6
0
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.
45
0
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.
0
0
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.
1
1
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.
17
0
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!
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!
0
0
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.
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.
25
1
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!
0
0
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.
1
0
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.
7
0
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.
15
0
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
379
0
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!
13
0
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.
W liście nie są widoczne oferty ukryte przez zleceniodawcę lub freelancerów z profilem Plus, a także oferty, które naruszają regulamin
