The Analysis of the Suburban Real Estate Market in the Leningrad Region (Based on Cyan Data) Using Machine Learning Methods

Abstract

Работа посвящена анализу рынка загородной недвижимости Ленинградской области с помощью методов машинного обучения. Данные для исследования собраны с сайта компании ЦИАН, которая является одним из лидеров на рынке онлайн-классифайдов недвижимости в России. В работе описывается предыдущий опыт подобных исследований, анализ признаков объектов недвижимости. В рамках исследования было построено три модели, прогнозирующие: цену квадратного метра объекта недвижимости, цену посуточной аренды и помесячной аренды. Приведено несколько примеров использования этих моделей.

This work is about the suburban real estate market analysis in the Leningrad region using machine learning methods. Data for this research was collected from the CIAN company’s website. This company is one of the leaders on the online real estate classifieds’ market in Russia. In this work, the previous experience of the related research is described, also, the analysis of the features of the real estate is given. For this research, three models were built: one that predicts a price of a squared meter of a house, one that predicts the price of renting it for a day and one that predicts the price of renting it for a month. Some examples of these models’ usage are given.