Proyecto de bienes raíces - Campusx
Importante
Descargo de responsabilidad: utilicé datos 99acres.com en este proyecto y utilicé esos datos solo para fines educativos.
Características
- Sistema de predicción de precios para diferentes tipos de propiedades como apartamentos residenciales, apartamentos de alquiler, pisos independientes, casas independientes, casas residenciales.
- Página de análisis que muestra algunas ideas interesantes sobre los bienes inmuebles de una ciudad particular de la India o una localidad de esa ciudad.
- Puede agregar una nueva ciudad (por ejemplo: su ciudad ) en el sitio web y luego puede hacer una predicción de precios y obtener análisis en los datos de su ciudad.
- Puede descargar recursos que se utilizan en el proyecto, como conjuntos de datos y modelos ML. Y si desea el código del proyecto, puede obtenerlo aquí.
Pila de tecnología
| Técnico | Pila |
|---|
| Lenguaje de programación | Pitón |
| Control de la versión | Git y Github |
| Análisis de datos | Pandas, numpy |
| Visualización | Matplotlib, Seaborn, Plotly |
| Aprendizaje automático | Lear |
| Frontend y backend | Racionalizar |
| Extra | Pydantico |
Instalación
- Clonar este repositorio en su sistema local.
- Cree un entorno virtual e instale los requisitos de este proyecto utilizando el siguiente comando:
pip install -r requirements.txt
- Ejecute la aplicación Streamlit.
streamlit run Real_Estate_Project.py
Expresiones de gratitud
- 99acres.com: Utilicé este sitio web para recopilar los datos para este proyecto.
- @ARV-ANSHUL/99ACRES-SCRAPE: Usó esta aplicación web optimista para raspar datos del sitio web 99acres.com.
- Campusx DSMP: Me inspiro y sigo el proyecto Capstone de este curso.
Licencia
MIT
