← Wróć do strony głównej

Automatyczna analiza rynku nieruchomości

ETL Python Excel Power Query Power BI

Wyzwanie

Klient potrzebował narzędzia do monitorowania bieżących oraz historii cen mieszkań na interesującym go obszarze. Ręczne przeglądanie portali ogłoszeniowych oraz stron www zajmowało za każdym razem 8+ godzin przy każdej analizie i nie dawało pełnego, porównywalnego obrazu sytuacji rynkowej.

Rozwiązanie

Zbudowałem zautomatyzowany pipeline ETL, który:

  • Pobiera dane z wybranych stron www dla konkretnych inwestycji na wskazanym obszarze
  • Czyści, standaryzuje i kategoryzuje oferty automatycznie
  • Buduje historię cen dla każdej inwestycji
  • Oblicza kluczowe wskazane wskaźniki KPI np: cena/m², mediana dla dzielnicy, trend cenowy dla lokali o określonej wielkości czy piętrze
  • Generuje interaktywny dashboard z wizualizacjami według wszystkich kryteriów, nie tylko ceny czy statusu

Stack technologiczny

Python

Web scraping, przetwarzanie danych, automatyzacja

Power Query

Transformacje danych, czyszczenie, standaryzacja

Power BI / Excel

Wizualizacje, dashboard, raporty

DAX

Miary analityczne, KPI, kalkulacje trendów

Mierzalne rezultaty

8h → 15min

Czas analizy rynku

1 klik

Odświeżenie danych

100%

Powtarzalność procesu

Klient oszczędza ~8 godzin przy każdej analizie rynku. Dashboard odświeża się jednym kliknięciem i pokazuje aktualne trendy cenowe w podziale na wybrane dzielnice i typy nieruchomości.

Zebrane dane mają zastosowanie przy projektowaniu i budżetowaniu przyszłych inwestycji oraz szybkim reagowaniu na zmiany trendu lub cen na rynku nieruchomości na rynku pierwotnym.

Planujesz migrację lub konsolidację danych?

Napisz do nas