Predikce cen nemovitostí v Praze - Vrána, Jan; Chudán, David; Švarc, Lukáš; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2025)
Bakalářská práce se zaměřuje na predikci tržních cen rezidenčních nemovitostí na území hlavního města Prahy. Cílem bylo navrhnout a vyhodnotit prediktivní model, který na základě technických a lokalizačních atributů nemovitosti a dostupnosti občanské vybavenosti odhadne její tržní hodnotu. Data byla získána technikou web scrapingu z veřejného rozhraní realitního portálu (dále označovaného jako „RealityXYZ“), přičemž přístup k datům byl se společností předem konzultován a schválen. Metodika práce vychází z rámce KDD (Knowledge Discovery in Databases) a pokrývá proces od výběru a předzpracování dat, přes jejich transformaci až po tvorbu a ladění regresních modelů. V rámci experimentů byly porovnány různé algoritmy strojového učení. Nejlepší predikční přesnosti bylo dosaženo při použití ensemble metod - konkrétně modelů Random Forest a Gradient Boosting. Pro zlepšení lokalizačních vstupů byla data doplněna o geolokační informace z externích API. Výsledky ukazují, že zahrnutí atributů jako vzdálenost k metru, městská čtvrť a obvod vý- znamně přispívá ke zlepšení přesnosti modelu. Navržený přístup dosáhl v případě bytů rela- tivní chyby (MAE) pod 14 % a může sloužit jako základ pro prakticky využitelný nástroj při odhadu cen v městském prostředí.
Vedoucí práce: David Chudán
Bakalářská práce (Bc.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2025
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2025
Způsob přístupu: Internet
Keywords: data analytics [obor bakal. práce]; bakalářské práce; bachelor's theses