Introducción

La ciudad de Cali, Colombia, ha experimentado un notable crecimiento en su mercado inmobiliario en los últimos años. Impulsado por diversos factores como el aumento de la población, la inversión extranjera directa y el desarrollo de nuevos proyectos, este sector ha mostrado un crecimiento significativo. B&C (Bines y Casas), una agencia de bienes raíces establecida en Cali hace una década, busca comprender mejor este mercado en constante evolución para optimizar su operación y ofrecer servicios más efectivos a sus clientes.

Objetivos

El presente informe tiene como objetivo principal analizar el mercado inmobiliario en Cali, específicamente enfocado en la oferta de viviendas. Se plantean los siguientes objetivos específicos:

  1. Determinar el precio de las viviendas en diferentes zonas de Cali, identificando las áreas con mayor y menor demanda.
  2. Analizar el tipo de viviendas más ofertadas en Cali, incluyendo aspectos como el tamaño, la distribución y las comodidades ofrecidas.
  3. Identificar las características más relevantes de la oferta de vivienda en Cali, tales como la ubicación, la antigüedad, el estado de conservación y los servicios adicionales disponibles.

A través de estos objetivos, se busca proporcionar a B&C una visión detallada del mercado inmobiliario en Cali, permitiéndole definir estrategias comerciales más efectivas y brindar un mejor servicio a sus clientes.

Este análisis estadístico se basará en los datos recopilados por B&C, los cuales incluyen información detallada sobre precios, ubicación y características de las viviendas en Cali. El informe final proporcionará una comprensión completa del mercado inmobiliario en la ciudad y servirá como una guía valiosa para la toma de decisiones de la empresa.

Métodos

Para realizar un análisis descriptivo del mercado inmobiliario en Cali utilizando el data frame vivienda_faltantes, seguiremos los siguientes pasos:

  1. Resumen estadístico: A continuación se genera un resumen estadístico de las variables numéricas, como el precio, el área construida, el número de habitaciones y baños, etc.

    head(vivienda_faltantes) 
    ## # A tibble: 6 × 13
##      id zona        piso estrato preciom areaconst parquea banios habitac tipo  
##   <dbl> <chr>      <dbl>   <dbl>   <dbl>     <dbl>   <dbl>  <dbl>   <dbl> <chr> 
## 1  8312 Zona Oeste     4       6    1300       318       2      4       2 Apart…
## 2  8311 Zona Oeste     1       6     480       300       1      4       4 Casa  
## 3  8307 Zona Oeste    NA       5    1200       800       4      7       5 Casa  
## 4  8296 Zona Sur       2       3     220       150       1      2       4 Casa  
## 5  8297 Zona Oeste    NA       5     330       112       2      4       3 Casa  
## 6  8298 Zona Sur      NA       5    1350       390       8     10      10 Casa  
## # ℹ 3 more variables: barrio <chr>, longitud <dbl>, latitud <dbl>
    tail(vivienda_faltantes) 
    ## # A tibble: 6 × 13
##      id zona        piso estrato preciom areaconst parquea banios habitac tipo  
##   <dbl> <chr>      <dbl>   <dbl>   <dbl>     <dbl>   <dbl>  <dbl>   <dbl> <chr> 
## 1  8313 Zona Oeste     7       6     525       137       2      3       3 Apart…
## 2  8314 Zona Oeste     7       6    1400       210       3      4       3 Apart…
## 3  8315 Zona Oeste    NA       6     620       167       2      4       4 Apart…
## 4  8316 Zona Norte     7       5     400       220       1      4       4 Apart…
## 5  8317 Zona Oeste    NA       6    1100       290       4      4       3 Apart…
## 6  8318 Zona Norte    NA       4     580       295       2      5       5 Casa  
## # ℹ 3 more variables: barrio <chr>, longitud <dbl>, latitud <dbl>
    class(vivienda_faltantes) 
    ## [1] "spec_tbl_df" "tbl_df"      "tbl"         "data.frame"
    # Cambiar el nombre de las variables del data frame vivienda_faltantes
colnames(vivienda_faltantes) <- c("ID", "ZONA", "PISO", "ESTRATO", "PRECIO", "AREACONST", "PARQUEADERO", "BAÑOS", "HABITACIONES", "TIPO", "BARRIO", "LONGITUD", "LATITUD")
# Dado de que no hay información suficiente en este proyecto se opto por imputar con la mediana los registros incompletos

# Reemplazar los valores faltantes con la mediana de cada columna
vivienda_faltantes_limpio <- as.data.frame(lapply(vivienda_faltantes, function(x) {
  x[is.na(x)] <- median(x, na.rm = TRUE)
  return(x)
}))
# Convertir la columna a caracteres para evitar problemas de factor
vivienda_faltantes_limpio$TIPO <- as.character(vivienda_faltantes_limpio$TIPO)

  2. Visualización de datos: A continuación se utilizan gráficos para visualizar la distribución de variables importantes, como la relación entre el precio de las viviendas por zona, tipos de viviendas más ofertadas, habitaciones vs precio y zona.

  3. Análisis de resultados 1:

    El codigo a continuación calcula el precio medio de las viviendas por zona en Cali y luego visualiza esta información en un grafico de barras para comparar los precios medios entre diferentes zonas.

    Basándonos en los datos proporcionados y en el gráfico generado, podemos observar lo siguiente:

    1. Precio medio por zona: El gráfico muestra el precio medio de las viviendas en diferentes zonas de Cali. Según los datos proporcionados:

      • Zona Centro: El precio medio de las viviendas es aproximadamente 309,6935.

      • Zona Norte: El precio medio de las viviendas es aproximadamente 345,7586.

      • Zona Oeste: El precio medio de las viviendas es aproximadamente 678,6844.

      • Zona Oriente: El precio medio de las viviendas es aproximadamente 228,5299.

      • Zona Sur: El precio medio de las viviendas es aproximadamente 426,4572.

    2. Análisis comparativo: Observamos que la zona con el precio medio más alto es la Zona Oeste, seguida por la Zona Sur. La Zona Norte tiene un precio medio cercano al de la Zona Sur, mientras que la Zona Centro y la Zona Oriente tienen precios medios significativamente más bajos en comparación con las otras zonas.

    # Calcular el precio medio por zona
precio_por_zona <- aggregate(vivienda_faltantes_limpio$PRECIO ~ vivienda_faltantes_limpio$ZONA, data = vivienda_faltantes_limpio, FUN = mean)
precio_por_zona
    ##   vivienda_faltantes_limpio$ZONA vivienda_faltantes_limpio$PRECIO
## 1                    Zona Centro                         309.6935
## 2                     Zona Norte                         345.7586
## 3                     Zona Oeste                         678.6844
## 4                   Zona Oriente                         228.5299
## 5                       Zona Sur                         426.4572
    # Graficar los precios por zona
barplot(precio_por_zona$`vivienda_faltantes_limpio$PRECIO`, names.arg = precio_por_zona$`vivienda_faltantes_limpio$ZONA`,
        main =  "Precio Medio de viviendas por Zona en Cali",
        xlab = "Zona", ylab = "Precio medio",
        col = c("darkturquoise", "dimgray", "#FFFAF0"),
        legend.text = TRUE,
        args.legend = list(x = "topright", bty = "n"))

# Conteo de tipos de viviendas
conteo_tipo_viviendas <- table(vivienda_faltantes_limpio$TIPO)
conteo_tipo_viviendas
## 
## Apartamento APARTAMENTO        apto        casa        Casa        CASA 
##        5035          61          13          14        3195          12
colores <- c("cornflowerblue","darkblue")

barplot(conteo_tipo_viviendas,
        xlab = "Tipo de vivienda", ylab = "Cantidad", main = "Cantidad de viviendas por tipo en Cali",
        col = colores, las = 1,
        legend.text = TRUE,
        args.legend = list(x = "topright", bty = "n"))

# Filtrar los apartamentos ubicados en la zona oeste de Cali
apartamentos_zona_oeste <- subset(vivienda_faltantes_limpio, ZONA == "Zona Oeste" & TIPO == "Apartamento")
colores2 <- c("#40E0D0", "#00F5FF", "#00E5EE", "#00C5CD", "#00868B")
# Graficar el precio de los apartamentos en la zona oeste de Cali
hist(apartamentos_zona_oeste$PRECIO, main = "Precio de Apartamentos en Zona Oeste de Cali", xlab = "Precio", ylab = "Frecuencia", col = colores2)

# Filtrar los casas ubicados en la zona oeste de Cali
casas_zona_oeste <- subset(vivienda_faltantes_limpio, ZONA == "Zona Oeste" & TIPO == "Casa")
colores4 <- c("magenta", "magenta1", "magenta2", "magenta3", "magenta4")
# Graficar el precio de las casas en la zona oeste de Cali
hist(casas_zona_oeste$PRECIO, main = "Precio de Casas en Zona Oeste de Cali", xlab = "Precio", ylab = "Frecuencia", col = colores4)

# Paso 1: Filtrar los datos para obtener solo los apartamentos ubicados en la zona oeste de Cali
apartamentos_zona_oeste <- subset(vivienda_faltantes_limpio, ZONA == "Zona Oeste")
# Paso 2: Calcular las habitaciones de los apartamentos en la zona oeste
habitaciones_zona_oeste <- apartamentos_zona_oeste$HABITACIONES
precio_zona_oeste <- apartamentos_zona_oeste$PRECIO
# Paso 3: Graficar la distribución de las habitaciones
plot(habitaciones_zona_oeste, precio_zona_oeste, main = "Habitaciones vs Precio en la Zona Oeste de Cali", xlab = "Número de habitaciones", ylab = "Precio apartamentos", col = "blue", pch = 16)

# Filtrar los apartamentos ubicados en la zona sur de Cali
apartamentos_zona_sur <- subset(vivienda_faltantes_limpio, ZONA == "Zona Sur" & TIPO == "Apartamento")
colores3 <- c("olivedrab", "olivedrab1", "olivedrab2", "olivedrab3", "olivedrab4")
# Graficar el precio de los apartamentos en la zona oeste de Cali
hist(apartamentos_zona_sur$PRECIO, main = "Precio de Apartamentos en Zona Sur de Cali", xlab = "Precio", ylab = "Frecuencia", col = colores3)

# Filtrar los casas ubicados en la zona sur de Cali
casas_zona_sur <- subset(vivienda_faltantes_limpio, ZONA == "Zona Sur" & TIPO == "Casa")
colores5 <- c("orangered", "orangered1", "orangered2", "orangered3", "orangered4")
# Graficar el precio de los apartamentos en la zona oeste de Cali
hist(casas_zona_sur$PRECIO, main = "Precio de Casas en Zona Sur de Cali", xlab = "Precio", ylab = "Frecuencia", col = colores5)

  1. Análisis de resultados 2

    Basándonos en los datos proporcionados y en el gráfico generado del análisis de tipo viviendas más ofertadas en Cali , podemos observar lo siguiente:

    1. Cantidad de viviendas por tipo: El gráfico muestra el conteo de viviendas según su tipo en Cali. Según los datos proporcionados:

      • La cantidad de apartamentos ofertados en Cali es de 5109.

      • La cantidad de casas ofertadas en Cali es de 3221.

    2. Análisis comparativo: Se observa que la cantidad de apartamentos ofertados es significativamente mayor que la cantidad de casas. Los apartamentos representan la mayoría de las viviendas ofertadas en Cali, mientras que las casas constituyen una proporción menor del mercado inmobiliario en comparación con los apartamentos.

  2. Análisis de resultados 3

    Basándonos en los datos proporcionados y en el histograma generado, podemos realizar el siguiente análisis:

    1. Precio de los apartamentos en la Zona Oeste de Cali: El histograma muestra la distribución de los precios de los apartamentos ubicados en la Zona Oeste de Cali.

    2. Análisis de la distribución de precios:

      • Se observa que la mayoría de los apartamentos tienen un precio cercano a los 500 millones de pesos, ya que más de 250 apartamentos están en esta categoría.

      • También se aprecia una cantidad considerable de apartamentos con precios alrededor de los 200 y 300 millones de pesos, con alrededor de 200 unidades en estas categorías.

        Por otra parte, al analizar el precio de las casas en la zona oeste de Cali, podemos exponer lo siguiente:

        1. Precio de las casas en la Zona Oeste de Cali: El histograma muestra la distribución de los precios de las casas ubicadas en la Zona Oeste de Cali.

        2. Análisis de la distribución de precios:

          • Se observa que alrededor de 40 casas tienen un precio que oscila entre los 600 y 800 millones de pesos.

          • También se aprecia que más de 30 casas tienen un precio que va desde los 300 hasta los 500 millones de pesos.

          • Se destaca un grupo más pequeño de alrededor de 10 casas con un precio de alrededor de 1500 millones de pesos.

    1. El análisis de la relación entre el número de habitaciones y el precio de los apartamentos ubicados en la Zona Oeste de Cali se describe a continuación:

      1. Relación entre habitaciones y precio:

        • Se observa una tendencia general donde los apartamentos con un mayor número de habitaciones tienden a tener precios más altos.

        • Los apartamentos que tienen de 3 a 5 habitaciones muestran un precio promedio alrededor de los 2000 millones de pesos.

        • Por otro lado, los apartamentos que tienen 2 habitaciones tienen un rango de precios que va desde los 500 hasta los 1000 millones de pesos.

      1. Distribución de los precios:

        • La dispersión de los puntos en el gráfico sugiere que hay cierta variabilidad en los precios de los apartamentos, incluso dentro de un mismo número de habitaciones, lo que puede deberse a otros factores como la ubicación exacta, el tamaño del apartamento, entre otro.

      2. Análisis de precios por habitaciones:

        • La relación entre el número de habitaciones y el precio parece seguir una tendencia ascendente, lo que indica que el precio tiende a aumentar con un mayor número de habitaciones.

      3. A partir de los datos proporcionados y la visualización de la distribución de precios de los apartamentos ubicados en la Zona Sur de Cali, podemos hacer las siguiente observaciones:

        1. Precio de los Apartamentos en la Zona Sur: La mayoría de los apartamentos en la Zona Sur de Cali tienen un precio que oscila entre los 300 y 500 millones de pesos, según se puede observar en el histograma.

        2. Cantidad de Apartamentos por Precio: Más específicamente, alrededor de 1000 apartamentos tienen un precio cercano a los 300 millones de pesos, lo que indica que esta podría ser una categoría de precios común en esta zona. Además, se observa que casi 200 apartamentos tienen un precio de alrededor de 500 millones de pesos.

        3. Distribución de Precios: La distribución de los precios muestra una concentración en torno a ciertos valores, lo que sugiere que hay una preferencia o una oferta significativa de apartamentos dentro de ciertos rangos de precios en la Zona Sur de Cali.

      4. Finalmente, a partir de los datos proporcionados y la visualización de la distribución de precios de las casas ubicadas en la Zona Sur de Cali, se puede realizar las siguientes observaciones:

        1. Precio de las Casas en la Zona Sur: La mayoría de las casas en la Zona Sur de Cali tienen un precio que se encuentra principalmente en dos rangos: hasta 500 millones de pesos y alrededor de 1000 millones de pesos.

        2. Cantidad de Casas por Precio: Se observa que alrededor de 700 casas tienen un precio de hasta 500 millones de pesos, lo que indica que esta es una categoría de precios común en esta zona. Además, aproximadamente 200 casas tienen un precio de alrededor de 1000 millones de pesos.

    Conclusiones

    1. Análisis del Mercado Inmobiliario en Cali: A partir de los datos proporcionados, se evidencia un mercado inmobiliario dinámico en Cali, Colombia, con un crecimiento significativo en los últimos años impulsado por diversos factores como el crecimiento de la población y la inversión extranjera directa.

    2. Tendencias del Mercado: La empresa B&C, al recopilar información sobre viviendas en Cali, puede obtener una visión detallada de las tendencias del mercado, como el precio medio por zona, los tipos de viviendas más ofertadas y las características relevantes de la oferta de vivienda.

    3. Utilidad del Análisis Descriptivo: El análisis descriptivo de los datos proporciona a B&C información valiosa para la toma de decisiones estratégicas, como definir su nicho de mercado, desarrollar estrategias de marketing, establecer precios de venta y ofrecer servicios personalizados a sus clientes.

    4. Precio Medio por Zona: Se observa que la Zona Oeste tiene el precio medio más alto, seguida de la Zona Sur, mientras que la Zona Centro y la Zona Oriente presentan precios medios más bajos.

    5. Oferta de Viviendas: Los apartamentos son la opción más ofertada en Cali, con una cantidad significativamente mayor que las casas, lo que sugiere una preferencia por este tipo de vivienda en el mercado inmobiliario de la ciudad.

    6. Distribución de Precios: Se identifica una distribución de precios variada tanto para apartamentos como para casas, con rangos que van desde valores moderados hasta precios más elevados, lo que refleja la diversidad del mercado inmobiliario en Cali.

    7. Relación Habitaciones-Precio: Existe una relación positiva entre el número de habitaciones y el precio de los apartamentos, lo que sugiere que los apartamentos con más habitaciones tienden a tener precios más altos, aunque la dispersión de precios dentro de cada categoría de habitaciones también es notable.