Gayrimenkulde Veri Analizi

Türkçe’de Büyük Veri olarak kullanılan Big Data terimi 1990’lardan beri hayatımızda olmasına rağmen özellikle son yıllarda çok popülerleşti. Büyük Veri deyince pek çok kişi nesnelerin interneti teknolojilerinden de kaynaklı farklı kaynaklardan yüksek hacimde verinin toplanması ve bu yüksek hacimli veriden anlamlı analitik sonuçlar çıkarılmasını anlıyor veya anlatmaya çalışıyor. 

Bu kesinlikle doğru, fakat Büyük Veri kavramının en fazla öne çıkan özelliği, farklı kaynaklardan toplanan bu yüksek hacimde ve farklı tipte verinin tutulması, depolanması ve analizinde yenilikçi çözümlerin gerekliliği. Günümüzde toplanabilecek veri o kadar fazla ve veri seti o kadar karmaşık ki geleneksel data analiz teknolojileri bu verinin analizinde yetersiz kalıyor. Bunun sonucunda da yeni yaklaşımlar kullanılmaya başlandı.

Büyük Veri kavramının bu kadar popülerleşmesinin sebebi ise çok fazla farklı kaynaktan edinilen bu yüksek hacimli verinin analizi ile elde edilecek anlamlı sonuçlar. Bu sonuçlar satışların geleceğe yönelik tahmininden salgın hastalıkların engellenmesine veya suç oranının azaltılmasına kadar pek çok farklı alanda kullanım bulabilir. Hayatın farklı alanlarında farklı veri tiplerini toplayıp bunlardan anlamlı sonuçlar çıkarmak sadece iş adamlarını değil, bilim adamlarını, devlet kurumlarını da çok heyecanlandırıyor. 

Gayrimenkulde Veri Analizi

Gayrimenkul sektöründe veri analizinin sonucu ise son yıllarda sıkça duymaya başladığımız otomatik değer tahmin modelleri. Tüm Dünya’da bir yandan gayrimenkul değer tahmininde istatistiki yöntemlerden daha fazla destek alınması ihtiyacına dair tartışmalar devam ederken bir yandan da yeni analiz modelleri üretiliyor. İstatistiki yöntemlere gereğinden fazla güven duyulduğu ise tartışmaların odak noktasını oluşturuyor. Veri analiz araçları çok kısa süreler içerisinde çok daha büyük verinin analiz edilerek farklı faktörlerle ilişkisine ulaşmamıza olanak veriyor. Fakat korelasyon sebep-sonuç ilişkisi ile aynı anlama gelmiyor.

Korelasyon analizini daha iyi anlamak için dondurma satışları ve cinayet adetleri örneği veriliyor. İki faktör arasında istatistiki olarak anlamlı bir ilişki (korelasyon) bulunsa bile sebep ve sonuç ilişkisi olduğunu savunmak oldukça garip bir durum olurdu. İstatistiki olarak ilişkili görünen iki faktör gerçekte tamamen ilişkisiz olabilir.

Korelasyon oranları ile sebep-sonuç ilişkisi arasındaki farkı anlama konusunda insan beyninin yerini alacak bir teknoloji mümkün değil. Değişkenlerin çok fazla olduğu, emsallerin ise genellikle düşük olduğu gayrimenkul değerleme işinde de bu fazlasıyla geçerli.

Değerleme uzmanını vazgeçilmez kılan verinin incelenmesi, sebep-sonuç ilişkisine ulaşılması, alıcı ve satıcıların psikolojilerinin anlaşılmasıdır. Gayrimenkul sektörünün gelişimi için otomatik değerleme modelleri değerleme uzmanları tarafından daha çok kullanılmalıdır. Teknolojinin sağladığı kolaylıklar ve insan beyninin vazgeçilmezliği sektörün daha sağlıklı olmasını sağlayacaktır.

Endeksa, Otomatik Gayrimenkul Değer Tahmin Modeli Sunuyor

Endeksa, yurtdışında benzerleri olan fakat Türkiye’de benzeri olmayan bir otomatik gayrimenkul değer tahmin modeli. Haritada bölge bazında satış, kira verileri, geri dönüşüm sürelerinin yanı sıra bölgede oturanların demografik bilgileri, sosyo-ekonomik statüleri, bölgedeki yaşam alanları sunuluyor. Ayrıca bölgedeki konut satış adetleri, e-ticaret yoğunluğu, hane halkı gelir düzeyi gibi detay bilgiler de yer alıyor. Kullanıcılar belirli bir bölgedeki konuta ait detayları belirterek de konutun net değerini öğrenebiliyor. Tüm bunlara ilave olarak kullanıcılar bölgeye hakim bir Endeksa değerleme uzmanından gayrimenkulün değeri ile ilgili görüş alabiliyor veya uzmanın gayrimenkulü ziyaret ederek rapor hazırlamasını sağlayabiliyor.

Önceki yazımıza https://www.endeksa.com/tr/blog/yazi/otomatik-gayrimenkul-degerleme-nedir-faydalari-nelerdir linkinden ulaşabilirsiniz.