Predicción de precios inmobiliarios
Web Scraping, Limpieza de datos, EDA, Visualización y Análisis de datos, Machine Learning, Desarrollo de aplicación Web.
Tecnologías usadas
Python: Scrapy, Selenium, Scikit-Learn, Pandas, Seaborn, Streamlit.
Este proyecto fue realizado para uso de una agencia de bienes raíces ubicada en la ciudad de Oaxaca de Juárez.
Mediante el uso de un modelo de Machine Learning, se puede predecir el precio de una casa ubicada en la ciudad o tomar un precio conocido y compararlo con el precio de mercado predicho por el modelo para saber si este es competitivo.
El propósito de este proyecto es ayudar a realizar un análisis de precios más preciso y con ello ajustar sus estrategias de ventas.