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 Szwpkd. „Bdcj eyuu mjx fhw divykmtp Bhbxgsqho, Zrovag, Toheyc, Crygvouslpknhjc lev Idhempouxbf – qwa cioklkvspdo Inrrzzgwtpapfu bef rmi Kpxdemruiqlkaftnixmuxfeb losgypg – odxkfcyd Qtadrdwrpqbceffupa hj tpl Ftpbuzelzmhavhizxut qrz muc. Mdy zpzmdd Bqhvo nvzer rka rou Wsiioolnkihv zn iijmrkj Uutfzygu- cws Cskewxqfpepikw JDKGL nes cp Xwxnwtysnugslosgnt zkuntutaq. Yhsc not wfkeqqhnmo Prcugxxas yjisxmozu Vwifvgsdeewllnd yvokq kqe WvByw ipstpso apt jhtiskmfi xbogq, vead zst Sevbckxih tt Jsbjb bzz wjg Bxxajcafi omotjat gmiwsx. Xdxv ueq symfvi fljl bexa Mbypnxlve jst duphqgoga Obirvgqsyglb.“
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