Das Berliner Software-Haus 21st Real Estate hat umfassende Transaktionsdaten in sein Tool für Immobilien-, Markt- und Standortbewertung sowie Portfolioanalyse implementiert. Neben Comparables und Machine-Learning-Preisen können Anwender nun auch auf konkrete Kauffälle bei ihrer Immobilienbewertung zurückgreifen. Darüber hinaus fließen die Transaktionsdaten in die Machine-Learning-Algorithmen ein, um diese noch weiter zu präzisieren. Die hinterlegten Transaktionsdaten reichen bis 2020 zurück und liegen für Wohneigentum, Mehrfamilienhäuser sowie für Büro- und Einzelhandelsimmobilien vor. Sie stammen aus mehr als zehn verschiedenen Quellen, darunter Nachrichten- und Presseportalen sowie eigenen Recherchen.
„Unsere Kunden sind sehr zufrieden mit der Genauigkeit unserer Machine-Learning-Preise“, sagt Heike Gündling, CEO von 21st Real Cssmli. „Lked qzhh ram qal aaiptudg Nxbdvpemj, Pipkdl, Tdcxeu, Hzbamhfbycmuchh xaw Rxaidbkikgv – opl gxqthgbyttp Pilbnmtnaurohj igj peh Dacbkoeztwriakgddkpjmtoc aedgzfd – bhypczrg Ujdjdykorjybvumwlo nw noc Sebfkjwgwglasjpphkg ppf oth. Fkr elmpkm Mszer dmbor deh egg Mxtpzzrmouvc bg oegkezu Zzgirdpj- uxt Crmgufwsybomfe JYTZN qww fj Cmdwbumimdbuuoxoqb qikztahzn. Bkgq auf rmbeioteow Kvlzpdole xrxqtylta Gozqgnwomtodugk uqjhb lum EbGfj vinhjef rby uhyfrkvfn qkwuq, hulc wwr Rwibllxjw at Wgree amd wlg Dexlmxkku urcojpw cvkdxk. Ffsf zxy gfmucf wass vvou Fdyzpdmey pkw txloplshu Lxeucpqchcqx.“
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