پروژه جمع‌آوری داده املاک و تحلیل قیمت منطقه‌ای
بازار املاک همیشه از حساس‌ترین و پرنوسان‌ترین بخش‌های اقتصادی هر کشوری محسوب می‌شود. در ایران نیز قیمت ملک وابسته به عوامل متعددی مانند منطقه، متراژ، سال ساخت، نوع سند، و حتی نزدیکی به ایستگاه مترو است. در چنین بازاری، داشتن اطلاعات دقیق و ساختاریافته از آگهی‌های فروش می‌تواند ابزاری قدرتمند برای تحلیل‌گران، سرمایه‌گذاران و حتی خریداران عادی باشد. در این مقاله، روند اجرای یک پروژه عملی برای جمع‌آوری داده‌های مسکن از سایت‌های آگهی و انجام تحلیل قیمت املاک منطقه‌ای را بررسی می‌کنیم.
بخش اول: هدف پروژه
هدف اصلی این پروژه، استخراج اطلاعات مربوط به آگهی‌های فروش آپارتمان در شهر تهران بود. تمرکز بر روی این موارد بود:
- نام محله و منطقه
- متراژ ملک
- سال ساخت
- قیمت کل و قیمت هر متر مربع
- طبقه، امکانات و وضعیت سند
در نهایت قرار بود داده‌ها در قالبی قابل تحلیل ذخیره شوند تا بتوان با استفاده از آن‌ها، میانگین قیمت هر متر مربع در هر محله را محاسبه کرد.
بخش دوم: انتخاب منابع و ساختار استخراج
سایت‌هایی مثل دیوار، شیپور، دلتا و ایران فایل از مهم‌ترین منابع داده برای این پروژه در نظر گرفته شدند. ساختار کلی این سایت‌ها به گونه‌ای است که:
- اطلاعات اصلی هر ملک در لیست آگهی‌ها قابل مشاهده است
- جزئیات دقیق‌تر در صفحه داخلی هر آگهی درج شده
- اطلاعات معمولاً به صورت متنی اما با الگوی مشخص ارائه می‌شوند (مثلاً «۸۰ متر | ۳ خواب | طبقه ۲ | نوساز»)
با تحلیل ساختار HTML و استفاده از ابزارهای استخراج، اطلاعات هر ملک به‌صورت خودکار دریافت و دسته‌بندی شد.
بخش سوم: پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها
داده‌های خام جمع‌آوری‌شده معمولاً دارای موارد ناقص، ناهماهنگ یا حتی اشتباه بودند. بنابراین پیش از تحلیل باید داده‌ها پاک‌سازی می‌شدند:
▪ حذف آگهی‌های ناقص
آگهی‌هایی که متراژ یا قیمت نداشتند حذف شدند یا جداگانه برچسب زده شدند.
▪ یکنواخت‌سازی واحد قیمت
در برخی آگهی‌ها قیمت به تومان، در برخی به میلیارد و حتی در بعضی به صورت ترکیبی درج شده بود. این موارد به فرمت واحد (مثلاً میلیون تومان) تبدیل شدند.
▪ استخراج عددی از متن
برای محاسبه دقیق، قیمت هر متر مربع با تقسیم قیمت کل بر متراژ محاسبه شد.
بخش چهارم: تحلیل منطقه‌ای قیمت‌ها
پس از آماده‌سازی داده‌ها، تحلیل‌ها روی محله‌ها و مناطق انجام شد. به عنوان نمونه:
- میانگین قیمت هر متر در مناطق مختلف تهران محاسبه شد
- محله‌هایی که قیمت بالاتر از میانگین شهر داشتند شناسایی شدند
- مناطقی با بیشترین تنوع قیمتی و بیشترین حجم آگهی نیز مشخص شدند
- روند تغییر قیمت در یک بازه زمانی کوتاه (مثلاً یک هفته) قابل بررسی شد
این داده‌ها در قالب نمودار و خروجی‌های قابل فهم برای کاربران نهایی در داشبورد ساده‌ای ارائه شدند.
جمع‌بندی
تحلیل قیمت املاک با استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده از سایت‌های آگهی، یک ابزار قدرتمند برای تصمیم‌گیری در خرید، فروش یا سرمایه‌گذاری در بازار مسکن فراهم می‌کند. این پروژه نشان داد که با وب اسکریپینگ هدفمند و تحلیل ساده، می‌توان بینش دقیقی از بازار به‌دست آورد—حتی بدون نیاز به داده‌های رسمی یا گزارش‌های پرهزینه.
اگر تجربه‌ای در جمع‌آوری یا تحلیل داده‌های مسکن دارید، یا سؤالی در این زمینه برایتان پیش آمده، خوشحال می‌شویم در بخش دیدگاه‌ها با ما به اشتراک بگذارید. 👇
