Analyse historischer Immobiliendaten: Geschichten, Muster, Chancen

Gewähltes Thema: Analyse historischer Immobiliendaten. Wir tauchen in Jahrzehnte von Kaufpreisen, Mieten und Stadtentwicklungen ein, um verborgene Zyklen zu erkennen und zukünftige Entscheidungen klüger zu treffen. Teile deine Fragen, abonniere unsere Updates und begleite diese datengetriebene Reise.

Quellen: Wo die Geschichte der Preise beginnt

Ursprungsdaten liefern die höchste Verlässlichkeit: Flurstücke, Baujahre, Wohnflächen, Lagequalitäten. Aus Kaufpreissammlungen der Gutachterausschüsse erwachsen Indizes, die echte Transaktionen statt Exposés abbilden.

Quellen: Wo die Geschichte der Preise beginnt

Vor digitalen Portalen sind Inserate Gold wert. Mit OCR, Datumsstempeln und manueller Validierung lassen sich Miet- und Kaufpreisspannen vergangener Jahrzehnte rekonstruieren und mit heutigen Lageprofilen verknüpfen.

Bereinigung: Von Rohdaten zur verlässlichen Serie

Doppelte Einträge, Schreibvarianten und fehlende Hausnummern verfälschen Trends. Geokodierung mit Qualitätsstufen und eindeutigen Objekt-IDs verankert jeden Datensatz präzise im Raum.

Bereinigung: Von Rohdaten zur verlässlichen Serie

Wohnfläche, Baujahr, energetischer Zustand, Modernisierungsjahre und Ausstattungsklassen werden vereinheitlicht. So vergleichen wir Äpfel mit Äpfeln und isolieren echte Preisimpulse von Qualitätsunterschieden.

Bereinigung: Von Rohdaten zur verlässlichen Serie

Historische Reihen überleben nur mit sauberer Harmonisierung: geänderte Steuern, Transaktionskosten, Bewertungsstandards und Indexwechsel werden dokumentiert, um Brüche als Metadaten, nicht als Trend, zu behandeln.

Bereinigung: Von Rohdaten zur verlässlichen Serie

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Methoden: Indizes, Modelle, Evidenz

Repeat-Sales-Ansatz

Wiederverkäufe desselben Objekts filtern Qualitätsunterschiede heraus. Die Differenz zwischen zwei Verkäufen wird zeitlich verortet und zu einem Index verdichtet, der tatsächliche Marktbewegungen spiegelt.

Hedonische Regression

Preise werden auf Merkmale wie Lage, Größe, Baujahr und Zustand zurückgeführt. Die Modellkoeffizienten zeigen, wie stark einzelne Eigenschaften den Wert über die Zeit beeinflussen.

Raum verstehen: Karten erzählen Preisgeschichten

Erreichbarkeit als Werttreiber

Minuten bis zum ÖPNV, Radwege, Nahversorgung und Grünflächen prägen Zahlungsbereitschaften. Isochronen-Karten zeigen, wie kleine Verbesserungen große Preisimpulse auslösen können.

Gentrifizierung und Verdrängung sichtbar machen

Zeitlich gestaffelte Heatmaps der Mietentwicklung zeigen, wie Ränder beliebter Viertel nachziehen. Eine Straße erzählt dann vom Café, dem sanierten Altbau und dem Moment, in dem Bestandsmieten kippen.

Vorsicht bei Choroplethen

Gebietsgrößen verzerren Wahrnehmung. Feinere Raster, Punktdichten und quantile Klassen verbessern Lesbarkeit und verhindern, dass einzelne Großflächen das Gesamtbild dominieren.

Anekdoten aus der Datenwerkstatt

Ein ehemaliges Lagerhausviertel wirkte jahrzehntelang unterbewertet. Historische Preiskurven und ein angekündigtes Uferprojekt deuteten auf Wandel. Fünf Jahre später hatte sich der Quadratmeterpreis nahezu verdoppelt.