Woningmutaties blijken beter te voorspellen met behulp van Big Data. Maar wat zijn hiervan de voordelen voor de corporatie?     

Door Silvester de Ruig

Michiel van Wezel, modelleerder en data-scientist bij Dudok Wonen, bouwde een model om met behulp van Big Data tot een individuele (per woning), meer nauwkeurige voorspelling van woningmutaties te komen. Iets wat voorheen gebeurde door te kijken naar de historische mutatiegraad.

Hoe dan?

De data voor Van Wezels model zijn afkomstig uit het operationele systeem van Dudok Wonen, waarin dagelijks de wijzigingen worden bijgehouden in een datakluis. Zo kwam van Wezel tot 6500 records die elk een woning representeerden met gegevens tot 1 januari 2014 (met velden als huur, looptijd contract, bouwjaar woning, leeftijd huurder etc.) én een indicator die aangeeft of de woning is gemuteerd (23%) in de drie jaar daarna. Via machine learning, een methode om complexe modellen en algoritmes te ontwerpen die zich lenen voor voorspellingen, is gekeken naar verbanden tussen de gegevens die bekend waren op de begindatum en de mutaties in de jaren daarna. Per woning is zo de kans op mutatie ingeschat.

Validatie en betere voorspelling

Validatie van het machine learning-model vond plaats door 10% van de data buiten het model te houden. Door deze data te toetsen aan voorspelde waarden uit het model bleek hoe het model presteerde. Het levert een kwalitatieve verdubbeling op ten opzichte van de voorspellingen op basis van de historische mutatiegraad. Verder geeft het model van Van Wezel inzicht in welke variabelen belangrijk zijn voor de mutatiekans. Zo blijken leeftijd en het type woning de belangrijkste voorspellers onder de gebruikte variabelen.

Toeppassingsmogelijkheden

Aan de hand van de voorspellingen uit het model kan een mutatiekalender per complex of buurt ten behoeve van voorraadbeheer en renovatieplanning worden gemaakt en de huursom beter worden benaderd (bij een mutatie gaat de huurprijs vaak omhoog). Ook is er meer grip op de kasstroom, meer kennis van verhuismotieven, paratere kennis bij vastgoedontwikkeling en kan men tot een betere waardering van het bezit  komen.

Publicaties

Bekijk de presentatie van Michiel van Wezel (Bijeenkomst Big Data & Kansen voor corporaties 13 april jl.)

Wilt u zelf met het model van Van Wezel aan de slag? Een (vrij basale) app is te downloaden via https://www.linkedin.com/pulse/voorspellen-welke-huurwoningen-vrijkomen-michiel-van-wezel.