Modelo Preditivo para Preço de Aluguel de Apartamento em Blumenau

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lauth, Artur Henrique
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/249134
Resumo: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Blumenau, Engenharia de Controle e Automação.
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spelling Modelo Preditivo para Preço de Aluguel de Apartamento em BlumenauInteligência ArtificialAprendizado de máquinaModelo preditivoArtificial IntelligenceMachine learningPredictive modelTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Blumenau, Engenharia de Controle e Automação.Esse trabalho descreve o desenvolvimento de um modelo de aprendizado de máquina que prevê o preço do aluguel de apartamentos na cidade de Blumenau. Inicialmente é apresentado uma contextualização do problema bem como uma fundamentação teórica das técnicas utilizadas para o desenvolvimento do modelo. Foram realizadas várias etapas para obtenção do resultado final, dentre elas, a análise estatística, o tratamento dos dados e testes. O trabalho compara os resultados obtidos para cada experimento realizado até alcançar o resultado final, onde foram utilizados diferentes algoritmos de predição. Os resultados obtidos demonstram que foi possível chegar a um resultado satisfatório, com um erro percentual absoluto médio menor que 5% para os algoritmos utilizados, onde o modelo de regressão linear obteve a melhor predição. O sistema proposto é aceitável e pode auxiliar imobiliárias e locadores na predição do preço do aluguel de seus apartamentos na cidade de Blumenau.This work describes the development of a machine learning model that predicts the price of renting apartments in the city of Blumenau. Initially, a contextualization of the problem is presented, as well as a theoretical foundation of the techniques used for the development of the model. Several steps were taken to obtain the final result, including statistical analysis, data processing and tests. The work compares the results obtained for each experiment performed until reaching the final result, where different prediction algorithms were used. The results show that it was possible to reach a satisfactory result, with an average absolute percentage error lower than 5% for the algorithms used, where the linear regression model obtained the best prediction. The proposed system is acceptable and can help real estate agents and landlords in predicting the rental price of their apartments in the city of Blumenau.Blumenau, SC.Ferrandin, MauriUniversidade Federal de Santa Catarina.Lauth, Artur Henrique2023-07-27T10:04:44Z2023-07-27T10:04:44Z2023-07-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis61 f.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/249134Open Access.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2023-07-27T10:04:44Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/249134Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732023-07-27T10:04:44Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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