En el corazón de Colombia, la ciudad de Cali emerge como un pilar fundamental en el ámbito económico, destacándose por su vibrante sector inmobiliario. Este dinamismo ha catalizado un aumento sostenido en la demanda de viviendas, revelando una diversidad de opciones que abarcan tanto el sector residencial como el comercial. Ante este panorama, la empresa B&C (Bines y Casas), con una trayectoria de 10 años en el mercado y un equipo de ocho agentes especializados, se posiciona en un momento crucial para analizar las tendencias actuales y futuras que moldean el mercado inmobiliario de Cali.
El presente informe se centra en la oferta residencial de la ciudad, con el propósito de efectuar un análisis descriptivo que permita comprender cómo el precio de las propiedades varía en función de una serie de variables críticas, tales como la ubicación, el tipo de vivienda, y características específicas de los inmuebles. A través de este estudio, se busca identificar patrones y tendencias que destaquen las diferencias significativas entre las distintas zonas de Cali y los tipos de propiedades disponibles.
Entre las variables analizadas se incluyen:
La información derivada de este análisis no solo es fundamental para que B&C defina con precisión su nicho de mercado, sino que también facilita el desarrollo de estrategias de marketing más efectivas, la optimización de la estructura de precios de venta, y la oferta de servicios personalizados que respondan a las necesidades y preferencias de sus clientes. En última instancia, este informe busca dotar a los directivos de B&C de las herramientas necesarias para tomar decisiones informadas que impulsen el crecimiento y la consolidación de la empresa en el competitivo mercado inmobiliario de Cali.
Los objetivos del informe, redactados de manera más precisa y en formato Markdown, serían:
Analizar el Precio por Zona: Examinar cómo varían los precios de las viviendas en diferentes áreas de Cali para identificar las zonas con mayor potencial de inversión y aquellas que representan opciones más accesibles para distintos segmentos de clientes.
Identificar el Tipo de Viviendas más Ofertadas: Determinar cuáles son los tipos de viviendas (apartamentos, casas, estudios, etc.) que predominan en el mercado de Cali, con el fin de entender las tendencias de oferta y demanda y ajustar la estrategia de inventario de la empresa.
Describir las Características más Relevantes de las Viviendas Ofertadas: Delinear las características que más influyen en la decisión de compra de los clientes, como el número de habitaciones, baños, área, entre otros aspectos, para ofrecer una oferta más atractiva y ajustada a las expectativas del mercado.
Facilitar la Toma de Decisiones Estratégicas para B&C: Utilizar los insights obtenidos del análisis para ayudar a la empresa a definir su nicho de mercado, desarrollar estrategias de marketing más efectivas, establecer una estructura de precios de venta competitiva y ofrecer servicios personalizados que respondan a las necesidades específicas de sus clientes.
En la sección de “Base de Datos Inicial” del informe, se aborda el proceso crítico de preparación de datos, crucial para asegurar la calidad y exactitud del análisis estadístico en el mercado inmobiliario de Cali. Este proceso incluye la limpieza y estandarización de una base de datos que inicialmente constaba de 8,330 registros y 13 variables.
| Columna | Tipo_Dato | Can_NA |
|---|---|---|
| id | double | 3 |
| zona | character | 3 |
| piso | double | 2641 |
| estrato | double | 3 |
| preciom | double | 2 |
| areaconst | double | 3 |
| parquea | double | 1606 |
| banios | double | 3 |
| habitac | double | 3 |
| tipo | character | 3 |
| barrio | character | 3 |
| longitud | double | 3 |
| latitud | double | 3 |
A continuación, se describe de manera precisa las acciones llevadas a cabo:
Eliminación de Registros con Excesivos Valores
Faltantes: Se identificaron y eliminaron registros con valores
NA en cuatro o más columnas, optimizando la calidad del
conjunto de datos para el análisis.
Estandarización de Nombres de Barrios: Se corrigieron inconsistencias en los nombres de los barrios, como diferencias mínimas en la escritura y problemas con caracteres especiales. Se utilizó la distancia de Levenshtein para identificar nombres que, a pesar de estar escritos de manera diferente, referían al mismo barrio, y se estandarizaron estos nombres para consolidar la información correctamente.
Normalización de los Tipos de Vivienda: Se estandarizó la clasificación del tipo de vivienda a dos categorías principales: “CASA” y “APTO”, para mantener la consistencia en el conjunto de datos.
Detección y Eliminación de Duplicados: Se verificó la presencia de registros duplicados, especialmente en la columna “id”, procediendo a eliminar estos duplicados para garantizar la unicidad de los datos.
Ajustes en Variables Específicas y Creación de Nuevas Variables:
Este meticuloso proceso de limpieza y estandarización garantiza que la base de datos sea robusta, coherente y fiable, formando el cimiento sobre el cual se construyen análisis descriptivos precisos y se derivan insights valiosos para la toma de decisiones en B&C. La aplicación de técnicas como la distancia de Levenshtein para la estandarización de nombres de barrios refleja un enfoque detallado y técnico hacia la preparación de datos, esencial para la calidad del análisis subsiguiente.
A continuación del riguroso proceso de limpieza y estandarización de datos descrito previamente, nos encontramos en la etapa de generar estadísticas descriptivas a partir de la base de datos optimizada. Gracias a las intervenciones realizadas, ahora disponemos de un conjunto de datos consistente de 8,307 registros y 16 columnas, una expansión que refleja la inclusión de nuevas variables derivadas para un análisis más profundo. Notablemente, esta base de datos refinada no contiene registros con valores faltantes (NA), evidenciando la efectividad de los procedimientos de limpieza aplicados. Esta condición de integridad y completitud nos permite avanzar hacia el análisis estadístico con la confianza de que estamos trabajando con información precisa y representativa, estableciendo una base sólida para la extracción de insights relevantes que guiarán las decisiones estratégicas en B&C.
| Columna | Tipo_Dato | Can_NA |
|---|---|---|
| id | double | 0 |
| zona | character | 0 |
| nropiso | double | 0 |
| estrato | double | 0 |
| preciom | double | 0 |
| areaconst | double | 0 |
| parquea | double | 0 |
| banios | double | 0 |
| habitac | double | 0 |
| tipo | character | 0 |
| barrio | character | 0 |
| longitud | double | 0 |
| latitud | double | 0 |
| canpiso | double | 0 |
| valorm2 | double | 0 |
| zona_tipo | character | 0 |
| areaconst | banios | canpiso | estrato | habitac | nropiso | parquea | preciom | valorm2 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mean | 112.7948343 | 2.6173760 | 0.0000e+00 | 4.7273975 | 2.9715631 | 3.3787017 | 1.3339871 | 366.9917631 | 3.1002829 |
| Std.Dev | 69.3595097 | 1.0685141 | 0.0000e+00 | 0.9774911 | 0.6758858 | 3.1633855 | 0.8663334 | 289.2272315 | 0.9839083 |
| Min | 35.0000000 | 0.0000000 | 0.0000e+00 | 3.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 58.0000000 | 0.2809917 |
| Q1 | 68.0000000 | 2.0000000 | 0.0000e+00 | 4.0000000 | 3.0000000 | 0.0000000 | 1.0000000 | 175.0000000 | 2.4107143 |
| Median | 90.0000000 | 2.0000000 | 0.0000e+00 | 5.0000000 | 3.0000000 | 3.0000000 | 1.0000000 | 279.0000000 | 3.0000000 |
| Q3 | 130.0000000 | 3.0000000 | 0.0000e+00 | 6.0000000 | 3.0000000 | 5.0000000 | 2.0000000 | 430.0000000 | 3.6725664 |
| Max | 932.0000000 | 8.0000000 | 0.0000e+00 | 6.0000000 | 9.0000000 | 12.0000000 | 10.0000000 | 1950.0000000 | 9.4680851 |
| MAD | 41.5128000 | 1.4826000 | 0.0000e+00 | 1.4826000 | 0.0000000 | 2.9652000 | 1.4826000 | 176.4294000 | 0.9266250 |
| IQR | 62.0000000 | 1.0000000 | 0.0000e+00 | 2.0000000 | 0.0000000 | 5.0000000 | 1.0000000 | 255.0000000 | 1.2617271 |
| CV | 0.6149174 | 0.4082387 | NaN | 0.2067715 | 0.2274513 | 0.9362725 | 0.6494316 | 0.7881028 | 0.3173608 |
| Skewness | 2.6088666 | 0.9047203 | NaN | -0.2387672 | 0.0608473 | 0.8070228 | 1.0355545 | 2.1596909 | 0.7174148 |
| SE.Skewness | 0.0342930 | 0.0342930 | 3.4293e-02 | 0.0342930 | 0.0342930 | 0.0342930 | 0.0342930 | 0.0342930 | 0.0342930 |
| Kurtosis | 11.1728140 | 0.7152727 | NaN | -0.9639759 | 3.8270487 | -0.1105319 | 4.9811444 | 5.4326038 | 1.0990389 |
| N.Valid | 5099.0000000 | 5099.0000000 | 5.0990e+03 | 5099.0000000 | 5099.0000000 | 5099.0000000 | 5099.0000000 | 5099.0000000 | 5099.0000000 |
| Pct.Valid | 100.0000000 | 100.0000000 | 1.0000e+02 | 100.0000000 | 100.0000000 | 100.0000000 | 100.0000000 | 100.0000000 | 100.0000000 |
| Freq | % Valid | % Valid Cum. | % Total | % Total Cum. | |
|---|---|---|---|---|---|
| CENTRO | 24 | 0.4706805 | 0.4706805 | 0.4706805 | 0.4706805 |
| NORTE | 1198 | 23.4948029 | 23.9654834 | 23.4948029 | 23.9654834 |
| OESTE | 1029 | 20.1804275 | 44.1459110 | 20.1804275 | 44.1459110 |
| ORIENTE | 62 | 1.2159247 | 45.3618357 | 1.2159247 | 45.3618357 |
| SUR | 2786 | 54.6381643 | 100.0000000 | 54.6381643 | 100.0000000 |
| 0 | NA | NA | 0.0000000 | 100.0000000 | |
| Total | 5099 | 100.0000000 | 100.0000000 | 100.0000000 | 100.0000000 |
| Freq | % Valid | % Valid Cum. | % Total | % Total Cum. | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1381 | 27.083742 | 27.08374 | 27.083742 | 27.08374 |
| 1 | 430 | 8.433026 | 35.51677 | 8.433026 | 35.51677 |
| 2 | 512 | 10.041184 | 45.55795 | 10.041184 | 45.55795 |
| 3 | 573 | 11.237497 | 56.79545 | 11.237497 | 56.79545 |
| 4 | 545 | 10.688370 | 67.48382 | 10.688370 | 67.48382 |
| 5 | 563 | 11.041381 | 78.52520 | 11.041381 | 78.52520 |
| 6 | 243 | 4.765640 | 83.29084 | 4.765640 | 83.29084 |
| 7 | 200 | 3.922338 | 87.21318 | 3.922338 | 87.21318 |
| 8 | 211 | 4.138066 | 91.35125 | 4.138066 | 91.35125 |
| 9 | 146 | 2.863307 | 94.21455 | 2.863307 | 94.21455 |
| 10 | 128 | 2.510296 | 96.72485 | 2.510296 | 96.72485 |
| 11 | 84 | 1.647382 | 98.37223 | 1.647382 | 98.37223 |
| 12 | 83 | 1.627770 | 100.00000 | 1.627770 | 100.00000 |
| 0 | NA | NA | 0.000000 | 100.00000 | |
| Total | 5099 | 100.000000 | 100.00000 | 100.000000 | 100.00000 |
| Freq | % Valid | % Valid Cum. | % Total | % Total Cum. | |
|---|---|---|---|---|---|
| 3 | 639 | 12.53187 | 12.53187 | 12.53187 | 12.53187 |
| 4 | 1403 | 27.51520 | 40.04707 | 27.51520 | 40.04707 |
| 5 | 1766 | 34.63424 | 74.68131 | 34.63424 | 74.68131 |
| 6 | 1291 | 25.31869 | 100.00000 | 25.31869 | 100.00000 |
| 0 | NA | NA | 0.00000 | 100.00000 | |
| Total | 5099 | 100.00000 | 100.00000 | 100.00000 | 100.00000 |
| Freq | % Valid | % Valid Cum. | % Total | % Total Cum. | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 699 | 13.7085703 | 13.70857 | 13.7085703 | 13.70857 |
| 1 | 2467 | 48.3820357 | 62.09061 | 48.3820357 | 62.09061 |
| 2 | 1584 | 31.0649147 | 93.15552 | 31.0649147 | 93.15552 |
| 3 | 252 | 4.9421455 | 98.09767 | 4.9421455 | 98.09767 |
| 4 | 88 | 1.7258286 | 99.82349 | 1.7258286 | 99.82349 |
| 5 | 4 | 0.0784468 | 99.90194 | 0.0784468 | 99.90194 |
| 6 | 2 | 0.0392234 | 99.94116 | 0.0392234 | 99.94116 |
| 7 | 1 | 0.0196117 | 99.96078 | 0.0196117 | 99.96078 |
| 10 | 2 | 0.0392234 | 100.00000 | 0.0392234 | 100.00000 |
| 0 | NA | NA | 0.0000000 | 100.00000 | |
| Total | 5099 | 100.0000000 | 100.00000 | 100.0000000 | 100.00000 |
| Freq | % Valid | % Valid Cum. | % Total | % Total Cum. | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 14 | 0.2745636 | 0.2745636 | 0.2745636 | 0.2745636 |
| 1 | 399 | 7.8250637 | 8.0996274 | 7.8250637 | 8.0996274 |
| 2 | 2502 | 49.0684448 | 57.1680722 | 49.0684448 | 57.1680722 |
| 3 | 1200 | 23.5340263 | 80.7020985 | 23.5340263 | 80.7020985 |
| 4 | 635 | 12.4534222 | 93.1555207 | 12.4534222 | 93.1555207 |
| 5 | 301 | 5.9031183 | 99.0586389 | 5.9031183 | 99.0586389 |
| 6 | 39 | 0.7648559 | 99.8234948 | 0.7648559 | 99.8234948 |
| 7 | 8 | 0.1568935 | 99.9803883 | 0.1568935 | 99.9803883 |
| 8 | 1 | 0.0196117 | 100.0000000 | 0.0196117 | 100.0000000 |
| 0 | NA | NA | 0.0000000 | 100.0000000 | |
| Total | 5099 | 100.0000000 | 100.0000000 | 100.0000000 | 100.0000000 |
| Freq | % Valid | % Valid Cum. | % Total | % Total Cum. | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 21 | 0.4118455 | 0.4118455 | 0.4118455 | 0.4118455 |
| 1 | 49 | 0.9609727 | 1.3728182 | 0.9609727 | 1.3728182 |
| 2 | 858 | 16.8268288 | 18.1996470 | 16.8268288 | 18.1996470 |
| 3 | 3384 | 66.3659541 | 84.5656011 | 66.3659541 | 84.5656011 |
| 4 | 714 | 14.0027456 | 98.5683467 | 14.0027456 | 98.5683467 |
| 5 | 63 | 1.2355364 | 99.8038831 | 1.2355364 | 99.8038831 |
| 6 | 8 | 0.1568935 | 99.9607766 | 0.1568935 | 99.9607766 |
| 7 | 1 | 0.0196117 | 99.9803883 | 0.0196117 | 99.9803883 |
| 9 | 1 | 0.0196117 | 100.0000000 | 0.0196117 | 100.0000000 |
| 0 | NA | NA | 0.0000000 | 100.0000000 | |
| Total | 5099 | 100.0000000 | 100.0000000 | 100.0000000 | 100.0000000 |
| areaconst | banios | canpiso | estrato | habitac | parquea | preciom | valorm2 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mean | 273.170789 | 3.8902743 | 1.2861596 | 4.4856608 | 4.6100374 | 1.8229426 | 540.0561097 | 2.1234316 |
| Std.Dev | 171.082498 | 1.5646724 | 1.1954734 | 1.0907298 | 1.7701714 | 1.5630828 | 358.3294704 | 0.9510633 |
| Min | 30.000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 3.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 77.0000000 | 0.1461318 |
| Q1 | 154.000000 | 3.0000000 | 0.0000000 | 3.0000000 | 3.0000000 | 1.0000000 | 300.0000000 | 1.4285714 |
| Median | 240.000000 | 4.0000000 | 1.0000000 | 5.0000000 | 4.0000000 | 2.0000000 | 430.0000000 | 1.9218034 |
| Q3 | 350.000000 | 5.0000000 | 2.0000000 | 5.0000000 | 5.0000000 | 2.0000000 | 670.0000000 | 2.6562500 |
| Max | 1745.000000 | 10.0000000 | 4.0000000 | 6.0000000 | 10.0000000 | 10.0000000 | 1999.0000000 | 8.0468750 |
| MAD | 133.434000 | 1.4826000 | 1.4826000 | 1.4826000 | 1.4826000 | 1.4826000 | 237.2160000 | 0.8552749 |
| IQR | 196.000000 | 2.0000000 | 2.0000000 | 2.0000000 | 2.0000000 | 1.0000000 | 370.0000000 | 1.2276786 |
| CV | 0.626284 | 0.4022010 | 0.9294907 | 0.2431592 | 0.3839820 | 0.8574503 | 0.6635042 | 0.4478898 |
| Skewness | 2.224975 | 0.4632506 | 0.2810029 | -0.0476516 | 0.7976512 | 1.4295499 | 1.5677791 | 1.3322221 |
| SE.Skewness | 0.043227 | 0.0432270 | 0.0432270 | 0.0432270 | 0.0432270 | 0.0432270 | 0.0432270 | 0.0432270 |
| Kurtosis | 9.420338 | 0.6462398 | -1.2354790 | -1.2998729 | 1.0663502 | 2.9900011 | 2.2857675 | 3.1576381 |
| N.Valid | 3208.000000 | 3208.0000000 | 3208.0000000 | 3208.0000000 | 3208.0000000 | 3208.0000000 | 3208.0000000 | 3208.0000000 |
| Pct.Valid | 100.000000 | 100.0000000 | 100.0000000 | 100.0000000 | 100.0000000 | 100.0000000 | 100.0000000 | 100.0000000 |
| Freq | % Valid | % Valid Cum. | % Total | % Total Cum. | |
|---|---|---|---|---|---|
| CENTRO | 100 | 3.117207 | 3.117207 | 3.117207 | 3.117207 |
| NORTE | 721 | 22.475062 | 25.592269 | 22.475062 | 25.592269 |
| OESTE | 163 | 5.081047 | 30.673317 | 5.081047 | 30.673317 |
| ORIENTE | 288 | 8.977556 | 39.650873 | 8.977556 | 39.650873 |
| SUR | 1936 | 60.349127 | 100.000000 | 60.349127 | 100.000000 |
| 0 | NA | NA | 0.000000 | 100.000000 | |
| Total | 3208 | 100.000000 | 100.000000 | 100.000000 | 100.000000 |
| Freq | % Valid | % Valid Cum. | % Total | % Total Cum. | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1254 | 39.089776 | 39.08978 | 39.089776 | 39.08978 |
| 1 | 430 | 13.403990 | 52.49377 | 13.403990 | 52.49377 |
| 2 | 938 | 29.239401 | 81.73317 | 29.239401 | 81.73317 |
| 3 | 524 | 16.334165 | 98.06733 | 16.334165 | 98.06733 |
| 4 | 62 | 1.932668 | 100.00000 | 1.932668 | 100.00000 |
| 0 | NA | NA | 0.000000 | 100.00000 | |
| Total | 3208 | 100.000000 | 100.00000 | 100.000000 | 100.00000 |
| Freq | % Valid | % Valid Cum. | % Total | % Total Cum. | |
|---|---|---|---|---|---|
| 3 | 812 | 25.31172 | 25.31172 | 25.31172 | 25.31172 |
| 4 | 721 | 22.47506 | 47.78678 | 22.47506 | 47.78678 |
| 5 | 980 | 30.54863 | 78.33541 | 30.54863 | 78.33541 |
| 6 | 695 | 21.66459 | 100.00000 | 21.66459 | 100.00000 |
| 0 | NA | NA | 0.00000 | 100.00000 | |
| Total | 3208 | 100.00000 | 100.00000 | 100.00000 | 100.00000 |
| Freq | % Valid | % Valid Cum. | % Total | % Total Cum. | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 555 | 17.3004988 | 17.30050 | 17.3004988 | 17.30050 |
| 1 | 1029 | 32.0760599 | 49.37656 | 32.0760599 | 49.37656 |
| 2 | 891 | 27.7743142 | 77.15087 | 27.7743142 | 77.15087 |
| 3 | 266 | 8.2917706 | 85.44264 | 8.2917706 | 85.44264 |
| 4 | 293 | 9.1334165 | 94.57606 | 9.1334165 | 94.57606 |
| 5 | 64 | 1.9950125 | 96.57107 | 1.9950125 | 96.57107 |
| 6 | 66 | 2.0573566 | 98.62843 | 2.0573566 | 98.62843 |
| 7 | 17 | 0.5299252 | 99.15835 | 0.5299252 | 99.15835 |
| 8 | 17 | 0.5299252 | 99.68828 | 0.5299252 | 99.68828 |
| 9 | 4 | 0.1246883 | 99.81297 | 0.1246883 | 99.81297 |
| 10 | 6 | 0.1870324 | 100.00000 | 0.1870324 | 100.00000 |
| 0 | NA | NA | 0.0000000 | 100.00000 | |
| Total | 3208 | 100.0000000 | 100.00000 | 100.0000000 | 100.00000 |
| Freq | % Valid | % Valid Cum. | % Total | % Total Cum. | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 31 | 0.9663342 | 0.9663342 | 0.9663342 | 0.9663342 |
| 1 | 96 | 2.9925187 | 3.9588529 | 2.9925187 | 3.9588529 |
| 2 | 442 | 13.7780549 | 17.7369077 | 13.7780549 | 17.7369077 |
| 3 | 792 | 24.6882793 | 42.4251870 | 24.6882793 | 42.4251870 |
| 4 | 820 | 25.5610973 | 67.9862843 | 25.5610973 | 67.9862843 |
| 5 | 586 | 18.2668329 | 86.2531172 | 18.2668329 | 86.2531172 |
| 6 | 274 | 8.5411471 | 94.7942643 | 8.5411471 | 94.7942643 |
| 7 | 97 | 3.0236908 | 97.8179551 | 3.0236908 | 97.8179551 |
| 8 | 47 | 1.4650873 | 99.2830424 | 1.4650873 | 99.2830424 |
| 9 | 15 | 0.4675810 | 99.7506234 | 0.4675810 | 99.7506234 |
| 10 | 8 | 0.2493766 | 100.0000000 | 0.2493766 | 100.0000000 |
| 0 | NA | NA | 0.0000000 | 100.0000000 | |
| Total | 3208 | 100.0000000 | 100.0000000 | 100.0000000 | 100.0000000 |
| Freq | % Valid | % Valid Cum. | % Total | % Total Cum. | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 45 | 1.4027431 | 1.402743 | 1.4027431 | 1.402743 |
| 1 | 10 | 0.3117207 | 1.714464 | 0.3117207 | 1.714464 |
| 2 | 65 | 2.0261845 | 3.740648 | 2.0261845 | 3.740648 |
| 3 | 711 | 22.1633416 | 25.903990 | 22.1633416 | 25.903990 |
| 4 | 1014 | 31.6084788 | 57.512469 | 31.6084788 | 57.512469 |
| 5 | 613 | 19.1084788 | 76.620948 | 19.1084788 | 76.620948 |
| 6 | 308 | 9.6009975 | 86.221945 | 9.6009975 | 86.221945 |
| 7 | 172 | 5.3615960 | 91.583541 | 5.3615960 | 91.583541 |
| 8 | 138 | 4.3017456 | 95.885287 | 4.3017456 | 95.885287 |
| 9 | 81 | 2.5249377 | 98.410224 | 2.5249377 | 98.410224 |
| 10 | 51 | 1.5897756 | 100.000000 | 1.5897756 | 100.000000 |
| 0 | NA | NA | 0.0000000 | 100.000000 | |
| Total | 3208 | 100.0000000 | 100.000000 | 100.0000000 | 100.000000 |
La sección de resultados proporciona una visión integral y detallada del mercado de apartamentos en Cali, revelando patrones y tendencias a partir del análisis descriptivo de los datos post-limpieza. A continuación, se presentan los hallazgos clave:
En resumen, los resultados demuestran la diversidad y riqueza del mercado de apartamentos en Cali, reflejando una amplia gama de opciones que varían en tamaño, precio, ubicación y características. Estos hallazgos son fundamentales para que B&C refine su estrategia de mercado, identificando oportunidades en zonas de alta demanda y ajustando su oferta a las preferencias y necesidades del consumidor. La detallada descomposición por zonas, estratos, y características específicas de los apartamentos provee una base sólida para decisiones estratégicas informadas.
En el análisis del mercado de casas en Cali, se destaca una oferta diversa que se adapta a una amplia gama de preferencias y necesidades. Este segmento del mercado inmobiliario presenta características y tendencias detalladas a continuación, con especial énfasis en los precios expresados en millones de pesos colombianos (COP):
En resumen, el mercado de casas en Cali se caracteriza por su diversidad, con una amplia gama de opciones que cubren diversos niveles de asequibilidad, preferencias de ubicación y necesidades de espacio. Estos hallazgos proveen una base sólida para que B&C ajuste sus estrategias de inversión y marketing, apuntando a segmentos específicos del mercado con ofertas que respondan efectivamente a las expectativas de los clientes en términos de precio, ubicación y características de las propiedades.
Se asumió que la columna “piso” tiene significados distintos dependiendo del tipo de propiedad: para apartamentos, indica el número del piso donde está ubicado el apartamento, mientras que para casas, corresponde a la cantidad de pisos de la propiedad. Además, se implementó un enfoque para manejar los datos faltantes en la columna de parqueadero, asignando un valor de 1 para las propiedades en estratos 5 y 6, y un valor de 0 para aquellas en estratos 3 y 4. Esta aproximación refleja una consideración estratégica basada en las normativas y expectativas habituales de comodidades por estrato, permitiendo una interpretación más precisa de los datos y apoyando la toma de decisiones informada en B&C.
Para los apartamentos con valores faltantes (NA) en el número de piso, se asignó un valor de 0, reconociendo que estos casos podrían representar unidades en el primer nivel o falta de información específica. Similarmente, para las casas con valores NA en la cantidad de pisos, también se asignó un valor de 0, asumiendo que son propiedades de un solo nivel o que faltaba esa información. Estos ajustes se realizaron sin eliminar los registros afectados, ya que representaban una porción significativa de la base de datos con información valiosa en otros aspectos relevantes para el análisis y la toma de decisiones de B&C. Esta aproximación permitió maximizar la utilidad de la base de datos sin comprometer la integridad del análisis global.
Definición del Nicho de Mercado La diversidad observada en el tamaño, ubicación y características de las propiedades en Cali sugiere oportunidades significativas para B&C de especializarse en segmentos de mercado específicos. La concentración de casas en el sur y apartamentos en zonas estratégicas como el norte y el oeste indica una preferencia de los consumidores que puede orientar a B&C a enfocar sus esfuerzos en estas áreas. Además, la demanda de características específicas, como un mayor número de habitaciones y parqueaderos, refleja las necesidades de familias medianas a grandes, un nicho de mercado potencial para B&C.
Estrategias de Marketing Los resultados sugieren la necesidad de desarrollar estrategias de marketing diferenciadas para casas y apartamentos, destacando características clave como la ubicación, el estrato, y las comodidades exclusivas. B&C podría beneficiarse de campañas de marketing dirigidas que resalten los beneficios de vivir en determinadas zonas de Cali, enfocándose en la seguridad, la proximidad a servicios y la calidad de vida. Además, el marketing digital personalizado, basado en las preferencias y comportamientos de búsqueda de los clientes, podría aumentar la visibilidad de las propiedades de B&C y mejorar la tasa de conversión.