Portifólio SQL - Análise de Aluguéis em Brasília

O mercado imobiliário é um dos setores mais dinâmicos e estratégicos da economia, e entender as tendências de preços e preferências dos clientes pode ser um diferencial para empresas que atuam nesse segmento. Neste artigo, vou compartilhar como usei SQL para analisar um conjunto de dados de aluguéis no Distrito Federal, extraindo insights valiosos sobre preços, tipos de imóveis, e características que influenciam a valorização dos aluguéis.

1. Entendendo o Conjunto de Dados

O primeiro passo foi importar um arquivo CSV que contém informações sobre aluguéis no Distrito Federal. O arquivo possui cinco colunas:

• Preço: Valor do aluguel em reais.
• Metros Quadrados (Área): Tamanho do imóvel.
• Quantidade de Quartos: Número de quartos disponíveis.
• Tipo: Tipo de imóvel (Apartamento, Casa, etc.).
• Bairro: Localização do imóvel.

Esses dados foram inseridos em uma tabela SQL para que eu pudesse realizar análises descritivas e explorar padrões nos preços dos aluguéis. Depois para garantir que os dados estivessem prontos para análise, criei a tabela 'Alugueis DF' e usei comandos de importação para carregar os dados diretamente do arquivo CSV. É importante garantir que os dados estejam padronizados e limpos para que as análises sejam precisas e confiáveis.

2. Explorando os Dados e Entendendo o Mercado

Com os dados preparados, iniciei a exploração para identificar padrões e tendências importantes:

2.1 Análise de Preço Médio por Tipo de Imóvel

Determinei o preço médio de cada tipo de imóvel para identificar quais categorias são mais valorizadas.

Essa consulta gera insight permitindo que proprietários e investidores entendam quais tipos de imóveis têm maior retorno potencial.

2.2 Tipo de imóvel em cada Região Administrativa (RA) e a Quantidade

Também analisei o tipo de imóvel e a quantidade que há disponível em cada Região Administrativa (RA) , proporcionando uma visão clara do tipo de aluguel que a pessoa quer e se naquela região possui mais casas, apartamentos e etc.

2.3 Análise de Tendências

Para identificar se há uma correlação entre tipo de imóvel e preço, apliquei a seguinte consulta:

Essa análise é crucial para determinar quais tipos de imóveis vem sendo mais procurados.

Insights

Com base nas análises realizadas, alguns dos principais insights que obtive foram:

• Tipo de Imóvel e Valorização: Imóveis de determinados tipos, como apartamentos de alto padrão, tendem a ter um preço médio mais elevado.
• Influência da Localização: Bairros centrais e com boa infraestrutura apresentam preços mais altos, refletindo a alta demanda e o valor agregado dessas regiões.
• Tendência do Imóvel: A procura por casas e lojas são grandes. E o preço varia de acordo com o bairro que a pessoa deseja escolher.

Essas são algumas das análises que usado de maneira correta podem gerar insights valiosos para empresas e profissionais do setor imobiliário que busca entender melhor o mercado de aluguéis e tomar decisões estratégicas com base em dados.

Conclusão

A análise de dados no setor imobiliário é uma ferramenta poderosa para prever tendências, ajustar estratégias e otimizar investimentos. Utilizando SQL, é possível extrair insights detalhados e embasar decisões com precisão e eficiência. Se você trabalha no setor ou busca otimizar suas operações, uma abordagem orientada por dados pode ser o caminho para alcançar melhores resultados.