Експерт з аналізу даних та веб-скрапінгу для дослідження ринку нерухомості в Боготі

Бюджет: 1200 USD Термін: 7 днів

Привіт,
Я буду радий допомогти з вашим дослідженням ринку нерухомості в Боготі.

У мене є великий досвід у веб-скрапінгу нерухомості, видобутку даних та статистичному аналізі, використовуючи Python та R.
Раніше я працював з великими наборами даних про нерухомість, витягуючи та очищаючи дані з основних порталів нерухомості та перетворюючи їх на надійні бази даних, готові до аналізу.

Що я можу запропонувати:
• Автоматизований веб-скрапінг порталів нерухомості з регулярними оновленнями
• Чисті та нормалізовані набори даних (CSV / Excel)
• Розрахунок ціни за квадратний метр та адміністративного збору за квадратний метр по районах
• Виявлення недооцінених об'єктів нерухомості та статистичних аномалій
• Інтерактивні панелі моніторингу (Power BI, Tableau або Looker Studio) для легкого фільтрування та дослідження

Інструменти та навички:
• Python (Scrapy, BeautifulSoup, Selenium, Pandas, NumPy)
• R (tidyverse, data.table, візуалізація)
• SQL для зберігання та оновлення даних
• Створення панелей моніторингу та візуалізація даних

Я зосереджуюсь на точності даних, масштабованості та відтворюваності, забезпечуючи можливість регулярного оновлення рішення, коли з'являються нові оголошення.

Я буду радий обговорити ваші цільові райони, переважні портали нерухомості та частоту оновлень.

З найкращими побажаннями,
Роман Розгорнути

Бюджет: 400 USD Термін: 1 день

вам до мене, спарсю вам все чітко і якісно, будь-які захисти не проблема, звертайтеся

Бюджет: 400 USD Термін: 2 дні

Доброго дня.
З інтересом ознайомилася з Вашим проектом. Впевнена, що зможу зробити ефективну та якісну роботу, що відповідає Вашим вимогам та очікуванням. Досвід роботи понад 8 років. Готова обговорити деталі та розпочати роботу. Буду чекати Вашої відповіді, пишіть, обговоримо.

Бюджет: 380 USD Термін: 6 днів

Вітаю!
Готовий виконати комплексне дослідження ринку нерухомості з регулярними оновленнями: збір даних з ключових порталів, очищення/дедуплікація, нормалізація цін/площ, розрахунок ціни за м² по районах (в т.ч. admin fee за м²), виявлення “викидів” і побудова інтерактивного дашборду.

Бюджет: 600 USD Термін: 14 днів

Вітаю!
Готовий виконати комплексне дослідження ринку нерухомості з регулярними оновленнями: збір даних з ключових порталів, очищення/дедуплікація, нормалізація цін/площ, розрахунок ціни за м² по районах (в т.ч. admin fee за м²), виявлення “викидів” і побудова інтерактивного дашборду.

Використовуваний стек

Backend:

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

-Іnfrastructure / DevOps:

*Docker + Docker Compose
*VPS
*GitHub

Чекатиму Вашого повідомлення для обговорення етапів розробки та підходів до роботи.
З повагою Андрій! Розгорнути

Бюджет: 390 USD Термін: 6 днів

Привіт! Я розумію завдання, у мене є великий досвід у веб-скрапінгу, базах даних та Excel. Я розумію алгоритми та методи візуалізації та фільтрації необхідних даних. Я розроблю необхідний інструмент недорого, оскільки я ще будую портфоліо і готовий почати негайно! Зв'яжіться зі мною!

Бюджет: 500 USD Термін: 7 днів

Я можу побудувати високопродуктивну систему для обробки цього дослідження від початку до кінця:

Автоматизований збір даних: Витягування даних в реальному часі з основних порталів за допомогою Python (Playwright), включаючи "Estrato" та вік.

Очищення даних: Видалення дублікатів та нормалізація цін/площ для 100% узгодженості.

Аналітика інвестицій: Виявлення "викидів" (недооцінених об'єктів) за допомогою статистичного моделювання.

Інтерактивна панель: Створення звіту в Google Looker Studio або Power BI для легкого фільтрування.

У мене є сильний досвід у Data Science (екс-FOREO) та досвід збору даних з складних платформ, таких як Facebook. Готовий почати негайно. Розгорнути

Бюджет: 500 USD Термін: 3 дні

Я можу виконати проект за 3 дні з 100% завершенням.
У мене є підтверджений досвід у веб-скрапінгу, очищенні даних, статистичному аналізі та візуалізації інформаційних панелей.
Я виконую точно так, як зазначено:
— витягти всі необхідні поля;
— очистити та нормалізувати набір даних;
— розрахувати середню ціну та адміністративні збори за м² по районах та виявити викиди;
— побудувати інтерактивну інформаційну панель моніторингу;
— надати фінальний файл CSV/Excel.

Підтверджене прийняття платежу в розмірі 500 доларів.

Бюджет: 400 USD Термін: 7 днів

Привіт, я розробник Python з понад 5-річним досвідом. Я успішно завершив проекти, що стосуються парсингу та аналізу конкурентів, і можу парсити широкий спектр веб-сайтів без жодних проблем, збираючи та структуруючи дані. Нам потрібно обговорити веб-сайти, які є джерелами оголошень про нерухомість, кількість оголошень та обсяг парсингу, необхідний для розуміння повного обсягу роботи. Я зроблю все з високою якістю, допоможу з розгортанням проекту на хостингу та надам підтримку в ідентифікації помилок. Один з моїх проектів - це система парсингу для веб-сайтів продажу автомобілів, структура даних та підготовка для телеграм-бота, більше 5 веб-сайтів, телеграм-канали і все працює добре. Проект цікавий, і я буду радий обговорити деталі та перейти до співпраці. Я зроблю все з високою якістю та швидко!

Бюджет: 400 USD Термін: 6 днів

Привіт!

У мене є великий досвід у веб-скрапінгу, очищенні даних та аналізі ринку нерухомості. Я можу збирати та нормалізувати дані про нерухомість, розраховувати ціну за м² та адміністративні збори по районах, виявляти недооцінені пропозиції та надавати чистий файл CSV/Excel, а також інтерактивну панель (Power BI / Tableau / Looker Studio).

Готовий почати та надавати регулярні оновлення.

Бюджет: 400 USD Термін: 10 днів

Вітаю! Ознайомився з описом проєкту — маю релевантний досвід у веб-скрапінгу, очищенні даних та аналітиці ринку нерухомості, тож можу повністю закрити цю задачу «під ключ».

Як пропоную реалізувати проєкт
1. Веб-скрапінг

Збір даних з основних порталів нерухомості Боготи

Регулярні оновлення (за розкладом)

Збір полів:

ціна

адміністративні збори

локація (місто / район)

соціально-економічний стратифікаційний рівень

площа

кількість спалень / ванних

вік обʼєкта

дата розміщення

Технічно: Python + Playwright / requests (залежно від захисту сайтів).

2. Очищення та обробка даних

видалення дублікатів

нормалізація форматів цін і валют

уніфікація одиниць виміру

перевірка повноти та коректності даних

3. Аналітика

розрахунок ціни за м² по районах

розрахунок адміністративних зборів за м²

виявлення інвестиційних можливостей (обʼєкти з ціною значно нижчою за середню)

базові статистичні показники та порівняння

4. Візуалізація

інтерактивний дашборд у Power BI

фільтри по районах, ціні, площі, стратифікації

зручний інструмент для аналізу ринку та прийняття рішень

Результат

CSV / Excel з повною очищеною базою

посилання на інтерактивний дашборд

готовність до регулярних оновлень даних

👉 Можу надати приклади схожих проєктів в особистих повідомленнях.

Терміни та вартість

Початкова реалізація: 10–14 днів

Вартість: 400-500$
(залежить від кількості джерел і складності дашборду)

Готовий обговорити джерела, частоту оновлень та одразу приступити до роботи. Розгорнути

Бюджет: 400 USD Термін: 1 день

я входжу до топ-5 розробників у категорії «Штучний інтелект і машинне навчання» серед ~2100 фахівців на платформі.
Гарантую:
- Швидке та якісне виконання завдання
- Чітке дотримання дедлайнів
- Регулярний зв'язок протягом усього процесу
Буду радий обговорити деталі вашого проекту у приватних повідомленнях.

Бюджет: 400 USD Термін: 14 днів

У мене є солідний досвід у веб-скрапінгу, очищенні даних та аналізі ринку нерухомості за допомогою Python.

Веб-скрапінг:

Скрапінг основних порталів нерухомості за допомогою Python

Витяг структурованих полів: ціна, адміністративний збір, місцезнаходження (район/місто), соціально-економічний статус, площа, спальні, ванні кімнати, вік нерухомості, дата розміщення

Обробка пагінації, динамічного контенту та обмежень проти ботів

Налаштування для регулярних оновлень (плановий скрапінг)

Обробка та аналіз даних:

Очищення та нормалізація даних (одиниці, валюти, формати)

Видалення дублікатів та несумісних оголошень

Розрахунок:

Середня ціна за квадратний метр по району

Адміністративний збір за квадратний метр

Виявлення викидів (недооцінені об'єкти порівняно з середнім ринковим значенням)

Візуалізація та інформаційна панель:

Інтерактивна інформаційна панель за допомогою Google Looker Studio / Power BI (на ваш вибір)

Фільтри за районом, ціновим діапазоном, площею, статусом тощо.

Чіткі візуальні інсайти для прийняття інвестиційних рішень

Результати:

Чиста база даних CSV / Excel

Посилання на інтерактивну інформаційну панель

Добре структурований та відтворюваний робочий процес для майбутніх оновлень

Я зосереджуюсь на точності даних, масштабованості та практичних інсайтах, а не лише на сирому скрапінгу. Розгорнути

Бюджет: 400 USD Термін: 21 день

Я є експертом з аналізу даних та веб-скрапінгу з перевіреним досвідом у секторі нерухомості. Нещодавно я завершив подібне комплексне дослідження ринку для ринку нерухомості Кіпру, де я автоматизував витяг та аналіз тисяч оголошень, щоб виявити інвестиційні можливості з високою віддачею.

Я можу побудувати надійний конвеєр для ринку Боготи, використовуючи наступний підхід:
- Розумний скрапінг: я використовую інструменти на базі Python (Scrapy/Selenium/Playwright), здатні обходити заходи проти скрапінгу на основних порталах, щоб забезпечити постійний потік даних для ваших регулярних оновлень.
- Обробка на основі штучного інтелекту (LLM): на відміну від традиційних методів, я інтегрую LLM (великі мовні моделі) для:
-- Нормалізації та категоризації "безладних" даних про місцезнаходження та назви районів.
-- Витягування прихованих інсайтів з описів нерухомості (наприклад, специфічні зручності або терміновість продавця).
-- Фільтрації дублікатів або оголошень низької якості з високою точністю.
- Статистична глибина: я розрахую метрики ціни/кв.м та адміністрації/кв.м, використовуючи статистичні методи (Z-оцінка/IQR), щоб виділити недооцінені "викиди", які представляють найкращі інвестиційні можливості.
- Інтерактивна візуалізація

Я готовий почати через тиждень.

Чекаю на обговорення того, як я можу допомогти вам знайти найкращі угоди в Боготі! Розгорнути

Бюджет: 3000 USD Термін: 14 днів

Готовий розробити цей проект. Буду писати на Python з повним аналізом даних і підтримкою. Якщо зацікавлені в роботі - пишіть.