Análisis y predicción del precio en alquiler de vivienda en la ciudad de Valencia

Abstract

[ES] El presente trabajo fin de grado se centra en el análisis y predicción del precio de una vivienda en la ciudad de Valencia. Para ello, en primer lugar, se construirá una base de datos con todos aquellos anuncios ofertados en el portal web inmobiliario seleccionado. Así pues, la recogida de toda esta información se realizará mediante el proceso de web scraping. Una vez obtenida se procederá al preprocesamiento y transformación de todos esos datos, dejándolos en un formato legible para la herramienta R Studio. Acto seguido se procederá al estudio de cada una de las variables, analizando además la dependencia entre cada una de ellas y la variable precio. Una vez entendido el panorama se pasará a formular un modelo de regresión capaz de predecir el precio de la vivienda a partir de una serie de variables. En un primer momento se probará con un modelo sencillo de regresión múltiple y se utilizarán algoritmos más complejos para tratar de reducir el margen de error.

[EN] This thesis focuses on analyzing and predicting the price of a house in the city of Valencia. To do this, first of all, a database will be built with all the advertisements offered on the selected real estate website. Thus, the collection of all this information will be carried out through the process of web scraping. Once obtained, the data will be preprocessed and transformed into a readable format for the R Studio tool. We will then study each of the variables, analyzing the dependence between each of them and the price variable. Once the overview is understood, we will formulate a regression model capable of predicting house prices from a series of variables. Initially, a simple multiple regression model will be tested and more complex algorithms will be used to reduce the margin of error.