Zoopla-dataset-samples

Ein Beispiel-Datensatz mit 1001 Zoopla-Immobilienanzeigen

Ein Zoopla-Datensatzbeispiel mit über 1000 Datensätzen. Der Datensatz wurde mithilfe der Bright Data API extrahiert.

Einige der Datenpunkte, die im Zoopla-Datensatz enthalten sind:

• url: Die URL oder der Link zur Immobilienanzeige
• property_type: Typ oder Kategorie der Immobilie
• property_title: Titel oder Überschrift der Immobilienanzeige
• address: Adresse der Immobilie
• google_map_location: Google-Maps-Standort oder Koordinaten der Immobilie
• virtual_tour: Link zu einer virtuellen Besichtigung der Immobilie
• street_view: Link zu Google Street View für den Standort der Immobilie
• url_property: Die URL oder der Link zur Immobilienanzeige
• currency: Für Preisinformationen verwendete Währung
• deposit: Erforderliche Kautionssumme für das Mieten oder den Kauf der Immobilie

Und vieles mehr.

Dies ist eine Beispiel-Teilmenge, die aus dem Datensatz „Zoopla property listings“ abgeleitet ist, der mehr als 170K Datensätze umfasst.

Verfügbare Datensatz-Dateiformate: JSON, NDJSON, JSON Lines, CSV oder Parquet. Optional können Dateien zu .gz komprimiert werden.

Optionen für den Datensatz-Bereitstellungstyp: E-Mail, API download, Webhook, Amazon S3, Google Cloud storage, Google Cloud PubSub, Microsoft Azure, Snowflake, SFTP.

Aktualisierungsfrequenz: Einmalig, täglich, wöchentlich, monatlich, vierteljährlich oder auf individueller Basis.

Datenanreicherung ist zusätzlich zu den extrahierten Datenpunkten verfügbar: Auf Anfrage.

Holen Sie sich den vollständigen Zoopla-Datensatz.

Was sind die Anwendungsfälle der Zoopla-Datensätze?

1. Nachfrageanalyse des Wohnungsmarkts

Analysieren und prognostizieren Sie die Wohnungsnachfrage sowie Verkaufstrends, indem Sie den Zoopla-Datensatz nutzen und dabei Marktzyklen, Preisschwankungen und zentrale Preis-Trends wie Hoch- und Tiefpunkte identifizieren.

2. Analyse von Preistrends und Wachstum

Überwachen und vergleichen Sie Immobilienpreise auf Zoopla und analysieren Sie Preistrends sowie Wachstumspotenzial in verschiedenen Standorten. Durch die Nutzung lokalisierter Immobilien-Datensätze besteht das Ziel darin, Ausstattungsmerkmale von Immobilien, Preisschwankungen und Präferenzen von Kaufinteressenten in unterschiedlichen Gebieten zu bewerten.

3. Smarte Geschäftsentscheidungen

Identifizieren Sie renditestarke Mietobjekte und decken Sie zentrale Investitionsmöglichkeiten auf, indem Sie Mietzyklen, Leerstandsquoten und standortbasierte Trends mithilfe des Zoopla-Datensatzes analysieren.

Kostenloser Zugang zu Web-Scraping-Tools und Datensätzen für akademische Forschende und NGOs

Die Bright Initiative bietet führenden akademischen Fakultäten und Forschenden, NGOs und NPOs, die verschiedene Umwelt- und Sozialanliegen fördern, Zugang zu den Web Scraper APIs von Bright Data und einsatzbereiten Datensätzen. Sie können hier einen Antrag einreichen.