Система автоматизованої роботи агентства нерухомості
На базі Python. Парсинг сайтів нерухомості, який буде наповнювати базу даних, яка буде повязана з чатботом (на базі вайбера, або можливість розглянути і телеграм), який в свою чергу буде робити автоматизовано розсилку по певним запитам, також автоматизація реклами на сайти нерухомості.
Потрібно створити програму, яка стягує з сайтів нерухомості ОЛХ, ріелестейт, домріа, Ваш Магазин…. Об’єкти по відповідних фільтрах та фільтруючи за певним алгоритмом, по кількості поданих оголошень з даного аккаунту, розпізнаючи цим власника і ріелтора та закидує інформацію з об’єктами на нашу базу даних. Моніторинг припустимо один раз в 24 год.
Потрібно створити сторінку для додавання номерів телефонів в чорний або білий список (значення чорного та білого списку розясниться нище)
Закинувши інформацію в базу нам потрібно кожному оголошенню присвоїти статус : актуальне чи не актуальне. Не актуальне оголошення вважається якщо в оголошенні наявний номер телефону який є в чорному списку – це 100% неактуальність, не звертаючи увагу на будь які додаткові умови. Якщо номер телефону який фігурує в оголошенні наявний в білому списку номерів, то такому оголошенню присвоїти статус актуальне, незалежно від будь-який додаткових умов.
Якщо в оголошення немає номерів прив’язаних до чорного або білого списку, то присвоювати такому оголошенню статус не актуальне, якщо в текстовому описі оголошення наявні такі фрази: без сп, без співпраці, не співпрацюю, на плюсі, на +. (якщо наявна хоча б одна з таких фраз). Якщо жодна з цих фраз в текстовому опису не присутня, то присвоювати оголошенню статус АКТУАЛЬНЕ.
Один раз в 24 години переглядати системою всі АКТУАЛЬНІ, для кожного оголошення заходити на первинний сайт на якому подане оголошення (наприклад ОЛХ , ріелестейт) і якщо оголошення на первинному сайті вже не актуальне, то позначити його в нашій базі як НЕАКТУАЛЬНЕ.
ВИЗНАЧЕННЯ ДУБЛІКАТІВ ОГОЛОШЕНЬ:
Після того як оголошення були стягнуті і занесені в базу, запустити процес визначення дублікатів, а саме порівнювати кожне оголошення яке було додане в базу зі ВСІМА іншими оголошеннями які вже є в базі по таких характеристиках: номери телефонів, загальна площа, поверх, вулиця, ціна якщо вона відрізняється не більше ніж на 5%. Порівнювати оголошенні тільки актуальні, тільки з актуальними. Якщо всі параметри по визначенню дублікатів сходяться, а в ціні наявна різниця в 5 і менше процентів, то такі оголошення автоматично визначати як ДУБЛІКАТ. Якщо оголошення сходяться по всіх вище вказаних параметрах, але є похибка в ціні більша ніж на 5 %, то видавати такі оголошення на погодження Адміністратора, на спеціальній адміністративній сторінці, відобразивши всі пари оголошень, які можуть потенційно бути дублікатами. Для кожного набору можливих потенційних дублікатів встановити дві кнопки: 1. Підтвердити що це дублікат («ДУБЛІКАТ») 2. Підтвердити що це не дублікат («НЕ ДУБЛІКАТ»).
Якщо оголошення визначені як дублікати (автоматично або вручну), то такі оголошення обєднати в одне (вибрати найновіше з них, доповнивши його при необхідності відсутніми даними, якщо вони наявні в поперередніх дублікатах). Після чого всі попередні дублікати видалити.
Створити форми для підписки на розсилку, для заповнення користувачем.
Є різні типи нерухомості і під кожний тип повинна бути окрема форма, які ми розпишемо нище.
В ЧАТБОТІ реалізоване меню, в якому користувачу пропонується вибрати необхідний варіант:
Продати,Купити, Здати в оренду, Орендувати .
При виборі кнопки Орендувати- чат ботом виводиться меню з типами нерухомості :
- Виробниче або складське приміщення
- Приміщення під магазин-салон
- Офіс
- Квартира
При воборі меню ЗДАТИ В ОРЕНДУ чат-ботом виводиться меню з типами нерухомості:
- Виробниче або складське приміщення
- Приміщення з фасадним входом
- Офіс
- Квартира
При виборі меню КУПИТИ:
- Квартиру
- Комерційну нерухомість
- Житловий будинок
- Земельну ділянку
При виборі меню ПРОДАТИ:
- Квартиру
- Комерційну нерухомість
- Житловий будинок
- Земельну ділянку
- Вибравши будь яку з цих категорій, користувач перенаправляється з вайбера на конкретну сторінку сайту, з відповідною формою для заповнення
Всі об’єкти які були занесені в систему (які позначені, що автор оголошення Власник, а не Маклер), або оголошення подані власниками безпосередньо через нашу систему, шляхом заповнення форм, повинні виводитись нам на окремій адміністративній сторінці, де ми маємо мати можливість, ці оголошення редагувати, також доповнювати текст і добавляти чи видаляти при необхідності фото. Після чого ці оголошення потрібно занести в систему автоматизації подачі рекламних оголошень на сайтах ОЛХ та real-estate. З можливістю обирати, які саме оголошення куди повинні бути подані.
В системі ми повинні бачити оригінальний номер телефону того хто подає оголошення. Але користувачі по розсилці повинні отримувати пропозиції без зазначення в тексті чи будь де, номеру телефону будь чийого крім нашого.
Буває що ріелтори чи власники в самому тексті оголошення вписують свій номер телефону, його потрібно системою автоматично або приховати або замінити на наш.
Власникам приміщення які подавали оголошення через нашу систему, або просто підписані на чат-бота, або інформацію про об’єкт стягнула система з контактом власника, повинні з періодичністю раз в три дні (По оренді) і раз в 7 днів (по продажах) приходити сповіщення про те чи актуальний об’єкт, з пропозицією відзначити «Актуальний» «Неактуальний», з кокретною прив’язкою до конкретного об’єкту.
Повинна бути можливість витягувати з системи з нових оголошень номери телефонів ВЛАСНИКІВ , щоб ми могли ці телефони занести в телефонну книгу і в подальшому добавляти їх в спільноту вайбер з метою приєднання їх до чат-боту.
Також потрібно витягнути з Реамаку (вже наявна в нас програма яка моні торить сайти і розпізнає власників) всі номери телефонів осіб які визначені як ВЛАСНИК за весь можливий допустимий Реамаком період часу, розділивши все на дві категорії: ОРЕНДА та ПРОДАЖ (по фільтру), з метою також занести ці всі номери телефонів в телефонну книжку з метою подальшого приєднання до вайбер-спільноти, чат-боту та цілеспрямованої реклами власникам які раніше здавали в оренду нерухомість, чи продавали її.
Будь який номер телефону який є в чат-боті повинен системою визначатись з прив’язкою до конкретних оголошень від цього номеру телефону.
Коли через чат-бота, власнику приміщення проходить з певною періодичністю сповіщення з запитом чи актуальний об’єкт, при виборі кнопки «На даний час не актуально», потрібно надати можливість користувачу зазначити, через який період часу, його знову можна запитати про актуальність для нього питання здачі в оренду його нерухомості: Через тиждень, місяць, два місяці, чотири місяці, пів року , девять місяців, рік.
Кожного разу коли новий користувач заходить в чат-бот, він повинен вказати нам свій номер телефону і цей номер телефону потрібно прив’язати до цього конкретного користувача в системі.
-
114 11 1 Здравствуйте,
Огромный опыт написания парсеров в частности под нужные вам ресурсы. Есть готовые рабочие парсеры(OLX, RIA), могу настроить под нужное задание. Ресурсы Ваш Магазин и real-estate также знакомы. А также специфика рынка недвижимости города Львов.
Все могу реализовать на Python. Териториально Львов.
Пишите обсудим детали Вашего задания.
-
2225 32 0 Доброго дня. Маю досвід роботи на Python 14 років. Напишіть а приватне повідомлення. Обговоримо деталі. Гарного дня.
Актуальные фриланс-проекты в категории Python
Создание Тик-ток фермы с генерацией дохода
27 000 UAH
в поиске человека, который может написать софт, для фермы тик ток, чтобы мы смогли генерировать трафик, получать доход. Ищем готовое решение с полным циклом. Python, Разработка ботов ∙ 1 день 17 часов назад ∙ 15 ставок |
AI Commenting Platform для TikTok и Instagram.Цель проекта Разработать систему, которая позволяет управлять большим количеством аккаунтов TikTok и Instagram и автоматически публиковать релевантные комментарии под выбранными видео с использованием ИИ. Основной функционал1. Управление аккаунтами Необходимо реализовать… AI и машинное обучение, Python ∙ 3 дня назад ∙ 22 ставки |
Построить модель классификации клиентов1. Есть данные клиентов в Mongo/SQL (примерно 20 000 записей с сырыми данными). 2. Необходимо на их основе построить фичи и модель классификации клиентов на поведенческие группы. 3. Проект выполнить на Python. AI и машинное обучение, Python ∙ 4 дня 19 часов назад ∙ 43 ставки |
ИТ Автоматизация ведения VAT-отчетности
10 000 UAH
Необходимо разработать систему для автоматизации переноса данных о продажах из CRM в бухгалтерскую систему Wafeq. Система должна импортировать банковские и платежные отчеты, автоматически сверять платежи с инвойсами, формировать инвойсы для VAT-отчетности и минимизировать ручную… AI и машинное обучение, Python ∙ 5 дней назад ∙ 51 ставка |
Инструмент сверки счетов с банком, картами и бухгалтеромТехническое задание: инструмент сверки счетов с банком, картами и бухгалтеромОбщая цель Нужен локальный инструмент (скрипт/небольшое приложение на Python), который запускается вручную раз в 1-2 месяца на моём компьютере и делает сверку между: Счетами, которые я выставил клиентам… Python, Десктопные приложения ∙ 5 дней 12 часов назад ∙ 43 ставки |