В основе оценки Циан лежит набор методов машинного обучения, позволяющий вычислить наиболее близкую к рыночной цене стоимость квадратного метра жилой площади для сценария прямой продажи в стандартные сроки.

Главный инструментарий (подход) математического алгоритма заключается в анализе квартир – аналогов, которые имеют схожие с оцениваемой характеристики, начиная с географического расположения дома и заканчивая наличием специфического ремонта. При поиске таких похожих квартир модель опирается на базу в 2,5 миллиона объявлений, которые были размещены на Циан и прошли проверку нашей модерацией, а также на данные из внешних источников.  

Объем используемых для оценки данных можно разделить на несколько категорий:

1. Данные базы Циан по 2,5 млн объявлений с глубиной в 5 лет, при помощи которых модель учитывает характеристики квартиры (количество комнат, наличие балкона, этаж).
2. Данные о доме с сайта Реформы ЖКХ, включающие в себя:
• Год постройки
• Серию
• Год ввода в эксплуатацию
• Тип перекрытий и материал несущих стен
• Количество подъездов и лифтов
• Количество этажей
3. Географические данные, расположение: район города, удаленность от центра, расстояние до метро (при наличии метрополитена в городе) или ближайшей автобусной остановки.
4. Данные об инфраструктуре рядом с домом: наличие поликлиник, школ, детских садов, продуктовых магазинов, супермаркетов, ресторанов/кафе, фитнес-центров в пешей доступности.
5. А также данные банков о реальных сделках на рынке недвижимости. Данная информация позволяет учитывать цену купли-продажи, а не только цену предложения, указанную в объявлении, тем самым формируя реальную рыночную картину (наиболее близкую к рыночной цену.)

Таким образом, после ввода адреса и уточнения параметров квартиры, запускается процесс агрегирования и обработки всех имеющихся данных, с помощью которых комплекс методов машинного обучения выбирает квартиры с максимально похожими параметрами и определяет рыночную стоимость объекта.

Точность оценки напрямую зависит от объема данных, которыми мы располагаем для расчета.  Как правило, точность оценки выше в однородных жилых районах и несколько ниже в кварталах с повышенной долей нетипового жилья или в небольших населенных пунктах. Точность оценки снижается, если домов этого типа в непосредственной географической близости немного.

Ширина диапазона зависит от параметра точности оценки. Чем выше точность, тем уже диапазон.

На сегодняшний день оценка Циан является одной из самый точных на рынке. 85% оцениваемых квартир попадают в диапазон +-10% от стоимости квадратного метра в объявлениях в актуальной базе.

Залог успеха при моделировании – наличие достаточного объема данных. Поэтому, при пополнении нашей системы данных, будь то новые объявления, уточненная информация о домах или новая информация о сделках на рынке, мы проводим дообучение модели. Увеличение количества входной информации позволяет определить динамику рынка и если прослеживается изменение поведения рынка, происходит изменение (а именно уточнение) конечного результата.

Проверьте, что вы корректно ввели название населенного пункта, улицу и номер дома (с учетом корпуса и строений). Мы используем адресный справочник Яндекс.Карт в некоторых случаях формулировка адреса в нем может отличаться от ситуации на местности.

Также есть вероятность отсутствия минимального необходимого набора данных для получения оценки, удовлетворяющей нашим критериям точности. 

Такой сценарий встречается крайне редко, но мы с каждым разом получаем все больше данных и Оценка по вашему адресу скоро станет доступна.

Сервис оценки доступен для всех жилых домов Москвы и МО. Новые дома мы добавляем в базу данных 1 раз в 6 месяцев. Квартиры в новостройках до сдачи в эксплуатацию в модели не оцениваются.

Мы знаем, что бюджет важен при планировании покупки жилья в строящемся доме, поэтому мы сформировали аналитический блок по каждому ЖК, который представлен на странице калькулятора. Там вы сможете ознакомиться с историей цен в разрезе по количеству комнат, информацией о ежемесячных продажах квартир в данном ЖК.

Кадастровая стоимость — это оценка квартиры государством для расчета налогов. Определяется методами массовой оценки не чаще одного раза в два года. Это приводит к запаздыванию ее реакции на актуальные изменения рыночных трендов в отличии от оценки Циан.

Кроме того кадастровая оценка не учитывает важные параметры, влияющие на стоимость конкретной квартиры: состояние рынка, ремонт, состояние инженерных систем, вид из окна, возможные обременения и другие. Поэтому ее не рекомендуется использовать в целях купли/продажи недвижимости.

Это зависит от количества данных, которые мы имеем по оцениваемому объекту. Мы не можем давать оценку по тем домам, где у нас недостаточно данных. Поэтому мы просим пользователей указывать как можно больше информации о размещаемом объекте, что обогащает данные и делает оценку точнее.

Оценка объектов в одном и том же доме может отличаться из-за различий в состоянии ремонта, этаже, состоянии подъезда, площади. Но если вы увидели, что у идентичных объектов рыночная стоимость сильно отличается, то просим вас сообщить об этом в службу поддержки и указать адрес объекта, чтобы мы могли проверить оценку и скорректировать ее, в случае необходимости.

Да, но это будет влиять на скорость продажи. Мы проанализировали большое количество сценариев и рассчитали вероятность продажи в зависимости от цены.

Важно еще помнить, что на скорость может повлиять также стратегия продажи, которую вы выберете. Например, вы можете ускорить продажу объекта с высокой рыночной ценой, применив различные пакеты для продвижения.

Таким образом, подбирая цену и способ продвижения, вы можете влиять на привлекательность своей квартиры.