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Analysis of sales of vertical residential real estate projects in Goiânia and its influencing factorsAnálisis de las ventas de proyectos inmobiliarios residenciales verticales en Goiânia y sus factores de influencia

Resumen

Varios temas fueron analizados para producir este artículo, tales como Ingeniería de Evaluación, Modelado de Datos, Minería de Datos y Big Data. Aunque la literatura sobre estas teorías es extensa, no hay registro de su uso simultáneo a favor de la realización de un análisis del mercado inmobiliario en una ciudad o región. El presente trabajo tiene como objetivo utilizar estas teorías para elaborar e implementar criterios cuantitativos que agrupen proyectos inmobiliarios de acuerdo a su velocidad de venta para clasificarlos como de alta o baja demanda en el mercado. Así, para desarrollar la propuesta se utilizó una base de datos que contiene el número de unidades vendidas de 268 emprendimientos inmobiliarios en Goiânia con fecha de lanzamiento entre enero de 2016 y diciembre de 2019, registrados mes a mes, generando un total de 4746 entradas en la base de datos. Se utilizaron técnicas de Data Mining y Big Data para determinar la base de datos para realizar la investigación y permitir la comparación directa entre los emprendimientos analizados. Fue posible definir con precisión las mayores oportunidades de mercado mediante el estudio de las características del número de dormitorios, metros cuadrados privados, precio por metro cuadrado, precio del apartamento y ubicación.

1. INTRODUCCIÓN

El análisis del mercado es una actividad esencial para ayudar a reducir el riesgo en el lanzamiento de nuevas promociones inmobiliarias. Sin embargo, a menudo el lanzamiento se realiza en base a criterios simplificados o subjetivos definidos por las empresas (González & Formoso, 2008). Identificar qué factores influyen en el precio y la venta de los inmuebles es una forma de entender el comportamiento del mercado.

En la tarea de seleccionar los mejores proyectos a ser lanzados, la empresa debe identificar las características que más influyen en la decisión del cliente a la hora de comprar un proyecto, el rango de precios, la ubicación, el estándar del apartamento, entre otros aspectos. Los datos necesarios son a menudo accesibles a las empresas que operan en cualquier industria, requiriendo sólo un análisis adecuado.

Los datos sobre las empresas, las características individuales de los edificios y el número de unidades vendidas suelen estar disponibles en las asociaciones de empresas que operan en el sector inmobiliario. Estas organizaciones utilizan bases de datos para organizar la información facilitada. A su vez, los directivos de las empresas miembros analizan la base de datos para identificar las tendencias del mercado con el fin de tomar mejores decisiones de gestión.

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Información del documento

  • Titulo:Analysis of sales of vertical residential real estate projects in Goiânia and its influencing factors
  • Autor:Gondim do Amaral, Tatiana; Sebba Kafuri, Roberto; Leite Oliveira, Marcelo; Ramos Kafuri, Matheus; Aliaga Medrano, Ronny Marcelo
  • Tipo:Artículo
  • Año:2022
  • Idioma:Inglés
  • Editor:UFSCar Universidade Federal de Sao Carlos
  • Materias:Big Data Mercado inmobiliario Minería de datos Planificación de ventas
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