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noecmt/ImmoPlanner

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ImmoPlanner

Comment passer de données immobilières brutes à un planning de visites optimisé pour un agent, en construisant une application orientée objet claire, testable et techniquement défendable ?

Objectifs

Plusieurs objectifs sont poursuivis dans ce projet :

  • Concevoir une application orientée objet claire, testable et techniquement défendable.
  • Scrap des données immobilières brutes à partir de sources en ligne.
  • Analyser et traiter ces données pour en extraire des informations pertinentes.
  • Construire une régression from scratch pour prédire l'attractivité des biens immobiliers.
  • Utiliser ses données pour générer un planning de visites optimisé pour un agent immobilier.

Installation

  1. Clonez le dépôt :
git clone https://github.com/noecmt/ImmoPlanner
  1. Accédez au répertoire du projet :
cd ImmoPlanner
  1. Installez les dépendances :
pip install -r requirements.txt

Utilisation

Exécutez le scraper pour collecter les données immobilières :

python tests/scraper_test.py --max-pages 1

Les fichiers bruts sont écrits dans data/scrap_pap/raw/raw_<horodatage>/ et le JSON final dans data/scrap_pap/parsed/.

Crédits

About

Plateforme d’analyse immobilière locale qui combine données de scraping, DVF et cadastre pour estimer le potentiel d’un bien, scorer les opportunités et générer des recommandations de planification à partir d'emplois du temps.

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