Périphériques technologiques
IA
Comment appliquer la technologie de l'intelligence artificielle dans le domaine immobilier ?
Comment appliquer la technologie de l'intelligence artificielle dans le domaine immobilier ?
Alors que la vague de digitalisation déferle sur tous les horizons, le rôle de soutien des données dans la prise de décision devient de plus en plus évident. Par rapport aux outils d’analyse traditionnels, l’intelligence artificielle possède des capacités d’adaptation et de prise de décision sans précédent. Quel genre d’étincelles seront créées lorsque l’intelligence artificielle sera combinée au domaine immobilier ?
1. Gestion des investissements
En utilisant la puissante puissance de calcul de l'intelligence artificielle pour effectuer une analyse de simulation de divers portefeuilles d'investissement immobilier, un portefeuille avec un plus grand potentiel de développement peut être construit. Cette analyse prédictive permet de mieux contrôler les risques d'investissement et d'améliorer l'efficacité opérationnelle
2. Traitement des données
Les contrats et documents du secteur immobilier sont complexes et complexes. Qu'il s'agisse de documents physiques ou de données virtuelles, leur tri prend beaucoup de temps. Grâce à l’extraction de fonctionnalités d’intelligence artificielle, ces contenus peuvent être rapidement classés. Même les fichiers physiques peuvent être archivés après numérisation, ce qui permet de gagner beaucoup de temps en matière d'organisation
3. Développer le modèle économique
L'ampleur du secteur immobilier continue de s'étendre, mais les méthodes de vente existantes semblent un peu faibles. Par conséquent, après l'introduction de l'intelligence artificielle, elle peut être utilisée pour remodeler les activités d'investissement et de location, rendant la structure des ventes immobilières plus tridimensionnelle
Le contenu réécrit est le suivant : 4. Combinaison technologique
Dans le processus de construction immobilière, l'application de l'intelligence artificielle n'est pas simplement ajoutée, mais doit être combinée avec d'autres technologies pour parvenir à une mise en œuvre ultérieure. Par exemple, il forme une boucle de rétroaction avec les équipements de détection, les équipements de construction et les plateformes d'information pour optimiser et mettre à niveau l'architecture technique traditionnelle
5. Filtrage des informations
Lors du filtrage des informations, l'intelligence artificielle se comporte plus intelligemment et peut extraire le contenu clé plus efficacement après l'entraînement. Dans le domaine de l'investissement immobilier, l'intelligence artificielle peut exploiter les données de manière plus approfondie et plus précise, fournissant ainsi une aide importante pour la prise de décision ultérieure
Renforcer et optimiser la technologie XR
La réalité virtuelle (VR), la réalité augmentée (AR) et la réalité mixte (MR) sont collectivement appelées technologies de réalité augmentée, et de nombreuses industries immobilières ont utilisé ces technologies pour établir des plateformes de visualisation de maisons virtuelles. Et lorsque l'intelligence artificielle y est ajoutée, elle peut optimiser davantage l'expérience des téléspectateurs à domicile et leur fournir des services plus complets et intelligents
Dans le secteur immobilier, l'application de la technologie de l'intelligence artificielle apportera de nouvelles idées, que ce soit au début de la conception, à la construction à mi-parcours ou au stade ultérieur de la vente
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Lisez des fichiers CSV et effectuez une analyse de données à l'aide de pandas
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Pandas est un puissant outil d'analyse de données qui peut facilement lire et traiter différents types de fichiers de données. Parmi eux, les fichiers CSV sont l’un des formats de fichiers de données les plus courants et les plus utilisés. Cet article expliquera comment utiliser Pandas pour lire des fichiers CSV et effectuer une analyse de données, et fournira des exemples de code spécifiques. 1. Importez les bibliothèques nécessaires Tout d'abord, nous devons importer la bibliothèque Pandas et les autres bibliothèques associées qui peuvent être nécessaires, comme indiqué ci-dessous : importpandasaspd 2. Lisez le fichier CSV à l'aide de Pan
Introduction aux méthodes d'analyse des données
Jan 08, 2024 am 10:22 AM
Méthodes courantes d'analyse des données : 1. Méthode d'analyse comparative ; 2. Méthode d'analyse structurelle ; 3. Méthode d'analyse croisée ; 5. Méthode d'analyse des causes et des effets ; , Méthode d'analyse en composantes principales ; 9. Méthode d'analyse de dispersion ; 10. Méthode d'analyse matricielle. Introduction détaillée : 1. Méthode d'analyse comparative : Analyse comparative de deux ou plusieurs données pour trouver les différences et les modèles ; 2. Méthode d'analyse structurelle : Une méthode d'analyse comparative entre chaque partie de l'ensemble et l'ensemble. , etc.
Comment créer une application d'analyse de données rapide à l'aide de React et Google BigQuery
Sep 26, 2023 pm 06:12 PM
Comment utiliser React et Google BigQuery pour créer des applications d'analyse de données rapides Introduction : À l'ère actuelle d'explosion de l'information, l'analyse des données est devenue un maillon indispensable dans diverses industries. Parmi eux, créer des applications d’analyse de données rapides et efficaces est devenu l’objectif poursuivi par de nombreuses entreprises et particuliers. Cet article explique comment utiliser React et Google BigQuery pour créer une application d'analyse rapide des données et fournit des exemples de code détaillés. 1. Présentation React est un outil pour créer
11 distributions de base que les data scientists utilisent 95 % du temps
Dec 15, 2023 am 08:21 AM
Suite au dernier inventaire des « 11 graphiques de base que les data scientists utilisent 95 % du temps », nous vous présenterons aujourd'hui 11 distributions de base que les data scientists utilisent 95 % du temps. La maîtrise de ces distributions nous aide à comprendre plus profondément la nature des données et à faire des inférences et des prédictions plus précises lors de l'analyse des données et de la prise de décision. 1. Distribution normale La distribution normale, également connue sous le nom de distribution gaussienne, est une distribution de probabilité continue. Il présente une courbe symétrique en forme de cloche avec la moyenne (μ) comme centre et l'écart type (σ) comme largeur. La distribution normale a une valeur d'application importante dans de nombreux domaines tels que les statistiques, la théorie des probabilités et l'ingénierie.
Apprentissage automatique et analyse de données à l'aide du langage Go
Nov 30, 2023 am 08:44 AM
Dans la société intelligente d’aujourd’hui, l’apprentissage automatique et l’analyse des données sont des outils indispensables qui peuvent aider les individus à mieux comprendre et utiliser de grandes quantités de données. Dans ces domaines, le langage Go est également devenu un langage de programmation qui a beaucoup retenu l'attention. Sa rapidité et son efficacité en font le choix de nombreux programmeurs. Cet article explique comment utiliser le langage Go pour l'apprentissage automatique et l'analyse de données. 1. L'écosystème du langage Go d'apprentissage automatique n'est pas aussi riche que Python et R. Cependant, à mesure que de plus en plus de personnes commencent à l'utiliser, certaines bibliothèques et frameworks d'apprentissage automatique
11 visualisations avancées pour l'analyse des données et l'apprentissage automatique
Oct 25, 2023 am 08:13 AM
La visualisation est un outil puissant pour communiquer des modèles et des relations de données complexes de manière intuitive et compréhensible. Ils jouent un rôle essentiel dans l’analyse des données, fournissant des informations souvent difficiles à discerner à partir de données brutes ou de représentations numériques traditionnelles. La visualisation est cruciale pour comprendre les modèles et les relations de données complexes, et nous présenterons les 11 graphiques les plus importants et incontournables qui aident à révéler les informations contenues dans les données et à rendre les données complexes plus compréhensibles et significatives. 1. KSPlotKSPlot est utilisé pour évaluer les différences de distribution. L'idée principale est de mesurer la distance maximale entre les fonctions de distribution cumulatives (CDF) de deux distributions. Plus la distance maximale est petite, plus ils appartiennent probablement à la même distribution. Par conséquent, il est principalement interprété comme un « système » permettant de déterminer les différences de distribution.
Comment utiliser les interfaces ECharts et PHP pour mettre en œuvre l'analyse des données et la prédiction de graphiques statistiques
Dec 17, 2023 am 10:26 AM
Comment utiliser les interfaces ECharts et PHP pour mettre en œuvre l'analyse des données et la prédiction des graphiques statistiques. L'analyse et la prédiction des données jouent un rôle important dans divers domaines. Elles peuvent nous aider à comprendre les tendances et les modèles de données et fournir des références pour les décisions futures. ECharts est une bibliothèque de visualisation de données open source qui fournit des composants graphiques riches et flexibles capables de charger et de traiter dynamiquement des données à l'aide de l'interface PHP. Cet article présentera la méthode de mise en œuvre de l'analyse et de la prédiction des données de graphiques statistiques basée sur ECharts et l'interface PHP, et fournira
Analyse de données Excel intégrée
Mar 21, 2024 am 08:21 AM
1. Dans cette leçon, nous expliquerons l'analyse intégrée des données Excel. Nous la compléterons à travers un cas. Ouvrez le support de cours et cliquez sur la cellule E2 pour saisir la formule. 2. Nous sélectionnons ensuite la cellule E53 pour calculer toutes les données suivantes. 3. Ensuite, nous cliquons sur la cellule F2, puis nous entrons la formule pour la calculer. De même, en faisant glisser vers le bas, nous pouvons calculer la valeur souhaitée. 4. Nous sélectionnons la cellule G2, cliquons sur l'onglet Données, cliquez sur Validation des données, sélectionnons et confirmons. 5. Utilisons la même méthode pour remplir automatiquement les cellules ci-dessous qui doivent être calculées. 6. Ensuite, nous calculons le salaire réel et sélectionnons la cellule H2 pour saisir la formule. 7. Ensuite, nous cliquons sur le menu déroulant des valeurs pour cliquer sur d'autres nombres.
