ВИЗУАЛИЗАЦИЯ И АНАЛИЗ ДАННЫХ СРЕДСТВАМИ ЯЗЫКА R ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ СЕРВИСА ПОИСКА НЕДВИЖИМОСТИ НА ПРИМЕРЕ КОМПАНИИ «МЕТР КВАДРАТНЫЙ».

Тема выпускной квалификационной работы: «Визуализация и анализ данных средствами языка R для улучшения сервиса поиска недвижимости на примере компании «Метр квадратный»». Данная работа посвящена созданию тепловой карты стоимости недвижимости в качестве элемента визуализации для сервиса поиска компании «Метр Квадратный». Задачи, которые решались в ходе данной работы:

1) изучение теоретических аспектов визуализации данных, кластеризации и кригинга, обзор применения выбранных методов в сфере недвижимости;

2) выбор необходимых пакетов в R и описание набора данных;

3) реализация выбранных методик и анализ результатов.

В ходе выполнения данной работы была изучена литература по темам

визуализации данных, кластеризации и кригинга. Было рассмотрено применение данных методов в сфере недвижимости, а также изучен рынок недвижимости в России в целом. Были рассмотрены основные пакеты языка R, требовавшиеся для выполнения работы. Также был проведен анализ набора данных о стоимости недвижимости в России, после чего была проведена его предварительная обработка.

В результате последовательного применения методик кластеризации и кригинга средствами языка R на имевшемся наборе данных, были получены тепловые карты стоимости недвижимости для каждого кластера.

ВВЕДЕНИЕ .............................................................................................................. 7

ГЛАВА 1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ И ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ .......................... 9

1.1 Сервис поиска ресурса «Метр Квадратный» ........................................... 10

1.2 Постановка задачи....................................................................................... 13

1.3 Визуализация данных ................................................................................. 14

1.3.1 Средства визуализации в ЦИАН ............................................................... 16

1.3.2 Яндекс.Недвижимость ................................................................................ 18

1.3.3 Realtor.com ................................................................................................... 19

1.3.4 Карты, как элемент визуализации ............................................................. 20

1.4 Кригинг ........................................................................................................ 21

1.4.1 Теоретические основы кригинга ............................................................... 22

1.4.2 Применение кригинга ................................................................................. 26

1.5 Кластеризация ............................................................................................. 27

1.5.1 Алгоритм k-medoids .................................................................................... 29

1.5.2 Иерархическая кластеризация ................................................................... 32

1.6 Выводы по главе 1 ....................................................................................... 35

ГЛАВА 2 ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ .............................. 37

2.1 Язык R .............................................................................................................. 37

2.1.1 Визуализация в R .......................................................................................... 38

2.1.2 Кластеризация в R ........................................................................................ 41

2.1.3 Кригинг в R ................................................................................................... 44

2.2 Описание набора данных ........................................................................... 46

2.3 Выводы по главе 2 ....................................................................................... 50

ГЛАВА 3 РЕАЛИЗАЦИЯ ТЕПЛОВОЙ КАРТЫ СТОИМОСТИ НЕДВИЖИМОСТИ .............. 51

3.1 Реализация тепловой карты средствами R ............................................... 51

3.2 Анализ результатов ..................................................................................... 60

3.2.1 Проверка подхода в другом городе ............................................................. 64

3.2.2 Сравнение с тепловой картой от Яндекс.Недвижимости ........................ 66

3.3 Выводы по главе 3 ....................................................................................... 68

ЗАКЛЮЧЕНИЕ ..................................................................................................... 70

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ............................................ 72

ПРИЛОЖЕНИЕ ЛИСТИНГ ПРОГРАММЫ, РЕАЛИЗУЮЩЕЙ СОЗДАНИЕ ТЕПЛОВОЙ КАРТЫ .................... 75

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Ипотека в I квартале 2023 года. – URL:

2. Стоит ли инвестировать в недвижимость в 2023 году. – URL:

3. Метр Квадратный. – URL: ../ (дата обращения ..

4. Muskan, Singh G., Prabha C. Data Visualization and its Key Funda- mentals: A Comprehensive Survey // IEEE. – 2022. – P. 1710-1714.

5. Jinson Z., Xin J.G. Development of an Ontology-Based Visual Ap- proach for Property Data Analytics // INTREST – 2021. – P. 1-15.

6. Panecki T., Pokojski W. Cartographic visualization of density: explor- ing the opportunities and constraints of Heat Maps // Polish Cartographical Review – 2021. – №53. – P. 22-36.

всего 26 источников