Precificação de imóveis utilizando regressão linear múltipla e árvores de decisão

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gonçalves, Mateus Mota
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/243323
Resumo: TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Engenharia de Produção.
id UFSC_a8c2a8fabf4120fd19d565c1fffaa5d1
oai_identifier_str oai:repositorio.ufsc.br:123456789/243323
network_acronym_str UFSC
network_name_str Repositório Institucional da UFSC
repository_id_str 2373
spelling Universidade Federal de Santa Catarina.Gonçalves, Mateus MotaFries, Carlos Ernani2022-12-21T14:29:39Z2022-12-21T14:29:39Z2022-12-08https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/243323TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Engenharia de Produção.A presente monografia pretende propor um modelo de precificação de imóveis em uma cidade do Centro-Oeste. Inicialmente, são apresentados periódicos que abordam sobre o tema deste trabalho para imersão de pesquisas relacionadas. Após, são trazidas as noções teóricas acerca dos temas relevantes para a compreensão do estudo, a partir de uma pesquisa bibliográfica. Nessa parte, são destacados os principais tópicos sobre regressão linear e árvores de decisão. A metodologia utilizada foi com coleta e tratamento de dados seguida de uma análise exploratória dos dados. A coleta de dados considerou dados disponíveis na internet levando em conta tanto imóveis novos quanto usados. Modelos de regressão linear foram utilizados no intuito de predizer a precificação de imóveis. Um modelo de árvore de decisão para classificação dos imóveis foi construído considerando variáveis contínuas e categóricas. Os resultados do trabalho mostram que a combinação de modelos de regressão com a técnica de árvores de decisão permite considerar simultaneamente variáveis contínuas e categóricas, obtendo-se desta forma, resultados bastante promissores com relação aos erros de predição na precificação de imóveis.This undergraduate thesis intends to propose a real estate pricing model in a city in the Midwest of Brazil. Initially, journals are presented, addressing the theme of the work for the immersion of related research. Afterwards, the theoretical notions about the relevant themes for the understanding of the study are brought, from bibliographical research. In this part, the main topics on linear regression and decision trees are highlighted. The methodology used relied on data collection and treatment followed by an exploratory data analysis. Data collection considered data available on the internet, considering both new and used properties. Linear regression models were used to predict property prices. A decision tree model for classifying properties was built considering continuous and categorical variables. The results of the work show that the combination of regression models with the decision tree technique allows the simultaneous consideration of continuous and categorical variables, thus obtaining very promising results regarding prediction errors in property pricing.77 f.Florianópolis, SC.Open Access.info:eu-repo/semantics/openAccessPrediçãoRegressão linear múltiplaÁrvore de decisãoCHAIDimóveisPrecificação de imóveis utilizando regressão linear múltipla e árvores de decisãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81383https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/243323/2/license.txt11ee89cd31d893362820eab7c4d46734MD52ORIGINALMateus_Mota_Goncalves_-_Monografia_20-12 (1).pdfMateus_Mota_Goncalves_-_Monografia_20-12 (1).pdfTCCapplication/pdf2185541https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/243323/1/Mateus_Mota_Goncalves_-_Monografia_20-12%20%281%29.pdf5c41bb48c864061f907cd3906a608202MD51123456789/2433232022-12-21 11:29:39.552oai:repositorio.ufsc.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732022-12-21T14:29:39Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Precificação de imóveis utilizando regressão linear múltipla e árvores de decisão
title Precificação de imóveis utilizando regressão linear múltipla e árvores de decisão
spellingShingle Precificação de imóveis utilizando regressão linear múltipla e árvores de decisão
Gonçalves, Mateus Mota
Predição
Regressão linear múltipla
Árvore de decisão
CHAID
imóveis
title_short Precificação de imóveis utilizando regressão linear múltipla e árvores de decisão
title_full Precificação de imóveis utilizando regressão linear múltipla e árvores de decisão
title_fullStr Precificação de imóveis utilizando regressão linear múltipla e árvores de decisão
title_full_unstemmed Precificação de imóveis utilizando regressão linear múltipla e árvores de decisão
title_sort Precificação de imóveis utilizando regressão linear múltipla e árvores de decisão
author Gonçalves, Mateus Mota
author_facet Gonçalves, Mateus Mota
author_role author
dc.contributor.pt_BR.fl_str_mv Universidade Federal de Santa Catarina.
dc.contributor.author.fl_str_mv Gonçalves, Mateus Mota
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Fries, Carlos Ernani
contributor_str_mv Fries, Carlos Ernani
dc.subject.por.fl_str_mv Predição
Regressão linear múltipla
Árvore de decisão
CHAID
imóveis
topic Predição
Regressão linear múltipla
Árvore de decisão
CHAID
imóveis
description TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Engenharia de Produção.
publishDate 2022
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2022-12-21T14:29:39Z
dc.date.available.fl_str_mv 2022-12-21T14:29:39Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2022-12-08
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/243323
url https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/243323
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv Open Access.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Open Access.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 77 f.
dc.publisher.none.fl_str_mv Florianópolis, SC.
publisher.none.fl_str_mv Florianópolis, SC.
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFSC
instname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron:UFSC
instname_str Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron_str UFSC
institution UFSC
reponame_str Repositório Institucional da UFSC
collection Repositório Institucional da UFSC
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/243323/2/license.txt
https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/243323/1/Mateus_Mota_Goncalves_-_Monografia_20-12%20%281%29.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 11ee89cd31d893362820eab7c4d46734
5c41bb48c864061f907cd3906a608202
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1766805246398431232

Registros relacionados