library(dslabs) library(ggplot2) library(scales) data(stars) stars$lum <- 10^((4.83 - stars$magnitude) / (100^0.2)) ejes <- ggplot(stars, aes(x = temp, y = lum, color = temp, size = lum)) + scale_x_log10(trans = "reverse") + scale_y_log10(labels = trans_format("log10", math_format(10^.x))) grafico <- ejes + geom_point() + scale_color_gradientn( colors = c("#FF0000", "#FF7F00", "#FFFF00", "#FFFFFF", "#0000FF"), values = rescale(c(0, 2600, 2500, 2600, 3000, 4000, 6000, 7000, 10000, 20000, 10000, 30000, 40000, Inf)) ) + labs(x = "Temperatura (K)", y = "Luminosidad (solar)") + theme_dark() grafico

El presente informe analiza la oferta inmobiliaria urbana con el objetivo de apoyar decisiones estratégicas de compra, venta y valoración de inmuebles. Mediante técnicas de análisis multivariado —reducción de dimensionalidad (Análisis de Componentes Principales), segmentación (clustering) y análisis de correspondencia múltiple— se identificaron patrones estructurales que explican la organización del mercado. Los resultados evidencian que la variabilidad del mercado está determinada principalmente por el nivel económico del inmueble, representado por variables como precio, área construida y características estructurales. A partir de esta estructura se identificaron cuatro segmentos claramente diferenciados, entre los cuales destaca un segmento premium caracterizado por altos precios, mayor área construida y mejores atributos funcionales (mayor número de parqueaderos y baños). Aunque este segmento representa una menor proporción del total de la oferta, concentra un mayor valor unitario, lo que lo convierte en una oportunidad estratégica para enfoques orientados a rentabilidad. Adicionalmente, el análisis de correspondencia confirma que la localización geográfica y el estrato socioeconómico actúan como determinantes estructurales del valor de la oferta, reforzando la importancia de estrategias diferenciadas por zona. En conjunto, el análisis demuestra que el mercado inmobiliario urbano no es homogéneo, sino que presenta una estructura segmentada y territorialmente organizada, lo que permite diseñar estrategias más precisas y basadas en evidencia.

Act 0

Modelos Estadísticos para la toma de decisiones Modulo 1: Evaluación de la oferta inmobiliaria urbana

DatasetB2