Este é um projeto fictício. A empresa, o contexto e as perguntas de negócios não são reais. Este portfólio está seguindo as recomendações do blog Seja um Data Scientist
A logo criada é ficticia.
O projeto foi colocado em produção através do Heroku:
House Rocket é uma empresa do ramo imobiliario que procura novos imóveis para seu catalogo, fomentada pela alta e baixa recorrente do mercado imobiliário a empresa busca novas oportunidades de compra de imóveis. A empresa procurou um Cientista de dados para ajudar a encontrar as melhores oportunidades de negócio, ou seja, maximizar a receita. A melhor estratégia é a compra de casas em condições regulares quando estiverem em baixa no mercado e revende-las quando o mercado estiver em alta. Os atributos das casas as tornam mais ou menos atrativas, influenciando a atratividade dos imóveis e, consequentemente, o seu preço. As questões a serem respondidas são:
1. Quais casas o CEO da House Rocket deveria comprar e por qual preço de compra?
2. Uma vez a casa em posse da empresa, qual o melhor momento para vendê-las e qual seria o preço da venda?
Os dados para este projeto podem ser encontrados em: https://www.kaggle.com/harlfoxem/housesalesprediction/discussion/207885 . Abaixo segue a definição para cada um dos 21 atributos:
| Atributos | Significado |
|---|---|
| id | Numeração única de identificação de cada imóvel |
| date | Data da venda da casa |
| price | Preço que a casa está sendo vendida pelo proprietário |
| bedrooms | Número de quartos |
| bathrooms | Número de banheiros (0.5 = banheiro em um quarto, mas sem chuveiro) |
| sqft_living | Medida (em pés quadrado) do espaço interior dos apartamentos |
| sqft_lot | Medida (em pés quadrado) quadrada do espaço terrestre |
| floors | Número de andares do imóvel |
| waterfront | Variável que indica a presença ou não de vista para água (0 = não e 1 = sim) |
| view | Um índice de 0 a 4 que indica a qualidade da vista da propriedade. Varia de 0 a 4, onde: 0 = baixa 4 = alta |
| condition | Um índice de 1 a 5 que indica a condição da casa. Varia de 1 a 5, onde: 1 = baixo |-| 5 = alta |
| grade | Um índice de 1 a 13 que indica a construção e o design do edifício. Varia de 1 a 13, onde: 1-3 = baixo, 7 = médio e 11-13 = alta |
| sqft_basement | A metragem quadrada do espaço habitacional interior acima do nível do solo |
| yr_built | Ano de construção de cada imóvel |
| yr_renovated | Ano de reforma de cada imóvel |
| zipcode | CEP da casa |
| lat | Latitude |
| long | Longitude |
| sqft_livining15 | Medida (em pés quadrado) do espaço interno de habitação para os 15 vizinhos mais próximo |
| sqft_lot15 | Medida (em pés quadrado) dos lotes de terra dos 15 vizinhos mais próximo |
As seguintes premissas foram consideradas para esse projeto:
- Os valores iguais a zero em yr_renovated são casas que nunca foram reformadas.
- O valor igual a 33 na coluna bathroom foi considerada um erro e por isso foi delatada das análises
- Os valores não inteiros nos atributos bathrooms e floors foram arrendados com o intuito de simplificar o projeto.
- A coluna price significa o preço que a casa foi / será comprada pela empresa House Rocket
- Valores duplicados em ID foram removidos e considerados somente a compra mais recente
- A localidade e a condição do imóvel foram características decisivas na compra ou não do imóvel
- A estação do ano foi a característica decisiva para a época da venda do imóvel
Quais foram as etapas para solucionar o problema de negócio:
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Coleta de dados via Kaggle
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Entendimento de negócio
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Tratamento de dados
3.1. Tranformação de variaveis
3.2. Limpeza
3.3. Entendimento
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Exploração de dados
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Responder problemas do negócio
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Resultados para o negócio
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Conclusão
Insights mais relevantes para o projeto:
Imóveis com vista pra água são em média 300% mais caros
Imóveis que nunca sofreram reformas são 30.21% mais baratos que os imóveis que ja sofreram algum tipo de reforma.
Imóveis com 6-9 quartos são mais caros sendo,149% mais caros se comparado a imóveis com 0 a 3 quartos, 48.9% mais caros se comparados a imóveis com 3 a 6 quartos e 107% mais caros se comparados a imóveis com 9 a 11 quartos.
O que as análises das hipóteses dizem sobre o negócio.
| Hipótese | Resultado | Tradução para negócio |
|---|---|---|
| H1 -Imóveis com vista para a água são em média 30% mais caros | Verdadeira | Investir em imóveis com vista para água |
| H2 - Imóveis com data de construção menor que 1955 são em média 50% mais baratos | Falsa | Investir em imóveis independente da data de construção |
| H3 - Imóveis sem porão são 40% maiores do que imóveis com porão | Verdadeira | Investir em imóveis sem porão |
| H4 - Imóveis que nunca foram reformados são em média 20% mais baratos | Verdadeira | Investir em imóveis não reformados e reformá-los para venda |
| H5 - Imóveis com mais banheiros são em média 15% mais caros | Falsa | Investir em imóveis de 3-5 banheiros |
| H6 - Imóveis com mais quartos são em média 15% mais caros | Falsa | Investir em imóveis com 6-9 quartos |
| H7 - O crescimento do preço dos imóveis mês após mês no ano de 2014 é de 10% | Falsa | Investir em imóveis nos meses de menor custo |
| H8 - O crescimento do preço dos imóveis ano após ano é de 10% | Falsa | Investir em imóveis nos anos de menor custo |
Ao final do estudo foi sugerido os 20 imóveis mais lucrativos para a empresa adquirir.
| Valor USD | |
|---|---|
| Investimento inicial | 6889600 |
| Lucro Esperado | 2066880 |
Os objetivos foram alcançados. Os imóveis foram agrupados por região (zipcode). Considerando o preço do imóvel e a condição minima como regular (3 - 5) foi calculado a mediana do preço. Ao total 10505 imóveis foram declarados como Imóveis com alto potencial de revenda, dentre estes foram sugeridos os 20 mais lucrativos para a empresa comprar. Os imóveis aptos para compra foram agrupados pela localidade e a estação do ano. A mediana foi calculada e imóveis com preço abaixo da mediana teve um acréscimo de 10% em seu valor, enquanto imóveis com preço acima da mediana teve um acréscimo de 30% acima do seu valor.
Para o futuro seria interessante analisar o potencial de lucratividade atraves de reformas para alguns imóveis baseados em sua localização, comprando imóveis em condições ruins, reformando-os e revendendo-os com finalidade de avaliar qual tipo de reforma retornaria lucro para a empresa. Outra ideia seria a possibilidade de prever a valorização do imóvel, tirando o limitando de 4 estações para os valores dos imóveis, possibilitando uma margem de lucro maior.