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- 准确预测人工智能赋能的房地产组合产品，对大量数据进行处理，在现代机器学习技术的基础上对未来的房地产价格提供更准确的预测。
- 可扩展性我们的产品将帮助用户扩展他们的房地产投资组合，使客户接触到最全面的房产资源，并实现对房产状况的实时分析。
- 更多的选择：我们的产品为客户提供各类房地产信息、分析其特点，帮助用户做出明智的投资决策。从而使用户可以选择符合其投资目标和偏好的房产。
特点
借助AI驱动的投资组合像专业人士一样进行投资
基于人工智能的房地产投资组合为用户创造根据自己的喜好和目标制定投资策略的机会，自动管理投资组合，使收益最大化的同时保证风险的最小化。无疑，这是一种可靠的创新型房地产投资方式。
数据输入
我们使用哪些数据
该算法从数十个来源录入了大量数据，在某些城市，它可以考量超过200个参数（来源和参数将在下面列出，以及它们在算法结构中的比重）。
超高影响因子
开发商的客户关系管理（CRM）
上市房地产综合信息服务网（MLS）
清单 ·房产位置（经纬度）。
项目等级
房产评级
邻居阶层
公寓参数20-27标准（面积、楼层、维修、是否有阳台、露台等）。
公寓价格
上市房地产综合信息服务网（MLS）
清单 ·房产位置（经纬度）。
项目等级
房产评级
邻居阶层
公寓参数20-27标准（面积、楼层、维修、是否有阳台、露台等）。
公寓价格
高影响因子
所在城市前三名的房地产网站
公共数据（交易）。
宏观经济数据
货币波动情况
墙体材料
建筑年份/重建年份
交通便利性
具有吸引力之处
交通便利性（精确到分钟）
驾车出行交通便利性
交通便利性，考虑到所有出行方式（精确到分钟）
公共数据（交易）。
宏观经济数据
货币波动情况
墙体材料
建筑年份/重建年份
交通便利性
具有吸引力之处
交通便利性（精确到分钟）
驾车出行交通便利性
交通便利性，考虑到所有出行方式（精确到分钟）
中级影响因子
基础设施数据（谷歌地图）
基础设施数据(Wikimapia结合谷歌地图和维基搜索引擎）
来自开放街道地图（OpenStreetMap）的基础设施数据
基础设施数据(Wikimapia结合谷歌地图和维基搜索引擎）
来自开放街道地图（OpenStreetMap）的基础设施数据
低影响因子
公用设施 房屋状况
关于该房产的网络评论
半自动地图地区标记、特殊区域
特殊位置
税收数据库
已售公寓地籍号 待售公寓地籍号
关于该房产的网络评论
半自动地图地区标记、特殊区域
特殊位置
税收数据库
已售公寓地籍号 待售公寓地籍号
极高的冲击力
- 未售出公寓的展示期
- 已售出公寓的价格
- 已售公寓的展示期
- 已售公寓数量
- 公寓的流动性
- 分区流动
高等影响力
- 几分钟车程即可到达
- 交通便利程度（以分钟为单位） 总计
- 房屋声誉（内部评级）
- 地区声誉（内部评级）
- 竞争对手的公寓评级（内部评级）
- 犯罪报告（如可接受）
- 学校评级
- 3 市场动态
- 挂牌价格每日变动
- 价格和供应量变化的相关性
- 供应量与需求动态之间的相关性
- 来自用户的真实数据
- 用户反馈
- 需求的力量
- 绿化区
- 水位线区域
- 区域基础设施
- 基础设施评级
中等影响力
- 建筑物的楼层数
- 区域流动性
- 维修类型 ( 10 星评分 )
- 网站列表的存档数据
- 噪音区域（内部评级）
资源
了解更多
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