Эксперт по анализу данных и веб-скрапингу для исследования рынка недвижимости в Боготе

Бюджет: 400 USD Срок: 1 день

вам ко мне, спарсю вам все четко и качественно, люые защиты не проблема, обращайтесь

Бюджет: 400 USD Срок: 14 дней

У меня есть солидный опыт в веб-скрейпинге, очистке данных и анализе рынка недвижимости с использованием Python.

Веб-скрейпинг:

Скрейпинг основных порталов недвижимости с использованием Python

Извлечение структурированных полей: цена, административный сбор, местоположение (район/город), социоэкономический слой, площадь, спальни, ванные комнаты, возраст недвижимости, дата размещения

Обработка пагинации, динамического контента и ограничений против ботов

Настройка для регулярных обновлений (плановый скрейпинг)

Обработка и анализ данных:

Очистка и нормализация данных (единицы, валюты, форматы)

Удаление дубликатов и несоответствующих объявлений

Расчет:

Средняя цена за квадратный метр по району

Административный сбор за квадратный метр

Идентификация выбросов (недооцененные объекты по сравнению со средним по рынку)

Визуализация и панель управления:

Интерактивная панель управления с использованием Google Looker Studio / Power BI (на ваш выбор)

Фильтры по району, ценовому диапазону, площади, слою и т.д.

Четкие визуальные инсайты для принятия инвестиционных решений

Результаты:

Чистая база данных в формате CSV / Excel

Ссылка на интерактивную панель управления

Хорошо структурированный и воспроизводимый рабочий процесс для будущих обновлений

Я сосредоточен на точности данных, масштабируемости и практических инсайтах, а не только на сыром скрейпинге. Развернуть

Бюджет: 400 USD Срок: 2 дня

Здравствуйте.
С интересом ознакомилась с Вашим проектом. Уверена что смогу сделать эффективную и качественную работу соответствующее Вашим требованиям и ожиданиям. Опыт работы более 8 лет. Готова обсудить детали и приступить к работе. Буду ждать Вашего ответа, пишите обсудим.

Бюджет: 380 USD Срок: 6 дней

Здравствуйте!
Готов выполнить комплексное исследование рынка недвижимости с регулярными обновлениями: сбор данных с ключевых порталов, очистка/дедупликация, нормализация цен/площадей, расчет цены за м² по районам (в т.ч. административный сбор за м²), выявление "выбросов" и построение интерактивной панели управления.

Бюджет: 600 USD Срок: 14 дней

Здравствуйте!
Готов выполнить комплексное исследование рынка недвижимости с регулярными обновлениями: сбор данных с ключевых порталов, очистка/дедупликация, нормализация цен/площадей, расчет цены за м² по районам (в т.ч. административный сбор за м²), выявление "выбросов" и построение интерактивной панели управления.

Используемый стек

Backend:

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

-Инфраструктура / DevOps:

*Docker + Docker Compose
*VPS
*GitHub

Жду вашего сообщения для обсуждения этапов разработки и подходов к работе.
С уважением, Андрей! Развернуть

Бюджет: 390 USD Срок: 6 дней

Здравствуйте! Я понимаю задачу, у меня есть обширный опыт в веб-скрейпинге, базах данных и Excel. Я понимаю алгоритмы и методы визуализации и фильтрации необходимых данных. Я разработаю необходимый инструмент недорого, потому что я все еще строю портфолио и готов начать немедленно! Свяжитесь со мной!

Бюджет: 500 USD Срок: 7 дней

Я могу создать высокопроизводительную систему для обработки этого исследования от начала до конца:

Автоматизированный сбор данных: Извлечение данных в реальном времени с основных порталов с использованием Python (Playwright), включая "Estrato" и возраст.

Очистка данных: Удаление дубликатов и нормализация цен/площадей для 100% согласованности.

Инвестиционная аналитика: Выявление "выбросов" (недооцененных объектов) с использованием статистического моделирования.

Интерактивная панель: Создание отчета в Google Looker Studio или Power BI для удобной фильтрации.

У меня сильный опыт в области Data Science (бывший FOREO) и опыт сбора данных с сложных платформ, таких как Facebook. Готов начать немедленно. Развернуть

Бюджет: 500 USD Срок: 3 дня

Я могу выполнить проект за 3 дня с 100% завершением.
У меня есть подтвержденный опыт в веб-скрейпинге, очистке данных, статистическом анализе и визуализации на панели управления.
Я выполню точно так, как указано:
— извлечь все необходимые поля;
— очистить и нормализовать набор данных;
— рассчитать среднюю цену и административные сборы за м² по районам и выявить выбросы;
— создать интерактивную панель мониторинга;
— предоставить финальный файл CSV/Excel.

Подтверждено принятие платежа в размере 500 долларов.

Бюджет: 400 USD Срок: 7 дней

Здравствуйте, я разработчик на Python с более чем 5-летним опытом. Я успешно завершил проекты, связанные с парсингом и анализом конкурентов, и могу парсить широкий спектр веб-сайтов без каких-либо проблем, собирая и структурируя данные. Нам нужно обсудить веб-сайты, которые являются источниками объявлений о недвижимости, количество объявлений и объем парсинга, необходимый для понимания полного объема работы. Я сделаю все с высоким качеством, помогу с развертыванием проекта на хостинге и предоставлю поддержку в выявлении ошибок. Один из моих проектов — это система парсинга для веб-сайтов продажи автомобилей, структура данных и подготовка для телеграм-бота, более 5 веб-сайтов, телеграм-каналы и все работает отлично. Проект интересный, и я буду рад обсудить детали и перейти к сотрудничеству. Я сделаю все с высоким качеством и быстро!

Бюджет: 400 USD Срок: 6 дней

Здравствуйте!

У меня есть большой опыт в веб-скрейпинге, очистке данных и анализе рынка недвижимости. Я могу собирать и нормализовать данные о недвижимости, рассчитывать цену за м² и административные сборы по районам, выявлять недооцененные объявления и предоставлять чистый файл CSV/Excel, а также интерактивную панель (Power BI / Tableau / Looker Studio).

Готов начать и предоставлять регулярные обновления.

Бюджет: 400 USD Срок: 10 дней

Здравствуйте! Ознакомился с описанием проекта — у меня есть релевантный опыт в веб-скрапинге, очистке данных и аналитике рынка недвижимости, так что я могу полностью закрыть эту задачу «под ключ».

Как я предлагаю реализовать проект
1. Веб-скрапинг

Сбор данных с основных порталов недвижимости Боготы

Регулярные обновления (по расписанию)

Сбор полей:

цена

административные сборы

локация (город / район)

социально-экономический стратификационный уровень

площадь

количество спален / ванных

возраст объекта

дата размещения

Технически: Python + Playwright / requests (в зависимости от защиты сайтов).

2. Очистка и обработка данных

удаление дубликатов

нормализация форматов цен и валют

унификация единиц измерения

проверка полноты и корректности данных

3. Аналитика

расчет цены за м² по районам

расчет административных сборов за м²

выявление инвестиционных возможностей (объекты с ценой значительно ниже средней)

базовые статистические показатели и сравнения

4. Визуализация

интерактивный дашборд в Power BI

фильтры по районам, цене, площади, стратификации

удобный инструмент для анализа рынка и принятия решений

Результат

CSV / Excel с полной очищенной базой

ссылка на интерактивный дашборд

готовность к регулярным обновлениям данных

👉 Могу предоставить примеры похожих проектов в личных сообщениях.

Сроки и стоимость

Начальная реализация: 10–14 дней

Стоимость: 400-500$
(зависит от количества источников и сложности дашборда)

Готов обсудить источники, частоту обновлений и сразу приступить к работе. Развернуть

Бюджет: 400 USD Срок: 1 день

Я вхожу в топ-5 разработчиков в категории «Искусственный интеллект и машинное обучение» среди ~2100 специалистов на платформе. Гарантирую: - Быстрое и качественное выполнение задания - Четкое соблюдение дедлайнов - Регулярная связь на протяжении всего процесса Буду рад обсудить детали вашего проекта в личных сообщениях.

Бюджет: 1200 USD Срок: 7 дней

Привет,
Я буду рад помочь с вашим исследованием рынка недвижимости в Боготе.

У меня есть большой опыт в веб-скрейпинге недвижимости, добыче данных и статистическом анализе с использованием Python и R.
Ранее я работал с большими наборами данных о недвижимости, извлекая и очищая данные с крупных порталов недвижимости и преобразуя их в надежные базы данных, готовые к анализу.

Что я могу предоставить:
• Автоматизированный веб-скрейпинг порталов недвижимости с регулярными обновлениями
• Чистые и нормализованные наборы данных (CSV / Excel)
• Расчет цены за квадратный метр и административного сбора за квадратный метр по районам
• Обнаружение недооцененных объектов недвижимости и статистических выбросов
• Интерактивные панели мониторинга (Power BI, Tableau или Looker Studio) для легкой фильтрации и исследования

Инструменты и навыки:
• Python (Scrapy, BeautifulSoup, Selenium, Pandas, NumPy)
• R (tidyverse, data.table, визуализация)
• SQL для хранения и обновления данных
• Создание панелей мониторинга и визуализация данных

Я сосредоточен на точности данных, масштабируемости и воспроизводимости, обеспечивая возможность регулярного обновления решения по мере появления новых объявлений.

Я буду рад обсудить ваши целевые районы, предпочтительные порталы недвижимости и частоту обновлений.

С наилучшими пожеланиями,
Роман Развернуть

Бюджет: 400 USD Срок: 21 день

Я являюсь экспертом по анализу данных и веб-скрапингу с подтвержденным опытом работы в секторе недвижимости. Недавно я завершил аналогичное комплексное исследование рынка недвижимости Кипра, где я автоматизировал извлечение и анализ тысяч объявлений для выявления инвестиционных возможностей с высокой доходностью.

Я могу создать надежный конвейер для рынка Боготы, используя следующий подход:
- Умный скрапинг: я использую инструменты на основе Python (Scrapy/Selenium/Playwright), способные обходить меры против скрапинга на основных порталах, чтобы обеспечить постоянный поток данных для ваших регулярных обновлений.
- Обработка на основе ИИ (LLM): в отличие от традиционных методов, я интегрирую LLM (модели большого языка), чтобы:
-- Нормализовать и категоризировать "неаккуратные" данные о местоположении и названиях районов.
-- Извлекать скрытые инсайты из описаний недвижимости (например, конкретные удобства или срочность продавца).
-- Фильтровать дублирующие или низкокачественные объявления с высокой точностью.
- Статистическая глубина: я рассчитаю метрики цена/кв.м и администрация/кв.м, используя статистические методы (Z-оценка/IQR), чтобы выделить недооцененные "выбросы", которые представляют собой лучшие инвестиционные возможности.
- Интерактивная визуализация

Я готов начать через неделю.

С нетерпением жду обсуждения того, как я могу помочь вам найти лучшие предложения в Боготе! Развернуть

Бюджет: 3000 USD Срок: 14 дней

Готов разработать данный проект. Буду писать на Python c полным анализом данных и поддержкой. Если заинтересованы в работе - пишите.