KOKI OTANI

上記のワークフロー図の流れでデータ基盤とレコメンドシステムを構築した。 1. suumo_land_scraping suumoの土地データを500件スクレイピングする。 2. suumo_land_preprocessed 上記のデータを前処理してモデルが読み込めるようにする。 前処理したデータをs3バケットへ転送する。 3.suumo_land_data これまでスクレイピングしたデータを日付について降順にしてidについてユニークにする。 4.suumo_land_price_estimater 上記で作成したテーブルから最新日のデータだけ取り出し、それらに対して予測価格を付与する。そして(予測価格-実際の価格)/実際の価格について降順に並べ替え、上位5件のみをLINEのAPIを使って自分のLINEアカウントに通知する。 モデルの構築方法 　データ元 　　　https://www.land.mlit.go.jp/webland/ 　モデル 　 　　lightgbm 　使用した特徴量 　　　市区 　　　町村 　　　駅 　　　徒歩で駅までにかかる時間 　　　都市計画 　　　建蔽率 　　　容積率 　予測対象 　　平米単価