Проект по недвижимости - Campusx
Важный
Отказ от ответственности: я использовал данные 99ACRES.com в этом проекте и использовал эти данные только для образовательных целей.
Функции
- Система прогнозирования цен для различных видов недвижимости, таких как жилые квартиры, аренда квартир, независимые полы, независимые дома, жилые дома.
- Аналитическая страница , которая показывает некоторые интересные идеи относительно недвижимости конкретного города Индии или населенного пункта этого города.
- Вы можете добавить новый город (например: ваш город ) на веб -сайте, а затем вы можете сделать прогноз цен и получить аналитику на данных в вашем городе.
- Вы можете скачать ресурсы , которые используются в проекте, такие как наборы данных и модели ML. И если вы хотите код проекта, вы можете получить его здесь.
Технический стек
| Технический | Куча |
|---|
| Язык программирования | Питон |
| Управление версией | Git & Github |
| Анализ данных | Панды, Numpy |
| Визуализация | Matplotlib, Seaborn, Sitly |
| Машинное обучение | Scikit-learn |
| Frontend & Backend | Поток |
| Дополнительный | Пидантика |
Установка
- Клонировать это репо в вашей локальной системе.
- Создайте виртуальную среду и установите требования этого проекта, используя команду ниже:
pip install -r requirements.txt
- Запустите приложение Streamlit.
streamlit run Real_Estate_Project.py
Благодарности
- 99ACRES.com: Я использовал этот веб -сайт, чтобы собрать данные для этого проекта.
- @arv-anshul/99acres-scrape: использовал этот wreatlit web-app для очистки данных с веб-сайта 99ACRES.com.
- Campusx DSMP: Я черпаю вдохновение и следую проекту Capstone этого курса.
Лицензия
Грань
