Introduccion

Column 1

Portada

Column 2

datos de la database

Dimensiones del dataset
Número de filas Número de columnas
545 13
Resumen de variables
Variable Tipo Unicos
price numeric 219
area numeric 284
bedrooms numeric 6
bathrooms numeric 4
stories numeric 4
mainroad character 2
guestroom character 2
basement character 2
hotwaterheating character 2
airconditioning character 2
parking numeric 4
prefarea character 2
furnishingstatus character 3

Estadisticas Descriptivas

Column 1

estadisticas

Estadísticas descriptivas
Variable Media Mediana Mínimo Máximo DesvEst
price 4.766729e+06 4340000 1750000 13300000 1.870440e+06
area 5.150541e+03 4600 1650 16200 2.170141e+03
bedrooms 2.965138e+00 3 1 6 7.380639e-01
bathrooms 1.286239e+00 1 1 4 5.024696e-01
stories 1.805505e+00 2 1 4 8.674925e-01
parking 6.935780e-01 0 0 3 8.615858e-01

Column 2

Histograma

Univariados

Column 1

boxplot de Precio

Column 2

boxplot de area

Correlacion

Column 1

Matriz de correlacion

Bivariados

Column 1

Numerica vs Numerica

Column 2

Categorica vs Numerica

Column 3

Barras ampliado

Conclusiones y recomendaciones

Column 1

Conclusiones

  • Área, habitaciones y baños influyen directamente en el precio.
  • Existen outliers importantes, especialmente en precio.
  • Las variables categóricas muestran diferencias significativas entre grupos.
  • La correlación confirma dependencias aprovechables en modelos predictivos.

Column 2

recomendaciones

  • Tratar outliers antes del modelado.
  • Normalizar variables con alta dispersión.
  • Implementar modelos predictivos multivariados.
  • Incluir información geográfica si está disponible.
  • Evaluar diferencias categóricas con ANOVA o chi-cuadrado.