房地产数据和人工智能领域的领导者 Markerr 宣布推出 RealRent Comps，这是一款新产品，可为投资者、业主、运营商和物业经理提供对租赁市场的独特见解。RealRent Comps 集成在 Markerr Data Studio 中，为 comps 分析提供了前所未有的覆盖范围、及时性和精细度，为行业的投资和运营决策树立了新标准。Markerr 客户正在积极利用 RealRent Comps 来支持资产生命周期内的一系列决策，包括定价、资产管理、租金优化和收购以及承保。
RealRent Comps 可通过 Markerr Data Studio 访问，它不仅提供高级搜索和分析功能，还利用 Markerr 广泛的数据网络来增强我们专有的 comps 算法。该算法利用机器学习来分析关键房产和单元属性，使客户能够快速识别和排名有竞争力的房产。通过在平面图层面整合全面的每日更新数据，用户可以做出明智的定价决策，并以更高的准确性和洞察力评估投资潜力。
Fulton Peak Capital LLC 负责人Charlie Garner表示：“实施 Markerr 的数据使我们能够构建专有分析和洞察力，从而在精细层面上做出数据驱动的决策。我们很高兴通过加入 RealRent Comps 来扩大与 Markerr 的合作关系，这将进一步增强我们的实时和创新决策能力。”
RealRent Comps 的推出正值行业大部分企业逐渐放弃通过私人数据共享和呼叫中心汇总的租赁数据源之际。RealRent Comps 为客户提供有关租金趋势、比较、定价和优惠的重要见解，同时降低通过“给予和获得”数据聚合模型共享的私人数据带来的风险。
在创建 RealRent 数据集时，Markerr 开发了一种复杂而全面的公共数据聚合方法。通过整合来自各种来源的数据，包括市场、聚合器、发起者、社区网站和权威政府数据集，Markerr 确保 RealRent 数据完整、准确且及时。这些丰富的数据组合，从按楼层平面图列出的租金到详细的房产特征、单元组合、优惠和可用性，支撑了 RealRent 为房地产专业人士、投资者和分析师提供租赁格局的多方面视角的能力。
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