尋找AI平台或工具，直接報價和工作時間

步驟 1：尋找現成的 AI 平台和工具
原因：AI 技術開發成本高，初期可以利用商用解決方案快速部署。
推薦工具：Google AutoML：提供無需編碼的機器學習模型訓練，適合價格預測和分類。
AWS Forecast：專注於時序數據預測，適合房價走勢分析。
Microsoft Power BI：
可視化分析工具，支持 AI 驅動的報表生成。
步驟2收集並整合數據
數據來源：實價登錄：公開歷史交易價格與地區資訊。
地產平台數據：從 591 等平台抓取的房源資訊（如價格、地點）。
區域發展數據：如交通規劃、新商圈建設（政府開放數據）。
工具建議：使用 Python 搭建簡單的網路爬蟲，定期抓取最新數據。利用 Google Sheets 或 Excel 進行初步整合。
步驟 3：訓練基礎模型
將數據匯入現成的機器學習平台（如 Google AutoML）。
訓練模型的重點：
輸入變數：歷史房價、地區特性（交通、學區等）。輸出變數：未來價格增長率、高潛力地區評分。平台會自動生成預測結果。
步驟 4：構建自動化推薦系統
工具選擇：使用 Python 或簡單的腳本，搭建自動推薦系統。
實現功能：將分析結果按每日更新，生成高潛力物件清單。發送結果至團隊內部共享平台（如 Google Sheets、Slack）。