite leur utilisation dans les examens médico-légaux.
Bien entendu, chaque évaluateur connaît son territoire et possède sa propre «carte thermique». Je peux imaginer comment j'ai moi-même procédé à la régionalisation sans recourir à des méthodes mathématiques (Fig. 1).
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Figure. 21. Définissez le nombre de clusters avec g-means, le nombre de clusters est déterminé automatiquement.
Figure. 22. Menu de démarrage du processus.
Figure. 23. Liste des paramètres de sortie.
Figure. 24. Résultats de l'analyse.
Les résultats sur Yandex.Map sont présentés ici et sur la figure 25.
Figure. 25. Comparaison des résultats de l'analyse dans Deductor Academic avec l'analyse effectuée lors de l'exécution de cette tâche par d'autres moyens mathématiques.
Et à la fin - Bienvenue dans l'adoption de la date minière.