UK: Мета. Актуальним є створення системи аналізу ринку нерухомості. Дана стаття присвячена для опису методів прогнозування цін на квартири. Методика. Відомі характеристики квартир такі як: район, кількість кімнат, загальна площа, жила площа, матеріал стін (цегла, бетон і т. п.), тип будинку (в який час побудований), поверх, кількість поверхів в будинку, сан. вузол (суміщений, роздільний), вид опалення, а також знаючи ціни на квартири за минулі періоди, використовуючи комп’ютерне програмування, ми маємо змогу спрогнозувати, яка ціна на квартири буде в подальшому. Результати. Системи розробленні за допомогою методів які описанні в цій статті наглядно можуть продемонструвати як буде змінюватися ціна на квартири ураховуючи необхідні характеристики, і чим більше використаних цих характеристик, тим точніше можливо спрогнозувати ціну на нерухомість в різних районах міста. Наукова новизна. Прогнозування цін на нерухомість спираючись не на декількох критеріях, а на ряду характеристик, які значною мірою можуть вплинути на вартість нерухомості. Практична значимість. Розробленні системи сприяють розширенню використання комп’ютерного прогнозування в визначенні коректної ціни на нерухомість на подальші періоди.
RU: Цель. Актуальным является создание системы анализа рынка недвижимости. Данная статья посвящена для описания методов прогнозирования цен на квартиры. Методика. Известны характеристики квартир такие как: район, количество комнат, общая площадь, жилая площадь, материал стен (кирпич, бетон и т. п.), тип здания (в какое время построен). этаж. количество этажей в доме, сан. узел (совмещенный, раздельный.), вид отопления, а также, зная цены на квартиры за прошлые периоды, используя компьютерное программирование, мы можем спрогнозировать, какая цена на квартиры будет в дальнейшем. Результаты. Системы, разработанные с помощью методов, которые описании в этой статье, наглядно могут продемонстрировать, как будет меняться цена на квартиры, учитывая необходимые характеристики, и чем больше использованных этих характеристик, тем точнее спрогнозировать цену на недвижимость в различных районах города. Научная новизна. Прогнозирование цен на недвижимость, опираясь не на несколько критериев, а на ряд характеристик, которые в значительной степени могут повлиять на стоимость недвижимости. Практическая значимость. Разработанные системы способствуют расширению использования компьютерного прогнозирования в определении корректной цены на недвижимость на последующие периоды.
EN: Goal. Relevant is the creation of a system for analyzing the real estate market. This article is devoted to describing the methods of forecasting apartment prices. Method. Known characteristics of apartments such as: area, number of rooms, total area, living area, material walls (brick, concrete, etc.) Type of house (at what time was built). floor. number of floors in the house, san. the node (joint, separation). The type of heating, as well as knowing the prices of apartments for the past periods, using computer programming, we can predict what the price for apartments will be in the future. Results Systems developed by means of which the descriptions in this article can demonstrate how the price of apartments will change taking into account the required characteristics, and the more used these characteristics, the more accurate it is possible to predict the price of real estate in different parts of the city. Scientific novelty. Forecasting real estate prices is based not on a few criteria, but on a number of characteristics that can greatly affect the value of real estate. Practical significance. The development of systems contributes to expanding the use of computer forecasting in determining the correct price of real estate for future periods.
