Projeto imobiliário - campusx
Importante
Isenção de responsabilidade: usei dados 99ACRES.com neste projeto e usei esses dados apenas para fins educacionais.
Características
- Sistema de previsão de preços para diferentes tipos de propriedades, como apartamentos residenciais, apartamentos de aluguel, pisos independentes, casas independentes, casas residenciais.
- Página de análise que mostra algumas idéias interessantes sobre o setor imobiliário de uma cidade específica da Índia ou uma localidade daquela cidade.
- Você pode adicionar uma nova cidade (por exemplo: sua cidade ) no site e, em seguida, pode fazer previsão de preços e obter análises nos dados da sua cidade.
- Você pode baixar recursos que estão sendo usados no projeto, como conjuntos de dados e modelos ML. E se você deseja o código do projeto, pode obtê -lo aqui.
Pilha de tecnologia
| Tecnologia | Pilha |
|---|
| Linguagem de programação | Python |
| Controle de versão | Git & Github |
| Análise de dados | Pandas, Numpy |
| Visualização | Matplotlib, Seaborn, Plotly |
| Aprendizado de máquina | Scikit-Learn |
| Front -end e back -end | Simplit |
| Extra | Pydantic |
Instalação
- Clone este repositório no seu sistema local.
- Crie um ambiente virtual e instale os requisitos deste projeto usando o comando abaixo:
pip install -r requirements.txt
- Execute o aplicativo StreamLit.
streamlit run Real_Estate_Project.py
Agradecimentos
- 99ACRES.com: usei este site para reunir os dados para este projeto.
- @Arv-Anshul/99Acres-scrape: usei este aplicativo de web straminit para raspar dados do site 99Acres.com.
- Campusx DSMP: Eu inspiro e sigo o projeto Capstone deste curso.
Licença
Mit
