1.1 Solicitud 1: Zona Norte (Vivienda de 200m²)

• Factibilidad: Baja. El presupuesto de $350 Millones es insuficiente para las pretensiones del cliente.
• Hallazgo: El modelo predictivo sitúa el valor de mercado para estas especificaciones en $392.29 Millones (un 12% por encima del presupuesto).
• Estrategia: Se recomienda a María sugerir al cliente una reducción del área construida a 160m² o flexibilizar la ubicación hacia zonas aledañas para no comprometer la calidad de la vivienda.

1.2 Solicitud 2: Zona Sur (Vivienda de 300m²)

• Factibilidad: Alta. El presupuesto de $850 Millones es competitivo y realista.
• Hallazgo: El modelo estima un precio de mercado de $828.8 Millones. El mercado del Sur profundo (Calle 50 a Jamundí) es altamente predecible \(R^2 = 0.75\), donde el metraje cuadrado y los parqueaderos son los principales dinamizadores del precio.
• Estrategia: Proceder con las 5 ofertas identificadas en el Anexo 2, las cuales cumplen con los 3 parqueaderos y el área de gran formato requerida.

2.1 Anexo 1: Solicitud 1 - Casas en Zona Norte (Presupuesto: $350M)

2.2 Filtro de Base de Datos y Verificación Geográfica

Se realiza el filtro para aislar únicamente el inventario de casas ubicadas en la Zona Norte, obteniendo un total de 722 registros aptos para el análisis.

Comprobacion del tipo de vivienda por zona segun solicitud 1:

## 
## Casa 
##  722

## 
## Zona Norte 
##        722

2.3 Corrección de Datos Atípicos Geográficos

Basándome en la geografía de Cali, la “Zona Norte” se concentra aproximadamente por encima de la Latitud 3.45. Los puntos que vemos en el sur o fuera de la ciudad los eliminaremos usando un filtro de coordenadas para asegurar que el análisis de María sea preciso.

Para garantizar que el modelo de regresión represente fielmente el mercado del Norte, aplicamos un filtro de coordenadas. Definimos el límite sur de la Zona Norte aproximadamente en la Latitud 3.454.

## Registros originales: 722

## Registros después de limpieza geográfica: 494

## Registros eliminados (Atípicos): 228

2.4 Causas de los atípicos:

Al observar que hay puntos en el sur etiquetados como “norte”, confirmamos que la base de datos de la inmobiliaria anterior de Santiago y Lina tiene deficiencias en la captura de información, posiblemente por selección errónea de listas desplegables en el software de ingreso.

2.5 mpacto en la solicitud 1:

Ahora que tenemos 494 registros (los que queden tras la limpieza), podemos proceder con el EDA.

3.1 Análisis Exploratorio de Datos (EDA) - Correlaciones

Para entender qué variables influyen más en el precio de las casas en el Norte, realizamos un análisis de correlación visual interactivo.

4.1 Interpretación del Modelo (Anexos)

Según los resultados a través del \(R^2\) ajustado de 0.566 es muy sólido para el mercado inmobiliario; significa que las variables físicas explican el 56.6% de la variabilidad del precio en el Norte. El resto (43%) suele depender de acabados, vista o micro-ubicación.

Sin embargo, hay un un punto que podemos llamar error de dedo o leverage y es el dato que presenta (1440m² por 370M): una casa de ese tamaño a ese precio en el norte de Cali tendría un valor de metro cuadrado de $256,000, lo cual es imposible para una zona urbana. Probablemente sea un lote o una casa en ruinas. Lo mantendremos por ahora para el diagnóstico de supuestos, pero para la predicción final lo ignoraremos para no sesgar a María.

Como Interpretación adicional tenemos:

• Intercepto (-189.67): No tiene interpretación física (una casa no vale “negativo”), pero es el punto de partida matemático.

• Área Construida (0.636): Significativo (*). Por cada metro cuadrado adicional, el precio aumenta en $636,000 COP. Esto es lógico y consistente.

• Estrato (78.79): Significativo (*). Subir un nivel de estrato en el norte (ej. de 4 a 5) incrementa el valor de la casa en casi $79 millones. Es la variable con mayor impacto unitario.

• Habitaciones (-1.15): No significativo (p=0.85). En el norte, el número de habitaciones no parece dictar el precio; el mercado valora más el espacio total (areaconst) que la cantidad de cuartos.

• Parqueaderos (26.47): Significativo (*). Cada parqueadero adicional suma $26.5 millones al valor.

• Baños (19.47): Significativo (*). Cada baño extra aporta $19.5 millones.

5.1 Diagnóstico de Supuestos

Residuals vs Fitted: Los puntos no se distribuyen de forma aleatoria en una banda horizontal. Se ve una ligera forma de “embudo” (heterocedasticidad), lo que significa que el modelo es más preciso para casas baratas que para casas de lujo.

Normal Q-Q: Los residuos se alejan drásticamente de la línea en los extremos (colas pesadas). Esto indica que los errores no siguen una distribución normal perfecta, afectando la validez de los p-valores.

Residuals vs Leverage: ¡Aquí está nuestro sospechoso! Hay puntos con etiquetas numéricas (como el que mencionaste de 1440m²) que están jalando la línea de tendencia.

Sugerencia en este caso: Para mejorar el modelo, podríamos aplicar una transformación logarítmica a la variable preciom o eliminar los registros con áreas superiores a 500m² que claramente son atípicos para el Norte.

6.1 Análisis de la Predicción

Impacto para el negocio: La empresa internacional tiene un presupuesto de $350 Millones, pero las características que piden (200m², Estrato 5, Norte) valen realmente $392 Millones.

Recomendación para María: “María, debes informar al cliente que su presupuesto está un 12% por debajo del valor de mercado. Para ajustarse a los 350M, o bajamos el área a unos 160m² o buscamos en Estrato 4.”

9.1 Interpretación Modelo Zona Sur

• Área Construida (1.15): En el sur, cada metro cuadrado adicional sube el precio en $1.15 Millones. Esto nos dice que es casi el doble que en el norte ($0.63). El mercado del sur premia mucho más el espacio.

• Estrato (57.65): Cada salto de estrato suma $57.6 Millones.

• Parqueaderos (87.09): Esta es la variable clave. En el sur, un parqueadero extra vale $87 Millones. Como la solicitud pide 3, esto pesará mucho en el precio final.

• Habitaciones (-23.88): Notamos que el coeficiente es negativo y muy significativo. En apartamentos de lujo, esto suele indicar que el mercado prefiere áreas abiertas y menos cuartos pero más grandes, en lugar de muchos cuartos pequeños.

• Baños (52.69): Cada baño adicional suma $52.7 Millones.