Loading Real Estate Analysis App...

Initializing data and interface components

Analysis Deals - Granular View

What you see: Each point = one individual deal

Best for: Detailed exploration, finding specific properties, understanding price variations within an area

Use when: You want to see all deals, click on specific transactions, or analyze price distribution in detail

Step 1: Select City

What this does: Removes deals with unusually high/low prices or apt area compared to similar properties in the area, helping you focus on typical market ranges.

Step 2: Select Properties by Street or Gush

Option 1: Select specific streets directly

- OR -

Option 2: Select by Gush (block) areas

Find Gush by Street Name

Don't know your Gush number? Type a street name to find which Gush area it belongs to.

Tip: You can compare blocks (Gush) from several cities at once

Step 3: Additional Filters



Update Analysis

What this does: Automatically refreshes the plot when you change filters, but only for small datasets to avoid performance issues.

Plot Controls


Compare to stock market
Compare to city trends

Plot

Download Data

Download Filtered Data as CSV
Downloads the currently filtered data as displayed in the table below

Getting Started

Quick Start:

  1. Select a city from the dropdown (or try the random button!)
  2. Choose properties by:
    • Selecting specific streets, OR (better)
    • Selecting Gush areas (neighborhood blocks)
  3. Apply filters (rooms, price, etc.) as needed
  4. Click 'Update Plot' to see your results
Tips:
  • Use the street search box if you don't know which Gush area contains your street
  • The 'Smart Reset' button for rooms automatically selects the most common room counts
  • Click on plot points to see detailed deal information

Compare Areas - Aggregated View

What you see: Each point = median price of all deals in the same year and Gush (with your filters)

Best for: Comparing typical prices between areas, tracking trends over time, analyzing multiple Gush areas without clutter

Use when: You want to compare 'typical' 3-room apartments on high floors between different neighborhoods, or see clean trend lines for multiple areas

Step 1: Select Areas

Find Gush by Street Name

Search across all cities to find which Gush area contains a specific street.

- OR -

Tip: Select up to 15 Gush areas or use city/streets to find them

Step 2: Additional Filters



Removes extreme values using IQR method to focus on typical ranges

Update Analysis

What this does: Automatically refreshes the plot when you change filters, but only for small datasets to avoid performance issues.

Plot Controls


Compare to stock market
Compare to city trends

Plot

Download Data

Raw Deals
Summary Data
Raw: Individual deals
Summary: Aggregated by year & Gush

Instructions

1. Select areas to compare using one of these methods:

  • Select up to 15 Gush blocks directly, OR
  • Choose a city and select specific streets, then click 'Add Streets' Gush Areas'

2. Apply additional filters as needed

3. Choose what to display on the Y-axis and adjust plot controls

4. Click 'Update Plot' to visualize the comparison

Tip: This tab shows median values by year and Gush, making it easier to compare trends across different areas

Map View

Map visualization will be implemented here.

ויזואליזציה של נתוני נדל"ן בישראל

אם ניסתם פעם להשתמש בנתונים שאמורים להיות משותפים עם הציבור על עסקאות נדל"ן בישראל אולי גם אתם הרגשתם כאילו עושים הכל כדי שלא תצליחו.
לכן מעניין ומרגש שכמה אלופים דאגו להוציא את הנתונים האלה לאור.
תמצאו אותם במידע לעם תחת ארגון - "התמנון מידע ציבורי לכל".
אז אם אתם מוצאים את הנתונים האלה שימושיים, עם או בלי האתר הזה, תזכרו להודות להם.

מה שיש כאן הוא משהוא שהכנתי לעצמי כדי לשחק עם הנתונים האלה.
אני לא יכול להבטיח שהכל עובד כפי שהתכוונתי (כלומר יודע שההפך הוא הנכון), אבל כן יכול להבטיח לכם שאתר זה אינו למטרות מסחריות כלשהן. אתם מוזמנים להשתמש בו ללא כל חשש. לא אאסוף כל מידע אישי, ולא אבקש כסף.
כמובן שהוא מסופק "כפי שהוא", ללא אחריות מכל סוג, מפורשת או משתמעת. כל שימוש הוא באחריות המשתמשים בלבד, ולא אקח אחריות על החלטות המבוססות על הנתונים או הניתוחים המוצגים כאן, על שגיאה בניתוח או על כל דבר אחר.

לא כל הפונקציונליות פועלת באופן מושלם, וישנן תכונות מתוכננות שטרם יושמו (למשל, מפות אינן זמינות כעת). האתר מאוחסן על שרת חלש (=זול) עם זיכרון מוגבל, לכן ייתכנו בעיות ביצועים במקרים מסוימים (כלומר, בדרך כלל ).

עיבוד נתונים
הנתונים עברו עיבוד והתאמה כדי לשפר את השימושיות שלהם. לדוגמה:
- המרת שדות טקסטואליים למספריים (כמו קומה, שבמקור מופיעה כטקסט עם וריאציות רבות לאותה משמעות)
- טיפול בערכים חסרים והמרת ערכים לא עקביים
- יצירת שדות מחושבים נוספים

חשוב לציין שחלק מהנתונים עלולים להיות שגויים, אך השגיאות מתחבאות במקרים רבים כבר בנתונים הממשלתיים המקוריים.

*תוספות פחות שגרתיות*
כמה דברים שבחרתי להוסיף הם אולי פחות שגרתיים ולכן גם פחות בהירים. לא חייבים להשתמש בהם, ואנסה בקצרה להסביר מה הם עושים:

חריגים (Outliers)
חריגים הם עסקאות בעלות מחירים גבוהים או נמוכים באופן קיצוני ביחס לשאר העסקאות באותו אזור, או עם מספר חדרים לא הגיוני, או שטח דירה קטנטן או ענק באופן מחשיד. בהסבר פשטני - המערכת מזהה חריגים על סמך סטיית תקן מהממוצע או חציון של מחירים באזור ספציפי. ניתן לסנן החוצה חריגים אלה כדי למנוע הטיה של הניתוח.
בעצם, זו ברירת המחדל, כי המקרים הקיצוניים נדמו לי כרמז ברור לשגיאה ביותר מקרים מאשר שלא.

קו השוואה למדד S&P 500
הקו המשווה למדד S&P 500 מחשב כיצד היה הכסף מתפתח אילו הושקע במדד S&P 500 במקום בנדל"ן. החישוב לוקח את המחיר הבסיסי (חציון המחירים בשנה הראשונה או 8 העסקאות הראשונות) ומכפיל אותו ביחס בין ערך המדד כיום לערך המדד בשנה הראשונה. המדד מתואם לשקלים כדי להתחשב בשינויי שער חליפין.

קו השוואה עירוני
קו ההשוואה העירוני מציג את החציון של מחירי הנדל"ן בעיר כולה, עם אותם מסננים (מספר חדרים, קומה, וכו') שהוחלו על הנתונים המוצגים. זה מאפשר להשוות כיצד האזור הספציפי שבחרתם מתנהג בהשוואה לעיר בכללותה.


צור קשר
הערות, הצעות ושאלות יתקבלו בברכה בכתובת: hovav@hotmail.com