Novalytica Data Products

Fachliches Knowhow und technische Expertise kombiniert

Unsere Datenprodukte kombinieren technische Expertise mit fachlichem Knowhow. Dies ermöglicht es, echten Mehrwert aus den Daten zu generieren datengetriebene Entscheide zu treffen.

Alle Datenprodukte sind modular aufgebaut und lassen sich auch auf individuelle Bedürfnisse anpassen.

Möchten Sie mehr zu unseren Datenprodukten erfahren? Gerne beraten wir Sie in einem persönlichen Gespräch!

Ihre Ansprechperson

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Dr. Thomas Spycher
thomas.spycher@novalytica.com
+41787630047

Immobiliendaten

Gebäude- und Grundstücksdaten

Daten zu Immobilien­inseraten​

Standort- und Geodaten

Alle öffentlich verfügbaren Daten rund um ein Grund­stück, den dazugehörigen Bauten sowie standortspezifische In­for­mationen gebündelt an einem Ort. 

Vollständiges Universum der Immobilien­inserate in Echt­zeit mittels Web Scraping und Machine Learning für Marktanalysen und Leadgenerierung.
Eine einheitliche und strukturierte Daten­grundlage mit qualitativ hoch­stehenden, granularen Standort­informationen aus einer Viel­falt von öffentlichen Daten­quellen.

Applikationen mit Immobiliendaten

Alphaprop: Indirekte Immobilienanlagen

MarketAnalyzer

AlphapropProduktanalyse
ScreenMarketAnalyzer

Sämtliche relevanten Facts und Figures von indirekten Immobilienanlagen smart aufbereitet und aussagekräftig ausgewiesen.

Ein vielfältiges Immobilien-Marktanalyse-Tool, zugeschnitten auf kundenspezifische Bedürfnisse.

Marketing

Uhoo: Marketing mit Geodaten

Campaign Viewer

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Zielgruppenspezifische Online-Werbung ohne Cookies dank öffentlich verfügbaren Geodaten und umfassender Datenaggregation.

Ein interaktives, benutzer­freundliches Tool für daten­basiertes Kampagnen­management.

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News

Treemap Nettovermoegen indirekte Schweizer Immobilienanlagen

Nutzbarmachung von unstrukturierten Daten

Daten sind in grossen Mengen verfügbar und viele davon sind öffentlich zugänglich. Einige Datenquellen sind jedoch nur unstrukturiert vorhanden. Die Erhebung und Prozessierung solcher Daten ist zeitaufwendig und komplex. Gleichzeitig sind es oft gerade unstrukturierte Daten, die neue Erkenntnisse generieren und einen Wettbewerbsvorteil schaffen können.

Decision Tree

Tree-based vs. Deep Learning

Bei tabellarischen Daten ist der Vorteil von Deep Learning gegenüber herkömmlichen Machine Learning Methoden unklar. Grinsztajn et al (2022) untersuchen, weshalb Decision Trees eine bessere Performance als Deep Learning-Verfahren auf Tabellendaten erreichen.

Chat GPT, was ist Data Science?

Chat GPT kann Fragen beantworten und Anweisungen in verschiedenen Sprachen verstehen. Durch seine detaillierten und realistisch anmutenden Texte, ahmt er menschliche Konversationen überzeugender nach, als dies bisherige Technologien können. Wir haben den Chatbot ausprobiert und ihm einige Fragen gestellt.

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