Avaliação de imóveis para aluguel no brasil

Projeto da disciplina MAI5017 - Visualização da Informação

20 de julho de 2020




ICMC USP – Visualização de Informação MAI5017

Aluno: Luiz Felipe Guedes da Silva (luiz.felipe.silva@usp.br)

Prof. Dr. Afonso Paiva

INTRODUÇÃO

O projeto envolve um estudo sobre imóveis disponíveis para aluguel em algumas cidades do Brasil, fazendo uso de uma base de dados pública e conteúdo da disciplina Visualização da Informação.

O principal objetivo é explorar os dados para e avaliar como algumas características dos imóveis influenciam o preço de seus aluguéis, assim como, avaliar algumas semelhança entre as cidades contidas no escopo.

Para tanto, serão exploradas as duas hipóteses abaixo:


  1. Qual a relação do preço de aluguel com os principais fatores do imóvel?


  1. Quais as cidades são mais parecidas do ponto de vista dos imóveis para alugar?


Base de dados e tratamentos dos dados

As informações disponíveis na base de dados utilizada são oriundas do QuintoAndar, uma imobiliária digital no Brasil. A base de dados foi obtida em www.kaggle.com (download da base).

O dataset (houses_to_rent_v2.csv) possuia 10.692 observações com 13 atributos diferentes, a informação disponibilizada considera o período de 13/03/2020 à 10/04/20202.

Tratamentos dos dados

A base de dados apresenta outliers e há evidências de que podem ser erros no cadastro da informação.

Uma pesquisa no site origem da informação mostrou que os valores de aluguel dos imóveis residem no intervalo de R$ 500,00 à R$ 30 mil e que a área máxima disponível no site é de 1.000m².

Sendo assim a limpeza dos dados seguiu as regras abaixo:

  1. Exclução de aluguéis > R$ 30 mil

  2. Exclusão de dados cujo IPTU era no mínimo 2x o aluguel

  3. Área do imóvel < 1.000 m²


"Foram extraídas 23 observações que equivale à 0,22% da base de dados original


Atributos Disponíveis no dataset


  1. city: Cidade onde o imóvel está localizada

  2. area: Área do imóvel

  3. rooms: Número de quartos

  4. bathroom: Número de banheiros

  5. parking spaces: Número de vagas

  6. floor: Andar

  7. animal: “Aceita animais?”

  8. furniture: “Imóvel mobilhado?”

  9. hoa (R$): Valor do condomínio

  10. rent amount (R$): Valor do Aluguel

  11. property tax (R$): IPTU

  12. fire insurance (R$): Seguro de incêndio

  13. total (R$): Valor total


ANÁLISES E DISCUSSÃO

1. Qual a relação do preço de aluguel com os principais fatores do imóvel

Relação da metragem e com o preço de aluguel e o comportamento do Preço do m²

Já era esperado que houvesse uma relação positiva entre o tamanho do imóvel o seu valor de aluguel, pois quanto maior o imóvel mais caro seu valor. Essa relação se verifica no Gráfico 1, onde a metragem do imóvel está plotada para em relação ao valor do aluguel.

Quando consideramos o preço do m² no Gráfico 2 observa-se que a relação é negativa. Conforme se considera imóveis maiores o preço do m² se reduz, isso mostra um ganho de “eficiência” no imóvel. Uma consequência direta dessa relação é, por exemplo, que uma inclusão de um quarto a mais em um imóvel é mais barato quando já existem outros quartos.

Quartos, Banheiros e Vagas

Os três fatores apresentam a mesma relação com o preço do m², conforme se aumenta a quantidade desses três fatores verifica-se uma queda no preço por m². Além dessa relação, também é possível observar uma redução da dispersão dos preços conforme se aumenta o número dos atributos (quartos, banheiros e vagas). Este comportamento, provavelmente ocorre, pois a quantidade de imóveis com muitos desses fatores começa se tornar escasso para grandes números. Essas relações negativas dos atributos com o preço do m² e com a dispersão dos preços são evidenciadas nos Gráficos 3, 4 e 5.

Permitido animais e Imóveis mobiliado

Observa-se pela análise dos dados que o preço médio do m² para imóveis que permitem animais (R$ 42,03) é mais baixo quando comparado com áqueles que não permite animais (R$ 51,59). Além disso, pela área dos pontos apresentados no Gráfico 6 percebe-se uma maior quantidade de imóveis que permitem animais na amostra de estudo.

No Gráfico 7, verifica-se que o valor do m² é maior os imóveis disponíveis para aluguel já mobiliados (R$ 62,31). No mesmo gráfico, também se observa uma maior quantidade de imóveis não mobiliados na base de dados estudada.

Resumo das relações entre atributos e preço do m²

O Gráfico 8 resume as relações observadas entre as características do imóvel e seu preço de m². Constata-se pelo que os fatores quarto, banheiro e vagas possuem relação inversa com o preço do m², sedo que a quantidade de quartos se destaca frente às outras. Em outras palavras o preço do m² se reduz conforme se adiciona quartos, banheiros e vagas no imóvel , enquanto que o preço aumenta se for proibido animais ou se o imóvel for mobiliado.

Também, foi explorada a relação entre atributos no correlograma apresentado no Gráfico 9, analisando-se essas relações entre atributos verifica-se consistência em suas relações com os preços de m². Curiosamente constata-se que a única relação que foge o aspecto esperado pelas relações com preço é o das variáveis quantidade de banheiros com os imóveis mobiliados. A correlação entre esses atributos nos indica que o imóvel com mais banheiros tende a ser mobiliado. Fora essa exceção, as relação dos imóveis mobiliados e que proibem animais apresenta valores negativos de correlação com os outros atributos.

2. Quais as cidades são mais parecidas do ponto de vista dos imóveis para alugar?

Se tratando do valor do m² e quantidade de imóveis, observa-se para as cidades que compõe a amostra que:


  • São Paulo e Rio de Janeiro possuem os maiores valores de m²;

  • São Paulo apresenta a maior quantidade de imóveis para aluguel, fazendo com que Campinas, Belo Horizonte, Porto Alegre e Rio de Janeiro sejam mais parecidas.


...e se for considerado o conjunto de atributos de uma única vez???

  1. Quantidade de quartos

  2. Quantidade de banheiros

  3. Quantidade de vagas na garagem

  4. Valor do Aluguel

  5. Valor do condomínio

  6. Área dos imóveis

  7. Quantidade de imóveis

Semelhança entre as cidades da amostra

Considerando o conjunto de variáveis do dataset estudado e utilizando o método de redução de projeção multidimensional (MDS) podemos realizar a comparação de maneira visual entre as informações a respeito das cidades.

A partir do Gráfico 11 observa-se que as cidades Campinas e Porto Alegre são mais semelhantes entre si quando comparamos com Belo Horizonte, Rio de Janeiro e São Paulo. Além disse, podemos observar que Belo Horizonte está mais próxima de Rio de Janeiro, fazendo da cidade São Paulo a mais distinta da amostra.


Semelhança entre cidades, considerando permissão para animais.

Realizando a mesma análise para imóveis (MDS, Gráfico 12) com a distinção entre a permissão de animais observamos que Porto Alegre e Campinas continuam próximas, o mesmo ocorre com Rio de Janeiro (permitido animais) e Belo Horizonte.

Uma observação interessante é que os imóveis de São Paulo com permissão de animais se aproxima dos imóveis de Belo Horizonte e Rio de Janeiro, enquanto que Rio de Janeiro com animais se afasta dos aglomerados das cidades.

Semelhança entre cidades considerando imóveis mobiliados

Levando em conta a variável mobiliados (Gráfico 13), o estudo mostra que imóveis não mobiliados em São Paulo se aproximam daqueles do Rio de Janeiro e de Belo Horizonte.

Porto Alegre, Campinas, e os imóveis mobiliados formam grupos mais semelhantes dada a amostra e imóveis mobiliados em São Paulo se destacam da amostra como um todo.

Ainda na comparação entre os imóveis, foi realizada também uma análise do conjunto de variáveis. Nos Gráficos 14 e 15 todos os valores estão normalizados pelas variáveis de São Paulo que foi a cidade mais distinta da amostra. Neles observa-se que Campinas e Porto Alegre são mais semelhantes considerando o conjunto de variáveis e São Paulo se destoa mais na amostra.

Para as cidades Rio de Janeiro e Belo Horizonte verificou-se que elas são relativamente semelhantes quando comparada com São Paulo “outlier”, porém sua semelhança é menor que Campinas e Porto Alegre.

É interessante notar que valor de preço médio de m² e condomínio para as cidades São Paulo e Rio de Janeiro se assemelham mais. Já na questão de área média e Quantidade de vagas Belo Horizonte fica mais próxima de São Paulo. Quando consideramos a quantidade de imóveis para aluguel vemos Rio de Janeiro e Belo Horizonte ambas ficam mais distante de São Paulo.

Por último, foi realizada uma pesquisa no site origem das informações para verificar como são alguns imóveis disponíveis para aluguel. Esta última análise realizada se baseou nos valores médios das variáveis apresentados na tabela ao lado. É importante destacar que este último estudo é muito importante pra aprofundamento em relação as informação trabalhadas, aqui, a análise exploratória permitiu verificar o padrão entre os imóveis por cidades.

CONCLUSÃO

Após a conclusão das análies, verificou-se a relação entre preço do m² de imóveis para aluguel e características dos mesmos,não apenas isso foi possível por meio desses atributos fazer uma comparação entre as cidades pensando no quesito imóveis para aluguel.


Em resumo destaca-se as principais conclusões abaixo:


1 - Como esperado, quanto maior a metragem mais caro o valor do imóvel para aluguel. Entretanto verificou-se um ganho de "eficiência" no preço unitário da metragem (preço do m²) conforme se considera imóveis maiores.


2 - Os atributos quantidade Quartos, Banheiros e Vagas reduzem o valor do m², sendo que a quantidade de Quartos se destaca dentre elas. Também verifica-se que não permitir animais e imóveis já mobiliados aumentam o valor do m².


3 - Quando compara-se as cidades considerando o conjunto de atributos disponíveis para análise, observa-se que são mais semelhantes na amostra Campinas com Porto Alegre e Belo Horizonte com Rio de Janeiro dentro da amostra, enquanto que São Paulo mostra-se a mais distinta das cidades.



Possibilidades para estudos futuros

Algumas perguntas com potencial de complementar o estudo apresentado não foram possíveis de serem exploradas pela ausência de informação disponíveis no momento da execução do trabalho. Sendo assim, abaixo lista-se alguns aprofundamentos possíveis junto com quais dados seriam necessários para tanto.


  1. A avaliação contemplou algumas das principais cidades do Brasil. Entretanto, seria interessante incluir mais cidades para possivelmente criar uma visão completa do território nacional. Para esse complemento entende-se que seria necessário aquisição de informações de outras imobiliárias digitais o que geraria a necessidade de mapear eventuais duplicidades do dataset resultante, pois um imóvel pode constar em mais de um site. Finalmente, uma extrapolação para outros países seria o curso natural de estudo.


  1. O trabalho se baseou em um dataset com 1 mês de observações (informação disponível e recente no momento do estudo), mas seria interessante avaliar se há sazonalidade anual nos preços de aluguel. Para tanto, obter uma visão de 12 meses da mesma base de dados (informação não disponível no momento) pode oferecer insights novos.


  1. Com a pandemia COVID-19, pode-se acreditar que do mercado de aluguéis se transformou para uma nova realidade que vivemos atualmente. Com isso uma avaliação pré e pós pandemia seria bastante curiosa de se realizar para este mercado. O necessário para esse complemento seria obter dados suficientes para caracterizar os dois momentos para análise, algo como dados em 2021 vs 2019.


APRESENTAÇÃO DO TRABALHO EM VÍDEO

Apresentação de slides do PowerPoint - [MAI5017_Luiz_Felipe.pptx] 2020-07-20.wmv

REFERÊNCIAS

Referências bibliográficas

WARD, M., GRINSTEIN, G. G., KEIM, D. Interactive data visualization foundations, techniques and applications. AK Peters, CRC Press, 2010.

Material apresentado na disciplina MAI5017 em 2020, Disponível em https://sites.icmc.usp.br/apneto/cursos/2020/mai5017/


Base de dados:

Dados disponíveis em https://www.kaggle.com/

Download da base de dados: https://www.kaggle.com/rubenssjr/brasilian-houses-to-rent/data?select=houses_to_rent_v2.csv

Origem da informação: https://www.quintoandar.com.br/


Ferramentas Utilizadas:

Pacote Office Excel: https://www.office.com/

Pacote R: https://rstudio.com/