В последнее время, моя жизнь очень плотно связана с недвижимостью, а именно, с новостройками. И при выборе поиска данных, я решила изучить количество нововведенных квадратных метров за 2024 год в городе, где я проживаю — в Санкт-Петербурге.
Генерация жилого комплекса в Midjourney.
Стилистика проекта была выбрана в цветах сгенерированных изображений
На сайте правительства Санкт-Петербурга, мне удалось найти информацию по месяцам, но главная сложность была в том, что все эти данные с цифрами хранились в формате Docs. Чтобы не тратить время на составление таблиц, я обратилась за помощью к ChatGPT и попросила его превратить текстовые файлы в CSV файл, чтобы я смогла проанализировать данные.
А далее, я приступила к написанию кода, который составит мне необходимые графики. С помощью Pandas я проанализировала данные, хранящиеся в файле и выделила для себя самые интересные:
- Количество квадратных метров по месяцам и динамика
Столбчатая гистограмма и линейный график
Из графика видно, что самое большое количество пришлось на январь, аж больше 500.000 тысяч, а наибольший пролог случился в мае. Если обратиться к событиям и новостям за эти месяца — становится вполне понятно почему.
- Количество квадратных метров по районам и топ-3 самых застраиваемых района.
Перевернутая столбчатая гистограмма и круговая диаграмма
Благодаря этой диаграмме, я узнала, что мой район (Василеострвоский) находится на 4 месте, а приморский оказался самым застраиваемым районом. Это и неудивительно, хорошая инфраструктура, близость природы и чистый воздух.
Сгенерированное изображение в Midjourney.
- Количество ИЖС по отношению к кв.м и процентное соотношение ИЖС к общему вводу жилья за весь период
Линейный график и круговая диаграмма.
Интересно выглядит график отношения ИЖС к Новостройкам. У частных домов все стабильно, нет взлетов — нет падений, в отличие от новостроек, что очень хорошо видно на графике. Ну а количество кв метров у частных домов сильно отстает от новых многоквартирных домов.
Сгенерированное изображение в Midjourney
Благодаря такому анализу, я узнала для себя новые и интересные данные, а углубившись в события, прошедшие в этот период — смогла сделать вывод, на основе чего был взлет или пролог при вводе нового жилья. И таким образом, я могу определить, где будет наилучшее предложение, где меньше конкуренции и где лучше всего приобретать квартиры для жизни или для инвестиций.
