HUỲNH KHẢI SIẾU – 18520348 TRẦN THỊ MỸ LINH – 18520999 DƯƠNG THỊ HỒNG HẠNH – 18520711 LÊ PHAN THÀNH ĐẠT – 18520570
1. Mở đầu
Giá nhà đất là một chủ đề luôn nhận được sự quan tâm rất lớn của cộng đồng hiện nay, với quy mô và sự gia tăng dân số mỗi năm dẫn đến tình trạng “đất chật người đông”, nhu cầu thu mua nhà vì thế cũng không ngừng tăng lên. Không những thế, nhà đất còn là lĩnh vực kinh doanh, là cơ hội đầu tư mang về nguồn lợi nhuận lớn cho nhiều người.
Vì vậy mà sự biến động của giá nhà đất trở thành vấn đề quan trọng đối với cả người mua lẫn người bán. Đối với người mua thì nên mua ở đâu, mua khi nào thì mới có được mức giá hợp lý hay đối với người bán thì nên bán ra thời điểm nào để có lời cao ? Đây luôn là câu hỏi khó, bởi diễn biến giá nhà đất là không hề đơn giản và phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố tác động lên nó.
Từ đó cho thấy việc phân tích sự ảnh hưởng của các yếu tố đến giá nhà đất là rất cần thiết. Dự đoán giá nhà đất là một giải pháp để giải quyết bài toán cho các doanh nghiệp kinh doanh nhà đất và nhiều ngành nghề liên quan. Từ kết quả dự đoán, doanh nghiệp sẽ đưa ra những đề xuất phù hợp cho khách hàng, kịp thời đưa ra các giải pháp, đối phó với những nguy cơ trong tương lai bằng cách cắt giảm chi phí hoặc thay đổi chiến lược phù hợp. Đối với người có nhu cầu mua nhà, họ sẽ dựa vào kết quả dự đoán để xem xét chọn 1 ngôi nhà có giá cả phù hợp thu nhập tài chính cá nhân, đúng với địa điểm mong muốn. Ví dụ: Gần các cửa hàng tiện lợi, gần ga tàu điện, trung tâm thành phố,...
Để phục vụ những nhu cầu và yêu cầu trên, quá trình phân tích đánh giá và đưa ra kết quả dưới đây sẽ phần nào nói lên kết cấu của sự biến động giá nhà đất thông qua bộ dữ liệu sẵn có.
2. Giới thiệu bộ dữ liệu
Bộ dữ liệu gồm thông tin các thuộc tính và giá cả của 414 ngôi nhà được bán trong ngày 01/01/1970 ở thành phố Tân Đài Bắc, Đài Loan. Cụ thể như sau:
- Tên bộ dữ liệu: Real estate price prediction.
- Nguồn: https://www.kaggle.com/quantbruce/real-estate-price-prediction
- Thông tin chi tiết:
Bảng 2.1: Codebook của bộ dữ liệu.
|
Tên bộ dữ liệu
|
Real estate price prediction
|
|
Chức năng
|
Bộ dữ liệu được tạo ra nhằm mục đích sử dụng cho phân tích hồi quy, nghiên cứu mô hình hồi quy tuyến tính đơn/ đa biến và xây dựng mô hình dự đoán kết quả giá nhà.
|
|
Số dòng
|
Gồm 414 điểm dữ liệu và 8 thuộc tính.
|
|
Số thuộc tính
|
8 thuộc tính.
|
|
Các thuộc tính
|
No: (int64) Số thứ tự
X1 transaction date: (float64) Ngày giao dịch.
X2 house age: (float64) Tuổi ngôi nhà.
X3 distance to the nearest MRT station: (float64) Khoảng cách đến trạm ga tàu gần nhất.
X4 number of convenience stores: (float64) Số cửa hàng tiện lợi ở gần đó.
X5 latitude: (float64) Vĩ độ của ngôi nhà.
X6 longitude: (float64) Kinh độ của ngôi nhà.
|
|
Tác giả
|
Bruce
Thông tin chi tiết: https://www.kaggle.com/quantbruce
|
Xem tiếp bài báo cáo TẠI ĐÂY.
NGÀNH CNTT TUYỂN SINH NHIỀU CHỈ TIÊU NGÀNH CNTT, CNTT VIỆT NHẬT VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU