Big data analytics in real estate management
Gayrimenkul yönetiminde büyük veri analitiği
- Tez No: 742905
- Danışmanlar: ASSIST. ASSOC. DR. TAMER UÇAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Yaklaşık yirmi yıldır bilim adamları büyük veri analitiğinin genel olarak yönetimdeki ve özel olarak gayrimenkul sektöründeki etkisini ele almak için araştırmalar yürütmektedirler. Gelişmiş dünya ülkelerindeki konut sorunuyla daha çok ilgilenilmesi merak uyandırıcıdır. Dünya üzerindeki tüm ülkelerde, her birinin kendine has özellikleri ve benzerlikleri bulunan konut sorunları mevcuttur. Bu durum şu soruları ortaya çıkarmıştır: Büyük veri analitiği kavramı evrensel midir? Dünyadaki farklı faaliyet alanlarında ve tüm coğrafi alanlarda uygulanabilmekte midir? Kısıtlamalar olmaksızın konut sorunlarının yönetimini iyileştirmede faydalı olabilmekte midir? Bu çalışmanın temel amacı yukarıdaki soruların cevaplarını ortaya koyabilmektir. Bu kapsamda araştırma bölgesi olarak Üçüncü Dünya ülkesi Kamerun'un Başkenti Yaounde'ye odaklanılmıştır. Hedeflenen amaca ulaşmak için, Kamerun Ulaştırma ve İskan ve Kentsel Gelişim Bakanlıklarından elde edilen verilerden demografik ve demografik olmayan özellikler kullanılmıştır. Veriler ayrıca internetten, çevrimiçi belgelerden ve makalelerden toplanmıştır. Ardından, mevcut büyük veri algoritmaları ve yaklaşımları arasından seçilen bir dizi algoritmalar için modeller oluşturulmuştur. Bu yöntemler arasında çok değişkenli doğrusal regresyon, karar ağacı ve çeşitli sınıflandırma ve kümeleme yaklaşımları bulunmaktadır. Çalışma kapsamında incelenen bölgenin çeperinde yer alan mülklerin çoğunluğunun 10 yıllık bir zaman dilimi içinde merkezi bölgelere göre daha fazla değer kazanmasının beklendiğini ortaya koyulmuştur. Aynı mülklerin, iki ila beş yıllık daha kısa bir süre boyunca fiyat değerinde dalgalanma göstermeleri beklenmektedir. Bu nedenle kısa ve uzun vadeli olmak üzere farklı tahminler ve çözümler üretilebilir. Böylece nadir karşılaşılan olaylar sınırlamalar olmadan ve daha az stresle yönetilebilir. Ayrıca, şehrin merkez bölgelerinin daha eski ilçelerinin diğer alt bölümlerinkilerle aynı tahminlere sahip olduğu tespit edilmiştir. Bu da benzer tahmin sonuçlarının yüksek ihtimalle elde edileceğini işaret etmektedir. Zamana bağlı olarak demografik ve demografik olmayan özellikler veya karakteristiklerin değişim göstermesi beklenmektedir. Elde edilen bulgulara dayanarak, çalışmanın sonuçlarının geçerliliğini artırmaya destek olması için, Ulaştırma ve İskan ve Kentsel Gelişim Bakanlıklarının Kamerun'da veri toplama çabalarını yoğunlaştırması tavsiye edilmektedir. Araştırmacılar, dünya çapında gayrimenkul sektöründe daha fazla araştırma yapmak için bu çalışmanın sonucundan faydalanabilirler.
Özet (Çeviri)
For about two decades, scholars have been carrying out researches to address the influence of Big Data Analytics in management in general and in the real estate sector in particular. So far, most research studies in this domain target developed countries, with very few conducted in developing or third world countries. Housing problems do exist in all countries on Earth, each with its particularities and likewise similarities amongst some of them. The questions are: Is the concept of Big Data Analytics universal? Is it applicable in different fields of activities and in all geographical areas in the World? Can it be useful in ameliorating the management of housing problems without restrictions? To answer these questions, we embarked on this research project. The study was focused on Yaounde, the Capital city of Cameroon, a Third World country; as the research region. To achieve the goal of the research, demographic and non-demographic properties derived from data acquired from the Ministries of Transport and of Housing and Urban Development of Cameroon were used. Data was also collected from the internet, documentations and journals. Then, implementing existing big data algorithms, adopting generated models for a chosen set of algorithms precisely, possible future predictions considering targeted variants were obtained on the historic data set. The study found out that a majority of estates situated at the periphery of the region were expected to appreciate in value more than those of the central zones within a time frame of 10 years. The same estates were equally expected to fluctuate in price value over a shorter period of two to five years. Therefore, short and long-term predictions and solutions can be obtained. Consequently, unprecedented events can be managed without limitations and less stress. It was also found out that older counties of the central zones of the city had identical predictions with those of other sub-divisions, therefore; very high chances of similar predictive results. Subsequently, the demographic and non-demographic characteristics or properties evolve over time. Based on the above findings, the study recommended that the Ministries of Transport and of Housing and Urban Development should intensify efforts in data collection which should go to boost the validity of research results for a better management in the real estate sector in Cameroon. Scientific researchers should make use of the outcome of the present study for further investigations in the real estate sector Worldwide.
Benzer Tezler
- Proposal for a forecasting methodology to predict commercial real estate values in Istanbul using social big data
Sosyal büyük veri kullanımı ile İstanbul'daki ticari gayrimenkul değerlerini tahmin etmek için bir kestirim yöntemi önerisi
MARAL TAŞCILAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Ekonometriİstanbul Teknik ÜniversitesiGayrimenkul Geliştirme Ana Bilim Dalı
DOÇ. KEREM YAVUZ ARSLANLI
- Coğrafi bilgi sistemleri ile İstanbul ili nominal taşınmaz değer haritasının oluşturulması
Creation of nominal asset value-based map using geographical information systems for İstanbul city
MUHAMMED OĞUZHAN METE
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU
- Kentsel arazi arzı ve gayrimenkul piyasasının dinamiklerinin kentsel gelişim sürecine etkilerinin analizi: Burkina Faso'da Ouagadougou kenti örneği
Analysis of urban land supply, real estate market dynamics and their effects on urban development process: The case of Ouagadougou city in Burkina Faso
RODRIGUE BAZAME
Doktora
Türkçe
2022
EkonomiAnkara ÜniversitesiGayrimenkul Geliştirme ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN TANRIVERMİŞ
- İstanbul A sınıfı ofis piyasasında kiralama eğilimlerinin irdelenmesi
Examination of rental trends in Istanbul A class office market
ADİL ZEHİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiGayrimenkul Geliştirme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEM BEYGO
- Kentlileşmede etkin bir politika yayalaştırma ve araçları
An Efficient politics in urbanisation process-pedestrianisation and its tools
HATİCE KARABAY