要約
日本のある大手不動産会社が、Pythonを活用してお客様の不動産売買データを分析し、市場動向の把握や最適な物件推薦の実現に成功した事例があります。
以下にその概要を紹介します。
詳細内容
ある大手不動産会社は、Pythonを使用して不動産売買データを分析し、市場動向の把握や最適な物件推薦を行いました。
この分析には、PandasやScikit-learnなどのPythonライブラリが活用されました。
まず初めに、会社は地域ごとに不動産市場の動向を可視化することで市場動向を把握しました。
そのために、会社はデータベースから取得したデータをPandasのデータフレームに変換して、時系列で折れ線グラフを作成しました。
このグラフは、月ごとに異なる物件タイプの平均価格を表示することで、市場動向をわかりやすく示しました。
このようなグラフを作成することで、市場の動向を迅速かつ正確に把握することができます。
次に、会社は不動産物件の適正価格を算出することで、顧客に最適な物件を提供することを目指しました。
まず、データベースに登録されている物件情報（面積、間取り、建物種類、等）と価格から、不動産市場における物件の特徴を抽出しました。
これは、機械学習を用いて特徴エンジニアリングを行うことで実現されました。
そして、ランダムフォレスト回帰アルゴリズムを使用して、物件の適正価格を予測しました。
物件の適正価格は、不動産会社の営業戦略の基盤となります。
これにより、会社は得意な物件のジャンルなどに注力して、最適な物件を提供することができるようになりました。
さらに、会社は、内部情報に基づく物件推薦機能を導入しました。
会社は、顧客が過去に問い合わせをしていた物件情報と、それに関連する内部情報を分析し、その顧客にとって最適な物件を提供しました。
この推薦機能は、サイト内で人気があり、顧客満足度を高めることができました。
このように、大手不動産会社はPythonを活用して、市場動向を把握し、最適な物件を提供することができるようになりました。
Pythonを活用することで、社員の労力を削減し、業務効率を向上させることができるという、Pythonの優位性が示された成功事例です。
以下は、物件価格予測のコードの例です。
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from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 物件データ読み込み
data = pd.read_csv(‘property_data.csv’)# 物件情報と価格を分割
X = data.drop(columns=[‘価格’])
y = data[‘価格’]# パイプラインの作成
pipe = Pipeline([
(‘scaler’, StandardScaler()), # データの標準化
(‘regressor’, RandomForestRegressor()) # ランダムフォレスト回帰アルゴリズム
])# ハイパーパラメータ探索用のグリッド作成
param_grid = {
‘regressor__n_estimators’: [50, 100, 200],
‘regressor__max_depth’: [None, 10, 20],
‘regressor__min_samples_split’: [2, 5, 10]
}# 最適パラメータ探索
grid_search = GridSearchCV(pipe, param_grid=param_grid, cv=5, n_jobs=-1)
grid_search.fit(X, y)# 物件情報から適正価格を予測
test_data = pd.read_csv(‘test_property_data.csv’)
test_X = test_data.drop(columns=[‘価格’])
predicted_prices = grid_search.predict(test_X)
“`
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