Wie KI und Big Data die Immobilienbewertung verändern könnten
2022
Machine Learning
Full-Stack
Next.js
Python
Meine Bachelorarbeit widmet der Erforschung und Evaluation von künstlicher Intelligenz für die automatisierte Schätzung von Immobilienpreisen in Deutschland.
Problemstellung
Die Immobilienbewertung ist komplex und beruht auf einer Vielzahl von Faktoren, die sich auf den Immobilienpreis auswirken.
Künstliche Intelligenz (KI) besitzt die Fähigkeit solche komplexen Zusammenhänge automatisiert zu erkennen.
Grundlagen der Immobilienbewertung
Bei der Immobilienbewertung gibt es zwei wichtige Begriffe: Preis und Wert. Der Preis ist der Betrag, der beim Verkauf oder Kauf einer Immobilie gezahlt wird.
Der Wert hingegen bezieht sich auf den wahren Wert einer Immobilie, der sich aus verschiedenen Faktoren wie Lage, Größe, Zustand und Ausstattung ergibt.
Umsetzung der Arbeit
In dieser Bachelorarbeit wurde Big Data und KI genutzt, um die Immobilienbewertung zu automatisieren.
Zunächst wurden große Mengen an Daten von Immobilienverkäufen in Deutschland aufbereitet und analysiert.
Anschließend wurden verschiedene Modelle mithilfe von maschinellem Lernen trainiert, um die Immobilienpreise zu schätzen.
Ergebnisse
Die besten Schätzungen konnten durch einen eXtreme Gradient Boosting Regression Tree erzielt werden, der eine mittlere Abweichung von 81.773 Euro zum tatsächlichen Immobilienpreis besitzt.
Der Median der absoluten Abweichungen betrug 45.527 Euro.
In den Ergebnissen hat sich herausgestellt, dass die Leistung von maschinellem Lernen der multiplen linearen Regression überlegen ist.
Feature Importance
"Feature importances" sind in der Maschinellen Lernen ein Maß dafür, wie wichtig bestimmte Eigenschaften (engl. "features") für die Vorhersage eines Modells sind.
Sie können verwendet werden, um das Modell zu verstehen und zu optimieren, indem man sich auf die wichtigsten Eigenschaften konzentriert und weniger wichtige Eigenschaften entfernt oder verändert.
In der Regel werden Feature importances als Werte zwischen 0 und 1 ausgedrückt, wobei 1 den höchsten Wert darstellt.
Eine Eigenschaft mit einem Wert von 1 bedeutet, dass sie besonders wichtig für die Vorhersage des Modells ist, während ein Wert von 0 bedeutet, dass sie keinen Einfluss hat.
Zusammenfassung
Die Ergebnisse dieser Bachelorarbeit zeigen, dass KI eine geeignete Technologie ist, um die Immobilienbewertung zu automatisieren.
Praktische Anwendungen könnten eine automatisierte Immobilienbewertung in Form eines Unterstützungssystems für Immobilienmakler und für die Ersteinschätzung durch Immobilienbesitzer sein.
Weiterführende Links
Dieser Artikel ist eine sehr kurze Zusammenfassung meiner Bachelorarbeit und enthält nur die einen Bruchteil der Informationen, die in der Arbeit enthalten sind.
- Schriftliche Ausarbeitung der Bachelorarbeit
- Webanwendung (Die Webanwendung verwendet keine reelen Daten, sondern nur statische Beispieldaten)
- Note
- 15 von 15 Punkte
- Lines of code
- 1,403
- Seiten
- 69
- Grafiken
- 26
Über mich
Ich bin ein Softwareentwickler aus Deutschland mit mehr als 12 Jahren Erfahrung. Ich interessiere mich leidenschaftlich für Technik und liebe es, neue Dinge zu lernen. Zurzeit arbeite ich als Senior Softwareentwickler bei einer Firma namens "Engel & Völkers Technology".