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Real Estate Analysis in the Information Age: Techniques for Big Data and Statistical Modeling - Hardcover

 
9781138232891: Real Estate Analysis in the Information Age: Techniques for Big Data and Statistical Modeling

Inhaltsangabe

The creation, accumulation, and use of copious amounts of data are driving rapid change across a wide variety of industries and academic disciplines. This ‘Big Data’ phenomenon is the result of recent developments in computational technology and improved data gathering techniques that have led to substantial innovation in the collection, storage, management, and analysis of data.

Real Estate Analysis in the Information Age: Techniques for Big Data and Statistical Modeling focuses on the real estate discipline, guiding researchers and practitioners alike on the use of data-centric methods and analysis from applied and theoretical perspectives. In it, the authors detail the integration of Big Data into conventional real estate research and analysis. The book is process-oriented, not only describing Big Data and associated methods, but also showing the reader how to use these methods through case studies supported by supplemental online material. The running theme is the construction of efficient, transparent, and reproducible research through the systematic organization and application of data, both traditional and 'big'. The final chapters investigate legal issues, particularly related to those data that are publicly available, and conclude by speculating on the future of Big Data in real estate.

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Über die Autorin bzw. den Autor

Kimberly Winson-Geideman is Senior Lecturer in Property at the University of Melbourne, Australia.

Andy Krause is Principal Data Scientist at Greenfield Advisors, USA.

Clifford A. Lipscomb is the Vice Chairman and Co-Managing Director at Greenfield Advisors, USA.

Nicholas Evangelopoulos is Professor of Business Analytics at the University of North Texas, USA.

„Über diesen Titel“ kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

  • VerlagRoutledge
  • Erscheinungsdatum2017
  • ISBN 10 1138232890
  • ISBN 13 9781138232891
  • EinbandTapa dura
  • SpracheEnglisch
  • Auflage1
  • Anzahl der Seiten164
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ISBN 10:  1138232904 ISBN 13:  9781138232907
Verlag: Routledge, 2017
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