مشروع استخراج بيانات العقارات الشامل باستخدام Web Scraping

مشروع استخراج بيانات العقارات الشامل باستخدام Web Scraping

تم تطوير نظام متكامل لاستخراج بيانات تفصيلية من مواقع Goldenhost وGhthren، وهما منصات إلكترونية متخصصة في عرض الوحدات السكنية المختلفة مثل الفنادق، والغرف، والفيلات، والاستديوهات. النظام تم تصميمه بدقة باستخدام لغة بايثون وأدوات قوية في Web Scraping لتحليل وجمع البيانات بشكل شامل.

️ خصائص المشروع والتقنيات المستخدمة:

استخراج بيانات شاملة: النظام استطاع استخراج أكثر من 3000 وحدة من موقع Goldenhost، و2300 وحدة من Ghthren، مع بيانات مفصلة لكل وحدة، تشمل:

نوع الوحدة: غرفة، فيلا، أو استديو.

الموقع: المدينة، الحي.

الأسعار: السعر الإجمالي لكل وحدة.

كود الوحدة: لكل وحدة كود مميز لتسهيل التعرف عليها.

التقنيات والأدوات المستخدمة: استخدمت في تطوير النظام عدة مكتبات وأدوات قوية مثل:

BeautifulSoup: لاستخراج البيانات من صفحات المواقع بسهولة.

Requests: لجلب صفحات المواقع ومعالجتها.

Pandas: لتنظيم البيانات وتحليلها بطريقة سلسة وعملية.

NumPy: للمساعدة في العمليات الحسابية إذا تطلب الأمر.

تنظيم البيانات وتحليلها: بعد استخراج البيانات، تم تنظيمها في جداول Pandas، مما أتاح للعميل رؤية شاملة لتفاصيل الوحدات المختلفة، وتحليل الأسعار والمواقع بسرعة ودقة. كما أن البيانات مُفلترة ومرتبة لسهولة الوصول للمعلومات المطلوبة.

إدارة البيانات وتحليلها بسهولة: تم تحويل البيانات النهائية إلى صيغ Excel وCSV لتمكين العميل من استخدامها بسهولة، وتحليل الأسعار وتوزيع الوحدات السكنية في كل مدينة وحي.

الفائدة: هذا النظام يتيح للعميل وصولاً سريعاً ومباشراً إلى بيانات محدثة ودقيقة عن الوحدات السكنية، مما يوفر وقتاً وجهداً في تحليل السوق وتحديد أفضل الخيارات. بالإضافة إلى أن البيانات قابلة للتحديث بسهولة مع أي تغييرات على المنصات، مما يجعل هذا النظام أداة مرنة ومستدامة لتحليل العقارات.

استخرج بياناتك بذكاء وسهولة مع هذا النظام الاحترافي!