Informe Ejecutivo - Análisis de Viviendas en la Zona Norte

El presente informe tiene como objetivo analizar las viviendas disponibles en la Zona Norte de la ciudad, considerando una solicitud de compra con un presupuesto de hasta 350 millones de pesos. Para ello, se aplicaron diversas técnicas de análisis exploratorio, modelado de regresión y segmentación de ofertas con el fin de identificar las mejores opciones dentro del mercado.

Se realizó un filtrado de datos para seleccionar exclusivamente casas ubicadas en la Zona Norte. Posteriormente, se llevó a cabo un análisis exploratorio de datos, en el cual se identificó la relación entre variables clave como precio, área construida, estrato socioeconómico, número de parqueaderos, baños y habitaciones. Los resultados mostraron una alta correlación entre el precio y el área construida, lo que indica que estos factores son determinantes en la variabilidad de los valores de las viviendas.

Se ajustó un modelo de regresión lineal múltiple para predecir el precio de las viviendas en función de sus características principales. Tras realizar la validación del modelo, se evidenció un ajuste adecuado con un R² de aproximadamente 60%, lo que indica que el modelo es útil para hacer estimaciones, aunque existen otros factores que podrían influir en la variación de precios.

Posteriormente, se llevó a cabo una predicción del precio de una vivienda con las características solicitadas, obteniendo un valor estimado dentro del rango presupuestado. Finalmente, se generó un mapa interactivo con las cinco mejores ofertas disponibles en la Zona Norte, proporcionando información detallada sobre cada una de ellas.

Como conclusión, se recomienda analizar las propiedades seleccionadas con mayor profundidad, considerando factores adicionales como ubicación exacta, estado de la vivienda, oferta en la zona y potencial de valorización antes de tomar una decisión final.

Carga de datos y tratamiento de valores faltantes.

Filtrado de casas en la Zona Norte.

Análisis exploratorio y correlación de datos.

Construcción de modelo de regresión lineal.

#Histograma de residuos

#Gráfico de residuos vs valores ajustados

Q-Plot para verificar la normalidad de los residuos

Validación del modelo y supuestos estadísticos.

Gráficos de diagnóstico

Prediccion de precios para una vivienda específica

Generación de 5 ofertas de vivienda dentro del presupuesto.

Gráfico ofertas sugeridas

Informe Ejecutivo - Análisis de Viviendas en la Zona Sur

El presente informe tiene como objetivo analizar las viviendas disponibles en la Zona Sur de la ciudad, considerando una solicitud de compra con un presupuesto de hasta 850 millones de pesos. Para ello, se aplicaron técnicas de análisis exploratorio, modelado de regresión y segmentación de ofertas para identificar las opciones más viables.

Se realizó un filtrado de datos para seleccionar exclusivamente apartamentos ubicados en la Zona Sur. Posteriormente, se llevó a cabo un análisis exploratorio para evaluar la correlación entre variables clave como precio, área construida, estrato, parqueaderos, número de baños y habitaciones. Los resultados evidenciaron que el precio de la vivienda se relaciona directamente con el área construida y el estrato socioeconómico.

Mediante un modelo de regresión lineal múltiple, se identificaron los factores más relevantes en la determinación del precio. Se realizó una validación del modelo, evaluando la normalidad de los residuos y la homocedasticidad, obteniendo un ajuste razonable con un R² de aproximadamente 65%.

Para responder a la solicitud del comprador, se predijo el precio de las viviendas con base en los criterios proporcionados. Finalmente, se generó un mapa interactivo con las mejores ofertas muy por debajo del presupuesto, se muestran en el mapa resaltando aquellas propiedades encontradas aunque son precios muy economicos, el cliente podria darle una revisada y pensar como una inversion con remodelacion.

Como resultado, se recomienda evaluar las opciones destacadas en el análisis y considerar factores adicionales como la ubicación exacta, disponibilidad de servicios y estado de la propiedad antes de la toma de decisión final.

Filtrado de Viviendas Sur

Exploracion Datos Sur

Modelo Regresion Sur

Validacion Modelo Sur

Prediccion Vivienda Sur

Sugerencias Ofertas Sur