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

¿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?

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.

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