PricePredictor – Система прогнозування цін на нерухомість
Price Predictor — це інформаційна система для прогнозування вартості нерухомості, розроблена в межах бакалаврської роботи. Проєкт створений для спрощення процесу оцінки житла та допомоги користувачам у прийнятті рішень під час купівлі або продажу нерухомості.
Система дозволяє користувачу вводити характеристики об’єкта через зручну форму та отримувати прогнозовану ціну, ціну за квадратний метр і середню вартість у вибраному районі. Усі запити зберігаються в базі даних, що дає змогу переглядати історію прогнозів і аналізувати результати з часом.
Окрім прогнозування, проєкт містить сторінки з датасетом, статистикою та візуалізацією даних ринку нерухомості. Реалізовано авторизацію, ролі користувачів, особистий профіль і автоматичний вхід за допомогою токенів. Система побудована на REST-архітектурі та підтримує інтеграцію через API.
Проєкт об’єднує backend, frontend і машинне навчання в єдиній модульній архітектурі та демонструє практичне застосування Python, Flask і аналізу даних у реальній веб-системі.
Внутрішні функції інформаційної системи:
◉ прийом і валідація вхідних даних користувача;
◉ прогнозування вартості нерухомості за допомогою ML-моделі;
◉ автоматичне формування додаткових ознак на основі опису об’єкта;
◉ збереження прогнозів і параметрів запитів у базі даних;
◉ отримання та фільтрація історії прогнозів;
◉ робота з датасетом (перегляд, пошук, сортування);
◉ статистичний аналіз і візуалізація даних;
◉ реєстрація та авторизація користувачів;
◉ керування ролями доступу (user / admin);
◉ автоматичний вхід через токени (remember me);
◉ керування профілем користувача та його даними;
◉ надання прогнозів через REST API.
#flask
#python
#machinelearning
#fullstack
#webdevelopment
#information_system
#realestate
#datascience
#restapi
#portfolioproject
Система дозволяє користувачу вводити характеристики об’єкта через зручну форму та отримувати прогнозовану ціну, ціну за квадратний метр і середню вартість у вибраному районі. Усі запити зберігаються в базі даних, що дає змогу переглядати історію прогнозів і аналізувати результати з часом.
Окрім прогнозування, проєкт містить сторінки з датасетом, статистикою та візуалізацією даних ринку нерухомості. Реалізовано авторизацію, ролі користувачів, особистий профіль і автоматичний вхід за допомогою токенів. Система побудована на REST-архітектурі та підтримує інтеграцію через API.
Проєкт об’єднує backend, frontend і машинне навчання в єдиній модульній архітектурі та демонструє практичне застосування Python, Flask і аналізу даних у реальній веб-системі.
Внутрішні функції інформаційної системи:
◉ прийом і валідація вхідних даних користувача;
◉ прогнозування вартості нерухомості за допомогою ML-моделі;
◉ автоматичне формування додаткових ознак на основі опису об’єкта;
◉ збереження прогнозів і параметрів запитів у базі даних;
◉ отримання та фільтрація історії прогнозів;
◉ робота з датасетом (перегляд, пошук, сортування);
◉ статистичний аналіз і візуалізація даних;
◉ реєстрація та авторизація користувачів;
◉ керування ролями доступу (user / admin);
◉ автоматичний вхід через токени (remember me);
◉ керування профілем користувача та його даними;
◉ надання прогнозів через REST API.
#flask
#python
#machinelearning
#fullstack
#webdevelopment
#information_system
#realestate
#datascience
#restapi
#portfolioproject