Ekspert w analizie danych i web scrapingu dla badań rynku nieruchomości w Bogocie

Budżet: 1200 USD Termin: 7 dni

Cześć,
Chętnie pomogę w badaniu rynku nieruchomości w Bogocie.

Mam duże doświadczenie w web scrapingu nieruchomości, wydobywaniu danych i analizie statystycznej, używając Pythona i R.
Wcześniej pracowałem z dużymi zbiorami danych dotyczących nieruchomości, wydobywając i oczyszczając dane z głównych portali nieruchomości oraz przekształcając je w wiarygodne bazy danych gotowe do analizy.

Co mogę dostarczyć:
• Zautomatyzowany web scraping portali nieruchomości z regularnymi aktualizacjami
• Czyste i znormalizowane zbiory danych (CSV / Excel)
• Obliczenie ceny za metr kwadratowy i opłaty administracyjnej za metr kwadratowy według dzielnicy
• Wykrywanie niedoszacowanych nieruchomości i statystycznych wartości odstających
• Interaktywne pulpity nawigacyjne (Power BI, Tableau lub Looker Studio) do łatwego filtrowania i eksploracji

Narzędzia i umiejętności:
• Python (Scrapy, BeautifulSoup, Selenium, Pandas, NumPy)
• R (tidyverse, data.table, wizualizacja)
• SQL do przechowywania danych i aktualizacji
• Tworzenie pulpitów nawigacyjnych i wizualizacja danych

Skupiam się na dokładności danych, skalowalności i powtarzalności, zapewniając, że rozwiązanie może być regularnie aktualizowane w miarę pojawiania się nowych ofert.

Chętnie omówię Twoje docelowe obszary, preferowane portale nieruchomości oraz częstotliwość aktualizacji.

Z poważaniem,
Roman Rozwiń

Budżet: 400 USD Termin: 1 dzień

Zgłoś się do mnie, zrobię to dla Ciebie wszystko dokładnie i jakościowo, wszelkie zabezpieczenia nie są problemem, skontaktuj się.

Budżet: 400 USD Termin: 2 dni

Witam.
Z zainteresowaniem zapoznałam się z Twoim projektem. Jestem pewna, że mogę wykonać efektywną i wysokiej jakości pracę zgodnie z Twoimi wymaganiami i oczekiwaniami. Posiadam ponad 8-letnie doświadczenie. Jestem gotowa omówić szczegóły i przystąpić do pracy. Będę czekać na Twoją odpowiedź, pisz, omówimy.

Budżet: 380 USD Termin: 6 dni

Witam!
Gotowy do przeprowadzenia kompleksowego badania rynku nieruchomości z regularnymi aktualizacjami: zbieranie danych z kluczowych portali, oczyszczanie/dedupikacja, normalizacja cen/powierzchni, obliczanie ceny za m² w poszczególnych dzielnicach (w tym opłata administracyjna za m²), wykrywanie "odchyleń" i budowa interaktywnego dashboardu.

Budżet: 600 USD Termin: 14 dni

Witam!
Jestem gotów przeprowadzić kompleksowe badanie rynku nieruchomości z regularnymi aktualizacjami: zbieranie danych z kluczowych portali, oczyszczanie/deduplication, normalizacja cen/powierzchni, obliczanie ceny za m² w poszczególnych dzielnicach (w tym opłata administracyjna za m²), wykrywanie "odchyleń" i budowa interaktywnego dashboardu.

Używany stos

Backend:

*Python 3.12
*Scrapy + Playwright
*Pandas
*PostgreSQL
*FastAPI

-Infrastruktura / DevOps:

*Docker + Docker Compose
*VPS
*GitHub

Czekam na Twoją wiadomość w celu omówienia etapów rozwoju i podejść do pracy.
Z poważaniem, Andrij! Rozwiń

Budżet: 390 USD Termin: 6 dni

Cześć! Rozumiem zadanie, mam duże doświadczenie w web scrapingu, bazach danych i Excelu. Rozumiem algorytmy oraz metody wizualizacji i filtrowania potrzebnych danych. Opracuję potrzebne narzędzie niedrogo, ponieważ wciąż buduję portfolio i jestem gotowy, aby zacząć od razu! Skontaktuj się ze mną!

Budżet: 500 USD Termin: 7 dni

Mogę zbudować system o wysokiej wydajności do obsługi tego badania od początku do końca:

Automatyczne zbieranie danych: Ekstrakcja danych w czasie rzeczywistym z głównych portali za pomocą Pythona (Playwright), w tym "Estrato" i wieku.

Czyszczenie danych: Usuwanie duplikatów i normalizacja cen/obszarów dla 100% spójności.

Analiza inwestycji: Identyfikacja "odstających" (niedoszacowanych nieruchomości) za pomocą modelowania statystycznego.

Interaktywne dashboard: Tworzenie raportu w Google Looker Studio lub Power BI dla łatwego filtrowania.

Mam silne doświadczenie w Data Science (ex-FOREO) i doświadczenie w zbieraniu danych złożonych platform, takich jak Facebook. Gotowy do natychmiastowego rozpoczęcia. Rozwiń

Budżet: 500 USD Termin: 3 dni

Mogę dostarczyć projekt w ciągu 3 dni z 100% ukończeniem.
Posiadam udowodnioną wiedzę w zakresie web scrapingu, czyszczenia danych, analizy statystycznej i wizualizacji danych na pulpicie.
Wykonam dokładnie zgodnie z wymaganiami:
— wyodrębnię wszystkie wymagane pola;
— oczyścę i znormalizuję zestaw danych;
— obliczę średnią cenę i opłaty administracyjne za m² według dzielnicy i zidentyfikuję wartości odstające;
— zbuduję interaktywny pulpit monitorujący;
— dostarczę ostateczny plik CSV/Excel.

Potwierdzona akceptacja płatności w wysokości 500 dolarów.

Budżet: 400 USD Termin: 7 dni

Cześć, jestem programistą Pythona z ponad 5-letnim doświadczeniem. Z powodzeniem ukończyłem projekty związane z analizą konkurencji i parsowaniem, a także potrafię parsować różnorodne strony internetowe bez problemów z gromadzeniem i strukturyzowaniem danych. Musimy omówić strony internetowe, które są źródłami ogłoszeń nieruchomości, liczbę ogłoszeń oraz zakres parsowania, aby zrozumieć pełny zakres pracy. Zrobię wszystko z wysoką jakością, pomogę w wdrożeniu projektu na hostingu i zapewnię wsparcie w identyfikacji błędów. Jednym z moich projektów jest system parsowania dla stron internetowych sprzedaży samochodów, struktura danych i przygotowanie do bota telegramowego, więcej niż 5 stron internetowych, kanały telegramowe i wszystko działa dobrze. Projekt jest interesujący i chętnie omówię szczegóły oraz przejdę do współpracy. Zrobię wszystko z wysoką jakością i szybko!

Budżet: 400 USD Termin: 6 dni

Cześć!

Mam duże doświadczenie w web scrapingu, czyszczeniu danych i analizie rynku nieruchomości. Mogę zbierać i normalizować dane o nieruchomościach, obliczać cenę za m² i opłaty administracyjne według obszaru, identyfikować niedoszacowane oferty oraz dostarczyć czysty plik CSV/Excel oraz interaktywny pulpit nawigacyjny (Power BI / Tableau / Looker Studio).

Gotowy do rozpoczęcia i regularnego informowania o postępach.

Budżet: 400 USD Termin: 10 dni

Cześć! Zapoznałem się z opisem projektu - mam odpowiednie doświadczenie w web scrapingu, oczyszczaniu danych i analizie rynku nieruchomości, więc mogę w pełni zrealizować to zadanie "pod klucz".

Jak proponuję zrealizować projekt
1. Web scraping

Zbieranie danych z głównych portali nieruchomości w Bogocie

Regularne aktualizacje (zgodnie z harmonogramem)

Zbieranie pól:

cena

opłaty administracyjne

lokalizacja (miasto / dzielnica)

poziom stratyfikacji społeczno-ekonomicznej

powierzchnia

liczba sypialni / łazienek

wiek obiektu

data publikacji

Technicznie: Python + Playwright / requests (w zależności od zabezpieczeń stron).

2. Oczyszczanie i przetwarzanie danych

usuwanie duplikatów

normalizacja formatów cen i walut

unifikacja jednostek miary

sprawdzanie kompletności i poprawności danych

3. Analiza

obliczenie ceny za m² w dzielnicach

obliczenie opłat administracyjnych za m²

identyfikacja możliwości inwestycyjnych (obiekty z ceną znacznie niższą od średniej)

podstawowe wskaźniki statystyczne i porównania

4. Wizualizacja

interaktywny dashboard w Power BI

filtry według dzielnic, ceny, powierzchni, stratyfikacji

wygodne narzędzie do analizy rynku i podejmowania decyzji

Wynik

CSV / Excel z pełną oczyszczoną bazą

link do interaktywnego dashboardu

gotowość do regularnych aktualizacji danych

👉 Mogę dostarczyć przykłady podobnych projektów w wiadomościach prywatnych.

Terminy i koszt

Początkowa realizacja: 10–14 dni

Koszt: 400-500$
(zależy od liczby źródeł i złożoności dashboardu)

Jestem gotów omówić źródła, częstotliwość aktualizacji i od razu przystąpić do pracy. Rozwiń

Budżet: 400 USD Termin: 1 dzień

Wchodzę do top-5 deweloperów w kategorii „Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe” wśród ~2100 specjalistów na platformie. Gwarantuję: - Szybkie i jakościowe wykonanie zadania - Ścisłe przestrzeganie terminów - Regularny kontakt przez cały proces Będę zadowolony, aby omówić szczegóły twojego projektu w prywatnych wiadomościach.

Budżet: 400 USD Termin: 14 dni

Mam solidne doświadczenie w web scrapingu, czyszczeniu danych i analizie rynku nieruchomości przy użyciu Pythona.

Web scraping:

Scraping głównych portali nieruchomościowych przy użyciu Pythona

Ekstrakcja uporządkowanych pól: cena, opłata administracyjna, lokalizacja (dzielnica/miasto), strata społeczno-ekonomiczna, powierzchnia zabudowy, sypialnie, łazienki, wiek nieruchomości, data ogłoszenia

Obsługa paginacji, dynamicznej zawartości i ograniczeń antybotowych

Ustawienie regularnych aktualizacji (zaplanowany scraping)

Przetwarzanie i analiza danych:

Czyszczenie i normalizacja danych (jednostki, waluty, formaty)

Usuwanie duplikatów i niespójnych ogłoszeń

Obliczanie:

Średnia cena za metr kwadratowy według dzielnicy

Opłata administracyjna za metr kwadratowy

Identyfikacja wartości odstających (niedowartościowane nieruchomości w porównaniu do średniej rynkowej)

Wizualizacja i dashboard:

Interaktywny dashboard przy użyciu Google Looker Studio / Power BI (twój wybór)

Filtry według dzielnicy, przedziału cenowego, powierzchni, straty itp.

Jasne wizualne wnioski do podejmowania decyzji inwestycyjnych

Wyniki:

Czysta baza danych CSV / Excel

Link do interaktywnego dashboardu

Dobrze zorganizowany i powtarzalny proces pracy dla przyszłych aktualizacji

Skupiam się na dokładności danych, skalowalności i praktycznych wnioskach, a nie tylko na surowym scrapingu. Rozwiń

Budżet: 400 USD Termin: 21 dni

Jestem ekspertem w zakresie analizy danych i web scrapingu z udokumentowanym doświadczeniem w sektorze nieruchomości. Niedawno ukończyłem podobne kompleksowe badanie rynku dla rynku nieruchomości na Cyprze, gdzie zautomatyzowałem ekstrakcję i analizę tysięcy ogłoszeń, aby zidentyfikować inwestycje o wysokiej rentowności.

Mogę zbudować solidny pipeline dla rynku w Bogocie, stosując następujące podejście:
- Inteligentny Scraping: Używam narzędzi opartych na Pythonie (Scrapy/Selenium/Playwright), które są w stanie omijać środki anty-scrapingowe na głównych portalach, aby zapewnić stały przepływ danych dla Twoich regularnych aktualizacji.
- Przetwarzanie z wykorzystaniem AI (LLM): W przeciwieństwie do tradycyjnych metod, integruję LLM (Duże Modele Językowe), aby:
--Normalizować i kategoryzować "chaotyczne" dane lokalizacyjne i nazwy dzielnic.
--Ekstrahować ukryte spostrzeżenia z opisów nieruchomości (np. konkretne udogodnienia lub pilność sprzedawcy).
--Filtruj duplikaty lub ogłoszenia niskiej jakości z wysoką precyzją.
- Głębokość statystyczna: Obliczę metryki cena/m2 i administracja/m2, stosując metody statystyczne (Z-score/IQR), aby wyróżnić niedowartościowane "odstające" oferty, które reprezentują najlepsze możliwości inwestycyjne.
- Interaktywna wizualizacja

Jestem gotowy, aby rozpocząć za tydzień.

Czekam na rozmowę na temat tego, jak mogę pomóc Ci znaleźć najlepsze oferty w Bogocie! Rozwiń

Budżet: 3000 USD Termin: 14 dni

Jestem gotów opracować ten projekt. Będę pisać w Pythonie z pełną analizą danych i wsparciem. Jeśli jesteście zainteresowani współpracą - piszcie.