El 15 de abril de 1912, durante su viaje inaugural, el transatlántico británico RMS Titanic se hundió después de chocar con un iceberg. Desafortunadamente, no había suficientes botes salvavidas para todos a bordo, lo que resultó en la muerte de 1502 de 2224 pasajeros y tripulantes. Si bien hubo algún elemento de suerte involucrado en la supervivencia, parece que algunos grupos de personas tenían más probabilidades de sobrevivir que otros. En este trabajo deberán crear un modelo de regresión logística para clasificar si una persona que viajaba a bordo del Titanic sobrevivió o no.

Aplicación de regresión lineal múltiple para predecir el precio de propiedades.

En este trabajo se aplican reglas de asociación sobre una base de datos con información de 1.5 millones de precios para 1000 productos en 175 comercios ubicados en la Ciudad de Buenos Aires, se identificaron reglas de asociación aplicando el algoritmo Apriori de la librería arules de R.

¿Qué barrios de la Ciudad de Buenos Aires son más caros? ¿Existe un vínculo entre el precio de alquiler y el nivel de precios de los comercios? ¿Qué productos presentan mayor dispersión de precios? ¿Cuáles menos? ¿Cuáles aumentaron más? ¿De cuánto fue la inflación en supermercados?

Análisis exploratorio de la base de datos de propiedades de Properati y predicción de precio a través de una regresión lineal.