ИИ-модель динамического ценообразования для квартир

[:2753] Что нужно сделать: Нужна интеллектуальная модель, которая будет анализировать квартиры в жилом комплексе и предлагать, какие цены повысить, какие снизить, а какие оставить — в зависимости от: характеристик самих квартир; рыночной ситуации; внешних факторов (ипотека, конкуренты и т.д.). [:1f4e5] Что у нас есть: Файл выгрузки из Profitbase (формат .xls/.xlsx): Квартиры с параметрами (этаж, метраж, цена, вид, статус и т.д.); Обновляется раз в неделю. Внешние данные (можно вносить вручную): Ставка ЦБ РФ; Кол-во выданных ипотек; Новости (позитивные/негативные); Сроки выхода конкурентов на рынок; Цены у конкурентов. [:2705] Что должна делать модель: Загружать XLS-файл из Profitbase; Оценивать ликвидность квартир; Учитывать влияние внешних факторов; Рассчитывать рекомендации: поднять цену, снизить цену, оставить как есть, возможно — перевести в «акцию» или «стоп»; Формировать новый XLS-файл с рекомендациями по каждой квартире. [:1f501] Что ожидаем на выходе: Скрипт или простая программа (в браузере или локально — не важно); Пример входного и выходного файла; Краткая инструкция по использованию. Приветствуется опыт с недвижимостью, аналитикой или ML, но не обязательно. Главное — грамотная логика и рабочий инструмент.