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 priceSquareMeter - Cena za metr kwadratowy - zmienna dodana na potrzeby raportu 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

# Mapa brakujących danych
vis_miss(apartments)

# Wykres Brakujących danych
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. W niektórych przypadkach szczegóły dotyczące nieruchomości mogą być celowo pomijane przez sprzedających, aby zwiększyć atrakcyjność ogłoszenia lub z powodu braku dokładnych informacji.

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>

numeric_cols <- apartments %>% select(where(is.numeric))

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 = "turquoise", border = "navy", 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)
}

apartments2 <- apartments

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

 czyste <- hotdeck(apartments2)

n_miss(czyste)  # Licznik wartości NA

## [1] 0

n_complete(czyste)  # Licznik prawidłowych wartości

## [1] 1204056

pct_miss(czyste)  # Procentowa ilość wartości NA w zbiorze danych

## [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(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"

Aby przeanalizować stan polskiego rynku mieszkaniowego, apartamenty zostały pogrupowane w przedziały cenowe:

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))  

Wizualizacja pokazuje, w jakich przedziałach cenowych znajdują się apartamenty w zbiorze danych. Największy klaster apartamentów znajduje się w przedziale cenowym od 500 000 do 749 999 PLN, który obejmuje 40,2% obserwacji. Kolejne dwie kategorie z największą liczbą obserwacji to 750 000 do 999 999 PLN (24,7%) oraz 250 000 do 499 999 PLN (18,5%). Łącznie stanowią one 83,4% obserwacji.

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 = "Dystrubucja typu własności mieszkań",
    x = "Typ Właności",
    y = "Licznik Mieszkań"
  ) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))  # Rotate labels for readability

Analiza mapy cieplnej

correlation_matrix <- cor(czyste %>% select(price, poiCount, squareMeters, rooms), 
                          use = "pairwise.complete.obs")

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)) 

poi_vars <- c("schoolDistance", "clinicDistance", "postOfficeDistance", 
              "kindergartenDistance", "restaurantDistance", "collegeDistance", 
              "pharmacyDistance", "centreDistance", "price")

existing_poi_vars <- poi_vars[poi_vars %in% colnames(czyste)]

poi_correlation <- cor(czyste %>% select(all_of(existing_poi_vars)), 
                       use = "pairwise.complete.obs")

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 = "Mapa korelacji rozmiar mieszkania a cena", mar = c(0, 0, 2, 0)) 

correlation_analysis <- function(data) {
  kolumny <- c("price", "priceSquareMeter", "squareMeters", "rooms")
  
  existing_columns <- kolumny[kolumny %in% names(data)]
  
  if (length(existing_columns) < length(kolumny)) {
    stop("One or more required columns are missing from the dataset.")
  }
  
  cor_matrix <- cor(data[, existing_columns], use = "pairwise.complete.obs")
  
  # Tworzenie mapy korelacji 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 = "Mapa Korelacji Heatmap")
}
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 zmiennych odnoszących się do rozmiaru mieszkania. Większość wyników jest niezaskakująca takich jak: Im więcej pokoi tym większy metraż im większy metraż tym większa cena, im więcej pokoi tym większa cena, im większy metraż tym mniejsza cena za m^2, im więcej pokoi tym mniejsza cena za m^2. Jednym wynikiem, który jest bardziej zaskakujący jest dodania korelacja na poziomie 0,66 zmiennych cena oraz cena za m^2 oznacza to, że droższe mieszkania mają wyższą cennę za metraż co może sugerować to, że znajdują się w bardzo dobrej lokalizacji albo są mieszkaniami wyższej jakości co za czym idzie sąbardziej porządane.

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 = "Dystrybucja mieszkań z względu na piętro", x = "Piętro", y = "Licznik")

## $x
## [1] "Piętro"
## 
## $y
## [1] "Licznik"
## 
## $title
## [1] "Dystrybucja mieszkań z względu na piętro"
## 
## 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.

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

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)) 

average_price_by_type <- czyste %>%
  group_by(type) %>%
  summarise(avg_price = mean(price, na.rm = TRUE))

ggplot(czyste, aes(x = buildingMaterial, y = price, fill = buildingMaterial)) +
  geom_boxplot(alpha = 0.8) +
  theme_minimal() +
  coord_flip() +
  labs(title = "Wpływ Materiału budowalnego na cennę", x = "Materiał Budowlany", y = "Cena") 

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 = "Wpływ ochrony na cennęmieszkania", x = "Ochrona", y = "Cena") +
  scale_fill_manual(values = c("red", "green"))

Wykres kwantyl-kwantyl

Wykres porównuje empiryczny rozkład cen mieszkań do teoretycznego rozkładu normalnego. W lewym dolnym oraz w prawym górnym rogu wykresu widzimy znaczne odchylenia, co sugeruje, że ceny mieszkań nie podlegąją w pełni rozkładowi normalnemu.

Dane ogólne

Analiza polskiego rynku nieruchomości na podstawie danych z czerwca 2024 roku pokazuje, że większość polskich apartamentów, bo 83,4%, mieści się w przedziale cenowym od 250 000 do 1 000 000 PLN. Nawet po odrzuceniu wartości odstających widzimy znaczny wpływ

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 mieszkania w średnim przedziale cenowym (500 000 - 999 999 PLN). W rynku luksusowym występują wartości odstające, które znacząco wpływają na miary statystyczne.Najdroższymi miastami do życia są: Warszawa, Kraków i Gdańsk a najtańszymi: Częstochowa i Radom. Miastami z największymi mieszkaniami są Gdynia i Szczein. Stan apartamentu ma niewielki wpływ na cenę, co sugeruje, że bardziej liczy się lokalizacja niż typ premium. 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.