Veri madenciliği teknikleri ile konut fiyatı belirleme

Çalışma, emlak sitesinden alınan bir veri tabanını kullanmaktadır. Burada amaç konut satmak isteyen mal sahibinin, emlakçının ve inşaat firmasının konut fiyatını belirlemesinde yardım önermektir. Tez içerisinde, veri tabanı tanıtılıp KNIME ve WEKA ile yapılan analizlerin sonuçları değerlendirilerek, karar ağacı çıkartılıp fiyat ile ilgili sonuçlar ve öneriler verilecektir. Tezde veri madenciliği teknikleri kullanarak ev satışlarında konut fiyatı aralıkları belirlenecektir. Bu işlem yapılırken çeşitli grafik analizlerden ve karar ağacından faydalanılmıştır. K-Means(K-Ortalama) ve Fuzzy C-Means(Bulanık C-Ortalama) algoritmalarını kullanarak kümeleme işlemi yapılmıştır. Daha sonra bu algoritmalardan elde edilen sonuçlar karar ağaçlarına sokularak emlak fiyatlarının belirlenmesinde etkili olan özellikler tespit edilmiştir. Sonrasında çıkan sonuçlar değerlendirilerek uygulama geliştirilmiştir. Bu sayede yeni girilen bir konutun alabileceği fiyat aralığı tespit edilebilmiştir.

In this study a database from the real estate website has been used. The aim is to detect several important factors which will directly affect the price of housing. The organization of this work follows. First the database will be introduced, then the analyse results which are constructed by using KNIME and WEKA will be discussed and finally the prices predicted by the decision-trees will be analyzed. This work predicts price range of a housing by using the following steps. First various analyses are performed by using decision trees. Then clustering is performed by using K-means and Fuzzy C-means algorithms. Afterwards several important factors which affect housing prices are predicted and by using the results, the application is improved. Thus the application is now able to define the price range of any house.