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Title: Análise de caracterização e predição de indicadores sociais e índices imobiliários da região metropolitana de Belo Horizonte.
Authors: Rocha, Brenda Lima
metadata.dc.contributor.advisor: Sousa, Alexandre Magno de
metadata.dc.contributor.referee: Sousa, Alexandre Magno de
Araújo, Janniele Aparecida Soares
Torres, Luiz Carlos Bambirra
Keywords: Mercado imobiliário
Seleção de indicadores
Preço médio
Análise descritiva e preditiva
Issue Date: 2020
Citation: ROCHA, Brenda Lima. Análise de caracterização e predição de indicadores sociais e índices imobiliários da região metropolitana de Belo Horizonte. Monografia (Graduação em Engenharia de Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2020.
Abstract: Com o reaquecimento do mercado imobiliário, que vem acontecendo desde 2019, viu-se uma oportunidade de analisar, compreender e tentar gerar informações relacionadas a esse setor. Geralmente, a compra de um imóvel próprio não está relacionada somente às condições financeiras dos indivíduos. As pessoas buscam por lugares seguros, acessíveis e que atendam suas necessidades diárias. Compreender como diferentes áreas do nosso país podem influenciar nesse setor, levou a estudar como a segurança, educação e economia estão ligadas e refletem nos preços praticados no mercado imobiliário. Com isso, foram feitas análises para se obter indicadores que possibilitam prever dados de preço médio do metro quadrado de venda de imóveis residências em municípios de Belo Horizonte e Contagem. Para isso, foram realizados levantamentos, triagem, coletas e caracterização de dados públicos das áreas de criminalidade, educação e economia. Durante o processo de caracterização de dados, foram realizadas análises de correlação e de centralidade para definir quais indicadores melhor se encaixariam nas etapas seguintes. Em seguida, foram construídos e validados modelos descritivos por meio de regressão linear múltipla considerando os indicadores escolhidos para os municípios de Belo Horizonte e Contagem. Por fim, foi realizada a etapa de análise preditiva, onde foram aplicados experimentos com diferentes configurações de treino e teste. Os resultados obtidos durante os processos foram considerados satisfatórios e, com isso, conseguiu-se obter dois modelos capazes de prever o preço médio como proposto. Este trabalho permite a abertura para novas investigações em áreas relacionadas, além de permitir melhor entendimento de que as áreas sociais também geram impactos no setor imobiliário.
metadata.dc.description.abstracten: The rebound of the real estate market, which has been happening since 2019, gave an opportunity to analyze, understand, and attempt to generate information related to the sector. Generally, the purchase of one's own property is not just related to the financial conditions of that individual. People look for safe and accessible places that meet their daily needs. Understanding how different areas of our country can influence this sector has led to the study of how security, education, and the economy are linked and reflected in the prices that are quoted in the real estate market. As a result, analyses were made to obtain indicators that make it possible to predict the average price per square-meter of home sales in the municipalities of Belo Horizonte and Contagem. To do so, surveys, screening, collection, and characterization of public data in the areas of crime, education, and economics were conducted. During the data characterization process, correlation and centrality analyses were performed to define which indicators would best fit the following steps. Subsequently, descriptive models were constructed and validated by means of multiple linear regressions with consideration for the indicators chosen for the municipalities of Belo Horizonte and Contagem. Finally, the predictive analysis stage was conducted, where experiments with different training and test configurations were applied. The results obtained during the processes were considered satisfactory and, thus, it was possible to obtain two models capable of predicting the average price as proposed. This work allows the possibility of opening new investigations in related areas, and enables a better understanding of how social aspects impact the real estate market.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/2870
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