¿Qué encontrarás? Un informe ejecutivo y técnico que responde dos solicitudes reales de vivienda para reubicación en Cali (Casa Norte $350M y Apto Sur $850M). Integramos EDA interactivo, mapas Leaflet y un modelo de regresión lineal múltiple para estimar precios, armar shortlists y optimizar visitas. Highlights rápidos Palancas de valor: +10 m² ≈ +$8,2M, +1 baño ≈ +$62,1M, +1 parqueadero ≈ +$79,8M, +1 estrato ≈ +$98,4M. Desempeño del modelo (test): R² = 0,72, MAE ≈ $113M, RMSE ≈ $175M. Shortlists mapeadas: 5 opciones top para Casa en Norte y 5 para Apto en Sur, listas para visita y negociación. Tecnologías: R, paqueteMODELOS, tidyverse, plotly, leaflet, yardstick. Valor para negocio: menos tiempo buscando, más tiempo cerrando con opciones que sí encajan en el crédito.

Descripción de la herramienta Informe en RMarkdown para evaluar la oferta inmobiliaria urbana y convertir datos de viviendas en insights accionables para pricing, segmentación y portafolio. El flujo es reproducible y trazable. Qué hace EDA: distribución de precios, precio–área, conteos por zona, tipo y estrato. PCA: reduce dimensionalidad y revela los ejes del mercado. PC1 ≈ “valor/tamaño/amenities” (área, parqueaderos, baños, precio). PC2 ≈ “distribución interna” (habitaciones/baños). En la muestra, PC1+PC2 ≈ 82% de la variación. Clustering (k-means): elección de K (codo/silhouette) y perfil en z-scores y unidades reales. Segmentos típicos: Premium integral, Medio/alto mixto, Casas amplias, Base económico; con distribución por zona y tipo. Correspondencia (CA): asociaciones tipo–zona para focalizar inventario. Mapa lat–long por zona: localiza volumen (Sur), áreas premium (Oeste/Norte) y acceso (Oriente). Decisiones que habilita Pricing por atributos (prioriza PC1; ajusta por PC2 según el target). Estrategia por zona (premium en Oeste/Norte; volumen en Sur; acceso en Oriente). Gestión del portafolio: micro-mejoras en amenities pueden mover unidades a un segmento superior y elevar el precio objetivo.