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  1. Datos Properati

    • kaggle.com
    zip
    Updated Aug 3, 2019
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    Pablo Albani (2019). Datos Properati [Dataset]. https://www.kaggle.com/datasets/pabloa/datos-properati
    Explore at:
    zip(948265 bytes)Available download formats
    Dataset updated
    Aug 3, 2019
    Authors
    Pablo Albani
    Description

    Dataset

    This dataset was created by Pablo Albani

    Contents

  2. taniagdn/WebScraping: Primer release - Dataset de valoración de Inmuebles...

    • zenodo.org
    • data.niaid.nih.gov
    zip
    Updated Apr 12, 2020
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    taniagdn fmezaibarra; taniagdn fmezaibarra (2020). taniagdn/WebScraping: Primer release - Dataset de valoración de Inmuebles Quito [Dataset]. http://doi.org/10.5281/zenodo.3748710
    Explore at:
    zipAvailable download formats
    Unique identifier
    https://doi.org/10.5281/zenodo.3748710
    Dataset updated
    Apr 12, 2020
    Dataset provided by
    Zenodohttp://zenodo.org/
    Authors
    taniagdn fmezaibarra; taniagdn fmezaibarra
    Area covered
    Quito
    Description

    El dataset es una recopilación de características de bienes inmuebles de la ciudad de Quito, en el periodo abril 2019 - marzo 2020, que se encuentran publicados en el portal de “Properati”, cuyas variables más importantes son la valoración del bien inmueble y el sector donde se encuentra. valoraciondeinmueblesquito.xlsx

  3. Z

    Dataset: Análisis de alquiler de inmuebles de la ciudad de Lima-Perú a...

    • data.niaid.nih.gov
    • zenodo.org
    Updated Apr 24, 2023
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    Cite
    Enriquez Lira, Jose Carlos (2023). Dataset: Análisis de alquiler de inmuebles de la ciudad de Lima-Perú a través de la plataforma Properati [Dataset]. https://data.niaid.nih.gov/resources?id=zenodo_7846210
    Explore at:
    Dataset updated
    Apr 24, 2023
    Dataset provided by
    Mucha Morales, Félix Antonio
    Enriquez Lira, Jose Carlos
    License

    Attribution 4.0 (CC BY 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
    License information was derived automatically

    Area covered
    Lima, Perú
    Description

    Práctica 1: M2.851 - Tipología y ciclo de vida de los datos

    Desarrollado por Félix Mucha y Jose Enriquez

    Descripción

    El proyecto desarrollado se conecta a un portal inmobiliario, que contiene características de inmuebles disponibles para alquiler. La información por recuperar contendrá, ubicación, precios y número de habitaciones como variables principales. Después de realizar el scraper del portal se almacenará en formato CSV, para que después se realice el análisis.

    Datos extraídos

    Por cada inmueble se tendrá los datos siguientes:

    title: título del anunció de alquiler.

    location: dirección del inmueble.

    price: pecio de alquiler.

    bedroom: número de habitaciones.

    bathroom: número de baños.

    area: área del inmueble.

    year_contruction: año de construcción.

    maintenance: costo de mantenimiento en el edificio del inmueble.

    housing_type: tipo de inmueble.

    operation_type: tipo de operación alquiler o venta. En nuestro caso solo es alquiler.

    date_pub: fecha de publicación del anuncio.

    url: link para acceder al inmueble.

    Analizando las variables podemos obtener:

    Análisis de precios. - Ayuda a los propietarios o corredores de alquiler de propiedades asignar precios adecuados y competitivos.

    Análisis de preferencias. - Permite a los propietarios realizar adecuaciones a los inmuebles teniendo en cuenta la temporalidad y condiciones económicas.

    Análisis de la oferta. - Ayuda a tener la información al propietario de la disponibilidad de inmuebles a alquilar de otros inmuebles similares.

    Análisis de la demanda de propiedades. - Nos permite determinar la demanda de propiedades en distintos distritos de Lima e identificar aquellos con mayor demanda.

    Análisis de marketing. – Permite evaluar el alcance y la efectividad de los canales de marketing y publicidad.

  4. Distritos_Lima_And_Callao_Callao_Formatted_For_Carto

    • hub.tumidata.org
    url
    Updated Jun 4, 2024
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    Cite
    TUMI (2024). Distritos_Lima_And_Callao_Callao_Formatted_For_Carto [Dataset]. https://hub.tumidata.org/dataset/distritoslimaandcallaocallaoformattedforcarto_lima
    Explore at:
    urlAvailable download formats
    Dataset updated
    Jun 4, 2024
    Dataset provided by
    Tumi Inc.http://www.tumi.com/
    Area covered
    Callao, Lima
    Description

    Distritos_Lima_And_Callao_Callao_Formatted_For_Carto)
    This dataset falls under the category Planning & Policy – Planning.
    It contains the following data: Districts of Lima and Callao Boundaries in geojson format, there is not much information from the author.. The data can be accessed using the following URL / API Endpoint: https://properati-datos.carto.com/tables/distritos_lima_y_callao_formatted_for_carto/public
    This dataset was scouted on 2022-02-27 as part of a data sourcing project conducted by TUMI. License information might be outdated: Check original source for current licensing. See URL for data access and license information.

  5. TP1-Datos-2do2017

    • kaggle.com
    Updated Sep 24, 2017
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    Cite
    Mauro Reverter (2017). TP1-Datos-2do2017 [Dataset]. https://www.kaggle.com/mreverter/tp1datos2do2017/code
    Explore at:
    CroissantCroissant is a format for machine-learning datasets. Learn more about this at mlcommons.org/croissant.
    Dataset updated
    Sep 24, 2017
    Dataset provided by
    Kagglehttp://kaggle.com/
    Authors
    Mauro Reverter
    License

    https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/

    Description

    Fuentes de datos:

    http://properati.com.ar/data/ https://data.buenosaires.gob.ar/ https://es.wikipedia.org/wiki/Anexo:Salario_m%C3%ADnimo_en_Argentina http://www.salariominimo2017.de/argentina http://data.lanacion.com.ar/dataviews/69218/ipc-indec-y-congreso/

  6. d

    Propiedades en Venta y Renta en México - Dataset - Datamx.io

    • datamx.io
    Updated Oct 4, 2016
    + more versions
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    (2016). Propiedades en Venta y Renta en México - Dataset - Datamx.io [Dataset]. https://datamx.io/dataset/propiedades-venta-renta-properati
    Explore at:
    Dataset updated
    Oct 4, 2016
    License

    Open Data Commons Attribution License (ODC-By) v1.0https://www.opendatacommons.org/licenses/by/1.0/
    License information was derived automatically

    Area covered
    México
    Description

    Más de 200 mil propiedades en venta y renta en todo México con datos de precios, superficie, lat-lon, etc.

  7. Not seeing a result you expected?
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Pablo Albani (2019). Datos Properati [Dataset]. https://www.kaggle.com/datasets/pabloa/datos-properati
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Datos Properati

Explore at:
zip(948265 bytes)Available download formats
Dataset updated
Aug 3, 2019
Authors
Pablo Albani
Description

Dataset

This dataset was created by Pablo Albani

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