Nowadays data science and accordingly artificial intelligence are speeding in their development in almost any different kind of industry, and real estate is not an exception. The volume of various existing data in this sector, if analyzed properly, means a lot for better decision making and quality improvements. The goal is to turn data into information, and information into insight. The concept is simple, but the value and size of this data go beyond the capabilities of typical database software tools. This is where “Big Data Analytics” comes in. Real estate valuation is no longer a traditional business that relies only on expert opinions. The profession is now facing greater transformation in the valuation process and methodology, along with innovations in information technology. The needs somehow motivate dependency on intelligent valuation systems that allow clients to get faster and accurate value. In this study, we used data science fundamentals to program a tool to estimate the real estate prices in Melbourne city. To achieve this, we performed our work based on two different methods, first an ordinary OLS method, which is widely used in statistical analyses; and another artificial intelligence algorithm called Random Forest. Although OLS holds acceptable results, Random Forest outperformed the linear technique and reached a compelling rate of accuracy and performed even higher than initial expectations. Moreover, the artificial intelligence method is preferred due to its upgradability, usability, and advancement. On the other hand, OLS is better performed in the analysis of the variables.
Oggigiorno la scienza dei dati, e conseguentemente l'intelligenza artificiale stanno accelerando il loro sviluppo in quasi ogni tipo di industria, e il settore immobiliare è compreso tra questi. Il volume dei vari dati esistenti in questo settore, se analizzato adeguatamente, contribuisce al miglioramento del processo decisionale e della qualità. L'obiettivo è la trasformazione dei dati in informazioni e le informazioni in intuizioni. Il concetto è molto semplice, ma il valore e le dimensioni di questi dati vanno oltre le capacità dei tipici strumenti software di database. Ed è a questo punto che entra in gioco la "Big Data Analytics". Recentemente è uso comune, per la stima del valore economico di un immobile, non fare unicamente affidamento alle opinioni di esperti del settore. La ricerca in questo campo sta sperimentando grandi trasformazioni riguardanti in particolare la metodologia e il processo di valutazione economica, oltre a innovazioni nelle tecnologie informative. Le (mutate) esigenze di fatto hanno comportato la dipendenza da sistemi intelligenti di valutazione che permettano ai clienti di ottenere stime accurate in tempi ridotti. In questo studio abbiamo usato i fondamenti del data science per programmare uno strumento che stimasse i prezzi immobiliari nella città di Melbourne. Per raggiungere questo obiettivo abbiamo svolto il nostro lavoro sulla base di due diversi metodi; uno basato su un normale metodo OLS, ampiamente utilizzato nelle analisi statistiche; l’altro un algoritmo di intelligenza artificiale, chiamato Random Forest. Sebbene il metodo OLS abbia dato risultati accettabili, Random Forest ha raggiunto un tasso di accuratezza soddisfacente nella tecnica lineare, ottenendo risultati migliori rispetto alle aspettative iniziali. Quindi, il metodo di intelligenza artificiale è preferibile vista la sua facilità di aggiornamento, per la sua usabilità e perché è il metodo più avanzato. D'altra parte, OLS è più adeguato nell'analisi delle variabili.
An application of data science and artificial intelligence in real estate : house price estimation
AMINALSHAREI, ALI
2018/2019
Abstract
Nowadays data science and accordingly artificial intelligence are speeding in their development in almost any different kind of industry, and real estate is not an exception. The volume of various existing data in this sector, if analyzed properly, means a lot for better decision making and quality improvements. The goal is to turn data into information, and information into insight. The concept is simple, but the value and size of this data go beyond the capabilities of typical database software tools. This is where “Big Data Analytics” comes in. Real estate valuation is no longer a traditional business that relies only on expert opinions. The profession is now facing greater transformation in the valuation process and methodology, along with innovations in information technology. The needs somehow motivate dependency on intelligent valuation systems that allow clients to get faster and accurate value. In this study, we used data science fundamentals to program a tool to estimate the real estate prices in Melbourne city. To achieve this, we performed our work based on two different methods, first an ordinary OLS method, which is widely used in statistical analyses; and another artificial intelligence algorithm called Random Forest. Although OLS holds acceptable results, Random Forest outperformed the linear technique and reached a compelling rate of accuracy and performed even higher than initial expectations. Moreover, the artificial intelligence method is preferred due to its upgradability, usability, and advancement. On the other hand, OLS is better performed in the analysis of the variables.File | Dimensione | Formato | |
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