ImoIq Predictii Precise. Decizii informate
De Ce?
Primăriile, Institutul Național de Statistică (INS) și Banca Națională a României (BNR) dispun de informații cruciale care ar putea ajuta milioane de români să ia decizii informate în piața imobiliară. Aceste instituții refuză să le divulge, ignorând drepturile cetățenilor. În acest context, dezvoltăm un program informatic asemanator cu cel pe care Primariile, Institutul national de statistica si BNR il detin dar NU il folosesc in favoarea cumparatorilor si vanzatorilor.
Pentru ca legea ne da dreptul sa avem acces la informații dar instituțiile nu doresc sa le publice
Va puteti imagina un motiv pentru care Primariile, INS, BNR detin un astfel de program si nu ajuta Romanii sa ia decizii informate ?
Noi nu. Si de aceea am initiat acest demers pentru conceperea unui program informatic care :
- Detectează anomalii sau schimbări bruște de prețuri
- Generează indicatori pentru practici neloiale sau suspicioase în piață
- Păstrează istoricul tranzacțiilor imobiliare din România
Beneficile aduse pieței imobiliare
- Face dificil pentru speculatori să impună prețuri nerealiste și ajută la depistarea rapidă a acestor anomalii.
- Un reper pentru fiecare vanzator si cumparator pentru a decide corect in piata imobiliara.
- Un reper pentru IMM-uri care au nevoie de prețuri corecte cand vor sa își dezvolte afacerea.
Un sistem ca ImoIQ are potențialul de a servi ca un barometru pentru economia națională, ajutând la anticiparea și prevenirea unor crize financiare similare cu cea din 2008.
Într-o lume unde informația este la un click distanță, piața imobiliară rămâne adesea un teren neexplorat, plin de necunoscute și ambiguități.
ImoIQ vine să schimbe această paradigmă, oferind un instrument bazat pe inteligență artificială, conceput pentru a face lumină în haosul datelor imobiliare.
Această inițiativă civică își propune să colecteze, să analizeze și să interpreteze datele imobiliare disponibile într-un format ușor de înțeles, accesibil atât pentru vânzători, cât și pentru cumpărători.
De la estimarea realistă a prețurilor la analiza evoluției pieței în ultimii 10 ani, vrem să punem la dispoziția cumparatorilor si vanzatorilor informații detaliate pentru decizii informate.
Scopul este simplu: să transformăm datele, astfel încât fiecare tranzacție imobiliară să devină un proces transparent, echitabil.
Bariera Actuală: Lipsa Datelor
În momentul de față, absența unui flux de date publice împiedică dezvoltarea și implementarea programului ImoIQ. Aceasta nu este doar o barieră tehnică, ci și o piedică semnificativă pentru transparența și integritatea pieței imobiliare.
Impactul Potențial asupra Veniturilor Familiale
Dacă aceste date ar fi disponibile la nivel national, beneficiile pentru familiile obișnuite ar fi imense. ImoIQ ar putea ajuta vânzătorii să determine prețuri corecte și realiste pentru proprietățile lor, optimizând astfel veniturile. La fel, cumpărătorii ar putea fi protejați împotriva achiziționării de proprietăți supraevaluate, evitând astfel riscurile falimentului personal.
Apelul către Transparență și Conformitate
Facem un apel la autoritățile publice să își îndeplinească datoria de a furniza datele necesare. Publicarea acestor date nu este doar o cerință legală, ci și un pas esențial spre o piață imobiliară transparentă și echitabilă.
De ce a devenit mai importantă monitorizarea pieței imobiliare după criza din 2008?
Criza financiară din 2008 a evidențiat necesitatea unei supravegheri continue a pieței imobiliare. Inflația excesivă a prețurilor activelor din acest sector poate avea un impact devastator asupra stabilității financiare. Prin urmare, un sistem de predicții precum ImoIQ poate servi ca un instrument de monitorizare eficient.
Cum afectează lipsa de transparență din piața imobiliară din România consumatorii și investitorii?
În România, piața imobiliară este în schimbare rapidă, competitivă și netransparentă, similară cu alte piețe la nivel global. Lipsa de informații accesibile face ca un sistem informatic de predicții să fie extrem de valoros pentru toate părțile interesate.
De ce este importantă predicția prețurilor imobiliare pentru economie în general?
Stabilitatea sau instabilitatea pieței imobiliare are un impact semnificativ asupra stării economice generale. Prețurile imobiliare sunt adesea un indicator al sănătății economice, iar predicții exacte pot ajuta la luarea deciziilor corecte în numeroase sectoare ale economiei.
Cum contribuie ImoIQ la luarea deciziilor economice?
ImoIQ furnizează previziuni exacte ale prețurilor locuințelor, care sunt esențiale pentru decizii corecte în contextul investițional și economic. Aceasta poate fi deosebit de util în perioade inflaționiste, când imobiliarele devin un instrument de asigurare împotriva pierderii valorii banilor.
1
Colectarea Datelor
De unde provin datele folosite pentru construcția modelului ImoIQ?
Datele pentru modelul ImoIQ sunt colectate în colaborare cu Primariile si institutiile publice abilitate. Vezi aici lista cu primariile care au furnizat date.
Ce tipuri de informații sunt colectate pentru model?
Colectăm diverse puncte de date, inclusiv prețul de vânzare al proprietăților similare, suprafața, vechimea, locația, tipul de construcție, starea proprietății, facilitățile din apropiere și alți factori relevanți.
2
Preprocesarea Datelor
Ce înseamnă preprocesarea datelor și de ce este importantă?
Preprocesarea datelor implică curățarea și organizarea informațiilor pentru a asigura acuratețea datelor ce vor fi folosite în modelul de predictie.
3
Construirea Modelului
Cum funcționează modelul de predicție ImoIQ?
Modelul ImoIQ utilizează algoritmi de învățare automată pentru a prognoza prețurile imobiliare, bazându-se pe datele colectate și preprocesate.
Modelele de Predicție
Ce este un model de predicție în imobiliare și de ce este important?
Un model de predicție în domeniul imobiliar, precum ImoIQ, folosește algoritmi de învățare automată pentru a prognoza prețurile viitoare ale proprietăților pe baza datelor istorice. Aceste modele devin instrumente esențiale pentru cumpărători, vânzători și dezvoltatori, oferind o estimare precisă a valorii imobiliare.
Ce algoritmi de învățare automată sunt folosiți în modelul ImoIQ?
ImoIQ utilizează o combinație de trei modele de învățare automată: modelul de regresie a prețurilor hedonică, Random Forest și rețeaua neuronală artificială. Fiecare model aduce un set unic de avantaje în precizia și fiabilitatea predicțiilor.
Avantajul Tehnologiei Moderne
Cum a schimbat tehnologia modernă modul în care funcționează predicția?
Puterea de calcul de mare viteză a computerelor moderne a redus semnificativ timpul necesar pentru a efectua calcule complexe implicite în învățarea automată. Acest lucru permite modelului ImoIQ să ofere predicții rapide și precise.
Aplicabilitatea Învățării Automate
Ce alte aplicații are învățarea automată în afara predicției prețurilor imobiliare?
Învățarea automată are un spectru larg de aplicații, inclusiv predicția prețurilor acțiunilor, evaluarea probabilității unui cutremur și anticiparea vânzărilor unei companii. Lista de aplicații este practic infinită, datorită avansării rapide în tehnologie și puterea de calcul în creștere.
Cum învață modelul ImoIQ să facă predicții?
Modelul ImoIQ își însușește cunoștințele dintr-un set de date privind prețurile imobiliare reale. Algoritmul de inteligență artificială analizează aceste date pentru a înțelege importanța diferitelor caracteristici și factori care influențează prețul, și apoi face predicții în consecință.
Componentele Arhitecturii Sistemului
Surse de Date
Descriere: Se colectează date din surse publice disponibile pe piața imobiliară, inclusiv tranzacții imobiliare, evaluări de locuințe și tendințe ale pieței.
Importanță: Aceste date formează baza pentru modelul de predicție și influențează precizia acestuia.
Stocarea Datelor
Descriere: După colectare, datele sunt stocate într-o bază de date centralizată.
Importanță: O stocare eficientă permite un acces rapid și sigur la date.
Preprocesarea Datelor
Descriere: Datele brute sunt preprocesate prin extragerea caracteristicilor relevante și normalizarea lor.
Importanță: Preprocesarea îmbunătățește calitatea datelor, care influențează direct eficiența modelului.
Colectarea Datelor
Descriere: Datele sunt colectate fie prin API-uri sau prin introducerea manuală.
Importanță: Un sistem de colectare eficient asigură actualizarea constantă a bazei de date.
Curățarea Datelor
Descriere: Datele sunt curățate și preprocesate pentru a elimina anomalii sau erori.
Importanță: Curățarea datelor îmbunătățește fiabilitatea și precizia modelului.
Algoritm
Descriere: Se selectează un algoritm de învățare automată, fie supravegheat (ex. regresia liniară) sau nesupravegheat.
Importanță: Alegerea algoritmului potrivit este crucială pentru performanța modelului.
Proiectarea Modelului
Descriere: Modelul este proiectat folosind datele și algoritmul selectat. Aceasta poate include selectarea caracteristicilor adecvate și reglarea parametrilor.
Importanță: Un model bine proiectat poate face predicții mai precise.
Construcția Modelului
Descriere: Modelul este construit folosind o bibliotecă de învățare automată sau printr-un mod construit la comandă.
Importanță: Calitatea construcției modelului influențează direct performanța acestuia.
Validarea Modelului
Descriere: Modelul este validat folosind un set de date de testare sau tehnici de validare încrucișată.
Importanță: Validarea asigură că modelul este atât precis, cât și fiabil.
Implementarea Modelului
Descriere: Modelul validat este implementat într-o aplicație sau serviciu, cum ar fi o aplicație web sau mobilă.
Importanța: Implementarea face ca modelul să fie accesibil utilizatorilor finali pentru predicții în timp real.