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目前的方法涉及手动筛选来自多个上市网站的数据,这种做法被认为是过时和不准确的。此类不准确是由于数据点的自我报告性质造成的,例如,房地产代理可能会列出尺寸过大的房屋以吸引买家。因此,许多房地产专业人士仍然依靠手工方法来寻找正确的可比销售或租赁,以保证交易具有更高的可信度和准确性。该技术自动从传统和非传统数据源中提取大量数据点,以提供准确和高质量的数据。它结合了机器学习、自然语言和图像处理技术,帮助房地产专业人士了解定价影响并获得可操作的见解。
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