Специализированный офис СберБанка по работе с недвижимостью Домклик — отзывы, фото, цены, телефон и адрес — Недвижимость — Сыктывкар
+7 (800) 770-99-… — показать
/Нет отзывов
Откроется через 5 ч. 55 мин.
Вы владелец?
- Описание
Специализированный офис СберБанка по работе с недвижимостью Домклик (рейтинг организации на Zoon — 4) — это фирма, которая работает на рынке недвижимости. Здесь вам всегда дадут исчерпывающую консультацию по любым вопросам и максимально комфортно решат вашу задачу.
Если вам интересен вопрос жилищного кредитования, то в специализированный офис СберБанка по работе с недвижимостью Домклик вам дадут все ответы. Здесь вам подберут наиболее приемлемую программу получения кредита и помогут собрать пакет документов для рассмотрения банком.
Домклик находится по адресу Республика Коми, улица Куратова, 53, режим работы — Пн-пт: 09:00 — 17:30; сб: 09:30 — 15:30.
Телефон
+7 (800) 770-99-… — показать
Проложить маршрут
На машине, пешком или на общественном транспорте… — показать как добраться
- Время работы
Пн-пт: 09:00—17:30; сб: 09:30—15:30
- Компания в сети
domclick.ru
- Вы владелец?
- Получить доступ
- Получить виджет
- Сообщить об ошибке
Специалисты специализированный офис СберБанка по работе с недвижимостью Домклик
Работаете здесь или знаете кто здесь работает? Добавьте специалиста, и он появится здесь, а еще в каталоге специалистов. Подробнее о преимуществах размещения
Часто задаваемые вопросы о Специализированный офис СберБанка по работе с недвижимостью Домклик
org/FAQPage»>Официальный номер для принятия ваших звонков: +7 (800) 770-99-99.
org/Answer»>
Рабочий график
организации: Пн-пт: 09:00 — 17:30; сб: 09:30 — 15:30.В среднем заведение оценивается пользователями Zoon.ru на 4. Вы можете оставить свой отзыв о Специализированный офис СберБанка по работе с недвижимостью Домклик!
Zoon.ru старается размещать максимально точную и свежую информацию о заведениях. Если вы видите неточность и/или являетесь представителем данного заведения, то, пожалуйста, воспользуйтесь формой обратной связи.
Средняя оценка — 4,0 на основании 1 оценки
«Домклик» показал силу навязчивых намёков на недвижимость
Сервис недвижимости «Домклик» от Сбера запустил рекламную кампанию «Нам нужен дом» — в её основу лёг креатив от Мигеля Иванова, режиссёра Лео Горенштейна и агентства СберМаркетинг с «прилипчивой» мелодией.
В ироничном ролике команда кейса использовала всего два слова — «дом» и «клик». Именно они и стали «фундаментом» музыкального и, порой, навязчивого обращения главной героини к своему мужу с просьбой о покупке недвижимости.
ТВ-ролик 20 сек:
OLV-креатив 30 сек:
Мигель Иванов, автор креативной концепции:
В основе креативной концепции нашей новой рекламной кампании — всего два простых и коротких слова: дом и клик. Мы добавили их рефреном к музыкальной дорожке, чтобы получилась мелодичная композиция.
Сценарий роликов обыгрывает знакомый многим семьям конфликт: жена намекает мужу, что им пора купить квартиру.
С продакшеном и запуском рекламной кампании сервису помогли в «СберМаркетинге». Команда разработала медиасплит, подготовила креативы и теперь занимается их продвижением в медиаканалах — ТВ, диджитал, OOH, радио, а также в отделениях Сбербанка, в которых покупатели могут взять ипотечные кредиты.
Продвижение стартовало с 1 октября — за месяц кампания набрала более 1000 GRP, выведя «Домклик» в лидеры рекламы сервисов недвижимости на ТВ, отметили представители сервиса.
Николай Федянин, директор по маркетингу дивизиона «Домклик» Сбербанка:
Исследования показывают, что сейчас людям трудно решиться на покупку недвижимости, есть определённая неуверенность в завтрашнем дне. При этом людям по-прежнему нужно где-то жить, есть причины покупать недвижимость, и ставки по ипотеке находятся на достаточно привлекательном уровне.
Нам было важно показать, что «Домклик» от Сбера — это сервис, который помогает сделать осознанный, уверенный выбор. Новая кампания продолжает использовать образ портала (логотип «Домклик»), через который герои переходят из старой квартиры в новую. Мы постарались сделать рекламу с яркими, в чём-то даже вызывающим образами.
Ранее «Домклик» рассказал, как найти и купить свою «крепость» — в роликах кампании самая обычная семья стоит перед своим будущим домом. Чтобы драматизировать и показать комичность ситуации «нашёл, но не могу купить», герои находятся в XVI веке.
Состав творческой группы:
«Домклик» (клиент)
Директор по маркетингу: Николай Федянин
Бренд-менеджер: Дарья Ефимова
Дизайн-директор: Иван Егорочкин
Miguel Ivanov (креатив)
Автор концепции: Мигель Иванов
Арт-директор: Дарья Шерстобитова
Режиссёр: Лео Горенштейн
СберМаркетинг (продакшн, медиаразмещение)
Руководитель съёмочного отдела: Наталья Медведко
Постпродакшн продюсер: Иван Шелег
Аккаунт-директор: Анна Богданова
Ведущий аккаунт-менеджер: Валерия Лукичёва
Руководитель направления ДЗО1: Евгения Ошуркова
Руководитель группы по медиапланированию: Марина Мулукаева
SBERREIT Sberbank Real Estate Investment Trust Index
Все права на информацию об индексе, созданном АО «Сбербанк КИБ» (далее — «Индекс»), а также компоненты, входящие в Индекс, содержащиеся на данном сайте и в информация, размещенная на нем (далее — «Информация»), принадлежит АО «Сбербанк КИБ», любое их использование всеми клиентами, потенциальными клиентами и контрагентами АО «Сбербанк КИБ» (далее — «Посетитель») и любым третьим лиц в коммерческих целях, в том числе банковской и брокерской деятельности, без согласия АО «Сбербанк КИБ» не допускается.
Каждый Посетитель понимает и соглашается с тем, что если условия каких-либо финансовых продуктов (в том числе условия любых договоров или информационных материалов, относящихся к таким продуктам) АО «Сбербанк КИБ» и/или третьих лиц, правомерно использующих Информацию, содержат ссылку на Информацию (далее в качестве «Производителей финансовых продуктов» и «Финансовых продуктов»), это не означает, что Производители финансовых продуктов гарантируют точность значений и/или полноту компонентов, включенных в Индекс, или любых данных, связанных с ними. Предоставляя доступ к Информации, АО «Сбербанк КИБ» не делает никаких заявлений и не дает каких-либо гарантий, выраженных прямо или косвенно, Посетителям относительно целесообразности инвестирования в Финансовые продукты в целом, а также в какие-либо компоненты Индекса в конкретный. АО «Сбербанк КИБ» не проводил исследований в связи с подготовкой и/или внедрением какого-либо Финансового продукта в отношении компонентов, включенных в Индекс. АО «Сбербанк КИБ», а также иные Производители финансовых продуктов не несут ответственности за упущенную выгоду, косвенные убытки или штрафные санкции любых лиц, возникшие в связи с использованием Информации, даже если они были уведомлены о возможности их возникновения.
Информация может содержать ссылки на сторонние веб-сайты исключительно в информационных целях и не должна рассматриваться как рекламные продукты (включая, помимо прочего, Финансовые продукты), продаваемые любыми третьими лицами (включая, помимо прочего, Производителей финансовых продуктов). ). АО «Сбербанк КИБ» не выступает агентом указанных третьих лиц, а также не представляет их интересы на иных основаниях. В случае перехода по внешней ссылке на сайт третьего лица АО «Сбербанк КИБ» не несет ответственности за любые прямые или косвенные убытки, возникшие в связи с таким переходом. АО «Сбербанк КИБ» не гарантирует непрерывность работы каких-либо информационных сервисов, а также их круглосуточную доступность. Ни АО «Сбербанк КИБ», ни кто-либо из его сотрудников, представителей, агентов или аффилированных лиц не несут ответственности перед Посетителями за любые косвенные, случайные, непреднамеренные убытки (в том числе ущерб, причиненный утратой данных, или ущерб, причиненный чести, достоинству или деловой репутации), если соответствующие убытки возникли в связи с использованием Информации.
Ни АО «Сбербанк КИБ», ни кто-либо из его сотрудников, представителей, агентов или аффилированных лиц не несут ответственности за безопасность каналов связи, программных или технических средств, используемых Посетителями для доступа к Информации.
Сбербанк Рынок жилья России. Соревнование Kaggle по прогнозированию… | Арпита Гупта | Аналитика Vidhya
Соревнование Kaggle по прогнозированию цен на недвижимость в России
Linked In
В мае 2017 года Сбербанк, старейший и крупнейший банк России, предложил специалистам по данным на Kaggle разработать алгоритмы, которые используют широкий спектр функций для прогнозирования. реальные цены. Приложения-алгоритмы опираются на обширный набор данных, который включает данные о жилье и макроэкономические модели. Точная модель прогнозирования позволит Сбербанку обеспечить большую уверенность для своих клиентов в условиях неопределенной экономики.
О данных
Поскольку это было соревнование kaggle, набор данных был предоставлен kaggle.
- Учебный набор содержит около 21 000 транзакций с недвижимостью за период с августа 2011 года по июнь 2015 года, а также информацию, относящуюся к недвижимости. Этот набор также включает в себя цену, по которой имущество было продано.
- Тестовый набор содержит около 7 тыс. транзакций с недвижимостью за период с июля 2015 года по май 2016 года, а также информацию, относящуюся к недвижимости. Этот набор не включает цену, по которой имущество было продано.
- Макроэкономические данные охватывают период с января 2010 г. по октябрь 2016 г.
- Всего имеется около 400 признаков или предикторов.
Существующие подходы к вашим проблемам:
Поскольку этой проблеме уже 3 года, существует множество решений этой проблемы, и почти все использовали модель XGBoost для прогнозирования цен.
Вот некоторые существующие подходы к этой проблеме:
1. http://cs229.stanford.edu/proj2017/final-posters/5124210.pdf
2.https://www.researchgate.net/profile/P_Pintelas/publication/228084519_Data_Preprocessing_for_Supervised_Learning/links/0c960517fefa258d0d000000/DataPreprocessing-for-Supervised-Learning.pdf
3. https://olgabelitskaya.github.io/MLE_ND_P6_PR .pdf
4. https://github.com/AdmiralWen/Sberbank-Russian-Housing-Market
Мои улучшения существующих подходов:
Модель прогнозирования выхода. Пользовательская модель имеет светлый gbm в качестве базовой модели и LR в качестве метамодели, я подробно объяснил свою пользовательскую модель в подходе к первому разрезу.
Исследовательский анализ данных:
EDA — это первый и самый важный шаг любого проекта по науке о данных. С помощью EDA мы изучаем наши данные изнутри. В EDA сначала я узнаю о пропущенных значениях, в наших данных около 60 столбцов имеют пропущенные значения, затем, продвигаясь вперед с помощью одномерного анализа переменной ответа, я узнал, что данные также имеют некоторые выбросы.
Переменная ответа:
Price_docВот некоторые наблюдения из моего EDA:
- Район с самой высокой средней ценой – Хамовники, а с самой низкой средней ценой – Поселение Кленовское
2. В понедельник самая высокая средняя цена продажи, а в субботу и воскресенье – самая низкая средняя цена продажи.
3. Хотя плавного рисунка нет, но можно примерно сказать, что с увеличением площади квадратного метра цена тоже увеличивается.
4. Если дом старый, он может иметь более высокую цену по сравнению с новым. Все дома, построенные до 2000 года, имеют более высокую цену по сравнению с домами, построенными после 2000 года. Если дом до 1950-е или 1960-е намного дороже.
5. ЕСЛИ product_type имеет значение OwnerOccupied, средняя цена продажи домов высока. Люди склонны вкладывать больше средств в те районы, где продажи дома низкие.
6. По мере удаления дома от зеленой зоны наша цена снижается.
7.
Чем меньше доля промышленной зоны, тем больше вероятность того, что люди покупают дом в этом районе, или, другими словами, мы можем сказать, что количество домов больше там, где меньше доля промышленной зоны.
Цена продажи домов высока, если в этом районе меньше промышленной зоны
8. Если основные объекты, такие как школа, больница, торговый центр, станция метро, железнодорожная станция, парк, тренажерный зал, бассейн и т. д., находятся ближе к дом, дом, как правило, дороже.
9. Наши данные содержат коллинеарность, поэтому мы должны удалить сильно коррелированные данные для повышения производительности. Мы можем выбрать удаляемые столбцы, проанализировав матрицы корреляции.
10. Я проанализировал признаки на основе значений корреляции по отношению к price_doc, я разделил нашу большую матрицу корреляции на четыре части на основе значения корреляции по отношению к price_doc. Я анализирую только данные, которые имеют значение корреляции по отношению к price_doc больше 0,10, и, по моему мнению, значение корреляции по отношению к price_doc меньше 0,10 не добавит никакой важности модели, поэтому мы можем удалить все функции, которые имеют значение корреляции по отношению к price_doc менее 0,10.
Подход First Cut
1. Сначала я выполнил EDA и посмотрел, как данные связаны с переменной отклика, а также процент пропущенных значений. Затем, после EDA, я сделал функцию engg, например, удалил все столбцы, которые имеют нулевую или небольшую дисперсию, вместе со всеми бесполезными идентификаторами. Для заполнения столбцов пропущенных значений я использовал два метода, для всех процент пропущенных значений меньше или равный 5 % В противном случае я использую метод вычисления медианы и вменение на основе модели (KNN). Я также очистил данные и вычислил дополнительные функции из существующих функций.
2. После проектирования признаков я преобразовал все категориальные признаки в числовые с помощью кодировщика меток. Затем я применяю разные модели и выбираю ту, у которой наименьшая MSE (среднеквадратичная ошибка, я использовал MSE в качестве оценочной метрики для этого тематического исследования). Модели, которые я пробовал в этом тематическом исследовании, — это Random Forest, Decision Tree, XGBoost, AdaBoost и пользовательская модель.
3. Я также пробовал регрессор SGD, но эта модель работала очень плохо с этим набором данных, я получил 14265056376832233472 среднеквадратичную ошибку для этого примера.
4. Для пользовательской модели я сгенерировал 50 случайных выборок (размер выборки 60% строк данных), затем взял световых гбм в качестве базовой модели и сгенерировал 50 базовых моделей, соответствующих 50 случайным выборкам, затем взял линейный регрессия как метамодель для получения окончательного результата.
Сравнение моделей
Мы видим, что пользовательская модель показала лучшие результаты во всех моделях. Поскольку это завершение Kaggle, я загрузил прогнозируемую цену для тестового файла (test.csv) на kaggle, чтобы увидеть производительность моей модели:
Проблема, с которой я столкнулся в этом примере , заключалась в том, что мой показатель RMSE не улучшился с 0,39, потому что я нормализовал данные, но я заметил, что, если я не нормализую данные, мой показатель RMSE улучшился с 0,39 до 0,327.