Как стать автором
Обновить
33
0
Отправить сообщение
Да, подавляющее большинство таких данных квартальные, но платежный баланс есть и помесячный, и инвестиции можно вытащить оттуда — сальдо финансового счета.
Курс балансирует платежный баланс, поэтому и такая явная зависимость от курса нефти, которая вносит значительный вклад в счет текущих операций.
Инфляция и процентная ставка конечно могут как-то влиять, но однозначных зависимостей там нет априори. Прямые иностранные инвестиции, и еще много чего, есть на сайте Банка России и/или Росстата.
конечно, и не только год постройки, а еще много полезной информации (если заполнено конечно), тут
а может тогда и не надо было усреднять, а помещать только цветные или с разной степени интенсивности (прозрачности) точки, по одному адресу (координате) редко очень много объявлений, и сразу будет видно что и как, плюс зум же есть.
Почему нет? Все есть тут. Хотя суммы часто занижены, но можно отбрасывать мусор, и также строить карту отклонений от цен предложений, показывать карту реального дисконта.
Так у них по районам (а все объявления привязаны к районам) и широченные интервалы,
один раз построили такую карту и несколько лет ее и менять не надо;)
А чем обусловлен выбор Авито как источника данных, а не Циан или Яндекс.Недвижимость, например?
не совсем так, тепловая карта это отображение численной характеристики цветом (не важно плотность это или просто какая-то метрика) на координатной системе факторных переменных,
но вполне допустимо употреблять этот термин и для обычных карт.
по структуре поста следует, что все, что ниже фразы:
«На самом деле сейчас можно было остановиться. Это дало бы финальное первое место с небольшим запасом. Но задним числом все умны.»
ухудшило финальный результат
А Ваша идея про динамику цен очень интересная и полезная:
ежемесячный парсинг цен, и создание анимированного гифа на карте,
будет очень показательно: как в общем тренде («теплеет» или «холодеет» район/город/страна),
так и в выявлении очагов интереса/равнодушия к конкретному району/городу.
Можно прогнозировать модельную цену квартир (подобно)
а на карте цветом уже отображать разницу или отношение, модельной цены к цене продажи,
и, возможно, появятся кластеры областей пере-/недооцененных квартир,
и по ним будет понятно, что жители знают больше о своем доме-районе (позитивное или негативное)
Так эта идея только ухудшила финальный результат.
Спасибо! Похоже на правду, только много попаданий универсальных слов — the, in, is из строк комментариев (начинающихся с #)
А можете добавить R? расширение такое же.
согласно же правилам челленджа, в стартапах можно было обогащать данные, но использовать только общедоступные данные, но…
не в ту ветку
Отличный результат!
Поздравляю!
Может тоже напишите пост про свое решение?
совсем начать лучше с этого: https://www.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe-obuchenie
Если рассматривать временные ряды, то может помочь обнаружение аномалий — anomaly detection.

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Зарегистрирован
Активность