Инновационный кластерный подход к сегментации рынка для улучшенного прогнозирования цен

Абстрактные

Основным препятствием для точного прогнозирования часто является неоднородность данных. Существующие исследования указывают на то, что кластеризация данных является потенциальным решением для снижения неоднородности и, следовательно, повышения точности прогнозирования. В данной статье описывается инновационный подход к кластеризации, основанный на новой адаптации алгоритма Fuzzy C-Means и его применении к сегментации рынка недвижимости. В 15,000 для оценки нашего подхода использовались фактические сделки по продаже жилья. Результаты теста показывают, что точность прогнозирования цен показывает заметное улучшение для некоторых кластерных сегментов рынка. По сравнению с существующими методами наш подход прост в реализации. Это не требует дополнительного сбора данных или дорогостоящей разработки моделей для учета социально-экономических факторов в сегментации. Наконец, наш подход не является специфичным для рынка и может быть легко применен на разных рынках жилья.