Modelos de valuación para el sector inmobiliario de CABA : desarrollo con métodos analíticos predictivos

Este trabajo se propondrá establecer los lineamientos para el aprovechamiento de los grandes volúmenes y tipos de datos disponibles en el sector inmobiliario aplicando big data analytics y machine learning a la predicción de precio de propiedades en venta en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires.\nEl o...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal:	Lorenzo, María Laura
Otros Autores:	Abalde, Roberto
Publicado:	2023
Materias:	Ciencia de datos Mercado Inmobiliario Formación de precios Machine learning Business analytics
Acceso en línea:	http://bibliotecadigital.econ.uba.ar/econ/collection/tpos/document/1502-2437_LorenzoML http://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=tpos&d=1502-2437_LorenzoML_oai
Aporte de:	Repositorio Digital de la Universidad de Buenos Aires (UBA) de Universidad de Buenos Aires

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spelling	I28-R145-1502-2437_LorenzoML_oai2023-08-29 Abalde, Roberto Lorenzo, María Laura 2023 Este trabajo se propondrá establecer los lineamientos para el aprovechamiento de los grandes volúmenes y tipos de datos disponibles en el sector inmobiliario aplicando big data analytics y machine learning a la predicción de precio de propiedades en venta en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires.\nEl objetivo del proyecto es poder estimar los valores de propiedades de Capital Federal, analizando cuales son los determinantes del precio de los departamentos. Se intentará también poder ofrecerle al mercado inmobiliario una referencia de precios para la toma decisiones, mejorando los tiempos de las operaciones inmobiliarias. Esto se logrará entendiendo mejor la oferta y optimizando el tiempo entre la voluntad de venta y el hecho en sí, haciendo más rentable\nla operatoria de la organización.\nEn cuanto al desarrollo, se utilizarán herramientas estadísticas en conjunto con los valores del mercado. Se tomarán aquellos factores de la propiedad que afecten a su valor, como lo son cantidad de ambientes, barrio donde está ubicado, tipo de propiedad, cercanía de medios de transporte y otros posibles elementos que puedan tener relación con el valor de la propiedad.\n 1502-2437_LorenzoML http://bibliotecadigital.econ.uba.ar/econ/collection/tpos/document/1502-2437_LorenzoML Ciencia de datos Mercado Inmobiliario Formación de precios Machine learning Business analytics Modelos de valuación para el sector inmobiliario de CABA : desarrollo con métodos analíticos predictivos http://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=tpos&d=1502-2437_LorenzoML_oai
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