Exabit Logo

Парсер и аналитика рынка недвижимости

Создали систему парсинга объявлений недвижимости с 5 площадок: сбор, дедупликация, аналитика цен и отчеты для инвесторов.

Недвижимость 2024 · 2 месяца
Python Scrapy PostgreSQL Metabase Docker Celery

2M+

объявлений собрано

Парсеры работают 24/7, обновляя данные с 5 площадок каждые 4 часа без ручного вмешательства

5

площадок парсинга

ЦИАН, Avito, Яндекс.Недвижимость, ДомКлик, N1 — полное покрытие рынка жилой недвижимости

92%

точность прогноза цен

Отклонение от фактической цены сделки менее 8% — достаточно для инвестиционных решений

Задача

Инвестиционный фонд, специализирующийся на жилой недвижимости. Аналитик вручную мониторил 5 площадок — открывал сайты, копировал данные в таблицу. На это уходило 6 часов в день, данные устаревали, исторические тренды не отслеживались. Фонд упускал выгодные объекты, потому что узнавал о них слишком поздно. Нужна была автоматическая система сбора и аналитики для принятия инвестиционных решений.

Что было до нас

Ручной мониторинг 5 площадок — 6 часов в день, данные устаревают к вечеру

Нет исторических данных — невозможно отследить динамику цен и тренды рынка

Дубли объявлений на разных площадках — один объект считается несколько раз

Выгодные объекты обнаруживаются слишком поздно — конкуренты успевают раньше

Решение

Автоматический парсинг с аналитикой для инвесторов

Парсеры 5 площадок

ЦИАН, Avito, Яндекс.Недвижимость, ДомКлик, N1. Сбор каждые 4 часа, обход блокировок через ротацию прокси и fingerprint.

Дедупликация

Один объект на разных площадках — одна запись в базе. Сопоставление по адресу, площади, этажу и фото. Точность матчинга 96%.

Аналитика цен

Средняя цена за м2 по районам, динамика за период, срок экспозиции, средний дисконт. Данные обновляются в реальном времени.

Сигналы для инвесторов

Автоматические алерты: объект ниже рынка, длительная экспозиция, снижение цены. Фонд узнает о выгодных предложениях первым.

Дашборды в Metabase

Интерактивные отчеты для инвестиционного комитета. Выгрузка в PDF и Excel, сравнение районов, прогноз доходности.

Прогнозная модель

Оценка рыночной стоимости на основе исторических данных. Точность 92% — отклонение от фактической сделки менее 8%.

Аналитика рынка недвижимости

2.1M

объявлений в базе

5

площадок парсинга

4 ч

цикл обновления

Новые объявления за сутки 12 400
Снижение цены за сутки 3 150
Объекты ниже рынка 1 870
ЦИАН Avito Яндекс.Недвижимость ДомКлик N1

До

Ручной мониторинг: 6 часов в день

Нет исторических данных

Дубли объявлений на разных площадках

Выгодные объекты обнаруживаются с опозданием

После

Автоматический сбор: 30 минут в день на анализ

6 месяцев исторических данных и трендов

Дедупликация с точностью 96%

Алерты о выгодных объектах за минуты

Результаты

Собрано и обработано 2M+ объявлений за 6 месяцев

Парсеры работают 24/7, обновляя данные каждые 4 часа с 5 площадок

Аналитик тратит 30 минут в день вместо 6 часов

Вместо ручного мониторинга — просмотр готовых дашбордов и реакция на алерты

15% объектов с ценой ниже рынка — потенциальные инвестиции

Система автоматически выявляет недооцененные объекты и уведомляет фонд

Точность прогноза стоимости — 92%

Отклонение от фактической цены сделки менее 8%, что достаточно для принятия инвестиционных решений

Нужен подобный проект?

Расскажите о задаче - предложим решение и дадим оценку сроков.