Dự án được thực hiện trong học phần “Advanced Programming” (Lập trình nâng cao), cho thấy cách sinh viên vận dụng kiến thức lập trình để xây dựng một sản phẩm hướng tới giải quyết nhu cầu thực tế.
Giải quyết vấn đề dữ liệu phân tán, hỗ trợ tham khảo giá nhà
Hiện nay, thông tin về nhà đất được đăng tải trên nhiều website với cách trình bày và cập nhật khác nhau. Người mua hoặc nhà đầu tư thường phải mở nhiều nguồn, tự đối chiếu giá, diện tích và vị trí để hình dung mặt bằng giá của khu vực mình quan tâm.
Xuất phát từ thực tế đó, nhóm sinh viên Asia University Program xây dựng “Hanoi Housing Market Dashboard” với mục tiêu tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn về một hệ thống thống nhất. Sau khi được thu thập, các thông tin như giá bán, diện tích, địa chỉ và loại hình bất động sản sẽ được chuẩn hóa để phục vụ quá trình phân tích.
Ngoài hiển thị danh sách tin đăng, nền tảng còn tính đơn giá trên mỗi mét vuông và so sánh với những bất động sản có đặc điểm tương đồng trong cùng khu vực. Cách tiếp cận này giúp người dùng có thêm góc nhìn khi đánh giá một căn nhà đang được chào bán ở mức thấp, hợp lý hay cao hơn mặt bằng dữ liệu.
Việc tổng hợp dữ liệu cũng giúp rút ngắn thời gian tìm kiếm, người dùng có thể theo dõi các chỉ số và biểu đồ tổng hợp để nhanh chóng nắm được xu hướng giá tại từng quận hoặc từng phân khúc nhà ở.
Kết hợp AI với dữ liệu thị trường để đưa ra dải giá tham khảo
Điểm nổi bật của “Hanoi Housing Market Dashboard” nằm ở quy trình xử lý dữ liệu trước khi đưa ra kết quả cho người dùng.
Hệ thống trước tiên thu thập thông tin từ các website bất động sản, sau đó làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để các tin đăng có thể được so sánh trên cùng một tiêu chí. Nhóm cũng áp dụng phương pháp thống kê nhằm nhận diện những mức giá bất thường, qua đó hạn chế ảnh hưởng của các dữ liệu chênh lệch quá lớn đến kết quả chung.
Trên nền tảng dữ liệu đã được xử lý, AI hỗ trợ xây dựng ba mốc giá gồm thấp, hợp lý và cao cho từng bất động sản. Nền tảng đồng thời tự động lựa chọn những căn có đặc điểm gần giống trong cùng khu vực để đối chiếu, giúp người dùng nhận biết mức giá đang được chào bán nằm ở đâu so với mặt bằng dữ liệu.
Chia sẻ về cách sản phẩm hoạt động, Tạ Đức Duy, thành viên dự án, sinh viên ngành Công nghệ bán dẫn tại Asia University Program cho biết: “Thay vì chỉ đưa ra một con số, hệ thống xây dựng khoảng giá và lựa chọn những bất động sản tương đồng để so sánh. Qua đó, người dùng có thêm thông tin trước khi cân nhắc mua hoặc thương lượng giá”, Đức Duy chia sẻ.
Kết quả phân tích được trình bày trên giao diện web dưới dạng biểu đồ và bảng thống kê. Người dùng có thể theo dõi đơn giá trung bình theo từng quận, phân bố bất động sản theo nhóm ngân sách, mối liên hệ giữa giá và diện tích, đồng thời so sánh dữ liệu giữa các khu vực một cách trực quan.
Rèn tư duy phát triển sản phẩm ngay từ năm đầu đại học
Để hoàn thiện “Hanoi Housing Market Dashboard”, nhóm sinh viên phải phối hợp nhiều phần việc khác nhau, từ thu thập và làm sạch dữ liệu đến xây dựng cơ sở lưu trữ, tích hợp AI và phát triển giao diện web. Mỗi thành viên phụ trách một khâu, nhưng toàn bộ hệ thống chỉ có thể vận hành khi dữ liệu được chuyển tiếp chính xác và các chức năng được kết nối đồng bộ.
Quá trình này cũng giúp người học chuyển từ tư duy hoàn thành nhiệm vụ riêng lẻ sang cách tiếp cận của một nhóm phát triển sản phẩm. Bên cạnh kỹ năng lập trình, các bạn từng bước rèn luyện khả năng giao tiếp, trình bày ý tưởng, quản lý thời gian, tiếp nhận phản hồi và hoàn thiện sản phẩm. Đây là nền tảng để người học nâng cao khả năng thích nghi, trao đổi chuyên môn và nâng cao trình độ trong các dự án khác tương lai.
Ở phiên bản hiện tại, nền tảng đã có thể thu thập, xử lý và hiển thị dữ liệu bất động sản trên giao diện web. Các thành viên dự án dự kiến tiếp tục bổ sung khả năng cập nhật gần theo thời gian thực, cải thiện việc nhận diện cách diễn đạt trong tin đăng và tích hợp dữ liệu vị trí để hỗ trợ tìm kiếm theo khu vực chính xác hơn.
Việc hoàn thiện một sản phẩm có khả năng vận hành ngay từ năm đầu đại học giúp sinh viên tích lũy kinh nghiệm làm việc theo nhóm, hiểu rõ mối liên hệ giữa dữ liệu, AI và nhu cầu thực tế, đồng thời tạo nền tảng để tiếp tục tham gia các dự án công nghệ ở những giai đoạn sau.
