Исследование объявлений о продаже квартир Яндекс Практикум

Анализ объявлений о продаже квартир представляет собой важный инструмент для изучения рынка недвижимости, выявления ценообразующих факторов и построения прогностических моделей. Проект "исследование объявлений о продаже квартир Яндекс Практикум" представляет собой учебный кейс, ориентированный на развитие навыков в области анализа данных, машинного обучения и визуализации.

Цель исследования и исходные данные

Исследование проводится с использованием набора данных, собранного с агрегаторов недвижимости. Основная задача — выявить факторы, влияющие на стоимость квартир. В датасете содержатся такие параметры, как:

• площадь квартиры;

• количество комнат;

• этаж и общее количество этажей;

• тип дома;

• расстояние до центра;

• дата публикации;

• цена.

Данные требуют предварительной обработки и очистки от дубликатов, пропущенных значений и аномалий.

Подготовка данных

На этапе подготовки данных выполняются следующие действия:

1. Преобразование форматов дат и времени.

2. Обработка пропусков и выбросов.

3. Создание новых признаков (например, цена за квадратный метр).

4. Категоризация признаков (например, выделение типов квартир).

Также осуществляется проверка на корректность указанных параметров, таких как соответствие площади количеству комнат или диапазону этажей.

Исследовательский анализ данных (EDA)

В рамках исследовательского анализа данных в проекте "исследование объявлений о продаже квартир Яндекс Практикум" используются графики распределения, диаграммы рассеяния и корреляционные матрицы. Это позволяет:

• выявить зависимости между признаками;

• обнаружить мультиколлинеарность;

• определить выбросы;

• уточнить сегментацию рынка.

Особое внимание уделяется географическим характеристикам: анализируются районы с наибольшим числом предложений и выявляются локальные ценовые аномалии.

Построение модели

Для прогнозирования стоимости используются модели машинного обучения. Чаще всего применяются:

• линейная регрессия;

• случайный лес (Random Forest);

• градиентный бустинг (LightGBM, XGBoost).

Метрики качества оценки модели включают:

• MAE (средняя абсолютная ошибка),

• RMSE (среднеквадратичная ошибка),

• R² (коэффициент детерминации).

Обучение и тестирование выполняются с помощью разбиения выборки, кросс-валидации и настройки гиперпараметров.

Визуализация результатов

Итоговая визуализация позволяет представить:

• распределение цен;

• влияние признаков на стоимость;

• сравнение реальных и предсказанных значений;

• динамику цен по временным и географическим признакам.

Для визуализации применяются библиотеки matplotlib, seaborn и plotly.

Выводы по результатам исследования

Результаты исследования подтверждают, что основными факторами, влияющими на цену квартиры, являются:

• площадь;

• расположение;

• этаж;

• удалённость от центра;

• дата публикации.

Дополнительно выявлено, что сезонность и макроэкономические колебания также оказывают влияние на рынок недвижимости.

Возможности применения

Проект "исследование объявлений о продаже квартир Яндекс Практикум" может использоваться:

• в качестве обучающего материала по анализу данных;

• для формирования аналитических отчетов;

• как основа для разработки рекомендательных систем и оценки инвестиционной привлекательности объектов.

FAQ

Какова цель проекта исследования объявлений о продаже квартир Яндекс Практикум?
Цель — анализ факторов, влияющих на стоимость квартир, и построение модели прогнозирования цены.

Какие данные используются в исследовании?
Используются данные о квартирах: площадь, количество комнат, этаж, тип дома, расстояние до центра, дата публикации и цена.

Какие методы анализа применяются?
Применяются методы предобработки, визуализации, статистического анализа и машинного обучения.

Какие модели использовались в прогнозировании?
Использовались линейная регрессия, случайный лес и градиентный бустинг.

Что можно узнать из визуализации результатов?
Визуализация помогает понять распределение цен, выявить ключевые факторы и сравнить предсказания модели с реальными значениями.