Real estate sales analysis

State of Connecticut Real Estate Sales 2001-2023 GL

XÜLASƏ Siyasət və İdarəetmə Ofisi hər il oktyabrın 1-dən sentyabrın 30-u arasında baş verən satış qiyməti 2000 ABŞ dolları və ya daha çox olan bütün daşınmaz əmlak satışlarının siyahısını saxlayır. Hər bir satış qeydi üçün fayla aşağıdakılar daxildir: şəhər, əmlakın ünvanı, satış tarixi, əmlak növü (yaşayış, mənzil, ticarət, sənaye və ya boş torpaq), satış qiyməti və əmlakın qiymətləndirilməsi. Məlumatı əldə etmək üçün Daxıl Ol

Illərə görə satış sayı

est_year =  est_clean %>% group_by(Year=`List Year`) %>% summarise(sales_count=n()) %>% arrange(Year)




datatable(est_year, extensions = 'Buttons',
           options = list(paging = TRUE,
                          searching = TRUE,
                          fixedColumns = TRUE,
                          autoWidth = TRUE,
                          ordering = TRUE,
                          dom = 'Bftp',
                          buttons = c('copy', 'csv', 'excel','print')
                            ))

ggplotly(ggplot(est_year,aes(x=factor(Year),y=sales_count,group = 1)) + geom_line(color="lightblue") + theme_light() + 
  theme(axis.text.x =  element_text(angle = 45)) + labs(title = 'sales_count by year',x="Year",y="sales_count"))

Qrafikə əsasən 2001-2004 cü illərdə əmlak satışları niyə artıb? 2001-2004 cü illərdə faiz dərəcələri çox aşağı olub, ABŞ mərkəzi bankı İqtisadiyyatı canlandırmaq üçün faiz dərəcələrini 6.5% dən 1% ə qədər endirməsi,ucuz ipoteka krediti daşınmaz əmlaka tələbi artırdı

Əmlak və yaşayış növünə görə satış sayı

est_type =  est_clean %>% group_by(`Property Type`) %>% summarise(sales_count=n()) %>% 
  arrange(sales_count)

datatable(est_type, extensions = 'Buttons',
           options = list(paging = TRUE,
                          searching = TRUE,
                          fixedColumns = TRUE,
                          autoWidth = TRUE,
                          ordering = TRUE,
                          dom = 'Bftp',
                          buttons = c('copy', 'csv', 'excel','print')
                            ))

est_type1 =  est_clean %>% group_by(`Residential Type`) %>% summarise(sales_count=n()) %>% 
  arrange(sales_count)

datatable(est_type1, extensions = 'Buttons',
           options = list(paging = TRUE,
                          searching = TRUE,
                          fixedColumns = TRUE,
                          autoWidth = TRUE,
                          ordering = TRUE,
                          dom = 'Bftp',
                          buttons = c('copy', 'csv', 'excel','print')
                            ))

ggplotly(ggplot(est_type,aes(x=`Property Type`,y=sales_count)) + geom_col(fill="lightblue")+ theme_light())

ggplotly(ggplot(est_type1,aes(x=`Residential Type`,y=sales_count)) + geom_col(fill="lightblue")+ theme_light())

Əmlak və yaşayış növünə görə orta satış nisbəti

Sales_Ratio=Assessed_value/Sales_amount

Satış_nisbəti=Qiymətləndirilən_dəyər/Satış_qiyməti

est_ratio=est_clean %>% group_by(`Property Type`) %>% summarise(sales_ratio=round(mean(`Sales Ratio`),2))

datatable(est_ratio, extensions = 'Buttons',
           options = list(paging = TRUE,
                          searching = TRUE,
                          fixedColumns = TRUE,
                          autoWidth = TRUE,
                          ordering = TRUE,
                          dom = 'Bftp',
                          buttons = c('copy', 'csv', 'excel','print')
                            ))

ggplotly(ggplot(est_ratio,aes(x=`Property Type`,y=sales_ratio)) + geom_col(fill="lightblue")+ theme_light())