campusx real estate

不動産プロジェクト-Campusx

重要

免責事項：私はこのプロジェクトで99Acres.comデータを使用し、教育目的のためにこれらのデータを使用しました。

特徴

• 住宅アパートメント、賃貸アパート、独立した床、独立した家、住宅、住宅、住宅、さまざまな種類の不動産の価格予測システム。
• インドの特定の都市の不動産やその都市の地域に関する興味深い洞察を示す分析ページ。
• ウェブサイトに新しい都市（たとえば：あなたの都市）を追加してから、価格予測をして都市のデータを分析することができます。
• データセットやMLモデルなどのプロジェクトで使用されているリソースをダウンロードできます。また、プロジェクトのコードが必要な場合は、ここで入手できます。

技術スタック

技術	スタック
プログラミング言語	Python
バージョン制御	git＆github
データ分析	パンダ、numpy
視覚化	Matplotlib、Seaborn、Plotly
機械学習	Scikit-Learn
フロントエンドとバックエンド	流線
余分な	ピダン派

インストール

1. ローカルシステムでこのリポジトリをクローンします。
2. 仮想環境を作成し、以下のコマンドを使用してこのプロジェクトの要件をインストールします。

pip install -r requirements.txt

3. RimeLitアプリを実行します。

streamlit run Real_Estate_Project.py

謝辞

• 99Acres.com：このウェブサイトを使用して、このプロジェクトのデータを収集しました。
• @arv-anshul/99acres-sscrape：この流れに照らされたWeb-Appを使用して、99Acres.comのWebサイトからデータをスクレイプしました。
• Campusx DSMP：私はインスピレーションを取り、このコースのCapstoneプロジェクトに従っています。

ライセンス

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