Descrição do projeto
Sobre • Objetivo • Premissas • Tecnologias • Solução • Como instalar • Lições Aprendidas • Próximos Passos • Referências • Autor • Contribuidores • Licença •
Texto explicativo do projeto com contexto do negócio, dados sobre o negócio/setor, imagens, origem dos dados, referências, e tudo que for necessário para passar o conhecimento necessário.
O Objetivo na exploração dos dados é analisar e identificar:
- Imóveis que estejam abaixo da mediana da região de localização
- Imóveis com boas condições e vista para a água
- Identificar a sazonalidade da data da compra (summer or winter)
- Analisar e confirmar as hipóteses:
- H1: Imóveis que possuem vista para água, são 30% mais caros, na média.
- H2: Imóveis com data de construção menor que 1955, são 50% mais baratos, na média.
- H3: Imóveis sem porão possuem área total 50% maiores do que com porão.
- H4: O crescimento do preço dos imóveis YoY (Year over Year) é de 10%
- H5: Imóveis com 3 banheiros tem um crescimento MoM (Month over Month) de 15%
- Na limpeza dos dados:
- Retirados os ID´s duplicados
- Retirado o ID com número de quartos igual a 33 (possível erro de digitação)
- Imóveis em bom estado foram considerados como condition igual 3 ou 4
- O crescimento anual foi calculado com o valor médio dos imóveis por ano, pois a base de dados só possuia o período de 13 meses.
As seguintes ferramentas foram usadas na construção do projeto:
Passo a passo de como rodar o modelo.
- A base de dados tem que estar limpa
- As afirmações devem ser bem claras para que a solução da análise confirme ou não as hipóteses
- Nem toda afimação/hipótese tem solução ou será respondida
- Identificar claramente as premissas para alinhamento das expectativas
- Importante saber exatamente o que o cliente precisa.
- Identificar as necessidades mesmo que não esteja no pedido do cliente.
O projeto não teve contribuidores oficiais. A Comunidade Data Science foi consultada em determinados momentos.
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