danjaca/insight-house-rocket

an insight project using python without ML models

Aviso: O contexto para a realização deste projeto é fictício. A empresa, o contexto, o CEO, as perguntas de negócio foram criadas apenas para o desenvolvimento do projeto. A finalidade é, além de adquirir experiência em resolver problemas, treinar métodos de exploração e visualização de dados usando a linguagem Python.

Para acompanhar passo a passo da execucação do projeto ->

Explore o projeto ->

House-rocket-insights

A House Rocket é uma empresa focada na compra e venda de imóveis, e sua estratégia é encontrar imóveis com boas condições e com boa localização para revendê-los posteriormente à preços mais altos.

Diante disso foi realizada uma análise onde diversos imóveis foram explorados e avaliados buscando o que poderia se tornar uma boa oportunidade para a empresa e alguns insights interessantes foram descobertos, algo que se tornará de extremo valor caso seja bem utilizado. Nenhum algoritmo de machine learning foi utilizado, os insights e recomendações forma feitas utilizando apenas a análise e exploração dos dados. Nesse processo buscou-se responder as perguntas abaixo:

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?

Dados

O conjunto de dados que representam o contexto está disponível na plataforma do Kaggle. Esse é o link: https://www.kaggle.com/harlfoxem/housesalesprediction. Esse conjunto de dados contém casas vendidas entre Maio de 2014 e Maio de 2015. o dataset contém os seguintes atributos :

id - Numeração única de identificação de cada imóvel

date - Data da venda do imóvel

price - Preço da venda do imóvel

bedrooms - Numero de quartos

bathrooms - Número de banheiros. 0.5 indica um banheiro sem chuveiro

sqft_living - Medida (em pés quadrado) do espaço interior dos imóveis

sqft_lot - Medida (em pés quadrado) do espaço total do terreno

floors - Numero de andares

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 do imóvel. Onde: 0 = baixa 4 = alta

condition - Um índice de 1 a 5 que indica a condição do imóvel. Onde: 1 = baixo, 5 = alta

grade - Um índice de 1 a 13 que indica a construção e o design do imóvel. Varia de 1 a 13, onde: 1-3 = baixo, 7 = médio e 11-13 = alta

sqft_above - Medida (em pés quadrado) do espaço interior dos comodos que estão acima do nível do solo

sqft_basement - Medida (em pés quadrado) do espaço interior dos comodos que estão abaixo do nível do solo

yr_built - Ano de construção do imóvel

yr_renovated - Ano de reforma do imóvel

zipcode - Região onde cada imóvel se encontra

lat - Latitude

long - Longitude

sqft_living15 - 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

Premissas

-A coluna 'price' foi considerada como o valor atual do imóvel disponível para a venda.

-Foi removido um imóvel que possuia supostamente 33 quartos ( possuia as mesmas caracteristicas que quaisquer outro imóvel como o tamanho do terreno, numero de andares) pois foi considerado como um Outlier

-A avaliação de qualquer parâmetro foi feita a partir da região de cada imóvel ( zipcode ) para eliminarmos possiveis variáveis quanto a diferentes localizações (segurança, padrões sociais e etc)

Planejamento da solução

1-Coleta dos dados

2-Entendimento do negócio

3-Limpeza e tratamento dos dados

4-Exploração dos dados para resolver os problemas de negócio:

-Para a compra dos imóveis, obteve-se a mediana dos preços por região e se as condições do imóvel forem parecidas (no caso maior ou igual a 3) então estes seriam a indicação ideal para a compra.

-Para a venda, é interessante colocar os imóveis a venda no período do ano onde os preços se encontram mais altos incluindo algumas condições:

**Se o preço do imóvel (cujo as condições dele são boas) for menor que a média dos preços no melhor período do ano = é interessante, pelo menos, equiparar o valor atual dele para o valor da média.

**Se o preço do imóvel for maior ou igual a média dos preços no melhor período do ano = há um incremento de 10% no valor (para obter um lucro mínimo)

5- Avaliação de algumas hipóteses afim de encontrar possiveis insights de negócio 6-Resultados obtidos 7-Criação de uma aplicação na Web afim de visualizar melhor os resultados obtidos 8-Conclusão

Melhores Insights

1. Há um crescimento anual de 10% -> TRUE

Esta afirmação pode ser usada estratégicamente se o CEO da House Rocket decidir comprar os imóveis avaliados e aguardar o próximo ano para a venda.

2. Imóveis com mais de 3 quartos são 20% mais caros na média -> TRUE

Já que são mais de 40% mais caros, pode entrar em pauta uma reforma no imóvel visando adicionar mais quartos.

3. Casas com mais de 1 andar são 20% mais caras na média -> TRUE

Mais outro insight onde poderia ser avaliado uma reforma mas agora visando a construção de outro andar.

4. Casas com reforma são 10% mais caras -> TRUE

Seria interessante realizar alguma reforma antes de colocar a casa para venda, provavelmente quanto mais expressiva melhor na hora de vender.

Resultados e conclusão

-O lucro total seria de U$ 1,437,571,653.0

-O zipcode mais lucrativo é o 98004

-Como próximos passos, poderia ser implementado modelos de machine learning para estimar preços de acordo com as especificações de casa além de outros possiveis insights.