- Trello (Task & TODO): https://trello.com/invite/b/UPmmjZrz/8a246638fa887895a9e62dee1af81a61/immo-becode
- Google doc (Variables to scrape): https://docs.google.com/document/d/1VbQlBBeQW9jCXNs_zTQ9vKxIA98yAnGEzPghZ5jW6vo/edit?usp=sharing
- Données qu'on veut : date mise en vente, prix, type... ? EVERYTHING ! Identifier variables voulues, variables communes
- Penser à collecter ok maps
- Terrains à bâtir ?
- recupération régulière des nouvelles données pour faire des analyses dans le temps
- Comment merger différents sites ?
- Données de différentes sources => duplicate, pas toutes les mêmes données... (date non utilisé)
- Notebooks de visualisations
- Correlations : quelles variables réellement utiliser
- Limitations dans les valeurs extrêmes
- Maps dans le temps ?
- Qu'est-ce qui a été vendu ? Qu'est-ce qui est là depuis 10 ans (et donc prix pas approprié ?)
- Demander au logiciel si une maison est une bonne affaire => utilité des analyses (FEATURE)
- Avec données => arriver à une estimation de prix => utilité des analyses (FEATURE)
- Avec des données incomplètes, être dirigé vers ce qui va => utilité des analyses (FEATURE)
- Bien resté longtemps/court => vente rapide, trop peu cher ? Caractéristiques des maisons qui se vendent rapidement
- Dans la tête d'un promotteur : qu'est-ce qui donne le plus de valeur ? Où trouver un terrain à bâtir et qu'en faire (prix des TERRAINS à bâtir) Quels critères selon quel endroit
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Machine learning To come
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IA
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braquer une banque (sponsorisé pas BeCode)
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