Depuis sa création, Yanport centralise, consolide, et valorise les données pertinentes pour l'immobilier résidentiel afin d’aider les professionnels du secteur dans leur prise de décision à partir de l’information la plus fiable possible. Nos équipes de data scientists et de macroéconomistes analysent et valorisent nos données en développant des algorithmes, basés sur des méthodes avancées de machine learning et d’intelligence artificielle.
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* Quelles différences de tension de marché entre la location et la transaction ? * Quelles différences de tension de marché entre les six plus grandes villes de France ? Dans une précédente analysenous notions que la pandémie avait entraîné une baisse générale de la tension suivie d’un rebond plus marqué pour la location avec quelques différences entre Paris et Lyon. Nous proposons ici
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Dans le cadre de notre collaboration avec Square Habitat, dont les agences sont majoritairement des filiales des caisses régionales du Crédit Agricole, nous avons eu le plaisir de nous entretenir avec Mina Hacht, Chargée de Développement en gestion locative. Elle nous a expliqué comment l’outil ADB 360de Yanport a transformé le quotidien de son équipe. Pouvez-vous nous présenter Square Habitat et ses enjeux en quelques
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* Comment découper une ville de manière pertinente pour tenir compte de l'hétérogénéité entre ses quartiers ? * Comment définir une grille de prix et loyers lorsque l’offre dans le neuf reste limitée ? Dans ce cas d’usage nous proposons de répondre à ces questions pour la commune d’Issy-les-Moulineaux. En nous basant sur notre algorithme de construction de zones d’analyse, décrit dans un précédent article, nous proposons d
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