Este proyecto se enfoca en analizar el mercado de alquiler de viviendas en Nuevo León a través de técnicas de scraping y análisis de datos. El objetivo es proporcionar una visión detallada sobre los precios de alquiler, las zonas más demandadas, y las características de las propiedades, como el tamaño, el número de recámaras y baños, entre otros.
El objetivo principal del proyecto es ayudar a entender las tendencias del mercado de alquiler en Nuevo León, brindando insights que pueden ser útiles para inquilinos, propietarios y empresas del sector inmobiliario.
Los datos fueron obtenidos mediante scraping de una plataforma inmobiliaria y abarcan:
- Precio de alquiler
- Ubicación
- Descripción de las propiedades
- Mantenimiento
- Tamaño en metros cuadrados
- Número de recámaras y baños
- Estacionamiento
- Python: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, BeautifulSoup, requests.
- Jupyter Notebooks: para análisis interactivo.
- Power BI: Para la creación de dashboards interactivos y visualizaciones.
- Scraping de datos: Extracción de datos de la plataforma Vivanuncios.
- Limpieza y transformación de datos: Estándar de formatos, manejo de valores nulos y duplicados.
- Análisis exploratorio: Identificación de outliers, distribución de precios y análisis de variables como ubicación, tamaño, recámaras y baños.
- Visualización: Creación de visualizaciones interactivas en Power BI y gráficos adicionales en Python para mostrar insights clave.
- Identificación de las zonas con los precios de alquiler más altos y más bajos.
- Relación entre el tamaño de la propiedad y el precio del alquiler.
- Análisis del impacto del número de recámaras y baños en el precio.
- Comparativa entre zonas y características de las viviendas.
- Implementar un modelo de predicción de precios basado en las características de las propiedades.
- Integrar más fuentes de datos para un análisis más completo.
