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WebScraping and Analysing Data on QuintoAndar
 

PARTE 2

Analisando com MySQL e PowerBI

Nessa seção do projeto, encontram-se as principais, e mais interessantes queries que foram

desenvolvidas ao longo desse projeto, junto à elas estão alguns comentários que ajudam a

trazer contexto, curiosidades, e melhoram o storytelling num geral, além de visualizações feitas

em Power BI, na intenção de explicitar o conteúdo fornecido pelos códigos.

1 -  Média de Preço por Tipo de Imóvel

Essa query oferece uma visão da variação de preço de acordo com o tipo de imóvel em venda. Os preços são organizados em ordem decrescente e agrupados por capitais, revelando insights sobre as tendências de mercado em diferentes regiões.

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  • Belo Horizonte lidera em preços para Casas e Apartamentos.

  • Studios são a opção mais barata para Imóveis.

  • Unicamente em São Paulo, Studios possuem custo similar ao de Apartamentos.

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2 - Distribuição da Quantidade de Imóveis por Tipo

Essa query mostra a diferença entre a quantidade de imóveis sendo vendidos por cada tipo de imóvel, foi uma surpresa pra mim descobrir que o tipo "Studio" existia, isso pois num geral ele pouco/nunca aparecia antes do Web Scraping. Nela, temos uma visão sobre quais tipos de imóveis são mais comuns de serem anunciados para venda por cada Capital.

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  • Rio de Janeiro e Belo Horizonte possuem 95,8% dos imóveis como Casas e Apartamentos

  • Em São Paulo 8% dos imóveis à venda são Studios, sendo o líder nesse Tipo de Imóvel.​

3 - Variação de Preço do Tipo de Imóvel em Relação à Mobília

Nessa query, demonstro a diferença de preços entre os diferentes tipos de imóveis, com base na presença ou ausência de mobília. É interessante perceber que alguns tipos de imóveis são mais influenciados por esse fator do que outros.

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  • Casas são as menos afetadas pela falta de mobília, custando 2.26% à menos.

  • Apartamentos são moderamente afetados, custando 7.44% à menos.

  • Studios são os mais afetados pela falta de mobília, custando 17,85% à menos.

4 - Média de Preços em relação à Data de Publicação 

Uma query interessante que demonstra como os preços variam com base no tempo de publicação dos anúncios. É interessante observar que, embora o gráfico seja crescente, isso não implica necessariamente em aumento dos preços com o tempo. Na verdade, indica que as pessoas tendem a reduzir os preços à medida que o tempo desde a publicação aumenta.

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  • Todos os preços apresentam quedas após certo tempo de publicação.

  • Em média, imóveis custam cerca de de 40.8% à menos após 1 ano de publicação.

5 - Principais Logradouros por Capital com Base na Quantidade de Imóveis

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Essa query mostra os 10 logradouros mais importantes em diferentes capitais, ajudando a evidenciar os principais pontos de oportunidade em cada uma delas.

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6 - Padrão de Publicação de Imóveis ao Longo da Semana

Esta query, relativamente simples, conta a quantidade de imóveis publicados em cada dia da semana. Para isso, subtrai do dia atual a quantidade de dias desde a criação do anúncio, extraindo o dia da semana com a função date_format("%W").

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  • Existe, aparentemente, um padrão no dia da publicação de anúncios.

  • Num geral, nos finais de semana as pessoas costumas publicar mais imóveis.

  • No meio da semana, quarta e quinta feira, são os dias de menor movimento

7 - Proporção de Custo x Metro Quadrado entre os Bairros

Nesta query, podemos observar o padrão de localização dos imóveis de maior custo por metro quadrado, identificando os 10 bairros com maior proporção em cada capital. Utilizei a window function row_number() ordenada pela proporção decrescente para obter essa classificação.

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  • São Paulo é a capital com maior custo por m², com destaque para Jardins, que localizado no núcleo financeiro de São Paulo, tendo preços por m² altíssimos.

  • Rio de Janeiro e Belo Horizonte disputam, mas o RJ se mantém como segundo posto com bairros como Humaitá, que fica ao lado do Corcovado, e Glória que fica ao lado do Santos Dumont.

8 - Identificação dos Itens Mais e Menos Comuns por Região

Nesta query, contamos os itens mais e menos comuns, identificando os 10 itens mais frequentes e os 10 itens menos frequentes para cada tipo de imóvel. Isso nos permite entender os padrões que podem ser observados em diferentes tipos de imóveis.

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  • Para Casas e Apartamentos, "Box, Área de Serviço, e Armários na Cozinha" são itens indispensáveis, para Studios, "Área de Serviço" não é tão comum.

  • Entre os itens mais incomuns, temos "Salão de Jogos, Academia, Sauna".

Parallel Lines

Parte 3

Conclusão do Projeto e Reflexões

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