Analyse Données Prix Immobilier
Budget: $2 – $8 USD
Je mets à disposition un jeu complet de ventes immobilières passées et souhaite en extraire le maximum d’enseignements. Votre mission consiste à :
• dresser un portrait descriptif clair des tendances (évolution des prix, répartition géographique, segments les plus actifs) ;
• construire un modèle prédictif fiable capable d’estimer les prix futurs à partir de ces mêmes variables ;
• comparer les résultats entre quartiers, types de biens ou périodes afin de dégager les écarts significatifs.
Le format attendu est un rapport PDF auto-portant, rédigé en français, intégrant méthodologie, visualisations (charts, heatmaps, cartes, etc.), interprétation et recommandations. Vous êtes libre d’utiliser Python (pandas, scikit-learn, seaborn), R, Power BI ou tout autre outil tant que les sources et scripts sont fournis en annexe pour réplication.
Je réponds rapidement à toute question sur la structure des données et reste ouvert à vos suggestions méthodologiques pour garantir la robustesse de l’analyse.
• dresser un portrait descriptif clair des tendances (évolution des prix, répartition géographique, segments les plus actifs) ;
• construire un modèle prédictif fiable capable d’estimer les prix futurs à partir de ces mêmes variables ;
• comparer les résultats entre quartiers, types de biens ou périodes afin de dégager les écarts significatifs.
Le format attendu est un rapport PDF auto-portant, rédigé en français, intégrant méthodologie, visualisations (charts, heatmaps, cartes, etc.), interprétation et recommandations. Vous êtes libre d’utiliser Python (pandas, scikit-learn, seaborn), R, Power BI ou tout autre outil tant que les sources et scripts sont fournis en annexe pour réplication.
Je réponds rapidement à toute question sur la structure des données et reste ouvert à vos suggestions méthodologiques pour garantir la robustesse de l’analyse.