Introducción El estudio del mercado inmobiliario es un tema crucial en el mundo actual, por las implicaciones prácticas que este genera en diversos grupos organizacionales (valuadores, agremiaciones de bienes raíces, órganos de catastro, sectores de construcción, entre otros)1. Hoy día, diversos estudios muestran la aplicabilidad y la necesidad de acercar esta nueva disciplina al sector inmobiliario1.
El contexto de la actividad
La empresa B&C (Bienes y Casas) es una agencia de bienes raíces que opera en la ciudad de Cali, Colombia. La empresa fue fundada por Sandra Milena hace 10 años y actualmente cuenta con ocho agentes de bienes raíces. El mercado de bienes raíces en Cali ha crecido significativamente en los últimos años, impulsado por el crecimiento de la población, la inversión extranjera directa y el desarrollo de nuevos proyectos inmobiliarios. En 2022, las ventas del sector en Cali llegaron a $6700 millones y en 2023 a $6100 mil millones. Se espera que este sector continue creciendo durante los próximos años, permitiendo un desarrollo dinámico en la economía regional. La empresa B&C ha recogido información sobre viviendas que incluye información sobre el precio, la ubicación, las características y la venta de viviendas en Cali. Esta base de datos puede ser utilizada para realizar un informe estadístico que sería de gran interés para la empresa.
Objetivo
Describir las variables asociadas al mercado de bienes raíces en Cali
Metodología
Recolección de Datos La empresa B&C ha recogido información sobre viviendas en Cali. La base de datos incluye las siguientes variables: Precio de la vivienda, ubicación (barrio, zona), características y tipo de la vivienda (número de habitaciones, baños, área en metros cuadrados, tipo de vivienda, etc.)
Exploración y Limpieza de Datos
Antes de realizar cualquier análisis, es crucial explorar y limpiar los datos para asegurar su calidad y consistencia. Exploración Inicial: Se realizó la revisión de la estructura de los datos, tipos de variables y resumen estadístico de cada variable. Limpieza de Datos: se identificaron valores faltantes, duplicados y outliers. Convertir las variables a los tipos de datos adecuados.
Análisis de los datos
Se realizó imputación de los datos de parqueadero, y los datos faltantes menores se dejaron como sin dato. Se realizó análisis de variables según numérica o categórica, con gráficos para describir cada variable.
Resultados
###Resumen de los datos