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Este proyecto analiza el mercado de la vivienda en Valencia. Incluye un predictor de precios de viviendas con Machine Learning y un simulador de hipotecas para facilitar la toma de decisiones.

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📊 Análisis del sector inmobiliario en la ciudad de Valencia 🏘️

Este proyecto analiza el mercado de la vivienda en Valencia. Incluye un predictor de precios de viviendas con Machine Learning y un simulador de hipotecas para facilitar la toma de decisiones. Es útil para interesados en el mercado inmobiliario, ofreciendo una estimación del precio de una vivienda en función de su ubicación, tamaño, características y otros factores relevantes.

Guía de uso

  • Acceder a la app de streamlit a través de este enlace ➡️ https://pedrollamas-real-estate-valencia-inicio-y1ew2k.streamlit.app/
  • Encontrarás 3 páginas:
    • 🏘️ Inicio: motivación para realizar el proyecto, información relevante y noticias que influyeron a la hora de realizarlo.
    • 📊 EDA: aquí es donde se encuentra en Análisis Exploratorio de Datos con las explicaciones relevantes.
    • 🎯 Simuladores: la aplicación de un modelo de Machine Learning para predecir precios. (es un modelo de ejemplo que me permitía subir a Github por tamaño, el más preciso lo tengo en local por si quieres pedírmelo)

Principales librerías utilizadas

pycaret plotly-express fast-ml beautifulsoup4 category-encoders folium geopandas matplotlib numpy pandas plotly scikit-learn seaborn streamlit

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