Räumliche Analyse und Visualisierung von Mietpreisdaten
Untersuchungen im Anwendungskontext von Immobilienportalen
Harald Schernthanner verfolgt das Ziel, aus geoinformatischer Sicht eine konzeptionelle Grundlage zur räumlichen Optimierung von Immobilienportalen zu schaffen. Dabei geht der Autor davon aus, dass Verfahren der räumlichen Statistik und des maschinellen...
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Produktinformationen zu „Räumliche Analyse und Visualisierung von Mietpreisdaten “
Klappentext zu „Räumliche Analyse und Visualisierung von Mietpreisdaten “
Harald Schernthanner verfolgt das Ziel, aus geoinformatischer Sicht eine konzeptionelle Grundlage zur räumlichen Optimierung von Immobilienportalen zu schaffen. Dabei geht der Autor davon aus, dass Verfahren der räumlichen Statistik und des maschinellen Lernens zur Mietpreisschätzung sich besser als die bisher eingesetzten Verfahren der hedonischen Regression zur räumlichen Optimierung von Immobilienportalen eignen. Er zeigt, dass die von Immobilienportalen publizierten webbasierten Mietpreiskarten nicht die tatsächlichen räumlichen Verhältnisse auf Immobilienmärkten wiedergeben. Alternative webbasierte Darstellungsformen, wie beispielsweise "Gridmaps", sind dem Status quo der Immobilienpreiskarten von Immobilienportalen überlegen und visualisieren die tatsächlichen räumlichen Verhältnisse von Immobilienpreisen zweckmäßiger.Inhaltsverzeichnis zu „Räumliche Analyse und Visualisierung von Mietpreisdaten “
Qualitative und quantitative Datenbasis.- Immobilienportale.- Räumlich-statistische, geovisuelle Methoden und Verfahren des maschinellen Lernens.- Anwendung und Umsetzungsoptionen der vorgestellten Methoden.
Autoren-Porträt von Harald Schernthanner
Harald Schernthanner ist akademischer Mitarbeiter der Arbeitsgruppe Geoinformatik an der Universität Potsdam.
Bibliographische Angaben
- Autor: Harald Schernthanner
- 2017, XX, 153 Seiten, 10 farbige Abbildungen, Maße: 15,7 x 21,2 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: Springer, Berlin
- ISBN-10: 365817773X
- ISBN-13: 9783658177737
- Erscheinungsdatum: 25.04.2017
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