hệ hỗ trợ dự đoán giá nhà đất hỗ trợ nhà quản lý ra quyết định cho thuê

PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG HỆ HỖ TRỢ DỰ ĐOÁN GIÁ NHÀ ĐẤT HỖ TRỢ NHÀ QUẢN LÝ RA QUYẾT ĐỊNH CHO THUÊ Giảng viên hướng dẫn: TS... Hiểu được vấn đề trên, các đội nghiên cứu đã nghiên cứu

PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG

HỆ HỖ TRỢ DỰ ĐOÁN GIÁ NHÀ ĐẤT HỖ TRỢ NHÀ QUẢN LÝ

RA QUYẾT ĐỊNH CHO THUÊ

Giảng viên hướng dẫn: TS LÊ CHÍ NGỌC Sinh viên thực hiện: LÊ THỊ HUỆ

MSSV: 20161775 Lớp: Toán Tin K61

HÀ NỘI, 5/2020

Mục lục

1.1 Khảo sát hiện trạng 3

1.2 Mô hình nghiệp vụ 3

1.3 Đặc tả yêu cầu phần mềm 4

1.4 Quy trình xử lý 5

1.5 Thiết kế mô hình 5

1.6 Dữ liệu thực nghiệm 6

2 Phân tích hệ thống 7 2.1 Phân tích hệ thống về mặt chức năng 7

2.2 Biểu đồ phân cấp chức năng 7

2.3 Biểu đồ luồng dữ liệu 8

2.3.1 Biểu đồ luồng dữ liệu mức ngữ cảnh 8

2.3.2 Biểu đồ luồng dữ liệu mức đỉnh 8

3 Thiết kế chương trình 9 3.1 Thiết kế hệ thống về mặt dữ liệu 9

3.2 Thiết kế mô hình hệ thống 9

3.3 Thiết kế hệ thống về mặt giao diện 10

3.3.1 Công nghệ sử dụng 10

3.3.2 Giao diện website 11

1

Trong cuộc sống đô thị hóa ngày này, dân cư đông tập trung ở các thành phố lớn, vấn đề giải quyết về nhà ở là một vấn đề khá quan trọng Các công ty bất động sản đang dần đầu tư xây dựng nhà ở, chung cư mini với mục đích bán lại hoặc cho thuê, mang lại một khoản thu nhập khá lớn cho công ty Tuy nhiên việc quản lý cho thuê hàng trăm ngôi nhà là một vấn đề rất phức tạp và mất nhiều thời gian Hiểu được vấn đề trên, các đội nghiên cứu đã nghiên cứu ra một phần mềm định giá nhà đất, nhằm hỗ trợ nhà quản lý ra quyết định cho thuê với một mức giá hợp lý, nhanh chóng và hiệu quả cao cho công ty Trong bài báo cáo này, em sẽ đi sâu phân tích hệ thống dự đoán giá nhà đất với những phần chính sau đây:

• Chương 1: Điều tra khảo sát

• Chương 2 : Phân tích hệ thống

• Chương 3: Thiết kế chương trình

Em xin chân thành cảm ơn Thầy Lê Chí Ngọc đã tận tình giúp đỡ để em có thể hoàn thành báo cáo này

Do có nhiều hạn chế về mặt kiến thức nên báo cáo có thể không tránh khỏi một

số sai sót về mặt chủ quan và khách quan Vì vậy em rất mong nhận được sự góp ý, đánh giá của Thầy và các bạn để báo cáo cũng như hệ thống được hoàn thiện hơn

Em xin chân thành cảm ơn!

Hà Nội, ngày 29 tháng 05 năm 2020

Sinh Viên thực hiện

Lê Thị Huệ

Chương 1

Điều tra, khảo sát

1.1 Khảo sát hiện trạng

Một công ty bất động sản có dịch vụ cho thuê nhà, công ty sẽ có thêm một nguồn thu nhập ổn định và bền lâu Tuy nhiên việc quản lý nhà cho thuê chắc chắn là công việc không mấy dễ dàng Nếu công ty cho thuê với quy mô nhỏ, việc quản lý sẽ khá đơn giản, không cần bạn phải tốn quá nhiều công sức Còn với những quy mô lớn, cho thuê quá nhiều phòng, quá nhiều khu nhà và ở trên nhiều khu vực thành phố khác nhau, thì công ty sẽ phải đối mặt với nhiều việc phát sinh từ nguồn thu nhập này

Những khó khăn khi quản lý nhà cho thuê hiện này như sau: phải bỏ quá nhiều tiền quảng cáo mà không hiệu quả, nghe phản hồi của khách thuê nhà quá thường xuyên trong khi công ty vẫn còn phải giải quyết công việc khác, xử lý sự

cố, hợp đồng, các thủ tục pháp lý, thuế, hóa đơn, chứng từ, bảo trì, bảo dưỡng BĐS, trộm cắp, mỗi ngày Là một nhà quả lý, bạn sẽ cả cảm thấy thực sự bị stress khủng khiếp với tổng khối lượng công việc dồn dập và phải tính toán giá

cả hợp lý để mang lại lợi nhuận nhiều nhất cho công ty Vì vậty, nếu công ty xem việc cho thuê nhà là một công việc kinh doanh thực thụ, đừng nghĩ nó chỉ

là một sự đầu tư sinh lời thì cần có một hệ thống phần mềm định giá nhà đất

để hỗ trợ nhà quản lý ra quyết định cho thuê một cách hợp lý Hiện nay, những

hệ thống thông minh được tạo nên chắc chắn sẽ giúp ích cho bạn rất nhiều khi quản lý nhà cho thuê

1.2 Mô hình nghiệp vụ

Dữ liệu về các khu nhà cho thuê với số phòng, khu vực, diện tích , thuế, bảo hiềm hỏa hoạn hay giá thuê nhà của các ngôi nhà trên các khu vực thuộc sự quản lý của công ty sẽ được nhân viên các phòng ban thu thập và lưu trữ trên

3

cơ sở dữ liệu hệ thống Thông qua các yếu tố về ngôi nhà cho thuê, hệ thống sẽ

xử lý đưa ra mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này và đưa ra những nhận xét cũng như các đề xuất cho giá thuê của các ngôi nhà khác sau này với mức giá hợp lý cho người tiêu dùng, và vẫn mang lại lợi nhuận cho công ty Nhà quản

lý dựa vào mức giá đề xuất của hệ thống và mức đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố liên quan đến ngôi nhà cho thuê và quyết định đưa ra mức giá thuê cuối cùng

1.3 Đặc tả yêu cầu phần mềm

Hệ thống được xây dựng với mục đích đề xuất mức gia thuê nhà hỗ trợ nhà quản lý ra quyết định cho thuê nhà với mức giá hợp lý, giúp công việc quản lý nhà cho thuê nhanh chóng, hiệu quả và chính xác

- Người quản lý được toàn quyền quản lý dữ liệu bên trong, sẽ nhìn thấy tất cả

số liệu trong cơ sở dữ liệu

- Trang chủ sẽ hiển thị các biểu đồ thống kê của số lượng nhà cho thuê tại các thành phố của công ty, biểu đồ thống kê về số lượng vật nuôi, nội thất lương ứng của các ngôi nhà ở các thành phố đó Người quản lý có thể xem dữ liệu đã quản lý của công ty và các yếu tố ảnh hưởng đến mức giá thuê trong năm trước, cũng như các đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yểu tố trên và độ chính xác giữa các mức giá dự đoán và mức giá cho thuê nhà hiện tại là gần như chính xác bằng nhau Hơn nữa, một phần quan trọng của hệ thống là nhà quản lý chọn

Hệ hỗ trợ quyết định GVHD: TS Lê Chí Ngọc

file dữ liệu của các các ngôi nhà đã được lưu trữ trên cơ sở dữ liệu của hệ thống

và ấn dự đoán, hệ thống sẽ đưa ra mức giá nhà cho thuê dự đoán của các ngôi nhà đó Từ đó nhà quản lý sẽ có quyết định cho thuê với mức giá hợp lý

1.4 Quy trình xử lý

Quy trình xử lý bài toán

1.5 Thiết kế mô hình

Sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính:

i) Từ dữ liệu bài toán tính toán độ liên quan giữa các trường dữ liệu ảnh hưởng tới giá tiền thuê nhà từ đó đưa ra kết quả dự báo

ii) Mô hình được xây dựng từ một phần của dữ liệu và phần dữ liệu còn lại để kiểm thử

iii) Phương trình hổi quy tuyến tính

Y = β0+ β1.X1+ β2.X2+ + βk.Xk + 

iv) Ta có ước lượng tuyến tính

b

β = (XTX)−1XTY = [ βb0 , βb1 , βbk]T

các hệ số bβ0, βb1, βbk biểu thị mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập với với phụ thuộc

v) Sai số bình phương trung bình

k X

1 b

 2 = YT.Y − YTXβ

SVTH: Lê Thị Huệ 5 Toán Tin K61

1.6 Dữ liệu thực nghiệm

Mô hình dự báo dựa trên tập dữ liệu đã được công bố năm 2019 của một công

ty bất động sản tại Brazil có:

i) 10153 điểm dữ liệu

ii) 10 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc

iii) Bộ dữ liệu được lưu trữ ở dạng excel

iv) Bộ dữ liệu có một số điểm trong biến Floor có ghi − đã được xử lý thành 1

trước khi đưa vào dự đoán mô hình

Dữ liệu bài toán

Chương 2

Phân tích hệ thống

2.1 Phân tích hệ thống về mặt chức năng

Hệ thống bao gồm một số chức năng chính:

- Hệ thống bao gồm các chức năng liên quan đến dữ liệu bao gồm: Hiển thị dữ liệu, hiển thị các thống kê về tổng số tiền đã cho thuê, tổng số diện tích

- Chức năng dự báo: Hiển thị giá trị mức độ ảnh hương của các yếu tố đến giá thuê nhà, biểu đồ biểu diễn giữa giá trị nhà dự đoán và giá trị nhà thực tế Và đặc biệt là hiển thị giá nhà dự đoán cho file dữ liệu mà nhà quản lý chọn cần

dự đoán

2.2 Biểu đồ phân cấp chức năng

Biểu đồ phân cấp chức năng

7

2.3 Biểu đồ luồng dữ liệu

2.3.1 Biểu đồ luồng dữ liệu mức ngữ cảnh

Biểu đồ luồng dữ liệu mức ngữ cảnh

2.3.2 Biểu đồ luồng dữ liệu mức đỉnh

Biểu đồ luồng dữ liệu mức đỉnh

Chương 3

Thiết kế chương trình

3.1 Thiết kế hệ thống về mặt dữ liệu

Bedroom Số phòng ngủ của nhà cho thuê Float

Animal Cho phép nuôi động vật hay không Varchar Furniture Đã được trang bị nội thất hay chưa Varchar

Fire insurance Bảo hiểm hỏa hoạn của nhà cho thuê Float

3.2 Thiết kế mô hình hệ thống

9

Mô hình hệ thống

3.3 Thiết kế hệ thống về mặt giao diện

3.3.1 Công nghệ sử dụng

Chương trình sử dụng các các công nghệ thư viện ML để lập trình mô hình máy học và sử dụng các ngôn ngữ HTML, CSS, Javascript, Node JS, python để lập trình giao diện website

- HTML là từ viết tắt của HyperText Markup Language (ngôn ngữ đánh dấu siêu văn bản) dùng mô tả cấu trúc của các trang Web và tạo ra các loại tài liệu có thể xem được trong trình duyệt

- CSS(viết tắt của Cascading Style Sheets) là một ngôn ngữ định dạng được

sử dụng để mô tả trình bày các trang Web, bao gồm màu sắc, cách bố trí và phông chữ CSS cho phép chúng hiển thị nội dung tương thích trên các loại thiết bị có kích thước màn hình khác nhau, chẳng hạn như màn hình lớn, màn hình nhỏ như điện thoại hay máy tính bản

- JavaScript là một ngôn ngữ nhanh và nhẹ chạy trong môi trường máy chủ lưu trữ (ví dụ: trình duyệt web), JavaScript có thể được kết nối với các đối tượng của môi trường để cung cấp kiểm soát chương trình đối với chúng JavaScript cho phép bạn thực hiện những điều phức tạp trên các trang web như bản đồ tương tác Javascript được hỗ trợ hầu như trên tất cả các trình duyệt như Firefox, Chrome, thậm chí các trình duyệt trên thiết bị di động cũng có

hỗ trợ

- Python là một ngôn ngữ lập trình thông dịch (interpreted), hướng đối tượng (object-oriented), và là một ngôn ngữ bậc cao (high-level) ngữ nghĩa động (dynamic semantics) Python hỗ trợ các module và gói (packages), khuyến khích chương trình module hóa và tái sử dụng mã Trình thông dịch Python

Hệ hỗ trợ quyết định GVHD: TS Lê Chí Ngọc

và thư viện chuẩn mở rộng có sẵn dưới dạng mã nguồn hoặc dạng nhị phân miễn phí cho tất cả các nền tảng chính và có thể được phân phối tự do Được

sử dụng để chạy model của bài toán

- Framework Flask Flask là một web frameworks, nó thuộc loại micro-framework được xây dựng bằng ngôn ngữ lập trình Python Flask cho phép bạn xây dựng các ứng dụng web từ đơn giản tới phức tạp Nó có thể xây dựng các api nhỏ, ứng dụng web chẳng hạn như các trang web, blog, trang wiki hoặc một website dựa theo thời gian hay thậm chí là một trang web thương mại Flask cung cấp cho bạn công cụ, các thư viện và các công nghệ hỗ trợ bạn làm những công việc trên

- NoteJS Node.js là một nền tảng chạy trên môi trường V8 JavaScript runtime-một trình thông dịch JavaScript cực nhanh chạy trên trình duyệt Chrome

3.3.2 Giao diện website

Trang Home: Màn hình quản lý nhà cho thuê, hiển thị tổng số nhà đang có trong hệ thống, hiển thị các biểu đồ về sự phân bố các ngôi nhà tại các thành phố giúp nhà quản lý có cái nhìn tổng quan về hệ thống, nhà quản lý có thể xem danh sách các nhà của công ty đang quản lý, xem dự đoán các yếu tố ảnh hưởng tới giá thuê nhà của bộ dữ liệu đó và xem xét độ chính xác của mô hình

SVTH: Lê Thị Huệ 11 Toán Tin K61

Trang File Data: Cho phép nhà quản lý chọn file dữ liệu để xem cũng như chọn file dữ liệu cần dự đoán giá nhà và hiển thị trên trang hệ thống

Hệ hỗ trợ quyết định GVHD: TS Lê Chí Ngọc

SVTH: Lê Thị Huệ 13 Toán Tin K61

Trong bài báo cáo này em đã trình bày về quy trình phân tích thiết kế hệ thống

hỗ dự đoán giá nhà đất Đưa ra các dự đoán dưới dạng báo cáo trực quan, dễ

sử dụng để hỗ trợ nhà quản lý một cách tốt nhất.Giao diện dễ sử dụng, tiện lợi

và thao tác nhanh gọn, hiệu quả Do còn những hạn chế nhất định về thời gian, kinh nghiệm nên bài báo cáo không tránh khỏi những sai sót, em rất mong nhận được những ý kiến đóng góp chỉnh sửa từ Thầy để bài báo cáo của em được hoàn thiện hơn

Tài liệu tham khảo

[1] https://https://en.wikipedia.org/wiki/Linearregression

[2] Slide Linear Regression

[3] https://www.w3schools.com

[4] https://towardsdatascience.com/predicting-house-prices-with-linear-regression-machine-learning-from-scratch-part-ii-47a0238aeac1

15