Koffie met Walter: Hoe wij van data een goed onderbouwd verhaal brouwen in 5 stappen.

Koffie met Walter: Hoe wij van data een goed onderbouwd verhaal brouwen in 5 stappen.

Bij Walter Living zetten we alles in om je te helpen slimme keuzes te maken tijdens je huizenjacht. Je kan namelijk pas een slimme keuze maken als je het hele plaatje begrijpt. Om je daarbij te helpen, verzamelen en verwerken we alle relevante data over de huizenmarkt. Hoe dat gaat, is een beetje zoals het zetten van een kopje koffie.

Photo by Rodrigo Flores / Unsplash

1. Selectie van de beste data

Aan een koffieboom groeien koffie kersen, waarin de koffiebonen als zaden groeien. Deze kersen zijn niet per se allemaal tegelijkertijd rijp of goed, dus zoeken plukkers de beste om te oogsten en te drogen.

Wij doen hetzelfde met data over de huizenmarkt. Er is een ontzettend veel ruwe data beschikbaar van tientallen databronnen.

Wij selecteren de beste data van de beste bronnen, schonen ze op en zetten het in onze gestructureerde databases.

Zo werken we met gekochte data van het Kadaster, wat informatie bevat over verkochte woningen zoals de verkoopprijs en verkoopmoment. Nederland is ook rijk aan openbaar toegankelijke bronnen. Zo levert bijvoorbeeld het CBS sociaal-economische data over o.a. aantal woningen in een buurt, de verdeling tussen koopwoningen en huurwoningen, leeftijden van inwoners, gemiddelde inkomens, enzovoorts. Het Nationaal georegister is vervolgens weer een data verzamelplek van rijksoverheid, provincies en gemeentelijke datasets. Dit gaat van het type bomen in een straat, ligging van bedrijventerreinen tot het aantal arbeidsplaatsen in een stad.

Photo by Gregory Hayes / Unsplash

2. Van rauwe data metrics maken

Een rauwe koffieboon is taai, bleek, bitter en zuur. Om die romige, volle koffiesmaak te krijgen, moeten de gedroogde bonen eerst geroosterd worden. Dan vindt er een reactie plaats waardoor die echte koffie aroma's ontstaan.

Ook onze data moet eerst nog omgetoverd worden tot de basisingrediënten van onze analyses.

Van de zorgvuldig geselecteerde en gestructureerde data creëren we meeteenheden of metrics.

Dankzij onze metrics kunnen we bijvoorbeeld van alle transactiedata de mediane verkoopprijs (een data gemiddelde die rekening houdt met uitschieters) in een bepaalde buurt uitrekenen voor de afgelopen 12 maanden.

Bij Walter Living houden we niet op bij verkoopprijzen. We maken een hele reeks aan metrics die allemaal iets zeggen over wat er zich afspeelt op een bepaalde plek in de Nederlandse woningmarkt.

Coffee roast and grind tool. Product design by Reto Zeltner
Photo by Stefan Lehner / Unsplash

3. De data-melange

Niet alle koffiebonen smaken hetzelfde. Om die specifieke smaak van Roodmerk te garanderen,  worden verschillende koffiebonen gecombineerd en vermalen om een specifieke melange te vormen.

Onze melange smaakt misschien wat anders, maar is wel karakteristiek voor Walter Living. De manier waarop we onze data combineren, zorgt er namelijk voor dat we een volledig beeld kunnen schetsen over het huis, de buurt en de investering.

Door verschillende type metrics te combineren ontstaat er een groter beeld van wat er zich afspeelt, dit noemen we indicatoren.

Neem de woning-omloop indicator, een indicatie over de populariteit van een buurt. Hierin worden de metrics aantal verkopen en totaal aantal koopwoningen aan elkaar gerelateerd. Zo kunnen er misschien weinig transacties in een specifieke buurt zijn omdat die buurt voornamelijk bestaat uit huurwoningen. Als je het geringe aantal transacties relateert aan het aantal koopwoningen, kan blijken dat de woning-omloop heel hoog is. Er worden dus wel veel woningen verkocht t.o.v. het totaal aantal koopwoningen. Dit is al een lichte indicatie over hoe populair een buurt kan zijn.

Photo by Di Bella Coffee / Unsplash

4. De analyse

Een gemalen koffie melange is natuurlijk leuk, maar dat kopje koffie heb je nog steeds niet. Pas als je echt koffie gaat zetten met heet (of koud) water komen alle ingrediënten bij elkaar en krijg je eindelijk dat kopje koffie voor de fijnproevers.

Onze indicatoren werken ongeveer hetzelfde. De ultieme kracht van indicatoren wordt pas benut als ze gecombineerd worden. Dan krijg je informatie waaruit je conclusies kan trekken.

Daarom filteren wij meerdere indicatoren met regression analyses.

Zo kunnen wij de populariteit van de buurt inschatten door de eerder beschreven woning-omloop indicator te combineren met de verkoopsnelheid indicator. Waarbij de eerste gaat over de hoeveelheid transacties, gaat de laatste over de snelheid waarmee die transacties plaatsvinden. Een hoog transactievolume in combinatie met een hoge snelheid karakteriseert een zeer populaire buurt. Mensen kopen er graag en snel. Je moet dus snel bieden, maar niet getreurd. Nieuwe ronde, nieuwe kansen want er er komen immers veel woningen op de markt. Het wordt anders als er maar weinig woningen op de markt komen en deze tevens snel weg zijn. In deze exclusieve lokale markt moet je snel en overtuigd handelen, want weg is weg.

Photo by Tyler Nix / Unsplash

5. Het resultaat

Niet iedereen houdt van een straffe espresso. Voor de allerlekkerste en mooiste cappuccino's maken baristas de kunstwerken met behulp van opgeschuimde melk.

Hetzelfde doen we met onze data. Hoewel er mensen zijn die onze regression analyses direct kunnen lezen, geldt dat lang niet voor iedereen.

Daarom maken we van onze data resultaten cappuccino’s: toegankelijk door classificering en goed ontwerp.

Door de resultaten te classificeren kunnen we van elke buurt in Nederland zeggen wat voor soort buurt het is. De resultaten van het brouwproces zeggen iets over hoe populair een wijk is. Daarmee is een inschatting te maken van hoe toegankelijk de buurt is om een woning te bemachtigen en hoe zwaar je het spel moet spelen met het bieden op een woning. Met de hulp van goed ontwerp, geven wij dit soort conclusies weer op een manier die voor iedereen te begrijpen is.

Photo by Phil Botha / Unsplash

Gewoon genieten

Eindelijk is het zover. Van koffie kers tot cappuccino heeft de koffieboon een heel proces doorgemaakt. Na al dat plukken, branden, malen en zetten kan je simpelweg genieten.

De meeste inzichten van de huizenmarkt zijn te vergelijken met het kauwen op een rauwe, bittere koffieboon.

Wij zetten alle feiten van een huis begrijpelijk op een rijtje en vertalen data zodat jij een slimme keuze kan maken over een van de grootste investeringen in je leven.

Hoewel je misschien niet zo erg zal genieten van de feiten van Walter als van je eerste kopje koffie van de dag, maakt de manier waarop Walter Living data vertaalt je huizenjacht een stuk leuker. En als je zin hebt in een koekje bij de koffie, kan je altijd ook nog onze Walter experts inschakelen voor persoonlijk advies.

Meer verhalen van Walter Living

Kijkje in de keuken: Hoe Walter Living binnen miliseconde zoekt in negen miljoen adressen
Marcel de Graaf |

Kijkje in de keuken: Hoe Walter Living binnen miliseconde zoekt in negen miljoen adressen

In deze serie technische artikelen nemen we je mee achter de schermen bij Walter. Dit is hoe we negen miljoen adressen binnen milliseconden doorzoeken.

Kijkje in de keuken · 5 minuten leestijd
Walter Weetje: Ver boven de vraagprijs bieden? Niet in Amsterdam, maar in Diemen moet je wezen.
Menno Schellekens |

Walter Weetje: Ver boven de vraagprijs bieden? Niet in Amsterdam, maar in Diemen moet je wezen.

Waar in Nederland bieden mensen in 2019 het meest boven de vraagprijs? Hier is een overzichtelijke top 10 lijst.

2 minuten leestijd

Klaar om Walter te proberen?

Maak alle juiste huizenjacht keuzes — Geen BS. Beloofd.
Probeer Walter gratis
Alle verhalen
Volgend verhaal
Kijkje in de keuken: Hoe Walter Living binnen miliseconde zoekt in negen miljoen adressen