Title: | Wie KI und Big Data die Immobilienbewertung verändern könnten | Language: | German | Authors: | Poth, Jan | Keywords: | KI; Künstliche Intelligenz; Big Data; Maschinelles Lernen; Künstliche neuronale Netze; Immobilienbewertung; Immobilienpreisschätzung; Datenanalyse; AI; artificial intelligence; big data; machine learning; artificial neural networks; real estate valuation; property valuation; property price prediction; data analysis | Issue Date: | 2-Aug-2024 | Abstract: | Die Immobilienbewertung ist komplex und beruht auf einer Vielzahl von Faktoren, die sich auf den Immobilienpreis auswirken. Künstliche Intelligenz (KI) besitzt die Fähigkeit solche komplexen Zusammenhänge automatisiert zu erkennen. Diese Arbeit widmet sich der Erforschung und Evaluation von künstlicher Intelligenz für die automatisierte Schätzung von Immobilienpreisen in Deutschland. Die besten Schätzungen konnten durch einen eXtreme Gradient Boosting Regression Tree erzielt werden, der eine mittlere Abweichung von 81 773 e zum tatsächlichen Immobilienpreis besitzt. Der Median der absoluten Abweichungen beträgt 45 527 e. In den Ergebnissen hat sich herausgestellt, dass die Leistung von maschinellem Lernen der multiplen linearen Regression überlegen ist. Praktische Anwendung könnte eine automatisierte Immobilienbewertung in Form eines Unterstützungssystems für Immobilienmakler und für die Ersteinschätzung durch Immobilienbesitzer finden. Real estate valuation is complex and based on a large number of factors that affect the price of real estate. Artificial intelligence (AI) has the ability to recognize such complex relationships in an automated way. This thesis is dedicated to the research and evaluation of artificial intelligence for the automated estimation of real estate prices in Germany. The best estimates could be obtained by an eXtreme Gradient Boosting Regression Tree, which has a average deviation of 81 773 e to the actual real estate price. The median absolute deviation is 45 527 e. The use of machine learning is superior to multiple linear regression in the performance of the results. In practice, an automated real estate valuation application can be used in the form of a support system for real estate agents and for initial appraisal by property owners. |
URI: | https://hdl.handle.net/20.500.12738/16138 | Institute: | Fakultät Technik und Informatik Department Informatik |
Type: | Thesis | Thesis type: | Bachelor Thesis | Advisor: | Tropmann-Frick, Marina | Referee: | Zukunft, Olaf |
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