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S3 1er partie - Simply Dev (Git & Github)

Simply Home lance Simply Home - Agence immobilière


Après le succès retentissant du fameux constructeur de maisons individuelles, Simply Home lance son activité d'agence immobilière dans le Morbihan (56). Trois agences voient le jours à Vannes, Questembert et Auray avec des maisons en exclusivités !

Simply-Dev

Dans cette première partie, vous intégrez le pôle de développement de Simply Home, responsable des sites web de la marque.

Afin de gagner du temps, le responsable de Simply-Home France à pris la décision d'adapter les site des constructeurs pour en faire des agences immobilières.

Adaptations nécessaires

Modifications de l'existant

Ajout d'une page annonce

Une page annonce permet de voir le détaille d'une annonce immobilière.

Celle-ci comporte :

  • Un titre
  • Une image
  • Une description
  • Une barre d'informations
    • Taille en m²
    • Ville
    • Prix
    • Classe énergétique
    • kjsqdgjgksd
    • Année de construction

Exemple d'annonce

Les icônes sont disponibles dans le dossier image.

Les agences

Agence de Vannes

Lien de l'agence

Ville couvertes par l'agence :

  • Vannes
  • Séné
  • Auray

Informations complémentaires

Cette agence ne comprend pas les frais d'honoraires dans ses prix.

Agence d'Auray

Lien de l'agence

Ville couvertes par l'agence :

  • Auray
  • Questembert
  • Vannes

Informations complémentaires

Cette agence comprend les frais d'honoraires dans ses prix.

Agence de Questembert

Lien de l'agence

Ville couvertes par l'agence :

  • Questembert
  • Séné
  • Vannes

Informations complémentaires

Cette agence comprend les frais d'honoraires dans ses prix.

Objectifs

Pour cette première partie, vous allez devoir adapter les différents sites en équipe.

En plus des adaptations à effectuer, vous allez devoir ajouter 5 fiches maisons par ville.

Chaque équipe aura donc un site avec 15 maisons visible depuis la liste des maisons. Chaque élément de la liste est cliquable et permet d'arriver sur la fiche d'une maison.

Afin de rendre vos examples plus pertinent, vous pouvez utiliser leboncoin.fr ou seloger.com par exemple.

Méthodologie

Création des tâches

Dans l'onglet issue (Github) ajouter chacune des tâches à effectuer.

Rédiger la tâche en question en vous aidant du template ci-dessous puis assigner les tâches.

"Template"

Facultatif :

Ajouter des labels

Vous pouvez créer des labels pour des sujets divers "bug", "integration", "template" etc... et les ajouter à chacune des tâches.

Ajouter un projet

Afin de suivre l'état d'avancement du projet, vous pouvez créer un nouveau projet (onglet project) et y ajouter des colonnes pour suivre l'état d'avancement des tâches.

Exemple de colonnes :

Todo :

Les tâches à effectuer

In progress :

Les tâches en cours de développement

Review :

Les tâches en cours de revue par un membre de l'équipe

Done :

Les tâches achevées

S3 2eme partie - Boardimo (Ruby & SQlite)

Mise au propre à venir

Vous travaillez maintenant pour Boardimo, un site d'estimation de valeur de biens immobiliers.

Le but de ce site est de permettre la récupération, le stockage et la comparaison de données extraite des sites du groupe Simply-Home.

Les deux étapes clés

Collecte de donnée

Dans un premier temps vous allez créer un script capable de récupérer et stocker la donnée dans une base de donnée SQlite3.

Vous devrez avoir au moins deux tables :

  • House
  • City
Scrapping à la volée

Boardimo permettra aussi d'analyser le contenu d'une annonce qui n'est pas encore présente en base de donnée.

Analyse (WIP)

Afin de facilité l'affichage une maquette est présente dans ce dossier (index.html et style.css). L'analyse se divise en 4 étapes dont l'affichage évolue en fonction du résultat :

vert (alert-success) : Score favorable à très favorable jaune (alert-info) : Score moyen à favorable orange (alert-warning) : Score défavorable à moyen rouge (alert-danger) : Score très défavorable à défavorable

Comparaison du prix au m²

La comparaison s'effectue par rapport à la moyenne du prix dans la ville ou se situe le bien.

  • vert : prix du bien < moyenne * 0.75
  • jaune : moyenne * 0.75 <= prix du bien < moyenne * 1.25
  • orange : moyenne * 1.25 <= prix du bien < moyenne * 1.5
  • rouge : prix du bien >= moyenne * 1.5
Année de construction

Prix moyen d'une rénovation d'une rénovation en tout genre : 345€/m2

  • vert (moins de 10 ans): 245€/m2 d'économies par rapport à la concurrence
  • jaune (entre 10 inclus et 20 ans exclus): 105€/m2 d'économies par rapport à la concurrence
  • orange (entre 20 ans inclus et 40 ans exclus): 95€/m2 de surcout par rapport à la concurrence
  • rouge (plus de 40 ans): 355€/m2 de surcout par rapport à la concurrence

Exemple de message lié à l'année de construction :

premier_calcul = (prix moyen au m2 - économies) * m2 deuxieme_calcul = premier_calcul - prix moyen au m2 * m2

Suite à un achat de ce type, un acquereur dépensera en moyenne premier_calcul de rénovations en tout genre soit deuxieme_calcul de moins que la moyenne pour cette surface

Classe énergétique

vert (A et B)

  • A : 216.6€/m2 d'économies par rapport à la concurrence
  • B : 161.5€/m2 d'économies par rapport à la concurrence

jaune (C et D)

  • C : 81.7€/m2 d'économies par rapport à la concurrence
  • D : 30.4€/m2 de surcout par rapport à la concurrence

orange (E)

  • E : 76€/m2 de surcout par rapport à la concurrence

rouge (F et G)

  • F : 188.1€/m2 de surcout par rapport à la concurrence
  • G : 340€/m2 de surcout par rapport à la concurrence
Rapport final

Le prix réel au mètre carré doit prendre en compte les économies ou surcout liés aux classes énergétiques et à l'année de contruction de tel sorte que :

prix_m2_reel = prix_m2_vente + surcout_classe_energetique + surcout_annee_contruction.

vert

Si prix_m2_reel < moyenne du prix au m2

jaune

moyenne du prix au m2 <= prix_m2_reel < moyenne du prix au m2 * 1.1

orange

moyenne du prix au m2 * 1.1 <= prix_m2_reel < moyenne du prix au m2 * 1.25

rouge

moyenne du prix au m2 * 1.25 <= prix_m2_reel

Fourchette de prix

Exemple de message lié à la fourchette de prix :

Afin de correspondre au prix du marché nous évaluons que le prix de ce bien devrait se situer entre prix m2 observé * 0.9 et prix m2 observé * 1.1