Domoway - Массовая оценка объектов недвижимости

Интернет-портал Domoway — инновационный проект в сфере недвижимости, не имеющий аналогов в России. Проект был разработан в помощь собственникам и покупателям недвижимости для определения справедливой стоимости жилья.

Проект Domoway для компании ГКР – это желание поделиться накопленным опытом и знаниями, сделать массовую оценку недвижимости доступной для всех, автоматизировав процесс расчета стоимости квартир.

Разработанные алгоритмы и специальное программное обеспечение позволяют проводить оценку жилой недвижимости в автоматическом режиме. Любой пользователь, зашедший на сайт, имеет возможность бесплатно оценить не только свою, но и любую другую квартиру.

В ходе анализа рынка жилой недвижимости была установлена зависимость между ценой и местонахождением квартир.  Местоположение дома – очень важный динамичный, ценообразующий фактор, который в большой степени влияет на стоимость недвижимости.
Была построена ценовая карта Москвы, Нижнего Новгорода, Екатеринбурга, других городов и смоделировано влияние глобальных (например, центр города) и локальных центров (например, основных магистралей, принадлежность к той или иной ценовой зоне) на стоимость объектов недвижимости.

Полученная поверхность позволяет наглядно показать распределение стоимости на квартиры в городах Москва, Санкт-Петербург, Нижний Новгород, Екатеринбург.
 

С помощью электронной карты города и специально разработанного программного обеспечения определяется расстояние от дома до основных зон, участвующих в ценообразовании.

Используемый метод учета расстояний до центров влияния один из самых трудоемких, но позволяет получить  качественную модель, высокую точность, плавность и непрерывность поверхности цен, а так же требует незначительного числа аналогов.

Массовая оценка жилой недвижимости

Первый город, где была сделана массовая оценка жилой недвижимости, была Москва, затем Нижний Новгород. Третьим городом стал Екатеринбург. Для каждого города разрабатывается индивидуальный алгоритм расчета стоимости квартир, каждый город имеет свои отличительные особенности.

В Нижнем Новгороде, например, не столь интенсивна деятельность на рынке жилья как в Москве, поэтому риелторы крайне ценно относятся к своей информации. В данных о продаже квартир не указываются номера домов (отсутствует точная адресная привязка сделки), что привело к изменению модели расчета.
Была выявлена еще одна проблема – недостаточно полный картографический материал по спутниковым снимкам (Яндекс и Google карты). Не всегда указываются номера домов. Случается даже так, что неправильно проведены улицы.

Также сложность при оценке заключалась в том, что Нижний Новгород – город с ярко выраженной верхней и нижней частями, поэтому обработка пространственной информации шла отдельно по каждой из них.

Участники проекта стараются оценить не только район или местность, а каждый дом индивидуально. Для этого требуется четко расшифровывать адрес, понять какая комбинация адресных составляющих делает этот адрес уникальным и привязывать его к карте.

Екатеринбург в этом плане оказался уникальным городом. В адресе присутствует название города, административный район, район, поселки. По сути, только центральная часть Екатеринбурга является классическим городом, где имеется много подчиненных населенных пунктов.

Названия улиц в Екатеринбурге могут повторяться. Четких границ административных районов не существует, даже их перечень согласно различным Интернет-источникам определен по-разному. Нужно было понять систему формирования адреса в данных агентств недвижимости. Командой проекта был проведен анализ адресов и сформированы границы районов.

Точность оценки

Построенная нами математическая модель рынка недвижимости учитывает географические координаты дома, факторы влияния, рыночные тенденции, сделки и предложения,  временные факторы и т.д. Накапливая  данные за большой период времени, в модели нивелируется разброс данных, происходит сглаживание.

Обновление модели происходит каждую неделю. Обновляется информация по Do-оценке (Do-оценка – цена площади в доме, рассчитанная на основе математической модели рынка недвижимости, местоположения, характеристик дома и квартиры) для каждого дома и коэффициентам для факторов стоимости.

Выводы о качестве модели производятся исходя из статистических показателей, рассчитываемых в процессе моделирования:

•    коэффициента детерминации;
•    среднеквадратической погрешности;
•    средне относительной погрешности;
•    критерия Фишера.

Оценка квартиры, которую пользователь получает на Domoway, очень близка к рыночной стоимости квартиры (наиболее вероятная цена, которая складывается при продаже жилья  на рынке недвижимости и зависит от ситуации на рынке недвижимости). Погрешность составляет плюс минус 3%-5%.

Поиск по адресу

Использование внешних сервисов поиска вызывало ряд неудобств, связанных с тем, что поисковый запрос отправлялся к сторонней базе данных. При запросе пользователь попадал на карту, откуда происходил запрос к геокодеру Яндекса и Google. Сервис геокодирования позволяет определять координаты и получать сведения о географическом объекте по его названию или адресу.

Возникали нелепые ошибки позиционирования. Например, осуществляя поиск по Нижнему Новгороду можно было попасть на одноименную улицу в С.-Петербурге и т.п.
Появилась необходимость создать технологию, которая позволяла бы выдавать максимально точные данные пользователю. Иными словами – максимальное соответствие поискового запроса с найденным результатом.

Таким решением явилась разработка нового поиска по адресу домов с использованием собственной базы данных и обращением к собственному серверу.
Sphinx – это полнотекстовый поисковый механизм, позволяющий обрабатывать запросы с очень высокой скоростью.

Суть поиска по адресу сводится к следующему. Было сформировано 4 индекса (таблицы) – города, районы, улицы, дома. Все они имеют между собой связи: в город входит район, в район - улица, в улицу - дом. В доме прописан также район, в котором он находится, поскольку часто случается, что улица расположена в нескольких районах и определить это можно по домам на этой улице.

При вводе адреса, поисковый механизм ищет совпадения в базе данных по каждому индексу. С каждым разом поисковый запрос сокращается.
В процессе разработки нашего поиска было испробовано три разных варианта, реализующих логику поиска. Протестировав их, был оставлен наиболее точный.
Перед тем, как начать поиск, пользователь указывает, на какую именно страницу он хочет попасть в зависимости оттого, что надо сделать – дать объявление, оценить квартиру или просто найти дом.

Аналитика рынка недвижимости

В разделе «Аналитика» на портале наглядно представлены все изменения, происходящие с ценами на недвижимость.

Динамика изменения стоимости квадратного метра жилья - является основным аналитическим инструментом на странице и представляет собой график изменения стоимости квадратного метра с возможностью изменения таких параметров, как единица измерения (рубли, доллары, евро США, % от стоимости), дата, тип квартиры (1,2,3-комнатная и т.д.), район.

Данные представлены как со сглаживанием, так и без него.

Сервисы

Для каждого дома предусмотрен собственный раздел на сайте, где информация о динамике стоимости квартир в доме отображается в виде графиков. При этом можно выбирать единицу измерения - миллионы рублей, доллары США, евро. История падения и повышения цены на квартиры сохраняется на сайте.

В проекте используются ГИС-технологии. На карте отражен весь инструментарий проекта, «привязаны» характеристики и фотографии домов, а также отражается активность пользователей. Можно посмотреть среднюю стоимость квартир по округу, району, улице, сравнить цены на расположенные рядом объекты недвижимости. 


Кроме того, на портале существуют множество других сервисов. Размещение объявлений о продаже квартир собственниками и агентствами недвижимости. На портале предусмотрено автоматическая загрузка объявлений из информационных баз агентств недвижимости. Управление контентом, который создают пользователи, происходит в личном кабинете, там же хранятся все объекты, которые были отмечены как избранное.

Пользователи портала могут загружать фотографии объектов недвижимости, вносить исправления в характеристики домов, задавать вопросы или отвечать другим пользователям.

При просмотре объявлений о продаже недвижимости или при использовании сервиса «оценка стоимости квартиры» пользователи получают информацию о кредитной ипотеке (первый взнос и ежемесячный платеж) или информацию том, какую недвижимость можно приобрести в других странах за эти деньги.