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Este repositorio contiene dos scripts de Python relacionados con el análisis de datos inmobiliarios en Bogotá.

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vimofama/InmersionDatos_Desafio_Aula2

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InmersionDatos_Desafio_Aula2

Este repositorio contiene dos scripts de Python relacionados con el análisis de datos inmobiliarios en Bogotá. A continuación, se presenta una breve descripción de cada script y su uso.

Desafio 1

En este script se realizan dos análisis diferentes:

  1. Se calcula el promedio de área de todos los inmuebles en el dataset y se presenta el top 10 de los barrios con mayor promedio de área en forma de gráfico de barras.
  2. Se consultan otros datos estadísticos como conteo, mediana, valores mínimo y máximo.

El script utiliza la librería pandas para acceder al dataset y realizar operaciones de manipulación de datos. También se utiliza la librería matplotlib para la visualización de los resultados.

valor_imuebles_filtrados

Desafío 2

En este script se realizan dos análisis diferentes:

  1. Se seleccionan tres tipos de inmuebles (casas, apartamentos y oficinas/consultorios) y se presenta la distribución de los valores de estos inmuebles en forma de histograma.
  2. Se calcula el precio del metro cuadrado por barrio y se presenta el top 10 de los barrios con mayor promedio de área en forma de gráfico de barras.

El script utiliza la librería pandas para acceder al dataset y realizar operaciones de manipulación de datos. También se utiliza la librería seaborn y matplotlib para la visualización de los resultados.

promedio_m2_barrio

Cada script contiene comentarios y explicaciones en el código para facilitar su comprensión y uso.

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Este repositorio contiene dos scripts de Python relacionados con el análisis de datos inmobiliarios en Bogotá.

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