Räumliche Analyse und Visualisierung von Mietpreisdaten: Untersuchungen im Anwendungskontext von Immobilienportalen (German Edition)

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. 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. Der Inhalt Qualitative und quantitative Datenbasis Immobilienportale Räumlich-statistische, geovisuelle Methoden und Verfahren des maschinellen Lernens Anwendung und Umsetzungsoptionen der vorgestellten Methoden Die Zielgruppen Dozierende und Studierende der Geoinformatik, Geographie, Immobilienwissenschaft, Informatik Praktiker in der Immobilienwirtschaft Der Autor Harald Schernthanner ist akademischer Mitarbeiter der Arbeitsgruppe Geoinformatik an der Universität Potsdam Front Matter....Pages I-XX Einleitung....Pages 1-11 Stand der Forschung....Pages 13-34 Datenbasis....Pages 35-47 Methoden....Pages 49-76 Anwendung der Methoden....Pages 77-121 Fazit und Umsetzungsoptionen....Pages 123-129 Zusammenfassung und Ausblick....Pages 131-134 Back Matter....Pages 135-153 Dabei geht der Autor davon aus, dass Verfahren der raumlichen Statistik und des maschinellen Lernens zur Mietpreisschatzung sich besser als die bisher eingesetzten Verfahren der hedonischen Regression zur raumlichen Optimierung von Immobilienportalen eignen.