Statihouse ® : desarrollo tecnológico basado en ciencia de datos para explorar estadísticamente el sector inmobiliario
RESUMEN El sector inmobiliario requiere un mejor aprovechamiento de la ciencia de datos y los datos masivos, con el fin de favorecer la gestión informada y la toma de decisiones. El presente estudio tiene como objetivo describir un sistema (Statihouse®) que caracteriza estadísticamente propiedades en venta y predice su precio de oferta (en tiempo real o cercano), empleando datos masivos de la internet, ciencia de datos y una aplicación web. Se expone el desarrollo del sistema, enfatizando sobre sus características técnicas, los procesos y subprocesos, y la visualización para el usuario. Se presentan ejemplos de visualización, aportando resultados derivados de una muestra de 24.935 casas usadas, ofrecidas para la venta en Colombia (periodo enero 2017 - mayo 2017), los cuales fueron contrastados con algunos referentes a modo exploratorio. Este sistema resulta novedoso, pues no se encontraron antecedentes que ejecuten de forma automática desde la recolección de datos web, hasta la visualización (en tiempo real o cercano), con un alcance multitareas (descriptivo, comparativo, evolutivo, correlacional y predictivo) en el sector inmobiliario, con enfoque en la propiedad. Este sistema evidencia un caso de éxito de la ciencia de datos en el sector inmobiliario y sirve de guía y estímulo para nuevos desarrollos.
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Format: | Digital revista |
Language: | Spanish / Castilian |
Published: |
Universidad de Tarapacá.
2019
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oai:scielo:S0718-330520190001001132019-06-10Statihouse ® : desarrollo tecnológico basado en ciencia de datos para explorar estadísticamente el sector inmobiliarioPérez Rave,Jorge Iván Sector inmobiliario ciencia de datos statihouse RESUMEN El sector inmobiliario requiere un mejor aprovechamiento de la ciencia de datos y los datos masivos, con el fin de favorecer la gestión informada y la toma de decisiones. El presente estudio tiene como objetivo describir un sistema (Statihouse®) que caracteriza estadísticamente propiedades en venta y predice su precio de oferta (en tiempo real o cercano), empleando datos masivos de la internet, ciencia de datos y una aplicación web. Se expone el desarrollo del sistema, enfatizando sobre sus características técnicas, los procesos y subprocesos, y la visualización para el usuario. Se presentan ejemplos de visualización, aportando resultados derivados de una muestra de 24.935 casas usadas, ofrecidas para la venta en Colombia (periodo enero 2017 - mayo 2017), los cuales fueron contrastados con algunos referentes a modo exploratorio. Este sistema resulta novedoso, pues no se encontraron antecedentes que ejecuten de forma automática desde la recolección de datos web, hasta la visualización (en tiempo real o cercano), con un alcance multitareas (descriptivo, comparativo, evolutivo, correlacional y predictivo) en el sector inmobiliario, con enfoque en la propiedad. Este sistema evidencia un caso de éxito de la ciencia de datos en el sector inmobiliario y sirve de guía y estímulo para nuevos desarrollos.info:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad de Tarapacá.Ingeniare. Revista chilena de ingeniería v.27 n.1 20192019-03-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052019000100113es10.4067/S0718-33052019000100113 |
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RESUMEN El sector inmobiliario requiere un mejor aprovechamiento de la ciencia de datos y los datos masivos, con el fin de favorecer la gestión informada y la toma de decisiones. El presente estudio tiene como objetivo describir un sistema (Statihouse®) que caracteriza estadísticamente propiedades en venta y predice su precio de oferta (en tiempo real o cercano), empleando datos masivos de la internet, ciencia de datos y una aplicación web. Se expone el desarrollo del sistema, enfatizando sobre sus características técnicas, los procesos y subprocesos, y la visualización para el usuario. Se presentan ejemplos de visualización, aportando resultados derivados de una muestra de 24.935 casas usadas, ofrecidas para la venta en Colombia (periodo enero 2017 - mayo 2017), los cuales fueron contrastados con algunos referentes a modo exploratorio. Este sistema resulta novedoso, pues no se encontraron antecedentes que ejecuten de forma automática desde la recolección de datos web, hasta la visualización (en tiempo real o cercano), con un alcance multitareas (descriptivo, comparativo, evolutivo, correlacional y predictivo) en el sector inmobiliario, con enfoque en la propiedad. Este sistema evidencia un caso de éxito de la ciencia de datos en el sector inmobiliario y sirve de guía y estímulo para nuevos desarrollos. |
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