Objetivo do trabalho é defender a empresa Easton Imobiliária da acusação de vender 2 imóveis por preços abaixo do mercado através de seus corretores. Para isso, teremos que avaliar o preço médio de casas nos mesmos padrões das vendidas, verificar se os valores divulgados pelo jornal estão fiéis a realidade, comparar as casas da Easton x outras agência para ver se é prática comum da empresa subvalorizar vendas, comparar as 2 casas com as outras agências e avaliar a influência da depreciação causada pela crise.

Utilizaremos a base de dados a seguir como parâmetro:

library(readxl)
Easton_Imobiliaria <- read_excel("C:/Users/Gustavo Keoma/Downloads/Base_de_dados-master/Easton Imobiliaria.xlsx")
View(Easton_Imobiliaria)
library(knitr)
head(kable(Easton_Imobiliaria))
## [1] " Mês    Preço     Tamanho   Quartos   Idade   Localização   Corretora"
## [2] "----  -------  ----------  --------  ------  ------------  ----------"
## [3] "   3   172950   173.54289         3       2             1           0"
## [4] "   3   167250   183.01900         3       2             1           0"
## [5] "   3   158250   172.24224         3       2             1           0"
## [6] "   3   150750   209.77507         4       2             3           0"

Informações do Jornal

1) Preços

boxplot(Easton_Imobiliaria$Preço, col = "green", ylab= "Preço em dólar")

Nota-se que a informação do jornal de preço médio de $104.250,00 não bate com a base de dados.

2) Tamanhos

boxplot(Easton_Imobiliaria$Tamanho, col= "blue", ylab= "m²")

O tamanho médio divulgado de 172m² é compatível com a média dos imóveis vendidos.

Preço comparativo

Easton_Imobiliaria$Corretora<-as.factor(Easton_Imobiliaria$Corretora)
levels(Easton_Imobiliaria$Corretora) <- c('Outras', 'Easton')
boxplot(Easton_Imobiliaria$Preço~Easton_Imobiliaria$Corretora, col= "green", xlab= "Corretora", ylab= "Preço", main= "Preço por Corretora")

Podemos perceber que a Easton Imobiliária tem vendido imóveis abaixo do preço em relação a outras empresas. Mas, ao procurar por informações de imóveis que se comparam diretamente em número de quartos, metragem, idade e localização com as duas casas vendidas, nesse mesmo período, não foi encontrado registro algum de vendas desse tipo por outras empresas. Portanto, uma comparação mais acurada não pode ser realizada.

3) Depreciação dos imóveis

boxplot(Easton_Imobiliaria$Preço~Easton_Imobiliaria$Mês, col= "pink", xlab= "Mês", ylab= "Preço em dólar", names=c("Março","Abril","Maio", "Junho"), main= "Preço por mês")

Há uma clara depreciação de imóveis nos últimos meses. Em média, 20% nos últimos 4 meses.

Conclusão

Primeiramente, as informações do jornal não estão bem alinhadas com a realidade, de acordo com a base de dados. Além disso, não há informações complementares como quantidade de quartos, localização e idade. Ademais, não há registro de outras casas dentro dos mesmos padrões que tenha sido vendidas nos últimos meses, o que descredibiliza essa acusação de que há outro imóveis semelhantes vendidos por valores mais altos. Também existe uma crise no mercado que está rebaixando demais o preço dos imóveis, o que justifica a venda em um preço abaixo para garanti-la, já que em poucos meses pode ficar com o valor baixo além de encalhado mão do dono.