La capacidad de determinar con precisión la velocidad de ventas, entre otras variables, de un proyecto puede ser un issue importante para evaluar la viabilidad de un proyecto inmobiliario. Gracias a los avances en Machine Studying y ciencia de datos, ahora es posible analizar datos históricos de proyectos inmobiliarios y construir modelos predictivos que ayuden a los desarrolladores a tomar decisiones informadas.
Recopilación de datos:
El primer paso para construir un modelo de Machine Studying es recopilar datos relevantes y de calidad. Para nuestro ejemplo, se ha recopilado información de proyectos nuevos desde el 2020 hasta la fecha, incluyendo características como la oferta de departamentos, tiempo en el mercado, área promedio, precios promedio, cantidad de dormitorios, áreas comunes, ubicación entre otros. Esta información es elementary para entrenar y validar los modelos predictivos.
Como se puede observar se tiene un registro de casi 3 millones de registros históricos de oferta de departamentos nuevos.
Se ha podido recopilar la información de 1,251 proyectos en la knowledge recopilada para el análsis de interés.
Preprocesamiento de datos:
Antes de alimentar los datos al modelo de Machine Studying, es necesario realizar un preprocesamiento para asegurar la calidad y consistencia de la información. Esto incluye la limpieza de datos faltantes o erróneos, la normalización de variables y la codificación de características categóricas.
En nuestro ejemplo hemos mostrados distribuciones de velocidades de venta mediante un boxplot y este nos arroja algunas cantidades que se tienen que revisar y determinar si estos son outliers (20 und/mes) o son valores que pueden ingresar al modelo.
Un correcto preprocesamiento garantiza que el modelo aprenda de manera efectiva y genere predicciones precisas.
Selección de características o variables:
No todas las variables recopiladas tienen la misma importancia para predecir la velocidad de ventas. Mediante técnicas de selección de características, como el análisis de correlación o la importancia de variables en modelos de árboles de decisión, se pueden identificar las características más relevantes. Esto no solo mejora la eficiencia del modelo, sino que también ayuda a entender qué factores influyen más en la velocidad de ventas.
Entrenamiento del modelo:
Una vez que los datos están preparados, se puede proceder a entrenar el modelo de Machine Studying. Existen diversos algoritmos que pueden ser utilizados, como Regresión Lineal, Árboles de Decisión, Random Forest o Redes Neuronales. La elección del algoritmo dependerá de la complejidad del problema y la cantidad de datos disponibles. Durante el entrenamiento, el modelo aprende patrones y relaciones entre las variables y la velocidad de ventas.
Validación y ajuste del modelo:
Para asegurar que el modelo generado es capaz de predecir con precisión la velocidad de ventas en nuevos proyectos, es necesario validarlo con datos que no hayan sido utilizados durante el entrenamiento. Técnicas como la validación cruzada permiten evaluar el rendimiento del modelo y detectar posibles problemas de sobreajuste o subajuste. En base a los resultados de la validación, se pueden realizar ajustes en los hiperparámetros del modelo para mejorar su rendimiento.
Interpretación y aplicación del modelo:
Una vez que se tiene un modelo validado y ajustado, es importante interpretar sus resultados y entender cómo utilizar su capacidad predictiva en la toma de decisiones. El modelo puede proporcionar una estimación de la velocidad de ventas esperada para un nuevo proyecto en base a sus características. Esto permite a los desarrolladores evaluar la viabilidad comercial del proyecto y planificar estrategias de advertising y ventas adecuadas. Además tener un modelo de predicción de velocidad de ventas puede ayudar a optimizar precios de lo departamentos para tratar de maximizar los ingresos en base a la velocidades de ventas dejo el link de este artículo donde comento esta proceso de optimización de precios de departamentos.
Conclusión:
La aplicación de Machine Studying y Ciencia de Datos en el sector inmobiliario abre nuevas oportunidades para mejorar la toma de decisiones y optimizar los resultados comerciales. La capacidad de predecir la velocidad de ventas de un proyecto en base a sus características puede ser un diferencial competitivo importante en el mercado inmobiliario. Sin embargo, es elementary contar con datos de calidad y un enfoque riguroso en el desarrollo y validación de los modelos predictivos para garantizar su efectividad en la práctica.
Quieres recibir más de esta información, suscríbete a mis newsletters.
Quieres que te ayude con tus datos, contáctame https://beacons.ai/afernandezl
