استعملت مشية علامة أن يجد منازل وشقق في الجوارات جيّدة

يعيّن في أكتوبر - تشرين الأوّل 1, 2007 في 10:55 قبل الظّهر

تأكّدت أن يقرأ أخرى موقعات من ال [رل ستت] جدولة [سري]!

وجدت [رل ستت], منازل لعمليّة بيع, ومؤخّرا يباع خاصية مع [تروليا]
وجدت جدولة محلّية [رل ستت] مع يضمن [نيغبووربوود] معلومة
استعملت مشية علامة أن يجد منازل وشقق في الجوارات جيّدة
[يوورستريت] - يقرأ محلّية [نيغبوورهوود] أخبار على [غوغل] خريطة

بما أنّ أنت يستطيع رأيت من أعلاه, يكتب أنا يتلقّى سابقا اثنان موقعات على الموضوع من يساعد بيتيّ يجد مشتريات و [رنترس] منازل لعمليّة بيع, وجدت سعرات ل مؤخّرا يباع منازل, وجدت خارجا يفصل جوار معلومة مثل جريمة [ستت], مدرسة تقديرات, [إتك], وحصص أكثر. مشية علامة آخر [وب ست] الذي هدف يكون أن يأخذ أيّ خاصية وقلت أنت ليس فحسب ماذا يكون حول هو, غير أنّ أيضا أن يعطي أنت علامة من 100 نقطات, أيّ يقول أنت كيف "[ولكبل]" جوار.

أنا أحبّت الفكرة خلف مشية علامة لأنّ هو يستعمل ال نفسه معطيات أنّ أخرى موقعات إستعمال, غير أنّ هو ينظر في المعطيات من منظورة مختلفة. مثلا, يعطي [تربيتز] أنت أطنان المعلومة على أيّ جوار محلّية, غير أنّ هو لا يحسب أيّ نوع العلامة ل أنت أن تلقائيّا قارنت اثنان جوارات مختلفة.

مشية سيعطي علامة أنت "[ولكبيليتي]" علامة ل كلّ خاصية أنت تدخل داخل النظامة. المشية حسبت علامة ب يأخذ البعد من الخاصية إلى أخرى موقعات قريبة مثل مطاعم, مخازن, مدارس, متنزهات, وحصص أكثر.

أنا أيضا أحبّت الغرض خلف مشية علامة, هو موقعة أنّ يكون يحاول أن يحصل الناس أن يشتري منازل حيث هم يستطيع استمتعت يصحّ حيوات وساعدت البيئة أيضا. وفقا ل الموقعة, يتلقّى يجد مكان مع عال مشية علامة الميزات تالي: حسنت صحة (إن أنت تمشي إلى ال [كلوس-بي] أماكن), تخفيض في دفيئة غازات (لا يستعمل أنت سيارة), أكثر عامّة نقل خيارات, أكثر تفاعل وجها لوجه مع الناس (بما أنّ أنت يكون تمشي), وأعمال قوّيّة محلّية. أنّ جميلة كبريات مهمة بيان إن أنت تسألني!

ذهبت إلى الأمام ودخلت عنوانك وسيرى أنت مشيتك أحرزت يكون حركيّا يحسب. هنا ماذا منجم لغم ينظر مثل:

بما أنّ أنت يستطيع رأيت من علامتي بغيضة, جواري طريق تحت معدل ويعتبر هذا الى حدّ بعيد دقيقة أنا أعيش في المنطقة حيث إعصار [كترينا] فاض نصف المنازل! أيضا, سيحصل أنت خريطة مع المتنزهات قريبة وأخرى أماكن عامّة وقائمة ميلان إلى جانب على طول الجهة يسرى أنّ أنت يستطيع طقطقت فوق:

هنا كيف العلامة يكون فسّرت يؤخذ من الموقعة:

90 - 100 = Walkers’ Paradise: Most errands can be accomplished on foot and many people get by without owning a car.
70 - 90 = Very Walkable: It’s possible to get by without owning a car.
50 - 70 = Some Walkable Locations: Some stores and amenities are within walking distance, but many everyday trips still require a bike, public transportation, or car.
25 - 50 = Not Walkable: Only a few destinations are within easy walking range. For most errands, driving or public transportation is a must.
0 - 25 = Driving Only: Virtually no neighborhood destinations within walking range. You can walk from your house to your car!

The Walk Score algorithm does not take into account factors like street width, safety, topography, weather, bodies of water, and freeways. But even so, it’s definitely a cool little web app to check out before you buy a new place or sign a lease!

Technorati Tags: real estate, home buyers, apartments, great neighborhoods, buying a house, finding an apartment, walkable, walkable neighborhoods, compact neighborhood, pedestrian friendly design, urban planning, urban planning walking

If you enjoyed this post, make sure you subscribe to my RSS feed!

» Filed Under Cool Websites

3 Responses to “Use Walk Score to find houses and apartments in the best neighborhoods”

Anny said on : November 14th, 2007 at 6:28 am

I believe that walk score is cool, but nowadays more and more people drive cars. Homes are often located in an area where some establishments are easier to get to by car than on foot. I’ve recently found a type of service on Fizber which is called Drive Score. It shows a map of what establishments are in your neighborhood and calculates a Drive Score based on the number of places within a convenient driving distance.

Safisto said on : December 3rd, 2007 at 4:50 am

Anny, what do you think about they should create a bike score?
Or maybe something else?
If to say seriously, I think that we need to take both into consideration - walkscore and drivecore. It will show the whole picture…