Gebruik machine learning om uw datakwaliteit en zakelijke besluitvorming te verbeteren

Location Based Machine Learning for Housing

De beste ML-methoden, die we hebben verbeterd door locatiegegevens toe te voegen

Huizen clusteren

Buurten berekenen

Voorspellingen

Woningwaarde / prijsschattingen

Andere onderzoeken, scenario’s en statistieken

Zet gegevens om in inzichten en ontdek verborgen aspecten van uw wereld

Door gebruik te maken van machine learning kan uw bedrijf modellen bouwen die grotere, complexere gegevens kunnen analyseren en snellere, nauwkeurigere resultaten leveren. U heeft de kans om een winstgevende kans te identificeren en risico’s te vermijden.

Gebruik makend van de kracht van Machine Learning, begeleiden wij u door het proces

Laat onze experts de technische details afhandelen en u stap voor stap meenemen door het proces van hoe wij het potentieel voor u maximaliseren.

Wij voorzien in gebruiksvriendelijke uitleg, demo sessies, unieke geodata input en continue communicatie gedurende het gehele geospatial project, zodat u de vruchten plukt terwijl u begrijpt hoe wij waarde toevoegen aan uw projecten en verwachtingen verduidelijken.

Huizen clusteren

Door huizen te clusteren kunnen wij andere huizen identificeren op basis van hun gelijksoortige kenmerken of waarden. 

Wij hebben het gebruikt om met succes belastinginformatie in te schatten op basis van een reeks geografische factoren.

Dankzij de clusters wisten we welke eigendommen vergelijkbaar waren. De gebruiker kan zijn eigendom vergelijken met referentiegebouwen en beoordelen of zijn eigendom correct is getaxeerd.

Berekening van buurten

Iedereen heeft zijn eigen opvatting over wat een buurt is. Dat kan een gezinsvriendelijke woonwijk zijn, een studentenbuurt of een bedrijvenzone. En het kan variëren afhankelijk van de grootte en het type stad. Bij Stratopo kunnen we het berekenen op basis van geo-data om nauwkeurige onroerend goed marktanalyses te maken.

Wij maken gebruik van demografische, onroerend goed en unieke StraTopo gegevens. Deze informatie is belangrijk bij ruimtelijke analyses en buurtvergelijkingen.

Woningwaarde schattingen

Bij Stratopo combineren onze Machine Learning modellen open-source data (Rijksregistratie Nederlandse gebouwen en grondgebruik, geo-data) met kenmerken van de woning en de omgeving en resultaten van onze unieke intern ontwikkelde routing engine om de meest accurate waarde voor uw huis te berekenen.

Ons datamodel schat realistische transactieprijzen van woningen, op dit moment in Limburg.

LoBaML gebruikt niet alleen de technische gegevens en informatie over eigenschappen, maar ook geofactoren als invoer, die worden gegenereerd door middel van complexe geodatamodellen binnen StraTopo. Wij gebruiken een postgres database met de extensies postgis en pgrouting. Met deze extensies kunnen wij de geodatamodellen uitvoeren die unieke invoergegevens opleveren.

Wil meer weten? Vraag een complete presentatie aan via onze contactpagina / contact s.reulen@stratopo.nl of m.jastrzebowska@stratopo.nl.