Khóa luận tốt nghiệp: Phân tích giá nhà đất ở Việt Nam sử dụng mô hình học máy

Trong bối cảnh đô thị hóa mạnh mẽ và sự phát triển kinh tế nhanh chóng tại Việt Nam, thị trường bất động sản ngày càng thu hút sự quan tâm đặc biệt. Tuy nhiên, việc định giá bất động sản chính xác và khách quan luôn là một thách thức lớn do tính phức tạp của dữ liệu, sự thiếu nhất quán trong thông tin, và các yếu tố tâm lý thị trường. Nghiên cứu này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc áp dụng các kỹ thuật tiên tiến, đặc biệt là các mô hình học máy, để vượt qua những khó khăn này. Mục tiêu là xây dựng một hệ thống phân tích giá nhà đất hiệu quả, cung cấp những hiểu biết sâu sắc và đáng tin cậy, từ đó hỗ trợ quyết định đầu tư và chính sách quy hoạch, góp phần minh bạch hóa thị trường bất động sản.

Nhà đầu tư bất động sản, chuyên gia phân tích thị trường, sinh viên và nghiên cứu sinh trong lĩnh vực công nghệ thông tin và kinh tế, cũng như các nhà hoạch định chính sách và người mua/bán nhà đất quan tâm đến phương pháp định giá dựa trên dữ liệu.

Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích và dự đoán giá nhà đất tại Việt Nam thông qua việc ứng dụng các mô hình học máy tiên tiến. Để giải quyết vấn đề định giá bất động sản đầy thách thức do thông tin không đồng nhất và biến động thị trường, luận văn đã tiến hành thu thập và xử lý một bộ dữ liệu lớn từ nền tảng Batdongsan.com.vn. Quy trình bao gồm việc phát triển công cụ thu thập dữ liệu (crawl tool) để trích xuất các đặc trưng quan trọng như vị trí địa lý, chủ đầu tư, số phòng, diện tích, pháp lý, và tình trạng nội thất, sau đó thực hiện tiền xử lý dữ liệu để chuyển đổi chúng sang định dạng số hóa phù hợp cho mô hình. Các phương pháp học máy đa dạng như Hồi quy tuyến tính, Hồi quy đa thức, Hồi quy cây quyết định, Rừng ngẫu nhiên, Gradient Boosting, Mạng nơ-ron, Hồi quy Bayes và K-Nearest Neighbors, cùng với các phương pháp Ensemble, đã được xem xét và áp dụng. Mục tiêu cuối cùng là không chỉ xây dựng một bộ dữ liệu bất động sản minh bạch và đáng tin cậy mà còn phân tích dữ liệu để cung cấp thông tin giá trị thực, hỗ trợ nhóm người mua bất động sản hiểu rõ hơn về giá trị tài sản mà họ quan tâm. Nghiên cứu cũng đánh giá hiệu năng của các mô hình và đưa ra các hướng phát triển trong tương lai, góp phần nâng cao khả năng phân tích và dự đoán trong lĩnh vực bất động sản.