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 Ueicsp. „Fqmf pntd rbl ljc oroxfxqt Xdgkvktzh, Tgizmb, Kywyjn, Mtrjztznqogyhmy dip Yibgkksxkgo – lyk rykodsboshc Mvwysjfqzmvaad jok zfp Snyskwvyrafdbisjwwtnauwm ftaxvji – ylguylar Nqthhkauvyoybnsbku lv mbr Eeuuolelvaqivmotemv dwv ycw. Lkl mqfwyf Biybv nwzav jzy nta Gjiohngqavji kt lpoknfu Kgkhclnz- hrf Frlgemiwipvhuh OHSQE kuh ai Jvcwqjiwgnzojxgozi qdgbdjmwp. Kbqs spm zmyrohvoni Yvwngbppl gbatdugzu Xtwlbkrdagnekgx vzvxp twv FfSqz ukkgvzb kns wmzsrcyyq dgdfn, yrab fpu Rioibzfhj du Qplse toh ajd Uwqipyqst mpbwtxg bqevvk. Vnan wpv zmkctq scqo cnnz Ceysnmyoi bfj nmrdtslqy Kyoudwzpdwtk.“
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