Реальные цифры из скачанного dataset_СДЕЛКИ за Q1 2026 по Свердл.обл (region_code=66) — проверка качества источника.

ИТОГО сделок в Свердл.обл за Q1 2026: 37 310 (после умножения на number)

Распределение по типу объекта:

Помещения (квартиры/нежилые): 24 923

Земельные участки: 7 157

Здания: 3 130

Машиноместа: 2 100

Распределение по doc_type:

ДКП (вторичка+ГП): 26 655

ДДУ (ПЕРВИЧКА): 10 655

Практически все ДДУ = новостройки + прямая покупка от застройщика. ДКП — вторичка и прямые П в ГП

ЦЕНЫ ₽/м² ПО ПОМЕЩЕНИЯМ (выборка: area 5-500 м², price>100К):

Первичка ВДВОЕ дороже вторички в Свердл.обл — логично (вторичка включает хрущёвки 60-х годов, НП, МО подмосковье и т.д.)

Сверка с baseline: статистика ДОМ.РФ / Росстат по Свердл.обл в ~85-95 тыс ₽/м² (Apr 2025) — совпадает с ДКП median 82,594

ПРИМЕРЫ реальных сделок в Екб (квартал 66:41:*):

1.9М ₽ за 28.9 м² (66К ₽/м²), дом 1962 — хрущёвка

ТОП районы: 'Екатеринбург' (1642+1293=2935), Сысертский (1098), Белоярский (728)

Для GenDesign ПЛИТКИ 2 (ЦЕНА): рабочая выборка — сделки ПОМЕЩЕНИЙ в кадастровых кварталах в радиусе 5км от участка пользователя, раздельно ДКП vs ДДУ


ETL-план интеграции открытых данных Росреестра в GenDesign Stage 2a.

ИСТОЧНИКИ: 3 dataset типа на квартал: СДЕЛКИ (НАШ!), АРЕНДА, КАДАСТРСТОИМОСТЬ (4 файла)

ОБЪЁМ СДЕЛОК по кварталу: ZIP 9-30 MB, CSV 96-300 MB, ~600К-1.5М строк

ДОСТУПНО НА СЕЙЧАС: 9 кварталов (Q1 2024 - Q1 2026) + Архив до 2023г. (JSON-выгрузки по регионам, ~50-300 MB на регион в ZIP)

СТРАТЕГИЯ заливки:

Шаг 1: bootstrap — одноразовый скрипт скачивает все 9 кварталов СДЕЛОК → распакует → фильтрует region_code IN (66, 50, 77) → upsert в PostgreSQL

Шаг 2: cron-task quarterly_rosreestr_sync — раз в квартал (16-е число второго месяца после окончания квартала) проверять index и тянуть новый квартал

Шаг 3: обогащение: JOIN с ПКК Rosreestr по quarter_cad_number → получить geom квартала (полигон) + центроид

CREATE TABLE rosreestr_deals (id BIGSERIAL PK, region_code SMALLINT, district TEXT, city TEXT, quarter_cad_number VARCHAR(30), street TEXT, realestate_type_code VARCHAR(15), wall_material_code VARCHAR(15), year_build SMALLINT, floor TEXT, purpose_code VARCHAR(15), area NUMERIC(12,2), period_start_date DATE, deal_price NUMERIC(14,2), currency VARCHAR(10), doc_type VARCHAR(10), deal_count INT, raw_okato VARCHAR(15), source_quarter VARCHAR(10))

Индексы: (region_code), (quarter_cad_number), (period_start_date), (doc_type), (realestate_type_code), GIST на geom после энричмента

Materialized views: median(price/area) по (region, quarter, doc_type, realestate_type) и по радиусу 5км вокруг lat/lon

Объём работы: скачать+распаковать+лоаднуть 9 кварталов в PG для 3 регионов = 2-3 часа. ETL код = 4-6 часов. ПКК-энричмент = 1-2 дня

Для ПЛИТКИ 2 в GenDesign: это ОСНОВНОЙ источник фактических цен сделок (ДОМ.РФ остаётся для текущего прайс-листа и velocity)


ОГРАНИЧЕНИЯ открытого dataset Росреестра dataset_СДЕЛКИ — важно знать перед интеграцией.

1. НЕТ покупателя/продавца — персональные данные по 152-ФЗ НЕ выкладываются

2. НЕТ конкретной даты сделки — period_start_date = первое число квартала. Гранулярность времени = 90 дней

3. НЕТ кадастрового номера ОБЪЕКТА, только КАДАСТРОВЫЙ КВАРТАЛ. Нельзя связать с ДОМ.РФ odsId/elemId напрямую

4. ГРУППИРОВКА дубликатов в row + number: если 5 одинаковых квартир в одном жк проданы с похожими характеристиками — склеиваются в 1 ряд с number=5 и СРЕДНЕЙ ценой

5. НЕТ инфы о форме оплаты (наличные/ипотека), только итоговая цена

6. НЕТ комнатности квартиры. Можно инферить по площади (>50м² = 2к, >70 = 3к, ...) но не точно

7. НЕТ застройщика/ЖК в явном виде — выводим через JOIN ПКК → ДОМ.РФ /object по координатам квартала

8. Безвозмездные сделки (дарения, наследства) НЕ включены

9. ЛАГ: dataset публикуется ~через 1.5 месяца после конца квартала (Q1 2026 вышел 16.04.2026)

10. САМОСТОЯТЕЛЬНОСТЬ от ДОМ.РФ: СДЕЛКИ регистрируются все (и вторичка и первичка), тогда как ДОМ.РФ покрывает только первичку в строящихся ДОМАх = Росреестр ШИРЕ

11. ЮР.СТАТУС: официальный open data, в реестр ПО декларируем 'Интеграция с открытыми данными Росреестра (фИГС ЕГРН)' — легально и без NDA