hệ hỗ trợ quyết định dự đoán giá trị bất động sản hỗ trợ nhà quản lý giải phóng mặt bằng

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN TOÁN ỨNG DỤNG VÀ TIN HỌC PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG HỆ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH DỰ ĐOÁN GIÁ TRỊ BẤT ĐỘNG SẢN HỖ TRỢ NHÀ QUẢN LÝ GIẢI PHÓNG MẶT BẰNG Chuyên ngành: TOÁN TIN Giảng viên hướng dẫn: TS LÊ CHÍ NGỌC Hà Nội – 2020 MỤC LỤC LỜI NÓI ĐẦU CHƯƠNG KHẢO SÁT ĐÁNH GIÁ 1.1 Khảo sát, đánh giá 1.2 Mơ hình nghiệp vụ 1.3 Đặc tả u cầu phần mềm 1.4 Dữ liệu khảo sát CHƯƠNG PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG 2.1 Biểu đồ phân cấp chức 2.2 Biểu đồ luồng liệu 2.2.1 Biểu đồ luồng liệu mức ngữ cảnh 2.2.2 Biểu đồ luồng liệu mức đỉnh CHƯƠNG 3.1 MƠ HÌNH GIẢI QUYẾT BÀI TỐN Mơ hình hồi quy tuyến tính (Linear Regression) CHƯƠNG THIẾT KẾ CHƯƠNG TRÌNH 10 10 12 4.1 Xây dựng hệ thống liệu 12 4.2 Xây dựng mơ hình hệ thống 12 4.2.1 Server 12 4.2.2 Client (Giao diện người dùng) 13 4.3 Xây dựng giao diện 13 LỜI NĨI ĐẦU Trong thời kì nay, để phục vụ tốt công tác quy hoạch, quản lý tài nguyên lĩnh vực việc xây dựng công cụ mô hỗ trợ quản lý vô cần thiết Với phát triển cơng nghệ máy tính, việc mơ hình hóa phân tích hệ thống phát triển nhanh chóng, hệ hỗ trợ định đời áp dụng nhiều quy hoạch, quản lý Ở báo cáo em xin trình bày đề tài dự đốn giá trị bất động sản, hỗ trợ nhà quản lý giải phóng mặt Báo cáo gồm chương chính: • Chương Khảo sát đánh giá • Chương Phân tích thiết kế hệ thống • Chương Mơ hình giải tốn • Chương Thiết kế chương trình Em xin chân thành cảm ơn Thầy Lê Chí Ngọc tận tình giúp đỡ để em hồn thành báo cáo Do có nhiều hạn chế mặt kiến thức nên báo cáo khơng tránh khỏi số sai sót mặt chủ quan khách quan Vì em mong nhận góp ý, đánh giá Thầy bạn để báo cáo hệ thống hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, ngày 12 tháng 06 năm 2020 Sinh Viên thực CHƯƠNG 1.1 KHẢO SÁT ĐÁNH GIÁ Khảo sát, đánh giá Trong năm gần với việc phát triển không ngừng kinh tế, xã hội Việc phát triển thành phố lớn diễn không ngừng nghỉ, nhu cầu xây dựng ngày tăng Các dự án xây dựng khu công nghiệp, trung tâm thương mai, trung tâm văn phòng, khu chung cư … phát triển mạnh mẽ Hình 1: Quy hoạch xây dựng thành phố Việc giải phóng mặt yêu cầu bắt buộc tiên để thực dự án Chiếm tỉ lệ lớn tổng số tiền đâu tư dự án lên việc xác định mức giá cụ thể để triển khai dự án quan trọng.Do đất tài nguyên có hạn, nhu cầu sử dụng đất tăng cao dẫn tới giá biến động liên tục tùy theo nhu cầu thị trường khơng có mức giá cố định, tùy thuộc thỏa thuận người bán người mua Từ nhu cầu thị trường thực tế, cần cơng cụ dự đốn tương đối xác tổng số tiền cần giải phóng mặt giúp người quản lý đưa định phụ hợp với nguồn lực doanh nghiệp 1.2 Mơ hình nghiệp vụ Dữ liệu khu vực tiềm với trường liệu: với số phịng ngủ, số phịng ăn, diện tích đất ở, diện tích đất sử dụng dược thu thập vào hệ thống Thông qua yếu tố ngơi nhà khu vực cần giải phóng mặt hệ thống đưa dự đốn gần xác giá trị khu đất Nhà quản lý dựa vào mức giá dự đoán hệ thống kết hợp với liệu khác khu vực cần giải phóng mặt để đưa định hợp lý Hình 2: Mơ hình hóa nghiệp vụ 1.3 Đặc tả yêu cầu phần mềm Hệ thống xây dựng với mục đích dự đốn mức giá tiền giải phóng mặt giúp người quản lý đưa định phù hợp, xác tiết kiệm nguồn lực doanh nghiệp - Người quản lý toàn quyền quản lý liệu bên trong, nhìn thấy tất số liệu sở liệu - Trang chủ hiển thị biểu đồ thống kê giá nhà trung bình theo m2 quận thành phố giá dự đoán m2, tổng giá trị khu vực tiềm thực dự án Người quản lý xem liệu quản lý công ty yếu tố ảnh hưởng đến mức giá giải phóng mặt năm trước, đánh giá mức độ ảnh hưởng yểu tố độ xác mức giá dự đốn mức giá giải phóng mặt gần xác Hơn nữa, phần quan trọng hệ thống nhà quản lý chọn file liệu khu vực tiềm lưu trữ sở liệu hệ thống ấn dự đoán, hệ thống đưa mức giá dự đốn số tiền cần giải phóng mặt khu vực Từ nhà quản lý có định đầu tư xây dựng dự án khu vực hợp lý phù hợp với nguồn lực doanh nghiệp 1.4 Dữ liệu khảo sát Mơ hình dự báo dựa tập liệu nhà đất quận (hạt) King Country USA thuộc bang Washington thu thập từ tháng năm 2014 tới tháng năm 2015 trang web https://www.kaggle.com/harlfoxem/housesalesprediction Hình 3: Dữ liệu thu thập Dữ liệu bao gồm 21 trường liệu 21614 ghi: • Id: Id liệu • Date: Ngày nhập liệu vào hệ thống • Price: Giá ăn nhà • Bedrooms: Số phịng ngủ ăn nhà • Bathrooms: Số phịng tắm nhà • Sqft_living: Diện tích để nhà • Sqft_lot: Diện tích mảnh đất • Floors: Số mặt sàn nhà • Waterfront : Ví trí nhà có gần sơng hồ khơng • View: Số người xem nhà • Condition: Tình trạng nhà • Grade: Hạng nhà xây đất theo giấy phép quận cấp • Sqft_above: Diện tích để nhà khơng tính tầng hầm • Sqft_basement: Diện tích tầng hầm • Yr_build: Năm xây dựng nhà • Yr_renovated: Năm cải tạo nhà • Zipcode: Mã vùng nhà • Lat: Tọa độ kinh độ nhà • Long: Tọa độ vĩ dộ nhà • Sqft_living15: Diện tích để nhà năm 2015 • Sqft_lot15: Diện tích mảnh đất năm 2015 CHƯƠNG PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG 2.1 Biểu đồ phân cấp chức Hình 4: Biểu đồ phân cấp chức 2.2 2.2.1 Biểu đồ luồng liệu Biểu đồ luồng liệu mức ngữ cảnh Hình 5: Biểu đồ liệu mức ngữ cảnh 2.2.2 Biểu đồ luồng liệu mức đỉnh Hình 6: Biểu đồ liệu mức đỉnh 10 CHƯƠNG MƠ HÌNH GIẢI QUYẾT BÀI TỐN 3.1 Mơ hình hồi quy tuyến tính (Linear Regression) Thuật toán sử dụng để giải toán thuật tốn máy học, hồi quy tuyến tính Đây thuật tốn Supervised learning hay cịn gọi học có giám sát Mơ hình thuật tốn hồi quy tuyến tính có dạng: Hình 7: Ví dụ mơ hình hồi quy tuyến tính 11 Trong đó, x ∈ vector biến đầu vào, θ ∈ vector trọng số tương ứng Thường θ gọi tham số mơ hình Giá trị tham số ước lượng cách sử dụng cặp giá trị (x, y) tập huấn luyện gọi độ lệch (bias) nhằm giảm mức độ chênh lệch mơ hình thực tế.Mục tiêu thuật tốn cực tiểu giá trị hàm mát giá trị thực tế (y) giá trị dự đoán (yy̅) 12 CHƯƠNG 4.1 THIẾT KẾ CHƯƠNG TRÌNH Xây dựng hệ thống liệu Tên trường ID Date Price bedrooms bathrooms sqft_living sqft_lot floors waterfront view condition grade sqft_above sqft_basement yr_built yr_renovated zipcode lat long sqft_living15 sqft_lot15 Chú thích Trường ID Thời gian nhập liệu Giá nhà Số phịng ngủ Số phịng tắm Diện tích đất Diện tích mảnh đất Số mặt sàn Ví trí có gần sông hồ Chỉ số cảnh quan nhà từ tới Tình trạng nhà Hạng nhà xây đất theo quận cấp Diện tích khơng tính tầng hầm Diện tích tầng hầm Năm xây nhà Năm cải tạo nhà Mã khu vực nhà Ví trí theo kinh độ nhà Vị trí theo vĩ độ nhà Diện tích trung bình 15 nhà xung quanh Diện tích trung bình 15 khu đất xung quanh Kiểu liệu Int Datetime Float Int Int float float float int int int int float float int int int float float float float Hình 8: Kiểu liệu 4.2 Xây dựng mơ hình hệ thống 4.2.1 Server - Sử dụng framewokrs Flask python, viết api xử lý yêu cầu dự đoán nhà quản lý 4.2.2 Client (Giao diện người dùng) - Sử dụng HTML CSS xây dựng giao diện người dùng với thư viện AdminLte Trong đó: ● HTML dùng để mơ tả cấu trúc website tạo loại tài liệu xem trình dut ● CSS ngôn ngữ định dang sử dụng để mơ tả trình bày trang web, bao gồm màu sắc, bố trí, phơng chữ … 13 Hình 9: Mơ hình hệ thống 4.3 Xây dựng giao diện Giao diện chương trình gồm trang chính: ● Dự đoán, báo cáo thống kê ● Dự đoán giá khu vực cụ thể 14 Hình 10: Giao diện hình báo cáo thốn 15 Hình 11: Giao diện chức dự đoán giá nhà khu đất 16 ... phân tích hệ thống phát triển nhanh chóng, hệ hỗ trợ định đời áp dụng nhiều quy hoạch, quản lý Ở báo cáo em xin trình bày đề tài dự đoán giá trị bất động sản, hỗ trợ nhà quản lý giải phóng mặt Báo... hệ thống Thông qua yếu tố ngơi nhà khu vực cần giải phóng mặt hệ thống đưa dự đốn gần xác giá trị khu đất Nhà quản lý dựa vào mức giá dự đoán hệ thống kết hợp với liệu khác khu vực cần giải phóng. .. trọng hệ thống nhà quản lý chọn file liệu khu vực tiềm lưu trữ sở liệu hệ thống ấn dự đoán, hệ thống đưa mức giá dự đốn số tiền cần giải phóng mặt khu vực Từ nhà quản lý có định đầu tư xây dựng dự