Desarrollo de un modelo predictivo del método de comparación/mercado para determinar el valor comercial de renta y venta de viviendas en Bogotá, Cali y Medellín

Este documento sintetiza el proyecto con el que se busca mejorar el proceso de avalúo comercial de bienes (viviendas) que se encuentran bajo el inventario de la Sociedad de Activos Especiales S.A.S. – SAE, donde se evidencia altos tiempos en la realización de los avalúos dado el proceso actual estab...

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Autores:
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad del Rosario
Repositorio:
Repositorio EdocUR - U. Rosario
Idioma:
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OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
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description Este documento sintetiza el proyecto con el que se busca mejorar el proceso de avalúo comercial de bienes (viviendas) que se encuentran bajo el inventario de la Sociedad de Activos Especiales S.A.S. – SAE, donde se evidencia altos tiempos en la realización de los avalúos dado el proceso actual establecido por la compañía, lo cual afecta la generación de ingresos y cumplimiento de los objetivos organizacionales al mantener en sus inventarios activos improductivos. Con este trabajo se pretende determinar el valor comercial de la renta y venta de viviendas en las ciudades de Bogotá, Medellín y Cali, a través de técnicas de analítica, desarrollando un modelo predictivo del método de comparación/estudio de mercado, optimizando el proceso de valuación de inmuebles para dar cumplimiento de los objetivos organizacionales de SAE.
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Con este trabajo se pretende determinar el valor comercial de la renta y venta de viviendas en las ciudades de Bogotá, Medellín y Cali, a través de técnicas de analítica, desarrollando un modelo predictivo del método de comparación/estudio de mercado, optimizando el proceso de valuación de inmuebles para dar cumplimiento de los objetivos organizacionales de SAE.This document summarizes the project to improve the valuation process of both commercial and residential real estate properties that are managed by the Sociedad de Activos Especiales S.A.S - SAE. Currently, the valuation process carried out by the SAE experiences high times to be delivered, which causes not only affectations in the income generation but also issues to comply with organizational objectives by holding unproductive assets in the company inventory. This study focuses on determining the commercial price for leasing and sale of houses and commercial properties specifically in the cities of Bogota, Medellin, and Cali, we will develop an automized model of the comparison/market method by applying data analytics, to optimize response time and achieve SAE's organizational objectives.84 ppapplication/pdfhttps://doi.org/10.48713/10336_40071 https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/40071spaUniversidad del RosarioEscuela de AdministraciónEscuela de Ingeniería, Ciencia y TecnologíaMaestría en Business AnalyticsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalBloqueado (Texto referencial)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_14cbAmazon. (s. f.). ¿Qué es una API de RESTful? - Explicación de API de RESTful - AWS. Amazon Web Services, Inc. https://aws.amazon.com/es/what-is/restful-api/Chollet, F. (2021). Deep Learning with Python.Chowdhury, K. R. (2020). KNNImputer: A robust way to impute missing values (using Scikit-Learn). Analytics Vidhya. https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/07/knnimputer-a-robust-way-to-impute-missing-values-using-scikit-learn/Gil, D. Á. (2021, enero 14). Metodología CRISP-DM - Adictos al trabajo Tutoriales. Adictos al trabajo. https://www.adictosaltrabajo.com/2021/01/14/metodologia-crisp-dm/Fincaraiz. (2020). Base de registros de venta y renta de inmuebles.Fincaraiz. (2021a). Oferta de inmuebles. Fincaraiz.com. https://www.fincaraiz.com.co/Fincaraiz. (2021b). Publicar inmueble. https://ov.fincaraiz.com.co/privados/publicarGoogleDevelopers. (2022). Árboles de decisión con boosting del gradiente. Google Developers. https://developers.google.com/machine-learning/decision-forests/intro-to-gbdt?hl=es-419Hulstaert, L. (2019, marzo 14). Machine learning interpretability techniques. Medium. https://towardsdatascience.com/machine-learning-interpretability-techniques-662c723454f3IBM. (s. f.-a). Decision Trees. https://www.ibm.com/topics/random-forestIBM. (s. f.-b). ¿Qué es el aprendizaje supervisado? | IBM. https://www.ibm.com/mx-es/topics/supervised-learningIBM. (s. f.-c). ¿Qué es un árbol de decisión? | IBM. https://www.ibm.com/es-es/topics/decision-treesIBM. (s. f.-d). What is Random Forest? IBM. https://www.ibm.com/topics/random-forestIBM. (2021c). XGBoost Tree, nodo. https://www.ibm.com/docs/es/spss-modeler/saas?topic=nodes-xgboost-tree-nodeIBM. (2021a, agosto 17). Conceptos básicos de ayuda de CRISP-DM. https://www.ibm.com/docs/es/spss-modeler/saas?topic=dm-crisp-help-overviewIBM. (2021b, agosto 17). Conceptos básicos sobre comprensión de datos. https://www.ibm.com/docs/es/spss-modeler/saas?topic=understanding-data-overviewInstituto Geográfico Agustín Codazzi. (2008). Resolución 620 de 2008. https://www.igac.gov.co/es/contenido/resolucion-620-de-2008KeepCoding. 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