Dessa vez, iremos fazer a ánalise quantitativa de uma base de dados denominada “AptosCriuma”. Nela, é informado sobre os apartamentos em Criciuma, na qual contam informações sobre a área, valor, há quantos anos o apartamento existe, além de outras informações.

Apesar disso, iremos utilizar as informações da área e os valores do apartamento.

Ánalise da área dos Aptos

Abaixo, temos a média e o desvio pardrão em relação a informções das áreas dos aptos:

library(readxl)
AptosCriciuma <- read_excel("Base_de_dados-master/AptosCriciuma.xls")
area=c(AptosCriciuma$Area)
mean(area)
## [1] 103.3
sd(area)
## [1] 48.00011

Com essas informações, percebemos que média da área dos aptos é de 103.3m². Isso demonstra que os apartamentos analisados são relativamente grandes.

Além disso, o desvio padrão também é de aproximadamente 48m². Levando em consideração a média, podemos afimar que o desvio padrão é relativamente baixo, o que indica que há menos variação no conjunto de dados.

hist(AptosCriciuma$Area,col="#1a4f28",main = "Histograma da Área dos Aptos (em m²)",
     ylab="Frequência",xlab= "Área dos Apartamentos")

Logo acima temos um histograma da área dos apartamentos, permintindo uma melhor vizualização e ánalise do dado. Nele, podemos perceber que é um histograma assimétrico e com apenas um pico á direita.

Além disso, podemos notar que os apartamentos com áreas entre 50-100m² passam de 20. Ademais, podemos perceber que de 50 apartamentos, menos de 5 tem áreas entre 0-50m². Só por esse fato, percebemos que a localidade onde os aptos estão localizados é grande e pode abrigar uma extensa área de terreno.

Ánalise de dos preços dos Aptos

Por conta desses fatos, agora vamos analisar o preço dos apartamentos para saber se sua área faz jus ao seu preço. Abaixo temos os dados e o histograma dos preços dos aptos.

Dados dos valores dos aptos

valor=c(AptosCriciuma$Valor)
mean(valor)
## [1] 107.5063
sd(valor)
## [1] 90.73032

Nota-se que a média dos valores (em uma escala de mil) são de R$107.5, o que demonstra que apesar do tamanho, ainda sim os preços são baratos.

Já no desvio padrão, podemos perceber que é de R$90.7 reais, demonstrando que é um valor alto, por se aproximar da média.

Histograma dos valores dos aptos

hist(AptosCriciuma$Valor,col="#ad2bd9",main = "Histograma do valor dos Aptos (em mil)",
     ylab="Frequência",xlab= "Preço dos Apartamentos")

Esse histograma revela a maioria dos apartamentos ficam entre 0-250 mil. Tendo 2 outliers que fogem da faixa de preço, mas não tão exagedaramente. Além disso, há mais de 20 apartamentos que estão na faixa de R$50-100mil reais.

Além disso, se tratando propiamente do grafico, podemos notar que ele é assimétrico e com um propício à esquerda.

Logo abaixo temos os dados e um histograma que representa a idade dos apartamentos, ou seja, quanto tempo eles existem.

Dados sobre a idade dos Aptos

idade=c(AptosCriciuma$Idade)
mean(idade)
## [1] 8.46
sd(idade)
## [1] 6.493985

Com esses dados, nota-se que a média de anos que esses apartamentos existem é de quase 9. E que seu desvio padrão é de 6.5, se aproximando da média, o que se classifica como um desvio padrão baixo.

Histograma da Idade dos Aptos

hist(AptosCriciuma$Idade, col="#99c9a6",main="Histograma da Idade dos Aptos", ylab="Frequencia", xlab="Idade dos Aptos")

O histograma demonstra que a maioria dos apartamentos são relativamente novos. Com uma pequena diferença em menos de 5, que estão entre 25-30 anos, o que os torna um pouco velhos. Além disso, podemos notar que durante nos últimos 5 anos houve a construção de vários apartamentos na região.

Conclusão

Em suma, podemos concluir que a maioria desses apartamentos são relativamente novos, com áreas grandes e que estão em um preço justo pelo que eles entregam. As pessoas que residem não necessariamente pessoas ricas ou de classe média alta, isso nota-se pelos preços baixos (em comparação com outros imóveis) dos apartamentos.