Разработка веб-приложения с использованием машинного обучения для прогнозирования стоимости объектов недвижимости: создание и внедрение стартапа

Перед настоящей ВКР стоит ключевая цель, заключающаяся в разработке веб-приложения в качестве стартапа, связанного с моделью машинного обучения в целях формирования прогнозов по стоимости объектов недвижимого имущества, а также в дальнейшей интеграции данной модели в структуру веб-приложения. 

Подобный подход даст возможность обеспечить удобство применения и доступность актуальных инструментальных средств аналитики в сфере собственности-недвижимости, причем как для субъектов-специалистов, так и для обычных частных лиц, играющих роли субъектов-продавцов и субъектов-приобретателей. Чтобы достигнуть намеченной цели, нужно решить ряд задач, в том числе:

- организовать и осуществить аналитическую работу относительно наличествующих на данный момент методологических подходов по разработке веб-приложений, позволяющих разрабатывать прогнозы и производить детализированный анализ стоимости объектов недвижимой собственности;

- подобрать и привести обоснования инструментальных средств и технологических решений, предназначенных для разработки веб-приложения и соответствующей модели;

- создать проектную версию структурного продукта и выработать методологические подходы к формированию взаимных связей между отдельными компонентами web-приложения;

- подобрать и произвести подготовку информации, касающейся объектов недвижимого имущества, в целях обучения разработанной модели;

- произвести разработку и обучение модели в целях прогнозирования стоимости объектов недвижимого имущества;

- разработать веб-приложение и внедрить в его структуру обученную модель;

- разработать бизнес-модель и бизнес-план стартапа

- сделать финансовый план стартапа

- оценить риски стартапа 

- разработать организационный план стартапа

- запланировать стратегию развития стартапа

В качестве объекта настоящей исследовательской работы выступает рынок недвижимости и процессы ценообразования на объекты недвижимости, учитывая различные виды жилой недвижимости. 

В качестве предмета настоящей исследовательской работы представлено web-приложение «APPartments» для анализа и прогнозирования цен на недвижимость на основе данных о характеристиках объектов, рыночных тенденций, используя алгоритмы машинного обучения.

Введение

Глава 1. Теоретические основы прогнозирования стоимости недвижимости

1.1. Рынок недвижимости как объект исследования

1.2. Методология анализа и прогнозирования цен на недвижимость

1.3. Современные подходы к оценке стоимости объектов недвижимости

Глава 2. Технологии машинного обучения в прогнозировании стоимости недвижимости

2.1. Основы машинного обучения и искусственного интеллекта

2.2. Алгоритмы прогнозирования стоимости недвижимости

2.3. Особенности применения машинного обучения в сфере недвижимости

Глава 3. Разработка веб-приложения для прогнозирования стоимости недвижимости

3.1. Техническое задание и требования к веб-приложению

3.2. Выбор технологических решений и инструментов разработки

3.3. Архитектура и структура веб-приложения

Глава 4. Создание и обучение модели машинного обучения

4.1. Сбор и подготовка данных для обучения модели

4.2. Разработка и обучение модели прогнозирования

4.3. Оценка точности и эффективности модели

Глава 5. Бизнес-модель и стратегия развития стартапа

5.1. Анализ рынка и конкурентная среда

5.2. Бизнес-модель стартапа

5.3. Маркетинговая стратегия и план продвижения

5.4. Финансовый план и оценка рисков

Заключение

Список использованных источников

Приложения

1. Абрамов С.И. Инвестиции: сущность, виды, механизмы функционирования. – М.: Дашков и К, 2024. – 350 с.

2. Аистова М.В. Реструктуризация предприятий: вопросы управления. – М.: Альпина Паблишер, 2024. – 287 с.

3. Багиев Г.Л. Маркетинг: учебник для вузов. – СПб.: Питер, 2024. – 378 с.

4. Балабанов И.Т. Основы финансового менеджмента. – М.: Финансы и статистика, 2024. – 480 с.

5. Васильев В.Л. Информационные технологии в экономике. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2024. – 320 с.

6. Волков О.И. Экономика предприятия. – М.: ИНФРА-М, 2024. – 520 с.

7. Воронин А.Г. Муниципальное управление: учебное пособие. – М.: ИНФРА-М, 2024. – 420 с.

8. Гаврилова Т.А. Базы данных: модели, разработка, реализация. – СПб.: Питер, 2024. – 368 с.

9. Герчикова И.Н. Менеджмент. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2024. – 512 с.

10. Глазов Б.В. Экономика предприятия: анализ, прогноз. – СПб.: Питер, 2024. – 240 с.

11. Горфинкель В.Я. Инновационное развитие экономики России. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2024. – 352 с.

12. Гребнев Е.Т. Экономика предприятия: учебник. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2024. – 527 с.

13. Губин В.Е. Экономика организации (предприятия): учебное пособие. – М.: ИНФРА-М, 2024. – 479 с.

14. Данилин В.И. Информационные технологии в экономике и управлении. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2024. – 479 с.

15. Еленева С.Ю. Управление недвижимостью. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2024. – 320 с.

16. Жихаревич Б.С. Система стратегического планирования и развития городов. – М.: Альпина Паблишер, 2024. – 287 с.

17. Иванов Г.И. Инвестиции: сущность, виды, механизмы функционирования. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2024. – 350 с.

18. Ильин А.И. Экономика предприятия. – М.: Новое знание, 2024. – 672 с.

19. Калянина С.Н. Электронная коммерция: технологии и организация. – М.: Интернет-университет информационных технологий, 2024. –