hệ hỗ trợ dự báo giá nhà đất

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN TOÁN ỨNG DỤNG VÀ TIN HỌC HỆ HỖ TRỢ DỰ BÁO GIÁ NHÀ ĐẤT HỆ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH Chuyên ngành: TOÁN TIN Giảng viên hướng dẫn: TS LÊ CHÍ NGỌC Mục lục Lời mở đầu Chương I Điều tra khảo sát Khảo sát trạng Mơ hình nghiệp vụ Đặc tả yêu cầu phần mềm .5 Thiết kế mơ hình 5 Dữ liệu thực nghiệm .6 Chương II Phân tích hệ thống .7 Phân tích hệ thống mặt chức .7 Biểu đồ phân cấp chức Biểu đồ luồng liệu .8 3.1 Biểu đồ liệu mức ngữ cảnh 3.2 Biểu đồ luồng liệu mức đỉnh Chương III Thiết kế hệ thống Thiết kế hệ thống mặt liệu Thiết kế mơ hình hệ thống Thiết kế hệ thống giao diện 3.1 Công dụng sử dụng .9 3.2 Giao diện website 10 Kết luận .12 Tài liệu tham khảo .13 Lời mở đầu Hằng năm nhu cầu bất động sản nước lớn Dẫn đến nhu cầu cần cho doanh nghiệp đánh giá giá trị hộ mà họ bán đầu tư Việc đánh giá giá trị quan trọng giúp cho nhà đầu tư đưa mức giá thích hợp cho sản phẩm Cùng với đó, nhà quản lý nhà nước thực thu hồi mặt cần giá xác cho hộ để đền bù cách thích hợp Hơn nữa, cịn giúp ích cho sản Bất động sản training cho nhân viên Sale nhanh chóng hơn, nhân viên bán hộ họ nhân viên lâu việc đánh giá giá trị khơng q khó khăn nhân viên việc khơng phải dễ dàng Chính nhu cầu đó, em tìm hiểu thiết kế chương trình hỗ trợ nhà đầu tư, doanh nghiệp nhà quản lý đưa định giá trị nhà đất Bài báo cáo em gồm phần  Chương Điều tra khảo sát  Chương Phân tích hệ thống  Chương Thiết kế hệ thống Qua em xin gửi lời cảm ơn đến thầy Lê Chí Ngọc giúp đỡ chúng em hoàn thành đề tài thời gian qua Vì kiến thức cịn có hạn nên em mong góp ý thầy để chúng em hồn thiện sản phẩm Em xin chân thành cảm ơn! Chương I Điều tra khảo sát Khảo sát trạng Hiện nhu cầu bất động sản (BĐS) liên tục tăng cao mà dân số giới ngày đơng nhu cầu nhà lại nhiêu Theo báo cáo tình hình bất động sản thành phố lớn Việt Nam Hà Nội thành phố Hồ Chí Minh, năm vừa qua có tổng cộng 105 dự án được phê duyệt, số giao dịch 38746 bán Các số liệu cho thấy hoạt động BĐS diễn nhiều sơi Cùng với hàng trăm dự án cần phải giải tỏa mặt để triển khai Một toán thiết yếu làm để dự báo giá nhà đất? Từ tốn hỗ trợ nhà quản lý nhiều toán khác Dự báo giá hộ chủ đầu tư hồn tồn đưa mức giá hợp lý vừa mang lợi nhuận cao vừa có tính cạch tranh cho doanh nghiệp Hơn nữa, quan quản lý nhà nước muốn giải tỏa mặt để thực dự án phải đưa mức giá đền bù thích hợp cho đơi bên đồng ý, hệ thống xác định giá nhà cần thiết Cùng với đó, doanh nghiệp sàn giao dịch BĐS chuyên bán sản phẩm nhà đất, năm họ có nhiều nhân viên Tuy nhiên nhân viên khơng đủ kinh nghiệp để định giá cho giá trị doanh nghiệp bán, hay sản phẩm mà doanh nghiệp bán giúp cho chủ nhân Chính hệ thống định giá nhà giải pháp tốt để tiết kiệm mặt đào tạo nhân viên Mơ hình nghiệp vụ Dữ liệu ngơi nhà số phịng, số phịng ngủ, diện tích, mật độ dân cư,… nhân viên nhà quản lý tổng hợp lại, từ liệu để đánh giá giá trị ngơi nhà, dự án tới Khi có đầy đủ liệu, phận kỹ thuật train liệu có từ đưa hệ thống tính tốn giá trị ngơi nhà Cùng việc ứng dụng hệ thống tính tốn yếu tố ngoài, doanh nghiệp cho mức giá tốt để bán sản phẩm cho lợi nhuận cao mà giữ tính cạnh tranh với doanh nghiệp khác Hình Mơ hình hóa nghiệp vụ Đặc tả yêu cầu phần mềm Mỗi tài khoản vào hệ thống cấp tài khoản riêng chứa liệu phân tích Nhà quản lý dùng tài khoản để sử dụng chức hệ thống Phần mềm cung cấp cho nhà quản lý hệ thống toàn quyền quản lý liệu gồm: thêm, xóa, sửa, Dữ liệu cho tài khoản người dùng truy cập đăng lên tài khoản Sau hệ thống tiếp nhận liệu tính tốn đưa cho người sử dụng dự đoán phân tích liệu Kết thị trực tiếp trang web nhà quản lý cần dựa để đưa định tài giá bán hộ, đền bù cho hiệu Trang chủ thị số tài khoản truy cập, số tài khoản truy cập ngày hôm nay, thị liệu trước mà bạn đăng lên gần Phân tích thu nhập theo khu vực nào, mật độ dân số khu vực Nhà quản lý xem biểu đồ để có thêm thơng tin phân tích giá trị sản phẩm mình, đưa định hợp lý Thiết kế mơ hình Để giải tốn, mơ hình đặt “Hồi quy tuyến tính” Đặc điểm mơ hình hồi quy tuyến tính: + Phương pháp tính tốn đơn giản, khơng q phức tạp + Đưa tính kết nhanh sai số để nhà quản lý tin cậy phần trăm Dữ liệu thực nghiệm Dữ liệu sử dụng để dự báo liệu giá bán hộ nhà nước thành phố bên Mỹ vào năm 2018 Bộ liệu USA.housing.csv gồm:     trường 5000 ghi biến phục thuộc: Price biến độc lập là: Avg.Area Income, House Age, Number of Rooms, Number of Bedrooms, Area Population, Address Trong giá nhà biến phụ thuộc trường lại biến độc lập định lên giá trị nhà Chương II Phân tích hệ thống Phân tích hệ thống mặt chức Hệ thống gồm chức chính:  Đăng xuất, đăng nhập vào hệ thống  Hiện thị liệu nhà quản lý biểu đồ thể liệu liên quan  Chức cuối chức dự đoán cho dự liệu tải lên từ phía khách hàng Biểu đồ phân cấp chức Biểu đồ luồng liệu 3.1 Biểu đồ liệu mức ngữ cảnh 3.2 Biểu đồ luồng liệu mức đỉnh Chương III Thiết kế hệ thống Thiết kế hệ thống mặt liệu Tên trường Avg Area Income House Age Number of Rooms Number of Bedrooms Area Population Price Address Mơ tả Trung bình thu nhập khu vực Tuổi ngơi nhà Số phịng Số phịng ngủ Dân số khu vực Giá bán Địa Kiểu liệu Float Float Int Int Float Float Varchar Thiết kế mơ hình hệ thống Thiết kế hệ thống giao diện 3.1 Cơng dụng sử dụng Chương trình sử dụng các công nghệ thư viện ML để lập trình mơ hình máy học sử dụng ngôn ngữ HTML, CSS, Javascript, Node JS, python để lập trình giao diện website - HTML từ viết tắt HyperText Markup Language (ngôn ngữ đánh dấu siêu văn bản) dùng mô tả cấu trúc trang Web tạo loại tài liệu xem trình duyệt - CSS (viết tắt Cascading Style Sheets) ngôn ngữ định dạng sử dụng để mơ tả trình bày trang Web, bao gồm màu sắc, cách bố trí phơng chữ CSS cho phép chúng hiển thị nội dung tương thích loại thiết bị có kích thước hình khác nhau, chẳng hạn hình lớn, hình nhỏ điện thoại hay máy tính - JavaScript ngôn ngữ nhanh nhẹ chạy môi trường máy chủ lưu trữ (ví dụ: trình duyệt web), JavaScript kết nối với đối tượng mơi trường để cung cấp kiểm sốt chương trình chúng JavaScript cho phép bạn thực điều phức tạp trang web đồ tương tác Javascript hỗ trợ tất trình duyệt Firefox, Chrome, chí trình duyệt thiết bị di động có hỗ trợ - Python ngơn ngữ lập trình thơng dịch (interpreted), hướng đối tượng (objectoriented), ngôn ngữ bậc cao (high-level) ngữ nghĩa động (dynamic semantics) Python hỗ trợ module gói (packages), khuyến khích chương trình module hóa tái sử dụng mã Trình thơng dịch Python thư viện chuẩn mở rộng có sẵn dạng mã nguồn dạng nhị phân miễn phí cho tất tảng phân phối tự Được sử dụng để chạy model toán 3.2 Giao diện website Trang đăng nhập, đăng ký tài khoản: 10 Trang chủ: thị liệu lượng truy cập web giao dịch web Trang “Chart” biểu diễn biểu đồ dự đoán liệu: 11 Trang “ Tablets” biểu diễn liệu sử dụng: Trang “Prediction” cho phép đưa liệu lên thị kết dự đốn 12 Kết luận Việc tìm dự đốn xác định giá trị ngơi nhà có ý nghĩa lớn doanh nghiệp việc cạnh trạnh tạo lợi nhuận cho doanh nghiệp Hỗ trợ đưa định hợp lý giải toán liên quan đến Trong báo cáo tơi trình bày mặt thiết kế hệ thống xây dựng chương trình dự báo giá nhà đất, nhiên thời gian trình độ có hạn nên sản phẩm khơng thể thiếu sai sót mong góp ý từ quý đọc giả gửi Tài liệu tham khảo [1] https://www.w3schools.com/ [2] https://www.kaggle.com/ [3] https://medium.com/africa-creates/predicting-house-prices-using-linear-regressionfe699d091e04 [4] https://studygyaan.com/data-science-ml/linear-regression-machine-learning- project-for-house-price-prediction 13 ... hàng trăm dự án cần phải giải tỏa mặt để triển khai Một toán thiết yếu làm để dự báo giá nhà đất? Từ tốn hỗ trợ nhà quản lý nhiều toán khác Dự báo giá hộ chủ đầu tư hồn tồn đưa mức giá hợp lý... đánh giá giá trị khơng q khó khăn nhân viên việc khơng phải dễ dàng Chính nhu cầu đó, em tìm hiểu thiết kế chương trình hỗ trợ nhà đầu tư, doanh nghiệp nhà quản lý đưa định giá trị nhà đất Bài báo. .. tạo lợi nhuận cho doanh nghiệp Hỗ trợ đưa định hợp lý giải toán liên quan đến Trong báo cáo tơi trình bày mặt thiết kế hệ thống xây dựng chương trình dự báo giá nhà đất, nhiên thời gian trình độ