Как сделать выборку квартир
Сделать выборку квартир для покупки с учетом района Х и площади В
Добавлено через 1 час 24 минуты
Сделал не надо
Разработать программу для вычисления плотности населения, площади района и количества жителей
Всем доброго времени суток! Прошу помочь мне написать код программы на языке Delphi исходя из.
Приложение для вычисления стоимости покупки с учетом скидки
Разработать приложение для вычисления стоимости покупки с учетом скидки. Скидка 1% предоставляется.
Написать Windows-приложение для вычисления стоимости покупки с учетом 8%
Написать Windows-приложение для вычисления стоимости покупки с учетом 8%. Скидка предоставляется.
Разработать собственный класс, содержащий метод для вычисления стоимости покупки с учетом скидки
Разработать собственный класс, содержащий метод для вычисления стоимости покупки с учетом скидки.
Вычислить стоимость покупки с учетом скидки
сделать с помощью if, else! 83. Написать программу вычисления стоимости покупки с учетом скидки.
Вычислить стоимость покупки с учетом скидки
Здравствуйте.Помогите пожалуйста в написании пары программ на ТП: 2. вычислить стоимость покупки.
Вычисление стоимости покупки с учетом скидки
Написать программу вычисления стоимости покупки с учетом скидки. Скидка 5% предоставляется если.
Как сделать выборку в Excel из списка с условным форматированием
Если Вы работаете с большой таблицей и вам необходимо выполнить поиск уникальных значений в Excel, соответствующие определенному запросу, то нужно использовать фильтр. Но иногда нам нужно выделить все строки, которые содержат определенные значения по отношению к другим строкам. В этом случаи следует использовать условное форматирование, которое ссылается на значения ячеек с запросом. Чтобы получить максимально эффективный результат, будем использовать выпадающий список, в качестве запроса. Это очень удобно если нужно часто менять однотипные запросы для экспонирования разных строк таблицы. Ниже детально рассмотрим: как сделать выборку повторяющихся ячеек из выпадающего списка.
Выбор уникальных и повторяющихся значений в Excel
Для примера возьмем историю взаиморасчетов с контрагентами, как показано на рисунке:
В данной таблице нам нужно выделить цветом все транзакции по конкретному клиенту. Для переключения между клиентами будем использовать выпадающий список. Поэтому в первую очередь следует подготовить содержание для выпадающего списка. Нам нужны все Фамилии клиентов из столбца A, без повторений.
Перед тем как выбрать уникальные значения в Excel, подготовим данные для выпадающего списка:
В результате мы получили список данных с уникальными значениями (фамилии без повторений).
Теперь нам необходимо немного модифицировать нашу исходную таблицу. Выделите первые 2 строки и выберите инструмент: «ГЛАВНАЯ»-«Ячейки»-«Вставить» или нажмите комбинацию горячих клавиш CTRL+SHIFT+=.
У нас добавилось 2 пустые строки. Теперь в ячейку A1 введите значение «Клиент:».
Пришло время для создания выпадающего списка, из которого мы будем выбирать фамилии клиентов в качестве запроса.
Перед тем как выбрать уникальные значения из списка сделайте следующее:
В результате в ячейке B1 мы создали выпадающих список фамилий клиентов.
Примечание. Если данные для выпадающего списка находятся на другом листе, то лучше для такого диапазона присвоить имя и указать его в поле «Источник:». В данном случае это не обязательно, так как у нас все данные находятся на одном рабочем листе.
Выборка ячеек из таблицы по условию в Excel:
Как работает выборка уникальных значений Excel? При выборе любого значения (фамилии) из выпадающего списка B1, в таблице подсвечиваются цветом все строки, которые содержат это значение (фамилию). Чтобы в этом убедится в выпадающем списке B1 выберите другую фамилию. После чего автоматически будут выделены цветом уже другие строки. Такую таблицу теперь легко читать и анализировать.
Принцип действия автоматической подсветки строк по критерию запроса очень прост. Каждое значение в столбце A сравнивается со значением в ячейке B1. Это позволяет найти уникальные значения в таблице Excel. Если данные совпадают, тогда формула возвращает значение ИСТИНА и для целой строки автоматически присваивается новый формат. Чтобы формат присваивался для целой строки, а не только ячейке в столбце A, мы используем смешанную ссылку в формуле =$A4.
Схемы отбора в выборку
Схема отбора в выборку — это детальное описание того, какие данные и каким способом будут получены. Есть много схем для отбора в выборку, поэтому нужно выбрать для исследований такую, которая даст наиболее репрезентативные результаты. Репрезентативность выборки — это соответствие характеристик выборки характеристикам популяции.
В идеале лучше работать со всей генеральной совокупностью, но это занимает много времени и ресурсов. Поэтому можно исследовать только ее часть, что и называется выборкой. Затем исследуются элементы, которые попали в выборку. На основе полученных значений оцениваются неизвестные элементы выборки.
Основные принципы отбора в выборку
Идея состоит в том, чтобы перенести результаты на всю генеральную совокупность. Поэтому выборка должна быть репрезентативной. Другими словами она пропорциональна как подгруппам, так и всей совокупности, и не исключает каких-либо отдельных групп.
Выборка должна быть настолько большой, насколько это возможно, чтобы избежать ошибочных суждений. По сути выборкой может быть любое подмножество генеральной совокупности.
Если выборка недостаточно репрезентативна — исследование будет считаться предвзятым. Если она будет недостаточно большой — неточным.
Если правильно подобрать связь между выборкой и совокупностью, тогда можно сделать правильные заключения о природе всей совокупности. Лучше быть возможно правым, чем точно не правым.
Схемы отбора для вероятностных выборок
Вероятностные выборки подразумевают, что исследователь абсолютно уверен в связях выборки с генеральной совокупностью. Если же связи не прослеживаются или в наличии имеются не все элементы генеральной совокупности используется невероятностная выборка.
На основе жеребьевки
Схема отбора состоит в том, чтобы провести ряд испытаний без возвращения элемента в генеральную совокупность. Каждый элемент совокупности имеет одинаковые шансы попасть в выборку.
Из генеральной совокупности N случайным образом отбирается один элемент, вероятность попадания элемента в выборку равна 1/N. Затем из выборки N-1 выбирается второй элемент с вероятностью 1/(N-1) и так далее до n-го элемента с вероятностью 1/(N-n).
Идеально оценить свою квартиру можно и без оценщика
Самостоятельная работа
Для оценки стоимости своего жилья из классифайда недвижимости надо сделать выборку квартир, похожих на вашу. «Условно «похожесть» дома состоит из трех параметров: этажность, тип стен, год постройки. Похожий на ваш дом должен находиться в месте, географически близком к дому, в котором расположена оцениваемая квартира, или хотя бы в сопоставимых районах, — рассказывает руководитель Центра моделирования направления аналитики и оценки Циан Андрей Критилин. — Допустим, можно рассматривать два одинаковых панельных дома неподалеку от станций метро «Отрадное» и «Бабушкинская», но нельзя сравнивать эти варианты с панельным домом, расположенным в Тверском районе».
Выявив сопоставимые дома в похожих районах, нужно изучить, как выглядит объект. Для того чтобы получить представление о рыночной цене своей квартиры, следует учесть основные критерии, влияющие на ее стоимость.
Генеральный директор оценочной компании «БК-Аркадия» Валерия Борисова отмечает, что на стоимость квартиры влияет несколько факторов: материал, из которого построен дом (квартира в кирпичном доме, как правило, стоит дороже, чем аналогичная по площади в панельном), этаж (первый и последний этажи снижают стоимость), состояние жилья (убитая квартира явно проиграет в цене) и даже вид из окон.
По словам Андрея Критилина, еще один принципиальный момент, который обязательно надо учитывать, но достаточно сложно выявить: как долго экспонируется объект.
«Предположим, вы хотите узнать стоимость квартиры у станции метро «Бабушкинская», где почти все похожие на вашу варианты продаются по 5 млн рублей и только три из них — по 6 млн. «Ура! Моя квартира стоит 6 млн», — радуетесь вы и вывешиваете объявление о продаже своей квартиры с такой ценой. Звонков от покупателей нет, — приводит пример эксперт. — Оказывается, что увиденные вами объявления о продаже квартир за 6 млн висят уже по полтора года — никто их не покупает, потому что цена завышена».
Больше выборка — точнее результат
Помимо завышенных цен в объявлениях встречаются и заниженные. Разумеется, если на фоне объявлений о продаже подобных квартир выставлен объект с ценой значительно ниже, это свидетельствует о том, что у него есть проблемы. Скажем, это не квартира, а апартаменты, где нельзя прописаться.
«Бывает, что человек просмотрит четыре объявления о продаже, увидит, что три из них продаются по цене 4,5 млн рублей, одна — по 6 млн. И решает, что справедливая цена на его квартиру — 4,5 млн рублей, — поясняет Андрей Критилин. — Потом выясняется, что по 4,5 млн продавались неликвидные объекты (на первом этаже, в убитом состоянии и т. п.). И реально было выставлять квартиру по цене 5 млн рублей. А вот когда человек проанализирует 50 объявлений, тогда, несмотря на то что среди них будут как переоцененные объекты, так и квартиры с теми или иными недостатками, оценка будет более точной».
Для того чтобы получить представление о рыночной стоимости вашей квартиры, придется просмотреть максимально большое количество похожих объектов.
Чем больше объявлений будет проанализировано, тем ниже вероятность ошибки. Мониторинг потребует временных затрат: чтобы сделать выборку квартир, потребуется как минимум неделя.
А еще желательно не ошибиться, отсеять объявления о несуществующих квартирах, которые брокеры выставляют для того, чтобы привлечь покупателя, и неликвидные объекты. Без соответствующего опыта это сделать сложно.
Президент АН «Савва», почетный член Российской гильдии риэлторов Константин Апрелев указывает на еще один нюанс: покупатель сравнивает цены предложения, а реальные цены сделок известны только продавцам и риэлторам. У человека, выставляющего свою квартиру на продажу, таких сведений нет. Кроме того, на растущем рынке стоимость квартиры будет одной, на падающем — другой. Не обладая этой информацией, продавец квартиры рискует прогадать.
Мгновенная онлайн-оценка
Затем аналитики применяют несколько математических моделей, которые оценивают стоимость квадратного метра в том или ином доме со всеми поправками, включая цену сделки, но не ограничиваясь ею.
Оценка делается на основе максимально широкой выборки объявлений о квартирах, которые подавались в аналогичных домах, в конкретном районе и похожих на него, находящихся в экспозиции, снятых с продажи и т. д.
Обновленная модель онлайн-оценки позволяет достигать хорошей точности в том числе и потому, что сравниваются между собой только похожие объекты. При этом «похожесть» объектов для корректного сравнения — не только тип дома (кирпичный, панельный, монолитный), но и группа по типу этажности и году постройки. Дополнительными факторами для оценки конкретного объекта в доме являются ремонт, этаж и состояние подъезда. Также учитываются данные об инфраструктуре объекта (удаленность от центра/метро, наличие детских садов/школ, остановок общественного транспорта, поликлиник и спортивных сооружений).
«Нас иногда упрекают в том, что мы используем в расчетах цену объявления, а не цену сделки. На самом деле у нас есть данные и о стоимости сделок — их нам предоставляют наши партнеры, и мы используем их в методиках расчета, — говорит Андрей Критилин. — Допустим, в районе Медведково есть 20 тыс. объявлений, дающих представление об уровне цен в этой локации. Нам нужно узнать цену «однушки» в панельном доме. Объявлений о продаже подобных объектов — 1 тыс., в среднем стоимость квартир составляет 5 млн руб. А сделок с такими «однушками» в этом районе было 100, при этом средняя стоимость сделки — 4,5 млн. Таким образом, в соответствии с информацией о сделках мы корректируем стоимость «однушки», получая достаточно точный результат».
Чтобы корректно оценить объект, необходимо изучать не только цену, по которой квартира выставлена на продажу, но и ту, по которой она продана. Циан такую услугу предоставляет. Недавно на сайте появилась новая опция. Покупатель будет видеть как актуальные объявления, так и архивные: какие квартиры продавались в этом доме, как долго экспонировались, как снижалась стоимость, с какой стоимостью квартира ушла в архив. Фильтр покажет не только стоимость квартиры согласно оценке сайта, но и то, как на цену влияет ремонт, этажность, состояние подъезда.
Если при самостоятельной оценке и поиске похожих объектов прямого совпадения по дому недостаточно, нужно вносить поправки на ряд других факторов — таких как этаж, состояние объекта, наличие ремонта и т. д., то онлайн-оценка Циан уже учитывает все перечисленные факторы за пользователя.
И еще один важный момент: если самостоятельная работа по оценке стоимости квартиры займет у вас как минимум неделю, онлайн-оценка проводится мгновенно.
+ База, включающая 2,5 млн объявлений и сделок, дает полную информацию по структуре и динамике цен предложения
+ В оценке используются действительно похожие объекты
+ Учитываются как объявления в экспозиции, так и объявления, отправленные в архив, — это важно для получения корректной цены
+ Используются не только данные по объектам в экспозиции, но и параметры фактических сделок
+ При оценке применяются современные методы машинного обучения, которые намного точнее, чем ручные поправочные коэффициенты.
Иллюстрации: Анна Чигарова, Дмитрий Максимов
Анализ рынка недвижимости на основе данных с msgr.ru
Недавно столкнулся с проблемой выбора квартиры и конечно первым делом решил узнать, что происходит на рынке недвижимости и, как это обычно бывает, половина экспертов с youtube.com говорят, что недвижимость будет расти, другая утверждает, что наоборот цена будет падать. В итоге решил разобраться сам, и вот, что из этого вышло.
© Designed by upklyak / Freepik
Для того чтобы понять как изменялась цена в последнее время, нужно было найти реальные цены продажи недвижимости. Цены с целевых сайтов типа cian.ru или avito.ru не подходят, так как там обычно квартиры уходят со скидкой и реальную цену продажи узнать нельзя, тут я и заметил сайт по продаже недвижимости на котором можно было посмотреть действительную цену за которую купили квартиру. Речь конечно идет о сайте msgr.ru, более подробно о нём можно прочитать в этом обзоре. В двух словах можно сказать, что эта организация занимается реализацией квартир по договору исполненной ренты на торгах.
Чтобы узнать в каких районах Москвы какие цены, а также любопытно было бы посмотреть на какие квартиры торгуются больше, в каких районах покупают ближе к стартовой цене, а в каких цена может сильно измениться. Для этого я в первую очередь спарсил данные с сайта msgr.ru, данные эти делятся на два вида: прошедшие и не прошедшие аукционы, причём квартиры, которые не были проданы могут быть в двух местах сразу.
Спарсенные данные я свёл в таблицу для наглядности:
В таблице приведены данные за последние 10 аукционов.
В приведенной выше таблице в колонке ‘A’ указана информация об аукционных квартирах (адреса без пробелов и заглавных букв из-за разниц написания в исходных данных), в первой строке указаны даты будущих и прошедщих аукционов. Проданные квартиры заполняюся ‘xxx’ по строке (это сделано для того, чтобы понять какие квартиры могут быть доступны в ещё не анонсированных аукционах), в верхней строке ячейки указана стартовая цена, а в нижней цена продажи, в ячейках будущих аукционов ссылка с описанием квартиры.
Также в этой таблице можно увидеть некоторые любопытные закономерности, например как правило если квартира не продается за два аукциона, то на третьем аукционе цена будет снижена и так каждые два аукциона, хотя если посмотреть на большей выборке, то из этого правила есть исключения и квартира дешевеет уже на следующий аукцион, если не была продана на первом.
Чтобы понять в каких районах и на какие группы квартир больше торгуются я разместил все адреса на карте:
Ссылка на полную карту.
На карте отмечены адреса квартир которые были или будут проданы, в заголовке метки указана цена продажи (не продажи / аукциона), год продажи и число, с какого раза была продана квартира. Цифра в метке показывает количество комнат в квартире. В описании метки находится информация об прошедших и будущих аукционах, а также адрес (адреса без пробелов и заглавных букв из-за разниц написания в исходных данных) и прочая информация о квартире.
Благодаря карте можно посмотреть как изменялась цена в районе со временем, насколько сильно торгуются на похожие варианты. Из интересного можно отметить, что новый фонд, т.е. квартиры в новых домах даже в районах с плохой транспортной доступностью как правило продаются с торгом, а вот квартиры старого фонда вполне можно купить по стартовой цене или с небольшим торгом. По карте можно сделать примерный прогноз по торгам, рассматривая уже проданные ранее квартиры расположенные вокруг квартиры выставленной на аукцион.
Хотя и не совсем правильно сравнивать квартиры старого и нового фонда, да и аукционные квартиры сильно смещены в сторону старого фонда в силу специфики msgr.ru, но всё же рассмотрим некоторые гистограммы с этими допущениями.
Гистограмма средних цен на квартиры по годам и количеству комнат (Общее количество квартир: 390):
В рублях.
В долларах США.
Средние цены не совсем корректно рассматривать в отрыве от района нахождения, по-этому рассмотрим квартиры в каждом районе отдельно (рассмотренны только районы внутри МКАД).
Гистограмма средних цен на однокомнатные квартиры, разделенные по районам и году (Общее количество однокомнатных квартир: 218):
В рублях.
В долларах США.
График средних цен на однокомнатные квартиры во времени. (График долларов и график рублей наложены друг на друга):
В долларах и в рублях.
Гистограмма средних цен на двухкомнатные квартиры, разделенные по районам и году (Общее количество двухкомнатных квартир: 154):
В рублях.
В долларах США.
График средних цен на двухкомнатные квартиры во времени. (График долларов и график рублей наложены друг на друга):
В долларах и в рублях.
К сожалению трёхкомнатных квартир слишком мало, в силу этого никакой сколько-нибудь корректной гистограммы или графика построить нельзя (Общее количество трёхкомнатных квартир: 18).
В рублях.
В долларах США.
График средних цен на трёхкомнатные квартиры во времени. (График долларов и график рублей наложены друг на друга):
В долларах и в рублях.
Учитывая допущения изложенные выше (опять же, на момент написания статьи в 2020 году прошел только один аукцион), всё же можно сделать некоторые выводы, если посмотреть на распределение цен по районам, то можно заметить, что в целом цена растёт, однако уже сейчас намечается разворот, так цены в некоторых районах начинают разворачиваться, а в других начинает замедляться рост (что в общем-то свидетельствует о достижении максимальных цен и скорее всего последующем их снижении).