Zmienne opisujące lokalizację mieszkania:

id – Unikalny identyfikator każdej nieruchomości generowany komputerowo

city – Miasto, w którym znajduje się nieruchomość

latitude – Szerokość geograficzna

longitude – Długość geograficzna

Zmienne opisujące cenę i status własności nieruchomości:

price – Cena nieruchomości

ownership – Status własności nieruchomości

Zmienne opisujące typ i wielkość mieszkania:

type – Typ budynku: blok mieszkalny, apartamentowiec, kamienica

buildingMaterial – Materiał użyty do budowy budynku

condition – Aktualny stan nieruchomości

squareMeters – Całkowita powierzchnia nieruchomości (w metrach kwadratowych)

rooms – Liczba pokoi w nieruchomości

floor – Piętro, na którym znajduje się nieruchomość

floor count – Całkowita liczba pięter w budynku

Zmienne opisujące odległość od kluczowych udogodnień w mieście:

centreDistance – Odległość od centrum miasta

poiCount – Liczba punktów użyteczności publicznej w pobliżu nieruchomości

schoolDistance – Odległość do najbliższej szkoły

clinicDistance – Odległość do najbliższej przychodni medycznej

postOfficeDistance – Odległość do najbliższej poczty

kindergartenDistance – Odległość do najbliższego przedszkola

restaurantDistance – Odległość do najbliższej restauracji

collegeDistance – Odległość do najbliższego college’u/uniwersytetu

pharmacyDistance – Odległość do najbliższej apteki

Zmienne opisujące, czy nieruchomość lub budynek, w którym się znajduje, obejmuje określoną infrastrukturę:

hasParkingSpace – Czy nieruchomość posiada miejsce parkingowe (Tak/Nie)

hasBalcony – Czy nieruchomość posiada balkon (Tak/Nie)

hasElevator – Czy budynek posiada windę (Tak/Nie)

hasSecurity – Czy nieruchomość/budynek posiada zabezpieczenia (Tak/Nie)

hasStorageRoom – Czy nieruchomość posiada pomieszczenie gospodarcze (Tak/Nie)

Installation of needed libraries and data

Visualizing the missing data using missing-data map

# Missing Data Map
vis_miss(apartments)

# UpSet plot for missing data
library(naniar)
gg_miss_upset(apartments, nsets = 3)

Otrzymany wykres pokazuje, że brakujące dane w zbiorze stanowią około 6,3% wszystkich danych. Większość brakujących wartości pochodzi z zmiennej condition, której braki wynoszą 74%, oraz material, gdzie braki sięgają 41%. Znaczące deficyty danych można również zauważyć w zmiennych: type, floor oraz buildYear, które zawierają odpowiednio 20%, 17% i 16% brakujących wartości.

Brakujące dane w zbiorze mogą wynikać z kilku czynników. Wysoki odsetek brakujących wartości w zmiennych condition i buildingMaterial sugeruje, że takie informacje często nie są ujawniane przez właścicieli nieruchomości lub w ogłoszeniach na portalach. Podobnie, luki w zmiennych type, floor i buildYear mogą wynikać z niekompletnych zapisów dotyczących starszych nieruchomości lub niespójności w sposobie raportowania danych w różnych miastach. Braki w floor mogą być również związane z nieruchomościami oznaczonymi jako domy lub mieszkania na parterze, gdzie ta informacja nie jest istotna. W niektórych przypadkach szczegóły dotyczące nieruchomości mogą być celowo pomijane przez sprzedających, aby zwiększyć atrakcyjność ogłoszenia lub z powodu braku dokładnych informacji. Dodatkowo, metody zbierania danych – takie jak web scraping z portali nieruchomości – mogą przyczyniać się do brakujących wartości, jeśli niektóre szczegóły nie są konsekwentnie udostępniane na różnych platformach.

str(apartments)

## spc_tbl_ [21,501 × 28] (S3: spec_tbl_df/tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ id                  : chr [1:21501] "811891f98a870dfd6e414374a0a85560" "adaf636d0c44d8d9325bce42403eefee" "9b957bd60885a469c96f17b58a914f4b" "74fef2ff7135bc70797a3fbfd7d44ed6" ...
##  $ city                : chr [1:21501] "szczecin" "szczecin" "szczecin" "szczecin" ...
##  $ type                : chr [1:21501] "blockOfFlats" "apartmentBuilding" "apartmentBuilding" "blockOfFlats" ...
##  $ squareMeters        : num [1:21501] 47 88.2 117 33.3 56 ...
##  $ rooms               : num [1:21501] 2 3 5 1 3 3 4 1 4 1 ...
##  $ floor               : num [1:21501] 6 1 4 1 7 4 NA 7 NA 4 ...
##  $ floorCount          : num [1:21501] 12 2 4 4 7 4 2 11 3 5 ...
##  $ buildYear           : num [1:21501] 1981 2000 NA 1963 2018 ...
##  $ latitude            : num [1:21501] 53.4 53.4 53.4 53.4 53.4 ...
##  $ longitude           : num [1:21501] 14.6 14.5 14.6 14.5 14.6 ...
##  $ centreDistance      : num [1:21501] 0.79 4.09 2.19 1.93 2.68 3.94 7.95 2.52 1.33 1.69 ...
##  $ poiCount            : num [1:21501] 67 0 10 39 10 7 14 15 18 25 ...
##  $ schoolDistance      : num [1:21501] 0.288 0.509 0.216 0.073 0.268 0.139 0.201 0.247 0.311 0.218 ...
##  $ clinicDistance      : num [1:21501] 0.285 1.039 0.611 0.326 0.771 ...
##  $ postOfficeDistance  : num [1:21501] 0.268 0.998 0.743 0.284 0.676 0.926 0.315 0.418 0.434 0.121 ...
##  $ kindergartenDistance: num [1:21501] 0.245 0.676 0.28 0.089 0.26 0.93 0.25 0.458 0.403 0.102 ...
##  $ restaurantDistance  : num [1:21501] 0.068 0.661 0.298 0.18 0.322 0.071 0.216 0.141 0.161 0.162 ...
##  $ collegeDistance     : num [1:21501] 0.593 1.192 1.522 0.041 1.643 ...
##  $ pharmacyDistance    : num [1:21501] 0.085 0.668 0.229 0.388 0.178 0.304 0.316 0.022 0.26 0.02 ...
##  $ ownership           : chr [1:21501] "condominium" "condominium" "udział" "cooperative" ...
##  $ buildingMaterial    : chr [1:21501] "concreteSlab" "brick" "brick" "brick" ...
##  $ condition           : chr [1:21501] NA "premium" "premium" NA ...
##  $ hasParkingSpace     : chr [1:21501] "no" "yes" "yes" "yes" ...
##  $ hasBalcony          : chr [1:21501] "yes" "yes" "yes" "no" ...
##  $ hasElevator         : chr [1:21501] "yes" "no" "no" "no" ...
##  $ hasSecurity         : chr [1:21501] "no" "no" "no" "yes" ...
##  $ hasStorageRoom      : chr [1:21501] "yes" "no" "no" "yes" ...
##  $ price               : num [1:21501] 449000 950000 1099000 380000 799000 ...
##  - attr(*, "spec")=
##   .. cols(
##   ..   id = col_character(),
##   ..   city = col_character(),
##   ..   type = col_character(),
##   ..   squareMeters = col_double(),
##   ..   rooms = col_double(),
##   ..   floor = col_double(),
##   ..   floorCount = col_double(),
##   ..   buildYear = col_double(),
##   ..   latitude = col_double(),
##   ..   longitude = col_double(),
##   ..   centreDistance = col_double(),
##   ..   poiCount = col_double(),
##   ..   schoolDistance = col_double(),
##   ..   clinicDistance = col_double(),
##   ..   postOfficeDistance = col_double(),
##   ..   kindergartenDistance = col_double(),
##   ..   restaurantDistance = col_double(),
##   ..   collegeDistance = col_double(),
##   ..   pharmacyDistance = col_double(),
##   ..   ownership = col_character(),
##   ..   buildingMaterial = col_character(),
##   ..   condition = col_character(),
##   ..   hasParkingSpace = col_character(),
##   ..   hasBalcony = col_character(),
##   ..   hasElevator = col_character(),
##   ..   hasSecurity = col_character(),
##   ..   hasStorageRoom = col_character(),
##   ..   price = col_double()
##   .. )
##  - attr(*, "problems")=<externalptr>

# Wybór zmiennych numerycznych do analizy
numeric_cols <- apartments %>% select(where(is.numeric))

# Metoda 1: Wykrywanie wartości odstających metodą IQR
find_outliers_iqr <- function(x) {
  Q1 <- quantile(x, 0.25, na.rm = TRUE)
  Q3 <- quantile(x, 0.75, na.rm = TRUE)
  IQR <- Q3 - Q1
  lower_bound <- Q1 - 1.5 * IQR
  upper_bound <- Q3 + 1.5 * IQR
  return(which(x < lower_bound | x > upper_bound))
}

outliers_iqr <- lapply(numeric_cols, find_outliers_iqr)

# Wybór tylko zmiennych numerycznych
numeric_cols <- apartments %>% select(where(is.numeric))

# Funkcja do wykrywania wartości odstających metodą IQR
find_outliers_iqr <- function(x) {
  Q1 <- quantile(x, 0.25, na.rm = TRUE)
  Q3 <- quantile(x, 0.75, na.rm = TRUE)
  IQR <- Q3 - Q1
  lower_bound <- Q1 - 1.5 * IQR
  upper_bound <- Q3 + 1.5 * IQR
  return(which(x < lower_bound | x > upper_bound))  # Zwraca indeksy wartości odstających
}

# Znalezienie wartości odstających dla wszystkich zmiennych numerycznych
outliers_iqr <- lapply(numeric_cols, find_outliers_iqr)

# Wizualizacja wartości odstających za pomocą boxplotów dla każdej zmiennej numerycznej
par(mfrow = c(3, 3))  # Układ wykresów (3x3)
for (col in colnames(numeric_cols)) {
  boxplot(numeric_cols[[col]], main = col, col = "lightblue", border = "red", outline = TRUE)
}

par(mfrow = c(1, 1))  # Powrót do domyślnego układu wykresów

W Wyniku analizy zbioru danych, możemy zobaczyć, że dane apartments_pl_2024_06 zawierają wiele wartości odstających. Wartości odstające, możemy zaobserwować dla niemal wszystkich zmiennych. Szczególnymi przykładami może być zmienne: Price, collegeDistance oraz Centre Distance.

Zastępowanie wartości odstających medianą

# Lista zmiennych związanych z odległościami (distance)
distance_vars <- c("centreDistance", "schoolDistance", "clinicDistance", 
                   "postOfficeDistance", "kindergartenDistance", 
                   "restaurantDistance", "collegeDistance", "pharmacyDistance")

# Funkcja do zastępowania wartości odstających medianą (dla zmiennych numerycznych poza distance_vars)
replace_outliers_with_median <- function(x) {
  Q1 <- quantile(x, 0.25, na.rm = TRUE)
  Q3 <- quantile(x, 0.75, na.rm = TRUE)
  IQR <- Q3 - Q1
  lower_bound <- Q1 - 1.5 * IQR
  upper_bound <- Q3 + 1.5 * IQR
  
  # Zastąp wartości odstające medianą
  x[x < lower_bound | x > upper_bound] <- median(x, na.rm = TRUE)
  return(x)
}

# Tworzenie nowego zbioru danych apartments2
apartments2 <- apartments

# Przetwarzanie zmiennych numerycznych z wyłączeniem distance_vars
for (col in names(numeric_cols)) {
  if (!(col %in% distance_vars)) {
    apartments2[[col]] <- replace_outliers_with_median(apartments[[col]])
  }
}

# Sprawdzenie pierwszych kilku wierszy w nowym zbiorze danych
head(apartments2)

## # A tibble: 6 × 28
##   id          city  type  squareMeters rooms floor floorCount buildYear latitude
##   <chr>       <chr> <chr>        <dbl> <dbl> <dbl>      <dbl>     <dbl>    <dbl>
## 1 811891f98a… szcz… bloc…         47       2     6         12      1981     53.4
## 2 adaf636d0c… szcz… apar…         88.2     3     1          2      2000     53.4
## 3 9b957bd608… szcz… apar…         52.8     3     4          4        NA     53.4
## 4 74fef2ff71… szcz… bloc…         33.3     1     1          4      1963     53.4
## 5 77cc78c75b… szcz… bloc…         56       3     7          7      2018     53.4
## 6 7d0c31d540… szcz… bloc…         68.6     3     4          4      1997     53.5
## # ℹ 19 more variables: longitude <dbl>, centreDistance <dbl>, poiCount <dbl>,
## #   schoolDistance <dbl>, clinicDistance <dbl>, postOfficeDistance <dbl>,
## #   kindergartenDistance <dbl>, restaurantDistance <dbl>,
## #   collegeDistance <dbl>, pharmacyDistance <dbl>, ownership <chr>,
## #   buildingMaterial <chr>, condition <chr>, hasParkingSpace <chr>,
## #   hasBalcony <chr>, hasElevator <chr>, hasSecurity <chr>,
## #   hasStorageRoom <chr>, price <dbl>

# Porównanie statystyk przed i po przetwarzaniu
cat("Statystyki dla pierwotnego zbioru danych:\n")

## Statystyki dla pierwotnego zbioru danych:

summary(apartments)

##       id                city               type            squareMeters   
##  Length:21501       Length:21501       Length:21501       Min.   : 25.00  
##  Class :character   Class :character   Class :character   1st Qu.: 42.69  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Median : 52.81  
##                                                           Mean   : 56.97  
##                                                           3rd Qu.: 66.30  
##                                                           Max.   :150.00  
##                                                                           
##      rooms           floor          floorCount       buildYear   
##  Min.   :1.000   Min.   : 1.000   Min.   : 1.000   Min.   :1850  
##  1st Qu.:2.000   1st Qu.: 2.000   1st Qu.: 3.000   1st Qu.:1969  
##  Median :3.000   Median : 3.000   Median : 4.000   Median :1993  
##  Mean   :2.623   Mean   : 3.405   Mean   : 5.475   Mean   :1987  
##  3rd Qu.:3.000   3rd Qu.: 4.000   3rd Qu.: 7.000   3rd Qu.:2016  
##  Max.   :6.000   Max.   :29.000   Max.   :29.000   Max.   :2024  
##                  NA's   :3573     NA's   :209      NA's   :3380  
##     latitude       longitude     centreDistance      poiCount     
##  Min.   :49.98   Min.   :14.45   Min.   : 0.020   Min.   :  0.00  
##  1st Qu.:51.10   1st Qu.:18.54   1st Qu.: 2.130   1st Qu.:  7.00  
##  Median :52.19   Median :19.91   Median : 4.130   Median : 14.00  
##  Mean   :51.99   Mean   :19.50   Mean   : 4.432   Mean   : 20.54  
##  3rd Qu.:52.38   3rd Qu.:20.99   3rd Qu.: 6.250   3rd Qu.: 24.00  
##  Max.   :54.58   Max.   :23.21   Max.   :16.480   Max.   :212.00  
##                                                                   
##  schoolDistance  clinicDistance   postOfficeDistance kindergartenDistance
##  Min.   :0.005   Min.   :0.0050   Min.   :0.002      Min.   :0.001       
##  1st Qu.:0.178   1st Qu.:0.3610   1st Qu.:0.238      1st Qu.:0.154       
##  Median :0.289   Median :0.6770   Median :0.392      Median :0.256       
##  Mean   :0.408   Mean   :0.9709   Mean   :0.510      Mean   :0.357       
##  3rd Qu.:0.462   3rd Qu.:1.2440   3rd Qu.:0.621      3rd Qu.:0.411       
##  Max.   :4.920   Max.   :4.9180   Max.   :4.801      Max.   :4.767       
##  NA's   :11      NA's   :63       NA's   :20         NA's   :19          
##  restaurantDistance collegeDistance pharmacyDistance  ownership        
##  Min.   :0.0010     Min.   :0.006   Min.   :0.0010   Length:21501      
##  1st Qu.:0.1120     1st Qu.:0.565   1st Qu.:0.1360   Class :character  
##  Median :0.2240     Median :1.121   Median :0.2350   Mode  :character  
##  Mean   :0.3358     Mean   :1.441   Mean   :0.3471                     
##  3rd Qu.:0.4020     3rd Qu.:2.050   3rd Qu.:0.4030                     
##  Max.   :4.9280     Max.   :5.000   Max.   :4.8020                     
##  NA's   :31         NA's   :584     NA's   :30                         
##  buildingMaterial    condition         hasParkingSpace     hasBalcony       
##  Length:21501       Length:21501       Length:21501       Length:21501      
##  Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##                                                                             
##                                                                             
##                                                                             
##                                                                             
##  hasElevator        hasSecurity        hasStorageRoom         price        
##  Length:21501       Length:21501       Length:21501       Min.   : 191000  
##  Class :character   Class :character   Class :character   1st Qu.: 549000  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Median : 721824  
##                                                           Mean   : 823868  
##                                                           3rd Qu.: 965000  
##                                                           Max.   :3000000  
## 

cat("\nStatystyki dla przetworzonego zbioru danych (apartments2):\n")

## 
## Statystyki dla przetworzonego zbioru danych (apartments2):

summary(apartments2)

##       id                city               type            squareMeters   
##  Length:21501       Length:21501       Length:21501       Min.   : 25.00  
##  Class :character   Class :character   Class :character   1st Qu.: 42.69  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Median : 52.81  
##                                                           Mean   : 54.25  
##                                                           3rd Qu.: 63.70  
##                                                           Max.   :101.71  
##                                                                           
##      rooms           floor         floorCount       buildYear   
##  Min.   :1.000   Min.   :1.000   Min.   : 1.000   Min.   :1899  
##  1st Qu.:2.000   1st Qu.:2.000   1st Qu.: 3.000   1st Qu.:1970  
##  Median :3.000   Median :3.000   Median : 4.000   Median :1993  
##  Mean   :2.557   Mean   :2.827   Mean   : 5.084   Mean   :1988  
##  3rd Qu.:3.000   3rd Qu.:4.000   3rd Qu.: 6.000   3rd Qu.:2016  
##  Max.   :4.000   Max.   :7.000   Max.   :13.000   Max.   :2024  
##                  NA's   :3573    NA's   :209      NA's   :3380  
##     latitude       longitude     centreDistance      poiCount    
##  Min.   :49.98   Min.   :16.82   Min.   : 0.020   Min.   : 0.00  
##  1st Qu.:51.10   1st Qu.:18.58   1st Qu.: 2.130   1st Qu.: 7.00  
##  Median :52.19   Median :19.91   Median : 4.130   Median :14.00  
##  Mean   :51.70   Mean   :19.66   Mean   : 4.432   Mean   :14.65  
##  3rd Qu.:52.24   3rd Qu.:20.99   3rd Qu.: 6.250   3rd Qu.:20.00  
##  Max.   :53.50   Max.   :23.21   Max.   :16.480   Max.   :49.00  
##                                                                  
##  schoolDistance  clinicDistance   postOfficeDistance kindergartenDistance
##  Min.   :0.005   Min.   :0.0050   Min.   :0.002      Min.   :0.001       
##  1st Qu.:0.178   1st Qu.:0.3610   1st Qu.:0.238      1st Qu.:0.154       
##  Median :0.289   Median :0.6770   Median :0.392      Median :0.256       
##  Mean   :0.408   Mean   :0.9709   Mean   :0.510      Mean   :0.357       
##  3rd Qu.:0.462   3rd Qu.:1.2440   3rd Qu.:0.621      3rd Qu.:0.411       
##  Max.   :4.920   Max.   :4.9180   Max.   :4.801      Max.   :4.767       
##  NA's   :11      NA's   :63       NA's   :20         NA's   :19          
##  restaurantDistance collegeDistance pharmacyDistance  ownership        
##  Min.   :0.0010     Min.   :0.006   Min.   :0.0010   Length:21501      
##  1st Qu.:0.1120     1st Qu.:0.565   1st Qu.:0.1360   Class :character  
##  Median :0.2240     Median :1.121   Median :0.2350   Mode  :character  
##  Mean   :0.3358     Mean   :1.441   Mean   :0.3471                     
##  3rd Qu.:0.4020     3rd Qu.:2.050   3rd Qu.:0.4030                     
##  Max.   :4.9280     Max.   :5.000   Max.   :4.8020                     
##  NA's   :31         NA's   :584     NA's   :30                         
##  buildingMaterial    condition         hasParkingSpace     hasBalcony       
##  Length:21501       Length:21501       Length:21501       Length:21501      
##  Class :character   Class :character   Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##                                                                             
##                                                                             
##                                                                             
##                                                                             
##  hasElevator        hasSecurity        hasStorageRoom         price        
##  Length:21501       Length:21501       Length:21501       Min.   : 191000  
##  Class :character   Class :character   Class :character   1st Qu.: 549000  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Median : 721824  
##                                                           Mean   : 741078  
##                                                           3rd Qu.: 888000  
##                                                           Max.   :1589000  
## 

#Używanie funkcji hotdeck do wypełnienia brakujących danych
czyste <- hotdeck(apartments2)

n_miss(czyste)  # Count of NA values: 0

## [1] 0

n_complete(czyste)  # Count of complete values: 1204056

## [1] 1204056

pct_miss(czyste)  # Percentage of NA values: [1] 0

## [1] 0

descriptive_stats <- czyste %>%
  select(price) %>%
  summarise(
    Mean = format(mean(price, na.rm = TRUE), big.mark = ".", scientific = FALSE, digits = 0),
    Median = format(median(price, na.rm = TRUE), big.mark = ".", scientific = FALSE, digits = 0),
    Std_Dev = format(sd(price, na.rm = TRUE), big.mark = ".", scientific = FALSE, digits = 0),
    Min = format(min(price, na.rm = TRUE), big.mark = ".", scientific = FALSE, digits = 0),
    Max = format(max(price, na.rm = TRUE), big.mark = ".", scientific = FALSE, digits = 0),
  
  )

# Print the results
print(descriptive_stats)

##             N       Mean       SD      Min     Q1 Median     Q3     Max
## 1 price 21501   741077.8 280184.9   191000 549000 721824 888000 1589000

skew_value <- skewness(czyste$price, na.rm = TRUE)
kurt_value <- kurtosis(czyste$price, na.rm = TRUE)

print(paste("Skewness: ", skew_value))

## [1] "Skewness:  0.69144483660002"

print(paste("Kurtosis: ", kurt_value))

## [1] "Kurtosis:  3.26861387871498"

install.packages("psych")
library(psych)
raport <-
  list("Cena w PLN" =
       list("Min"= ~ min(price),
            "Max"= ~ max(price),
            "Kwartyl dolny"= ~ quantile(price,0.25),
            "Mediana"= ~ round(median(price),0),
            "Kwartyl górny"= ~ quantile(price,0.75),
            "Średnia"= ~ round(mean(price),0),
            "Odch. std."= ~ round(sd(price),0),
            "Odstęp Międzykwartyllowy"= ~ round(iqr(price),0),
            "Odchylenie ćwiartkowe"=~round(iqr(price)/2,0),
            "Odch. std. w %"=~round((sd(price)/mean(price)),4),
            "Odch. ćwiartkowe w %"=~round((iqr(price)/median(price)),4),
            "Skośność"=~round(skew(price),4),
            "Kurtoza"=~round(kurtosi(price),4)
            ))
tabela<-summary_table(czyste, summaries = raport, by = c("rooms"))

knitr::kable(tabela,
  digits = 2,
  align = "lcccc",
  caption="Tabela cen mieszkań w Polskich miastach - ceny w PLN wg liczby pokoi.",
  col.names = c("Statystyka","1 pokój", "2 pokoje", "3 pokoje", "4 pokoje")) 

skrajne_mieszkania <- czyste %>%
  group_by(rooms) %>%
  filter(price == min(price) | price == max(price)) %>%
  group_by(rooms, price) %>%
  filter(ifelse(price == min(price), squareMeters == min(squareMeters), squareMeters == max(squareMeters))) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(price_per_m2 = round(price / squareMeters, 2)) %>%  
  select(rooms, price, squareMeters, price_per_m2) %>%
  arrange(rooms, price)

knitr::kable(skrajne_mieszkania, 
             digits = 2, 
             align = "lccc",
             caption = "Tabela skrajnych mieszkań - ceny, metraż i koszt za m²",
             col.names = c("Liczba pokoi", "Cena (PLN)", "Powierzchnia (m²)", "Cena za m² (PLN)"))

czyste <- czyste %>%
  mutate(priceSquareMeter = round(price / squareMeters, 2))

limits <- c(0, 250000, 500000, 750000, 1000000, 1250000, Inf)

labels <- c("<250,000 PLN", "250,000 - 499,999 PLN", "500,000 - 749,999 PLN", 
  "750,000 - 999,999 PLN", "1,000,000 - 1,249,999 PLN", "≥1,250,000 PLN")

czyste$price_category <- cut(
  czyste$price, 
  breaks = limits, 
  labels = labels, 
  include.lowest = TRUE, 
  right = FALSE
)

for (i in 1:length(labels)) {
  czyste[paste0("in_range_", i)] <- ifelse(czyste$price_category == labels[i], 1, 0)
}

price_counts <- czyste %>%
  count(price_category) %>%
  mutate(percentage = n / sum(n) * 100)  

fixed_label_height <- max(price_counts$n) * 1.05  # Slightly above max count for visibility
ggplot(price_counts, aes(x = price_category, y = n, fill = price_category)) +
  geom_bar(stat = "identity", show.legend = FALSE) +
  geom_text(aes(label = paste0(round(percentage, 1), "%")), 
            vjust = 2, 
            size = 5, 
            color = "black",
            nudge_y = fixed_label_height - max(price_counts$n)) +  
  scale_y_continuous(labels = scales::comma) +  
  theme_minimal() +
  labs(
    title = "Rozkład cen apartamentów",
    x = "Przedział cenowy",
    y = "Liczba apartamentów"
  ) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))  

limits <- c(0, 250000, 500000, 750000, 1000000, 1250000, Inf)

apartments$price_category <- cut(apartments$price, breaks = limits, labels = labels, include.lowest = TRUE, right = FALSE)

price_counts <- apartments %>%
  count(price_category) %>%
  mutate(percentage = round(n / sum(n) * 100, 1))  

knitr::kable(price_counts, 
             digits = 1, 
             align = "lc", 
             caption = "Tabela rozkładu cen mieszkań przed odrzuceniem wartości skrajnych",
             col.names = c("Przedział cenowy", "Liczba mieszkań", "Procentowy udział (%)"))

ggplot(czyste, aes(x = city, y = priceSquareMeter)) +  
  geom_boxplot(aes(fill = city), alpha = 0.85) +  
  theme_minimal() +  
  labs(title = "Rozkład cen według miasta", x = NULL, y = "Cena za metr kwadratowy") +   
  theme(axis.text.x = element_blank(), axis.ticks.x = element_blank()) +  
  scale_y_continuous(labels = scales::label_number(big.mark = ".", decimal.mark = ","))  

ggplot(czyste, aes(x = city, y = squareMeters)) +  
  geom_boxplot(aes(fill = city), alpha = 0.85) +  
  theme_minimal() +  
  labs(title = "Rozkład metrażu mieszkań według miasta", x = NULL, y = "Metraż") +   
  theme(axis.text.x = element_blank(), axis.ticks.x = element_blank()) +  
  scale_y_continuous(labels = scales::label_number(big.mark = ".", decimal.mark = ",")) 

# Zlicz wystąpienia i oblicz procentowy udział dla zmiennej 'ownership'
ownership_counts <- czyste %>%
  count(ownership) %>%
  mutate(percentage = n / sum(n) * 100)  # Convert counts to percentages

# Ustal stałą wysokość etykiet (dostosuj w zależności od zbioru danych)
fixed_label_height <- max(ownership_counts$n) * 1.05  # Slightly above max count for visibility

# Wizualizuj rozkład własności ('ownership')
ggplot(ownership_counts, aes(x = ownership, y = n, fill = ownership)) +
  geom_bar(stat = "identity", show.legend = FALSE) +
  geom_text(aes(label = paste0(round(percentage, 1), "%")), 
            vjust = 2, 
            size = 5, 
            color = "black",
            nudge_y = fixed_label_height - max(ownership_counts$n)) +  # Fixed height
  scale_y_continuous(labels = scales::comma) +  # Format Y-axis with thousands separator
  theme_minimal() +
  labs(
    title = "Distribution of Ownership",
    x = "Ownership",
    y = "Count of Apartments"
  ) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))  # Rotate labels for readability

# aov and interaction plot
# Using aov to assess interaction effects between variables
aov <- aov(price ~ city * condition, data = czyste)
summary(aov)

##                   Df    Sum Sq   Mean Sq F value Pr(>F)    
## city              14 5.805e+14 4.146e+13 808.166 <2e-16 ***
## condition          1 4.260e+12 4.260e+12  83.032 <2e-16 ***
## city:condition    14 1.491e+12 1.065e+11   2.076 0.0103 *  
## Residuals      21471 1.102e+15 5.131e+10                   
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

# Ensure 'city' is treated as a factor (if not already)
czyste$city <- factor(czyste$city)

# Interaction plot
interaction.plot(
  czyste$city,
  czyste$condition,
  czyste$price,
  main = "Interaction Plot: City x Condition",
  xlab = "City",
  ylab = "Average Price",
  col = 1:length(unique(czyste$city)), # Dynamic coloring based on number of cities
  las = 2, # Rotate labels on x-axis for better readability
  cex.axis = 0.7, # Adjust axis label size if needed
  cex.lab = 1.2 # Adjust label size if needed
)

Analiza mapy cieplnej

# Compute correlation matrix for selected variables
correlation_matrix <- cor(czyste %>% select(price, poiCount, squareMeters, rooms), 
                          use = "pairwise.complete.obs")

# Plot correlation heatmap for key apartment features
corrplot(correlation_matrix, method = "square", 
         tl.cex = 0.8, cl.cex = 0.8, 
         type = "upper", order = "hclust", 
         addCoef.col = "black", number.cex = 0.7,
         title = "Correlation Heatmap for Selected Variables", mar = c(0, 0, 2, 0)) 

# Define relevant POI variables
poi_vars <- c("schoolDistance", "clinicDistance", "postOfficeDistance", 
              "kindergartenDistance", "restaurantDistance", "collegeDistance", 
              "pharmacyDistance", "centreDistance", "price")

# Ensure all selected variables exist in the dataset
existing_poi_vars <- poi_vars[poi_vars %in% colnames(czyste)]

# Compute correlation matrix for POI distances and price
poi_correlation <- cor(czyste %>% select(all_of(existing_poi_vars)), 
                       use = "pairwise.complete.obs")

# Plot POI correlation heatmap
corrplot(poi_correlation, method = "square", 
         tl.cex = 0.8, cl.cex = 0.8, 
         type = "upper", order = "hclust", 
         addCoef.col = "black", number.cex = 0.7,
         title = "POI Distance Correlations with Price", mar = c(0, 0, 2, 0)) 

# Define correlation analysis function
correlation_analysis <- function(data) {
  required_columns <- c("price", "poiCount", "squareMeters", "rooms")
  
  # Ensure required columns exist
  existing_columns <- required_columns[required_columns %in% names(data)]
  
  if (length(existing_columns) < length(required_columns)) {
    stop("One or more required columns are missing from the dataset.")
  }
  
  # Compute correlation values
  cor_matrix <- cor(data[, existing_columns], use = "pairwise.complete.obs")
  
  # Create correlation heatmap
  corrplot(cor_matrix, 
           method = "color", 
           col = colorRampPalette(c("orange", "white", "navy"))(200), 
           type = "upper", 
           order = "hclust", 
           addCoef.col = "black", 
           tl.col = "black", 
           tl.srt = 45, 
           title = "Correlation Heatmap")
}

# Execute correlation analysis
correlation_analysis(czyste)

Analiza mapy cieplnej korelacji między różnymi zmiennymi prowadzi do trzech wykresów:

Pierwszy wykres przedstawia korelację między wybranymi zmiennymi, takimi jak szerokość geograficzna, cena, metraż, liczba pokoi, piętro, liczba pięter w budynku, długość geograficzna, rok budowy oraz odległość od centrum. Wykazuje on niewielką lub żadną korelację między większością z tych zmiennych.

Druga mapa cieplna przedstawia korelację między mieszkaniem a odległością do różnych udogodnień. Pokazuje ona, że zazwyczaj, jeśli mieszkanie znajduje się blisko jednej infrastruktury, to jest także blisko innej. Co jednak ciekawe, istnieje negatywna korelacja między ceną a odległością do kliniki oraz restauracji, co wskazuje, że im mniejsza odległość, tym wyższa cena mieszkania. Jest to szczególnie nietypowe w kontekście pozytywnej korelacji między ceną a odległością do centrum, co sugeruje, że im bliżej centrum znajduje się mieszkanie, tym jest tańsze. Wynik ten stoi w sprzeczności z intuicyjną hipotezą, że mieszkania w centrum miasta są najdroższe. Może to oznaczać, że w danych znajduje się znaczna liczba mieszkań na przedmieściach, które są warte więcej niż mieszkania w obszarach miejskich.

Trzeci wykres przedstawia mapę cieplną mierzącą cenę w odniesieniu do liczby pokoi oraz powierzchni mieszkania. Naturalna hipoteza, że większe mieszkania i większa liczba pokoi oznaczają wyższą cenę, znajduje potwierdzenie, wykazując bardzo wysoką dodatnią korelację.

Następnie tworzony jest wykres analizujący wpływ piętra, na którym znajduje się mieszkanie, na jego cenę.

ggplot(czyste, aes(x = floor)) +
  geom_histogram(binwidth = 1, fill = "blue", alpha = 0.7) +
  theme_minimal() +
  scale_x_continuous(breaks = seq(min(czyste$floor, na.rm = TRUE), 
                                  max(czyste$floor, na.rm = TRUE), 
                                  by = 1)) 

  labs(title = "Distribution of Apartments by Floor", x = "Floor", y = "Count")

## $x
## [1] "Floor"
## 
## $y
## [1] "Count"
## 
## $title
## [1] "Distribution of Apartments by Floor"
## 
## attr(,"class")
## [1] "labels"

Wykres pokazuje, że większość mieszkań znajduje się na niższych piętrach oraz że ogólnie liczba budynków mających mniej niż 5 pięter jest większa, co sugeruje, że większość budynków jest raczej niewielka.

# Calculate the count and percentage of each building type
type_summary <- czyste %>%
  count(type) %>%
  mutate(percentage = n / sum(n) * 100)

# Create a bar plot to show the count and percentage of each building type with fixed bar height
ggplot(type_summary, aes(x = type, y = n)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "steelblue", color = "black", width = 0.7) +
  geom_text(aes(label = paste0(round(percentage, 1), "%")), 
            vjust = 0.5, hjust = 0.5, size = 5, color = "black") +  # Center the percentage
  theme_minimal() +
  labs(title = "Distribution of Building Types", x = "Building Type", y = "Count") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) 

# Calculate the average price for each building type
average_price_by_type <- czyste %>%
  group_by(type) %>%
  summarise(avg_price = mean(price, na.rm = TRUE))

# Create scatter plot with a linear trend line
ggplot(czyste, aes(x = rooms, y = price)) +
  geom_point(alpha = 0.5, color = "blue") +  # Scatter plot points
  geom_smooth(method = "lm", color = "red", se = FALSE) +  # Linear trend line
  labs(
    title = "Cena vs. Liczba pokoji",
    x = "Liczba pokoji",
    y = "Cena (PLN)"
  ) +
  theme_minimal()

ggplot(czyste, aes(x = buildingMaterial, y = price, fill = buildingMaterial)) +
  geom_boxplot(alpha = 0.8) +
  theme_minimal() +
  coord_flip() +
  labs(title = "Impact of Building Material on Price", x = "Building Material", y = "Price") 

#Impact of Security on Apartment Prices
ggplot(czyste, aes(x = factor(hasSecurity, labels = c("No Security", "Has Security")), y = price)) +
  geom_boxplot(aes(fill = factor(hasSecurity)), alpha = 0.8) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Impact of Security on Apartment Prices", x = "Security", y = "Price") +
  scale_fill_manual(values = c("red", "green"))

Dane ogólne

Analiza polskiego rynku nieruchomości na podstawie danych z czerwca 2024 roku pokazuje, że większość polskich apartamentów, bo 77,1%, mieści się w przedziale cenowym od 250 000 do 1 000 000 PLN. Rozkład cen jest wyraźnie przesunięty w prawo, co wskazuje na dużą liczbę apartamentów o wysokiej cenie. Ponad 13% nieruchomości przekracza cenę 1 250 000 PLN, co potwierdza obecność nieruchomości luksusowych.

Miasto, w którym znajduje się apartament, jest najważniejszym czynnikiem wpływającym na jego cenę

Wykresy pudełkowe pokazują znaczną zmienność cen między miastami. Stan apartamentu nie wpływa silnie na cenę, co pokazuje wykres skrzypcowy. Analiza ANOVA ceny według miasta i stanu potwierdza, że różnice cenowe zależą bardziej od miasta niż od stanu technicznego apartamentu.

Odległość od miasta

Negatywna korelacja między ceną a odległością od klinik/restauracji sugeruje, że apartamenty o wysokiej wartości znajdują się w rejonach o lepszej infrastrukturze miejskiej. Nieoczekiwany wynik: Apartamenty oddalone od centrum są droższe, co może wynikać z obecności luksusowych nieruchomości podmiejskich w zamkniętych osiedlach. Zbiór danych może być zniekształcony przez luksusowe inwestycje podmiejskie, a nie tradycyjne miejskie apartamenty.

Ostateczne wnioski

Polski rynek nieruchomości zdominowany jest przez apartamenty w średnim przedziale cenowym (500 000 - 999 999 PLN). W rynku luksusowym występują wartości odstające, które znacząco wpływają na miary statystyczne. Przewagę ma własność prywatna (prawie 90%), a spółdzielcze mieszkania stanowią niewielki odsetek. Stan apartamentu ma niewielki wpływ na cenę, co sugeruje, że bardziej liczy się lokalizacja. Bliskość do klinik i restauracji ma pozytywny związek z ceną, podczas gdy odległość od centrum miasta wykazuje nieoczekiwaną negatywną korelację. Nieoczekiwany efekt odległości od centrum sugeruje, że drogie nieruchomości mogą być skoncentrowane w podmiejskich, luksusowych inwestycjach, a nie w tradycyjnych centrach miast.