인공지능 부동산 분석

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빅데이터 서비스
로보리포트는 부동산에 영향을 끼치는 지역 빅데이터와 다양한 경제 지표를 사용하여 부동산의 가치를 분석합니다.
부동산 검색 필터
다양한 검색 필터들
실거래가, 전세가, 월세수익률, 학군 등 다양한 부동산 필터로 맘에 드는 부동산을 손쉽게 찾으세요.
다양한 통계 지표
투자 조언과 통계 지표
지역별 인구 통계, 매매조언, 가치평가 등 여러 통계와 그래프들로 현명한 부동산 투자를 도와드립니다.
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실거래가 정보
아파트, 오피스텔, 연립 다세대, 경매 정보까지 한번에
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지역 빅데이터
인구, 건축물 거래, 학군, 지하철, 유동인구 정보 제공
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부동산 경제지표
금리, 대출, 통화량, 소득, 세금 등의 다양한 경제지표 대시보드 분석 제공
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부동산 실거래가, 전세가, 전세가율, 월세수익률 이제 간단하게 대화로 물어보세요
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특허 출원
부동산 기계학습 특허
출원번호 10-2018-0123733
사용자가 로보리포트의 내부 데이터 또는 본인의 데이터를 사용하여 통계 모델 및 기계학습을 사용하여 본인이 원하는 타겟에 대한 실험을 하는 서비스 및 방법에 대한 내용
부동산 챗봇 특허
출원번호 10-2018-0092529
챗봇을 통해 수집한 정보와 매물 정보, 공인중개사 정보, 과거 매물 만족도 등을 사용하여 기계 학습으로 부동산 거래 시 매물 추천을 해주는 방법
부동산 자연어처리 특허
출원번호 10-2019-0032680
주제별 단어 또는 문서의 관계성 분석 방법 및 이를 구현하는 장치. 문서의 주제에 맞게 자동으로 word/document embedding 하는 서비스 및 방법
로보리포트 서비스
매물 광고 상품
이파트, 빌라, 오피스텔, 상가 타입의 매물을 광고할 수 있는 타입의 상품입니다.
등록이 빠를 수록 더 큰 혜택
매물 서비스 오픈과 더불어 먼저 등록한 매물일 수록 "같은 금액으로" 더 많이 노출됩니다.
다양한 경로로 광고노출
매물 등록시 로보리포트 PC웹, 안드로이드, iOS에 동시 노출되어 많은 유저들에게 매물을 광고할 수 있습니다. (* 챗봇 노출은 플러스)
인공지능 맞춤 매물 추천 (*예정)
매물 등록 데이터가 쌓일 수록 사용자가 선호하는 타입의 매물이 우선 노출됩니다.
자주 묻는 질문
Q. 기계 학습이란 무엇인가요?
A. 기계 학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말합니다. 기계 학습은 “기계”가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 “학습”하여 실행할 수 있도록 하는 “알고리즘”을 개발하는 연구 분야입니다. (1959년 아서 사무엘) 예를 들어, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있습니다.
Q. 가격 평가 필터는 무엇인가요?
A. 기계학습으로 추정한 현재 매물의 가치와 가장 최근 실거래가를 비교하여 매물을 7단계로 표현합니다. 7단계는 매우 저평가 / 저평가 / 약간 저평가 / 유지 / 약간 고평가 / 고평가 / 매우 고평가로 구성되어 있습니다.
Q. 부동산 시세 예측이란 무엇인가요?
A. 빅데이터와 기계학습(인공 지능)을 사용하여 아파트의 현재 시세 산정 및 최대 1년치의 시세를 예측합니다. 아파트의 기본 특성(면적, 층, 건축년도 등)과 과거 가격 정보들 (실거래가, 전세가, 전세가율 등)과 주변 아파트 들의 시세를 반영하여 현재 시점에서의 시세 및 향후 가격을 예측하고 있습니다. 예측 대상이 되는 속성들은 앞으로도 계속 추가될 예정입니다.
Q. 어떤 사람들이 개발하고 있나요?
A. 저희는 부동산 스타트업 커넥트닷입니다. 기계 학습과 자연어 처리에 강점을 가지고 있는 개발자 중심의 팀입니다
매물 광고 상품
매물등록만 하는 경우
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분석서비스 + 매물광고
월 33,000원
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로보리포트 시계열
예측 서비스
로보리포트에서 이미 수집된 경제/부동산 빅데이터를 활용하여 기계 학습 기반의 시계열 예측을 할 수 있는 서비스입니다. 기계 학습 경험이 없어도 데이터 수집을 하지 않아도 손쉽게 시작할 수 있습니다.
미리 준비된 다양한 빅데이터
데이터를 하나하나 수집하지 않아도 로보리포트에서 준비한 경제/부동산 빅 데이터를 사용하여 그대로 기계학습을 할 수 있습니다. 기계학습을 하기 위해 해야만 했던 단순하고 지겨운 데이터 수집 업무은 이제 그만. 다양한 경제 지표, 지역 통계, 부동산 실거래가 까지 이미 수집된 데이터를 클릭하면 그대로 실험에 사용할 수 있습니다. 수집보다 번거로운 유지보수 작업 역시 로보리포트에게 맡기세요.
한 줄의 코딩 없는 기계학습
복잡하게 코딩을 하지 않아도, 컴퓨터 지식이 없어도 간단하게 알고리즘을 선택하는 것만으로도 기계학습 실험이 실행됩니다. 만약 기계학습 지식이 있으면 다양한 실험 파라미터들을 직접 선택을 할 수 있습니다. 실험 결과를 자세하게 설명을 해주는 레포트와 함께 다양한 그래프로 실험 결과를 확인 할 수 있습니다.
나만의 데이터를 활용할 수 있어요
본인의 시계열 데이터를 사용해서 기계 학습을 하고 싶을 경우 본인의 데이터를 실험에 추가만 하면 됩니다. 본인의 데이터와 같이 실험하고 싶은 속성들만 선택하면 자동으로 데이터를 합쳐서 기계 학습이 실행됩니다.
데이터/스크립트 다운로드 (Beta)
실험에 사용한 데이터를 다운로드 받고 싶으시다고요? 지금 베타 서비스 이용자라면 언제든지 실험에 사용한 데이터 및 실험 스크립트, 실험 완료된 모델을 다운로드 받아서 다른 형태로 본인이 사용 가능합니다.
자연어 처리 특화된 실험 (*예정)
실험하시고 싶은 데이터 중에 한국어 데이터가 들어가 있나요? 자연어 처리 전문가가 아니여도 간단하게 데이터를 word2vec/doc2vec 알고리즘을 사용하여 데이터를 변환하여 실험을 할 수 있습니다. 자연어처리 실험도 간단하게 실행이 가능합니다.
작동방식
작동방식
활용 사례
부동산 경기 예측
금리, 통화량, 정부 정책, 부동산 거래정보, 실거래가 등의 로보리포트 데이터 Pool에서 제공하는 데이터를 사용하여 단기, 중기, 장기의 부동산의 경기를 예측할 수 있습니다. 본인이 추가하고 싶은 데이터가 더 있으면 언제든지 추가하여 부동산 경기 예측을 할 수 있습니다.
주택의 현재 실거래가의 저평가/고평가 자동판단
로보리포트 데이터 Pool에서 제공하는 주택의 세부 속성(건축년도, 평수, 층, 베이, 주차 공간, 건폐율 등)과 해당 주택의 거래 추이 데이터를 사용하여 현재 실거래가가 저평가 구간인지 고평가 구간인지 자동으로 판단하는 알고리즘도 간단하게 실험이 가능합니다.
주택의 현재 실거래가의 저평가/고평가 자동판단
로보리포트 데이터 Pool에서 제공하는 주택의 세부 속성(건축년도, 평수, 층, 베이, 주차 공간, 건폐율 등)과 해당 주택의 거래 추이 데이터를 사용하여 현재 실거래가가 저평가 구간인지 고평가 구간인지 자동으로 판단하는 알고리즘도 간단하게 실험이 가능합니다.
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