Son sekiz yılda, Philadelphia konut piyasası durgunluktan döndü ve hızlanmaya hazırlanıyor . Aynı zamanda, binlerce yoksul kiracı , makul fiyatlı konut bulma ve sürdürme mücadelesi veriyor . Uygun fiyatlı konut girişimleri, özellikle halihazırda düşük gelirli bölgelerdeki yeni gelişmelerin yoğunlaşmasıyla, yeni konut projelerinin yerleştirilmesine ilişkin eleştirilere maruz kalmadı. Bu alanlarda uygun fiyatlı konut projelerinin konumlandırılmasının kiracıları mevcut topluluklarına yakın tuttuğu iddia edilebilirken, aynı zamanda onları olası ekonomik büyüme ve sosyal hareketlilikten uzaklaştırır .
Mutenalaştırma, mahalle değişiminin önemli bir kaynağıdır ve zaman içinde konut fiyatındaki değişimi anlamanın anahtarıdır. Yüksek gelirli sakinleri çekmek adına, kamu sektörü daha yüksek standartlarda konfor ve eğlence sağlamak için çalışır. Soylulaştırma alanlarına odaklanmak, fonları genellikle düşük gelirli diğer alanlardan uzaklaştırır. Bu mahalleler daha sonra yatırımsızlık veya mahallelerin gerileme dönemlerinden geçer . Kent merkezi genişledikçe ve çevredeki arazi değeri arttıkça, yatırımdan arındırılmış bölgeler gelecekteki soylulaştırma döngüleri için hazır hale gelir. Bu süreç, 13.000 düşük maliyetli birimin kaybedildiği ve yalnızca 2008'den 2016'ya kadar 6.000 yüksek uç birimin eklendiği Philadelphia'da açıkça görülmektedir .
Açıktır ki, soylulaştırma olumlu geribildirim döngüsü devam ederken, daha fazla insan kira sözleşmelerinden “fiyatlandırılır” ve yer değiştirmeye zorlanır. Bu etki, daha uygun fiyatlı konutları gerekli kılan gelir sınıfları boyunca artmaktadır.
Uygun fiyatlı konut projeleri, ekonomik ortamda eşitlik duygusunun sürdürülmesinde önemli bir faktördür ve bu projelerin yerleştirilmesi, bu alanın şekillenmesinde kritik öneme sahiptir. Şu anda ağırlıklı olarak düşük gelirli veya yatırım yapılmayan alanların işgal ettiği bir bölgeye bir imar yerleştirmek, ihtiyacı olanların geliştirici için nispeten ucuz olan kira kontrollü konutlara erişebilmelerini sağlar. Ek olarak, bölge nezihleştirilecekse, kira fiyatları sabit kalırken, mutenalaştırma ile ilgili olanaklar ve fırsatlar bölgeye ekonomik fırsat getirir. Bu nedenle, uygun fiyatlı konut yerleştirme, öngörücü bir soylulaştırma önlemi tarafından iyi yönlendirilecektir.
Philadelphia, devlet kurumlarından taranacak 350'den fazla herkese açık veri kümesiyle OpenDataPhilly adlı güçlü bir açık veri platformuna sahiptir . Seçtiğim veri kümeleri, büyük ölçüde parklar, okullar, hastaneler, yüksek öğrenim ve toplu taşıma durakları dahil olmak üzere şehir genelindeki olanakların numaralandırılmasına göre seçildi. Ek olarak, muhtemel ev sahipleri tarafından dikkate alınan yaygın bir uygunsuzluğu temsil etmek için suç noktası konum verilerini topladım. Ayrıca 2014-2020 yılları arasında her bir parsel (bina) için piyasa değerleri toplandı.
Her zaman olduğu gibi, veriler mükemmel değil. Örneğin, son birkaç yılda toplu taşıma duraklarının genişlemesinin erişilebilir bir kaydı varsa, model, Center City'den uzak bölgelerde fiyatlandırmadaki belirli değişikliklerin nedeni olarak toplu taşımaya erişimin artmasını açıklayabilir. Başka bir örnek olarak, okul kalitesi ve hizmet verisi, Philadelphia okul ortamının büyüyen bir parçası olan ve okul kalitesinin daha doğru bir veri sunumuna yol açacak olan Charter Schools'u içermemektedir. Bununla birlikte, biraz temizlik ile bu veri kümelerinin birleştirilmesi, özellik için zengin bir mekansal ve zamansal veri kümesi yarattı.
Verileri toplamak ve temizlemek önemsizdi. Özelleştirmeden önce projeye giren veri mühendisliği çalışmasının bazı örnekleri şunlardır:
Mahalle başına ortalama piyasa değerlerinin hızlı bir görünümü, şehir genelindeki dağılım hakkında bize iyi bir fikir verir:
Görüntüden, daha düşük fiyatlı eteklere sahip yoğun, yüksek fiyatlı bir kentsel çekirdek var. Kuzeybatı ve Kuzeydoğu Philly'nin banliyöleri de daha yüksek değerlere sahip olma eğilimindedir. Güney ve Güneybatı Philly'deki havaalanı ve sanayi bölgelerini çevreleyen alanlar daha düşük değere sahipken, Doğu tarafındaki Center City sahili daha yüksek bir ortalama değere sahiptir.
Bu görselleştirme, kentsel çekirdeği çevreleyen aşikar soylulaştırma sürecini daha derinden inceliyor. Yüksek fiyatlı merkez şehrin hemen kuzeyi ve güneyinde, ortalama değeri hızla artan mahalleler vardır. Bu projenin amacı, bu sürecin genişlemesinin belirli konumlarını tahmin etmektir.
Özellikler, statik veya dinamik ve eksojen veya endojen olarak kategorize edilir.
Bazı özellikleri temsil sonra numaralarını not k ortalama k-en yakın komşuları. Burada k-en yakın komşular algoritmasının bu sürümünü daha derinlemesine tartışıyorum . Kısaca, her bir parsel için, verilen özelliğin k en yakın konumunu hesapladım ve bu en yakın noktalar üzerinden özellik değerinin ortalamasını aldım.
Ortalamanın farklı bir ölçüsü olarak farklı k değerleri denedim. En yakın suçlarda, örneğin sadece bir yıl boyunca bir eve yakın bir suç olsaydı, özellik o zaman adımında çok çarpık olurdu. Her özelliğin k için farklı değerleri vardı ve model oluşturma sürecinde her özellik için en bilgilendirici k seçildi.
Ortalama mahalle fiyatı özelliğinin önceden tanımlanmış Philadelphia mahalleleri üzerinde oluşturulduğuna dikkat edin. Bu, verilen sınırlar konut tipi ve fiyat kümeleri arasında doğru bir şekilde tanımlanmadığında sorunlara neden olabilir. Bu, Değiştirilebilir Alansal Birim Problemi olarak bilinir. Diğer ev fiyatı analizlerinde, mahalle sınırlarını kullanmak yerine coğrafi alanları belirli özelliklere göre gruplamak için farklı kümeleme biçimleri kullanılmıştır. Bu makalede coğrafi kümeleme ile ilgili çabalarımı daha da ileri götürüyorum , ancak özetle, özel kümeler oluşturma girişimleri, önceden tanımlanmış mahallelerden önemli ölçüde daha homojen değildi. Bunun yerine orijinal mahalleler kullanıldı.
Elimizdeki düzinelerce özellikle, şehir genelinde konut fiyatlarını tahmin etmek için doğrusal, doğrusal olmayan ve ağaç tabanlı yöntemleri karşılaştırdım.
Sıradan En Küçük Kareler veya OLS, ev fiyatlarının hedonik modellemesinde sıklıkla kullanılmıştır, ancak mekansal otokorelasyonun varlığı, bu testin istatistiksel varsayımlarını baltalamaktadır. Mekansal otokorelasyon, aynı mekansal faktörlerin çoğundan etkilendikleri için konut fiyatı gözlemlerinin mekansal olarak bağımsız olmamasıdır. Bu proje, istatistiksel çıkarım için optimize etmek yerine doğru tahminler yapmayı hedefliyor. Bu nedenle, doğruluk ve genelleştirilebilirlik daha önemlidir. OLS tahminleri, yeni özelliklerin kalitesini belirlemek için özellik mühendisliği süreci boyunca değerli bir temel oluşturdu.
Ayrıca temel tahmin olarak elastik net olarak bilinen cezalandırılmış regresyon kullandım. LASSO'nun amacı, küçük katsayılara sahip değişkenleri sıfıra doğru itmektir, böylece regresyon denkleminde bulunan çok sayıda özellik nedeniyle özellikle önemli olan sözde özellik seçimi için bir araç sağlar. Ridge regresyonu, katsayıları da en aza indirir, özellikle birden fazla ilişkili tahmin edicinin varlığında, otokorelasyona bağlı uzamsal modellerde olduğu gibi yardımcı olur. Karıştırma faktörlü kombine versiyon, hem ilişkili değişkenler hem de özellik seçimi ile çalışabildiğinden mevcut model için uygundur.
Ana Bileşen Regresyonu veya PCR, veri kümelerinin boyutlarını azaltabilir ve ayrıca diğer modellerle karşılaştırılmıştır. PCR ilk olarak Ana Bileşen Analizini kullanarak en fazla varyansı açıklayan ana bileşenleri veya özellik vektörlerini çıkarır. Bu yeni alan, özelliklerden daha az temel bileşene sahip olacak ve dolayısıyla girdinin boyutluluğunu azaltacaktır. Katsayılar daha sonra, daha az özellik kullanırken orijinal verilerdeki varyansı hesaba katan temel bileşenleri içeren yeni özellik uzayına sığdırılabilir. Yorumlanacak potansiyel olarak ilişkili birçok özellik olduğundan, bu boyutsallık azalması ev fiyatını tahmin etmede önemli olabilir.
Regresyon dışında, Rastgele Ormanlar ve Gradyan Artırma Makineleri de kullandım. Rastgele Ormanlar, orijinal verilerin farklı önyüklenmiş örneklerinde bulunan birçok karar ağacının bir araya gelmesidir. Rastgele Ormanlarda birçok rastgele karar ağacı kullanıldığından, bu model aykırı değerlere karşı hassastır. Ayrıca, eğitim tamamlandığında daha alakalı özellikleri otomatik olarak seçer.
Son olarak, Gradient Boosting Machines'i test ettim. Algoritma, bir öğrenme oranına göre ölçeklenen önceki modelin kalıntılarına uyacak şekilde karar ağaçlarının art arda hesaplanmasını içerir. Ardışık ağaçların sayısı arttıkça model, kalıntılar hesaba katıldığında eğitim verilerine daha uygun hale gelir. Bu şekilde, GBM'ler aykırı değerlere duyarlı olsalar da bilinen verilere iyi bir şekilde uyabilirler. Temsili bir eğitim örneği, bu tekniğin etkili bir şekilde çalışması için çok önemlidir.
Modelleri değerlendirmek ve karşılaştırmak için, 10 kat çapraz doğrulama ve uzamsal çapraz doğrulama için ortalama mutlak yüzde hata (MAPE) ve ortalama mutlak hata (MAE) kullandım. 10 kat çapraz doğrulama, eğitim verilerini rastgele 10 kata ayırır. 10 iterasyon için, kıvrımlardan biri test seti olarak tutulur ve geri kalanı modeli eğitmek için kullanılır. Mekansal çapraz doğrulama benzer şekilde çalışır, ancak kıvrımlar Philadelphia'da rastgele seçilen mahallelerdir. Hataların bu şekilde araştırılması, modelde hesaba katılmayan mahalle düzeyinde mekansal otokorelasyonu açığa çıkaracaktır.
Kullanılan modellerden Random Forests açık ara en iyi performansı gösterdi. Bu, birçok rastgele ağaçtan ortalama bir sonuç çizilirken sergilenen doğal değişken seçim sürecinden kaynaklanıyor olabilir. Önemsiz öngörücüler, daha öngörülebilir olanlar ortaya çıktıkça sonunda ardışık ağaçlardan çıkarılır. Tüm modeller için, rasgele çapraz doğrulamaya kıyasla uzamsal çapraz doğrulama hesaplanırken hatada bir artış olduğunu unutmayın. Bu, mahalle seviyesinde kendini gösteren kalıntılarda hala bir miktar mekansal otokorelasyon olduğunu göstermektedir.
Konut fiyatı için en doğru modeli belirledikten sonra, gelecek yılların piyasa değerini tahmin etmek için Random Forest modelini kullandım. Bu tahminler, gelecek yılların hedef pazar değerini tahmin etmek için belirli yıllardaki eğitim verileri kullanılarak yapılır. Veri kümesi, şehrin 2014'teki durumunu tanımlayan verilerle maksimum hızda olabileceğinden ve 2020'de bilinen değerleri tahmin ettiğinden, yapılacak en büyük gelecek tahmini de altı yıl öncesi olacaktır. Eğitildikten sonra, bu modeller 2020'nin ötesine geçecek şekilde tahmin edilebilir.
Yukarıda, ısı haritaları 2025 için model tahminini gösteriyor. Sol harita, önümüzdeki beş yıl içinde değerinin düşeceği öngörülen daha yüksek yoğunluklu parsellere sahip bölgeleri ve sağdaki harita da yükselmesi öngörülenleri gösteriyor. Ek olarak, her iki haritada da mevcut uygun fiyatlı konut projelerinin konumları, mevcut birimlerin sayısına göre boyutları gösteriliyor. Genel olarak, şehrin ortalama müstakil ev fiyatının 2020'de 136.860.90 dolardan 2025'te 138.848.80 dolara yükselmesi bekleniyor, bu da artan ev fiyatları ile daha sık, daha yoğun bölgeleri açıklıyor. Nitekim tahmin edilen 275.347 parselden 121.342'sinin% 10'dan fazla değer kazanması beklenirken, 36.231'inin aynı miktarda azalması beklenmektedir.
Uygun fiyatlı konut bağlamında, ısı haritaları gelecekteki yerleşimler için bir gösterge sağlar. Center City'yi çevreleyen Kuzey ve Güney Philadelphia'daki cepler, bu bölgeleri uygun fiyatlı konut ihtiyaçları için hazırlayan, hızla takdir edilen parsellerin yüksek yoğunluklarına sahiptir. Bu sonuçlar, hızlı ekonomik büyüme bölgelerinin şehir merkezinin dışında olduğu sezgisiyle uyumludur, bu da yer değiştirmeye ve bu alanlarda konut ihtiyacının artmasına neden olabilir.
Philadelphia şehri , önümüzdeki on yıl boyunca 25.000 yeni hane öneren Konut İçin Özkaynak planının oluşturulmasında bu ihtiyacı kabul etti . Geçmişteki konut birimlerinin konumunu değerlendirmek için, her bir gelişme için çeyrek mil yarıçapındaki parsellerin hem mevcut hem de gelecekteki ortalama değerini hesapladım. Parsel değerindeki büyüme oranı, daha sonra zaman aralığının başında ve sonunda ortalama parsel değeri arasındaki oran olarak tanımlanır.
Yukarıdaki haritalarda görüldüğü gibi, en fazla çevre mahalle büyümesine sahip uygun fiyatlı konut projeleri Center City'de, özellikle kuzeybatı, kuzeydoğu ve güneydeki kümelerde yer almaktadır. Center City'den daha uzağa yerleştirilenler mahalle fiyatlarında daha az artış yaşadı.
Büyüme oranı yüksek bölgelerdeki kümelenmelere yakınlaştırıldığında, belirlenen projeler, her bir zaman diliminde ortalama değeri iki katından fazla artan mahallelerdedir. Modele göre, önümüzdeki beş yıl içinde tahmin edilen mahalle büyümesinde kuzeye doğru tahmin edilen bir yayılma var. Karşıtlık çok net - görüntülenen her iki zaman diliminde de değerinin iki katına çıkması beklenen bir alanda yalnızca bir mevcut proje var. South Philly'de önemli bir değer artışı olmasına rağmen, önümüzdeki yıllarda aynı büyüme beklenmiyor.
Gelecekte ortalama komşuluk değerinin en az iki katına çıkacağı tahmin edilen bölgelerdeki 20 projeden sadece dördü 2010'larda inşa edildi. Hızlı büyüyen bölgelerde yakın zamanda uygun fiyatlı birimlerin eksikliği, bu alanlarda uygun fiyatlı konutların geleceğini istikrarsız hale getiriyor. Bu gelişmeleri finanse eden Düşük Gelirli Konut Vergi Kredisi (LIHTC), geliştiricilerin uygun fiyatlı konut geliştirmelerini 15 ila 30 yıllık bir dönemden sonra piyasa oranı birimlerine dönüştürmelerine olanak tanır. Kar amacı gütmeyen şirketler tarafından geliştirilen ve sahip olunan uygun fiyatlı konut projelerinin, özellikle yukarıda gösterilenler gibi yüksek büyüme alanlarında, dönemlerinin sonunda projelerini piyasa oranı birimlerine dönüştürme olasılığı daha yüksektir.
2015-2020 arasında yüksek büyüme alanlarındaki 27 projeden 10'u kâr amaçlı geliştiricilere aittir. 2020–2025 arasında yüksek büyüme oranları öngörülen 20 projenin yarısı kar amaçlı geliştiricilere aittir. Kira sübvansiyonlu konut sağlamak için 15 yıllık bir sözleşmeyle, bu kilit alanlardaki uygun fiyatlı konut stokunun, ihtiyaç arttıkça bile büyük ölçüde azalacağı tahmin ediliyor.
Bu nedenle, özellikle soylulaştırma alanlarında, özel mülkiyete ait uygun fiyatlı konut birimlerinin piyasa oranlı birimlere dönüştürülmesiyle mevcut kira kontrollü birimlerin azalması beklenmektedir. Bu konut eksikliği, uzun vadeli kiracıların yerlerinden edilmesine neden olabilir. As Konseyi Üyesi Green tarafından daha önce teklif edilen , bu değişiklikleri önceden tahmin tek yönlü şehir planlamacıların ve sakinleri hem tehcir hazırlanmak için zaman tanımak amacıyla önceden iki yıla düşük gelirli kira durumundaki değişiklikleri ilan gereğidir.
Parsel değerlerinin tahmini göz önüne alındığında, Philly'deki uygun fiyatlı konutun geleceğine yönelik öneriler, en yüksek büyümenin beklendiği alanları dikkate almalıdır. Bu alanlardaki güncel projeler aşağıda listelenmiştir
Uygun fiyatlı konut dönemini yenilemeden, bu yüksek büyüme alanlarındaki kar amaçlı geliştiriciler, önümüzdeki yıl Nellie Reynolds Gardens ile başlayarak, 15 yıllık sözleşmeleri sona erdiğinde düşük gelirli kiracıları tahliye edebilir. Yüksek büyüme alanları için tahminler göz önünde bulundurularak, yer değiştirmenin etkilerini azaltmaya yardımcı olmak için üç yaklaşım önerilmektedir:
Etrafımızdaki dünya gibi, dil de sürekli değişiyor. Önceki dönemlerde dil değişiklikleri yıllar hatta on yıllar içinde meydana gelirken, artık günler hatta saatler içinde gerçekleşebilir.
Bir ürün yöneticisi olarak sürekli olarak ekibimi ve kendimi daha verimli ve etkili hale getirmenin yollarını arıyorum. Aşağıda, zamandan tasarruf etmek ve daha fazla etki yaratmak için ChatGPT'yi bir Proje Yöneticisinin iş akışına nasıl dahil edebileceğinize dair birkaç başlangıç fikri verilmiştir.
MIT Seçim Laboratuvarı'nda yüksek lisans araştırmacısı ve doktora derecesi olan Jesse Clark tarafından yazılmıştır.
Oakland, CA'da halka açık verileri kullanarak hava kalitesini tahmin etmek Google ve EDF, Oakland'daki hava kirliliğini haritalama çalışmalarını yayınladığında, bu çalışmanın sonuçları büyük ilgi gördü. Yayınladıkları veriler, hava kalitesinin Doğu ve Batı Oakland'daki şehir bloklarına göre nasıl değiştiğini gösteren ilk veri kümelerinden biriydi.
Daniel Fleck ve David Lubert ile yazılmıştır Dizimizin ilk blogu, bir veri bilimi projesini uygun şekilde değerlendirmek için Net Şimdiki Değer (NPV), İç Getiri Oranı (IRR) ve Karlılık Endeksi'ni (PI) kullanmaya odaklanacaktır. Ayrıca, bir veri bilimi metodolojisinin kullanılmasının, bu aynı ekonomik ölçütlerin girdilerini daha yüksek kaliteli değerlendirmeler geliştirmek için nasıl daha da iyileştirebileceğini tartışacağız.
Öz bileşimi ve SVD için yararlı olan doğrusal cebir temel kavramını anlayın Bu makalede, öz ayrıştırma veya tekil değer ayrıştırma (SVD) gibi matris çarpanlara ayırma yöntemlerini anlamanın ilginç bir yolu olan temel kavramını öğreneceksiniz. Tanımlar Temel, vektör uzaylarını (vektör setleri) tanımlamak için kullanılan bir koordinat sistemidir.