BASE DE DADOS

library(readxl)
Base_de_dados_Easton_Imobiliaria <- read_excel("C:/Users/dessa/Documents/Estatistica/Base_de_dados-master/Base_de_dados-master/Base de dados - Easton Imobiliaria.xlsx")

##Imobiliárias

Easton <- subset(Base_de_dados_Easton_Imobiliaria,subset =Corretora== 1)

Concorrentes <- subset(Base_de_dados_Easton_Imobiliaria,subset = Corretora== 0)

##Análise de Parâmetros

##Easton

library(ggplot2)
library(ggthemes)
ggplot(Base_de_dados_Easton_Imobiliaria) +
 aes(x = Preço, y = Tamanho) +
 geom_point(size = 1.82, colour = "#ef562d") +
 labs(x = "Preço", y = "Tamanho", title = "Gráfico Preço x Tamanho") +
 theme_economist()

##Concorrentes

ggplot(Concorrentes) +
  aes(x = Preço, y = Tamanho) +
  geom_line(size = 1.3, colour = "#ef562d") +
  labs(x = "Preço", y = "Tamanho", title = "Concorrentes - Preço x Tamanho") +
  theme_minimal()

##Variáveis

boxplot(Easton$Preço,Concorrentes$Preço, main= "Gráfico Preço x Corretora", col= c("orange", "yellow"),ylab= "Preço", xlab= "Corretoras", names= c("Easton", "Concorrentes"))

##Mês

Base_de_dados_Easton_Imobiliaria$Mês <- as.factor(Base_de_dados_Easton_Imobiliaria$Mês)

plot(Base_de_dados_Easton_Imobiliaria$Mês, col = c("pink", "red", "black", "yellow"), names = c("Março","Abril","Maio","Junho"), main = "Gráfico vendas por mês", ylab = 'Vendas', xlab = 'Mês')

##Corretora

Base_de_dados_Easton_Imobiliaria$Corretora <- as.factor (Base_de_dados_Easton_Imobiliaria$Corretora)

plot(Base_de_dados_Easton_Imobiliaria$Corretora, col = c("green", "grey"), main = "Gráfico vendas por corretoras", ylab = "Vendas", xlab = "Corretora", names = c("Concorrentes", "Easton"))

## Localização

Base_de_dados_Easton_Imobiliaria$Localização <- as.factor(Base_de_dados_Easton_Imobiliaria$Localização)

plot(Base_de_dados_Easton_Imobiliaria$Localização, col = c("red", "blue", "orange"), main = ("Gráfico vendas por região"), ylab = "Vendas", xlab = "Mês", names = c("Dallas", "Fort Worth", "Redondezas"))

##Tamanho das casas

boxplot(Easton$Tamanho, Concorrentes$Tamanho, col = c("pink", "blue"), main = "Gráfico tamanho por corretoras", ylab = "Tamanho (m²)", xlab = "Corretoras", names = c("Easton", "Concorrentes") )

##Idade das casas

boxplot(Easton$Idade, Concorrentes$Idade, main = "Gráfico Idade das casas por Corretora", col = c("red", "yellow"), ylab = "Idade", xlab = "Corretoras", names = c("Easton","Concorrentes"))

library(psych)
## 
## Attaching package: 'psych'
## The following objects are masked from 'package:ggplot2':
## 
##     %+%, alpha
describeBy(Easton$Preço)
## Warning in describeBy(Easton$Preço): no grouping variable requested
##    vars  n   mean       sd median  trimmed     mad   min    max range skew
## X1    1 46 130950 19097.96 128100 129422.4 15456.1 99450 176550 77100 0.75
##    kurtosis      se
## X1     0.04 2815.84
describeBy(Concorrentes$Preço)
## Warning in describeBy(Concorrentes$Preço): no grouping variable requested
##    vars   n     mean       sd median  trimmed      mad   min    max range
## X1    1 415 141066.1 22239.58 139950 140549.1 26242.02 99000 190650 91650
##    skew kurtosis     se
## X1 0.15    -0.95 1091.7

##Análise

Diante dos dados apresentados, podemos notar que o preço das casas vendidas pela corretora Easton Imobiliária, são menores que os da concorrência quando analisada em comparação as existentes no mercado. Através dos gráficos, notamos essa diferenciação nos preços.

##Houve subvalorização em Arlington City?

Venda_Redondezas<- subset(Base_de_dados_Easton_Imobiliaria, subset=Localização== 3)

summary(Venda_Redondezas)
##  Mês        Preço           Tamanho         Quartos         Idade       
##  3:22   Min.   : 99450   Min.   :130.4   Min.   :2.00   Min.   : 1.000  
##  4:26   1st Qu.:117450   1st Qu.:166.9   1st Qu.:3.00   1st Qu.: 5.000  
##  5:32   Median :125850   Median :182.4   Median :3.00   Median : 6.000  
##  6:17   Mean   :128547   Mean   :185.9   Mean   :3.32   Mean   : 6.144  
##         3rd Qu.:138450   3rd Qu.:203.1   3rd Qu.:4.00   3rd Qu.: 7.000  
##         Max.   :177750   Max.   :266.8   Max.   :4.00   Max.   :13.000  
##  Localização Corretora
##  1: 0        0:82     
##  2: 0        1:15     
##  3:97                 
##                       
##                       
## 
summary(Venda_Redondezas$Tamanho)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   130.4   166.9   182.4   185.9   203.1   266.8
Venda_Forth<- subset(Base_de_dados_Easton_Imobiliaria, subset=Localização==2)
summary(Venda_Forth)
##  Mês        Preço           Tamanho         Quartos         Idade       
##  3:40   Min.   : 99000   Min.   :120.6   Min.   :2.00   Min.   : 1.000  
##  4:37   1st Qu.:115275   1st Qu.:156.1   1st Qu.:3.00   1st Qu.: 5.000  
##  5:36   Median :124350   Median :168.2   Median :3.00   Median : 6.000  
##  6:34   Mean   :129486   Mean   :175.9   Mean   :3.17   Mean   : 6.374  
##         3rd Qu.:144150   3rd Qu.:196.5   3rd Qu.:4.00   3rd Qu.: 8.000  
##         Max.   :184800   Max.   :256.1   Max.   :4.00   Max.   :11.000  
##  Localização Corretora
##  1:  0       0:123    
##  2:147       1: 24    
##  3:  0                
##                       
##                       
## 
summary(Venda_Forth$Tamanho)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   120.6   156.1   168.2   175.9   196.5   256.1
summary(Venda_Forth$Idade)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   1.000   5.000   6.000   6.374   8.000  11.000
plot(Venda_Forth$Idade, Venda_Forth$Preço, main = "Gráfico de Idade x Preço", col= "green", ylab = "Preço", xlab = "Idade")

##Análise

Apartir dos dados, nota-se que sim. As casas de Arlington city são subvalorizadas, pois possuem um valor de 89 mil, com uma metragem de 200 metros.

##CONCLUSÃO

Através da análise do tamanho dos imóveis, número de quartos, idade do imóvel, localização, a imobiliária responsável, meses de venda e o preço vendido. Concluimos que de fato, Sam Easton tem vendido suas casas por um valor mais baixo que as outras imobiliárias. No entanto, durante essa análise havia uma crise econômica no mercado que pode ser percebida nos gráficos.Sendo assim, o valor dos imóveis imoveis diminuíram, estando os imóveis de Arlington city e Forth Worth num local de desvalorização.Contudo, mesmo com valores menores a Easton imobiliária, ainda se mantém no ritmo do mercado.