hệ hỗ trợ dự báo giá nhà đất

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
VIỆN TOÁN ỨNG DỤNG VÀ TIN HỌC

HỆ HỖ TRỢ DỰ BÁO GIÁ NHÀ
ĐẤT
HỆ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH
Chuyên ngành: TOÁN TIN
Giảng viên hướng dẫn: TS. LÊ CHÍ NGỌC

1


Mục lục
Lời mở đầu....................................................................................................................3
Chương I. Điều tra khảo sát...........................................................................................4
1.

Khảo sát hiện trạng...........................................................................................4

2.

Mô hình nghiệp vụ...........................................................................................4

3.

Đặc tả yêu cầu phần mềm.................................................................................5

4.

Thiết kế mô hình..............................................................................................5

5.

Dữ liệu thực nghiệm.........................................................................................6

Chương II. Phân tích hệ thống.......................................................................................7
1.

Phân tích hệ thống về mặt chức năng...............................................................7

2.

Biểu đồ phân cấp chức năng.............................................................................7

3.

Biểu đồ luồng dữ liệu.......................................................................................8
3.1 Biểu đồ dữ liệu mức ngữ cảnh......................................................................8
3.2 Biểu đồ luồng dữ liệu mức đỉnh....................................................................8

Chương III. Thiết kế hệ thống........................................................................................9
1.

Thiết kế hệ thống về mặt dữ liệu......................................................................9

2.

Thiết kế mô hình hệ thống................................................................................9

3.

Thiết kế hệ thống về giao diện..........................................................................9
3.1 Công dụng sử dụng.......................................................................................9
3.2 Giao diện website........................................................................................10

Kết luận.......................................................................................................................12
Tài liệu tham khảo.......................................................................................................13

2


Lời mở đầu

Hằng năm nhu cầu về bất động sản trong và ngoài nước là rất lớn. Dẫn đến một
nhu cầu cần cho các doanh nghiệp là đánh giá được giá trị các căn hộ mà họ bán ra
hoặc sắp đầu tư.
Việc đánh giá giá trị rất quan trọng giúp cho các nhà đầu tư đưa ra một mức giá
thích hợp nhất cho sản phẩm của mình. Cùng với đó, các nhà quản lý nhà nước khi
thực hiện thu hồi mặt bằng rất cần một giá chính xác cho các căn hộ để đền bù một
cách thích hợp. Hơn thế nữa, nó còn giúp ích cho các sản Bất động sản có thể training
cho các nhân viên Sale mới của mình một các nhanh chóng hơn, khi các nhân viên bán
một căn hộ nếu họ là nhân viên lâu lắm thì việc đánh giá giá trị là không quá khó khăn
nhưng nếu là nhân viên mới thì việc này không phải dễ dàng.
Chính vì nhu cầu đó, em đã tìm hiểu và thiết kế chương trình hỗ trợ các nhà đầu
tư, doanh nghiệp và các nhà quản lý có thể đưa ra các quyết định về giá trị nhà đất của
mình. Bài báo cáo của em gồm 3 phần chính
 Chương 1. Điều tra khảo sát
 Chương 2. Phân tích hệ thống
 Chương 3. Thiết kế hệ thống
Qua đây em xin gửi lời cảm ơn đến thầy Lê Chí Ngọc đã hết sức giúp đỡ chúng
em hoàn thành đề tài trong thời gian qua. Vì kiến thức còn có hạn nên em rất mong sự

góp ý của thầy để chúng em hoàn thiện hơn sản phẩm của mình.
Em xin chân thành cảm ơn!

3


Chương I. Điều tra khảo sát

1. Khảo sát hiện trạng
Hiện nay nhu cầu về bất động sản (BĐS) liên tục tăng cao khi mà dân số thế giới
ngày càng đông thì nhu cầu về nhà ở lại càng nhiêu. Theo báo cáo về tình hình bất
động sản của 2 thành phố lớn của Việt Nam là Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh, chỉ
trong năm vừa qua đã có tổng cộng 105 dự án mới được được phê duyệt, số giao dịch
38746 đã được bán ra. Các số liệu trên cho thấy các hoạt động đang BĐS diễn ra rất
nhiều và sôi nổi. Cùng với đó là hàng trăm dự án cần phải giải tỏa mặt bằng để triển
khai.
Một bài toán rất thiết yếu là làm thế nào để có thể dự báo giá nhà đất? Từ bài toán
trên chúng ta có thể hỗ trợ các nhà quản lý rất nhiều bài toán khác. Dự báo được giá
của một căn hộ các chủ đầu tư hoàn toàn có thể đưa ra mức giá hợp lý vừa mang lợi
nhuận cao vừa có tính cạch tranh cho doanh nghiệp của mình. Hơn thế nữa, đối với các
cơ quan quản lý nhà nước khi muốn giải tỏa mặt bằng để thực hiện các dự án đều phải
đưa mức giá đền bù thích hợp sao cho cả đôi bên đều đồng ý, chính vì thế một hệ
thống có thể xác định được giá nhà là rất cần thiết. Cùng với đó, các doanh nghiệp là
các sàn giao dịch BĐS chuyên bán các sản phẩm về nhà đất, hằng năm họ có rất nhiều
nhân viên mới. Tuy nhiên các nhân viên này sẽ không đủ kinh nghiệp để có thể định
giá cho giá trị của doanh nghiệp sắp bán, hay các sản phẩm mà doanh nghiệp bán giúp
cho chủ nhân của nó. Chính vì vậy một hệ thống định giá nhà là giải pháp tốt để tiết
kiệm hơn về mặt đào tạo nhân viên.
2. Mô hình nghiệp vụ
Dữ liệu về một ngôi nhà như số phòng, số phòng ngủ, diện tích, mật độ dân cư,…

sẽ được nhân viên của các nhà quản lý tổng hợp lại, từ các dữ liệu đó để đánh giá về
giá trị của ngôi nhà, dự án sắp tới. Khi có đầy đủ dữ liệu, bộ phận kỹ thuật sẽ train bộ
dữ liệu đã có từ đó đưa ra một hệ thống tính toán giá trị của một ngôi nhà. Cùng việc
ứng dụng hệ thống và tính toán các yếu tố ngoài, doanh nghiệp sẽ cho ra một mức giá

4


tốt để bán sản phẩm của mình sao cho lợi nhuận cao nhất mà vẫn giữ tính cạnh tranh
với các doanh nghiệp khác.

Hình 1. Mô hình hóa nghiệp vụ
3. Đặc tả yêu cầu phần mềm
Mỗi tài khoản khi vào hệ thống được cấp một tài khoản riêng chứa dữ liệu và các
phân tích của mình. Nhà quản lý sẽ dùng tài khoản đó để sử dụng các chức năng của
hệ thống.
Phần mềm cung cấp cho nhà quản lý một hệ thống toàn quyền quản lý dữ liệu gồm:
thêm, xóa, sửa,..Dữ liệu sẽ cho mỗi tài khoản người dùng truy cập và đăng lên tài
khoản của mình. Sau đó hệ thống sẽ tiếp nhận dữ liệu và tính toán đưa ra cho người sử
dụng các dự đoán và phân tích dữ liệu của mình. Kết quả được hiện thị trực tiếp trên
trang web và các nhà quản lý chỉ cần dựa và đó để đưa ra các quyết định về tài chính
như giá bán của căn hộ, đền bù thế nào cho hiệu quả.
Trang chủ hiện thị số tài khoản đang truy cập, số tài khoản truy cập ngày hôm nay,
hiện thị dữ liệu trước đó mà bạn đã đăng lên gần nhất. Phân tích về thu nhập theo khu
vực như thế nào, mật độ dân số trong khu vực ra sao. Nhà quản lý có thể xem các biểu
đồ ấy để có thêm thông tin phân tích giá trị sản phẩm của mình, đưa ra các quyết định
hợp lý.
4. Thiết kế mô hình
Để giải quyết bài toán, mô hình được đặt ra là “Hồi quy tuyến tính”
5

Đặc điểm của mô hình hồi quy tuyến tính:
+ Phương pháp tính toán đơn giản, không quá phức tạp.
+ Đưa ra tính kết quả nhanh và sai số để nhà quản lý sự tin cậy đang là bao nhiêu phần
trăm.
5. Dữ liệu thực nghiệm
Dữ liệu được sử dụng để dự báo là bộ dữ liệu giá bán các căn hộ của nhà nước các
thành phố bên Mỹ vào năm 2018. Bộ dữ liệu USA.housing.csv gồm:





7 trường
5000 bản ghi.
1 biến phục thuộc: Price
6 biến độc lập là: Avg.Area Income, House Age, Number of Rooms, Number of
Bedrooms, Area Population, Address.

Trong đó giá bản nhà là biến phụ thuộc và các trường còn lại là các biến độc lập quyết
định lên giá trị của ngôi nhà.

6


Chương II. Phân tích hệ thống
1. Phân tích hệ thống về mặt chức năng
Hệ thống gồm 3 chức năng chính:
 Đăng xuất, đăng nhập vào hệ thống

 Hiện thị dữ liệu của nhà quản lý và các biểu đồ thể hiện dữ liệu liên quan
 Chức năng cuối cùng là chức năng dự đoán cho dự liệu được tải lên từ phía
khách hàng.
2. Biểu đồ phân cấp chức năng

7


3. Biểu đồ luồng dữ liệu
3.1 Biểu đồ dữ liệu mức ngữ cảnh

3.2 Biểu đồ luồng dữ liệu mức đỉnh

8


Chương III. Thiết kế hệ thống
1. Thiết kế hệ thống về mặt dữ liệu

Tên trường
Avg. Area Income
House Age
Number of Rooms
Number of Bedrooms
Area Population
Price
Address

Mô tả
Trung bình thu nhập khu vực

Tuổi của ngôi nhà
Số phòng
Số phòng ngủ
Dân số trong khu vực
Giá bán
Địa chỉ

Kiểu dữ liệu
Float
Float
Int
Int
Float
Float
Varchar

2. Thiết kế mô hình hệ thống

3. Thiết kế hệ thống về giao diện
3.1 Công dụng sử dụng
Chương trình sử dụng các các công nghệ thư viện ML để lập trình mô hình máy học và
sử dụng các ngôn ngữ HTML, CSS, Javascript, Node JS, python để lập trình giao diện
website.
- HTML là từ viết tắt của HyperText Markup Language (ngôn ngữ đánh dấu siêu văn
bản) dùng mô tả cấu trúc của các trang Web và tạo ra các loại tài liệu có thể xem được
trong trình duyệt.
- CSS (viết tắt của Cascading Style Sheets) là một ngôn ngữ định dạng được sử dụng
để mô tả trình bày các trang Web, bao gồm màu sắc, cách bố trí và phông chữ. CSS
cho phép chúng hiển thị nội dung tương thích trên các loại thiết bị có kích thước màn
hình khác nhau, chẳng hạn như màn hình lớn, màn hình nhỏ như điện thoại hay máy

tính bản.

9


- JavaScript là một ngôn ngữ nhanh và nhẹ chạy trong môi trường máy chủ lưu trữ (ví
dụ: trình duyệt web), JavaScript có thể được kết nối với các đối tượng của môi trường
để cung cấp kiểm soát chương trình đối với chúng. JavaScript cho phép bạn thực hiện
những điều phức tạp trên các trang web như bản đồ tương tác... Javascript được hỗ trợ
hầu như trên tất cả các trình duyệt như Firefox, Chrome, ... thậm chí các trình duyệt
trên thiết bị di động cũng có hỗ trợ.
- Python là một ngôn ngữ lập trình thông dịch (interpreted), hướng đối tượng (objectoriented), và là một ngôn ngữ bậc cao (high-level) ngữ nghĩa động (dynamic
semantics). Python hỗ trợ các module và gói (packages), khuyến khích chương trình
module hóa và tái sử dụng mã. Trình thông dịch Python và thư viện chuẩn mở rộng có
sẵn dưới dạng mã nguồn hoặc dạng nhị phân miễn phí cho tất cả các nền tảng chính và
có thể được phân phối tự do. Được sử dụng để chạy model của bài toán.
3.2 Giao diện website

Trang đăng nhập, đăng ký tài khoản:

10


Trang chủ: hiện thị các dữ liệu về lượng truy cập web và giao dịch trên web.

Trang “Chart” biểu diễn các biểu đồ về dự đoán của dữ liệu:

11

Trang “ Tablets” biểu diễn dữ liệu sử dụng:

Trang “Prediction” cho phép đưa dữ liệu lên và hiện thị kết quả dự đoán.

12


Kết luận
Việc tìm dự đoán xác định giá một trị một ngôi nhà có ý nghĩa rất lớn đối với
các doanh nghiệp trong việc cạnh trạnh và tạo các lợi nhuận cho doanh nghiệp của
mình. Hỗ trợ đưa ra các quyết định hợp lý và giải quyết các bài toán liên quan đến nó.
Trong bài báo cáo tôi đã trình bày về mặt thiết kế hệ thống và xây dựng chương trình
dự báo giá nhà đất, tuy nhiên vì thời gian và trình độ có hạn nên sản phẩm không thể
thiếu những sai sót rất mong sự góp ý từ quý đọc giả gửi về.

Tài liệu tham khảo
[1] />[2] />[3] />[4]

/>
project-for-house-price-prediction

13