مدلهای نوین قیمت گذاری املاک در کلانشهرها با استفاده از داده های کلان

تحولات گسترده در حوزه کلانداده و هوش مصنوعی، مدل های سنتی قیمت گذاری املاک را دستخوش تغییرات اساسی کرده است. در کلان شهرها، بازار املاک تحت تاثیر مجموعه ای از متغیرهای پیچیده اقتصادی، اجتماعی و جغرافیایی قرار دارد که شناسایی روابط میان آنها نیازمند به کارگیری روش های نوین تحلیل داده است. با توجه به این چالش، پژوهش حاضر با هدف بررسی مدل های نوین قیمت گذاری املاک در کلانشهرها، تاثیر یادگیری ماشین، شبکه های عصبی عمیق، تحلیل کلانداده ها و پردازش زبان طبیعی (NLP) را در پیشبینی قیمت مسکن مورد مطالعه قرار می دهد. این پژوهش به روش کتابخانه ای و مروری، ضمن بررسی تحقیقات پیشین، به تحلیل رویکردهای داده محور در قیمت گذاری املاک پرداخته و قابلیت این مدل ها را در مقایسه با روش های سنتی ارزیابی کرده است. یافته های پژوهش نشان داد که الگوریتم های یادگیری عمیق، به ویژه شبکه های عصبی و مدل های مبتنی بر رگرسیون غیرخطی، دقت بالاتری در پیشبینی قیمت املاک دارند، زیرا قادر به شناسایی الگوهای پنهان و ارتباطات غیرخطی در داده های حجیم هستند. همچنین، تحلیل داده های مکانی-زمانی نشان داد که مدل سازی فضایی-زمانی نوسانات قیمت املاک، نقش تعیین کننده ای در درک رفتار بازار در مناطق مختلف دارد. از سوی دیگر، پردازش زبان طبیعی و داده کاوی متون غیرساختاریافته، امکان تحلیل تاثیر اخبار اقتصادی، سیاستگذاری های کلان و نظرات عمومی را بر قیمت املاک فراهم کرده است. یافته های این پژوهش حاکی از آن است که استفاده از ترکیب داده های کلان، الگوریتم های یادگیری ماشین و روش های تحلیل مکانی، می تواند روندهای کوتاه مدت و بلندمدت قیمت گذاری املاک را با دقت بیشتری مدل سازی کند. در نهایت، این پژوهش تاکید دارد که توسعه مدل های چندبعدی داده محور، نه تنها منجر به پیشبینی های دقیق تر خواهد شد، بلکه زمینه را برای تصمیم گیری های کارآمدتر در حوزه سیاستگذاری شهری و مدیریت بازار املاک فراهم خواهد کرد.

کلیدواژه ها:

تحلیل داده های کلان ، پردازش زبان طبیعی ، قیمت گذاری املاک ، یادگیری ماشین