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https://repositorio.ufba.br/handle/ri/38247| Tipo: | Dissertação |
| Título: | Mapeamento dos preços do mercado imobiliário obtidos a partir de web scraping de páginas de anúncios dos imóveis urbanos |
| Autor(es): | Souza, Thaís Góes de |
| Primeiro Orientador: | Fernandes, Vivian de Oliveira |
| metadata.dc.contributor.advisor-co1: | Pedrassoli, Julio César |
| metadata.dc.contributor.referee1: | Fantin, Marcel |
| metadata.dc.contributor.referee2: | Delgado, Juan Pedro Moreno |
| metadata.dc.contributor.referee3: | Fernandes, Vivian de Oliveira Fernandes |
| Resumo: | Devido às características que compõem a atividade imobiliária nas grandes cidades e na forma como opera, na atualidade, os preços dos empreendimentos imobiliários refletem e intensificam o preço da terra urbana. O presente trabalho buscou mapear a concentração espacial entre os dados dos preços do mercado imobiliário obtidos através dos classificados online de venda dos imóveis classificados por tipo e espacializados por bairro, aplicados na cidade de Salvador-Bahia, enquanto estudo de caso. O método propôs a utilização de dados disponíveis na web, recuperados através da técnica de raspagem de dados online (web scraping), com uso de extensões instaladas no navegador a partir de um site Hypertext Markup Language (HTML) de comercialização imobiliária. Para tal, apresentou a depuração da base a partir de 5 critérios de exclusão das inconsistências associadas à base de web scraping. Na abordagem, encontram-se a atenção entre os preços das médias nos períodos de referência como o levantamento das potencialidades e limitações dos dados de big data. Para as análises espaciais foram utilizados os métodos de análise de clusters e outliers através do Indicador de Autocorrelação Espacial (LISA), o qual é decomposto pelo Índice Global de Moran. Como resultado da pesquisa, observou-se que a base do Olx apresentou menor valor (completude), menor volume se comparado ao Imovelweb, porém maior variedade referente a cobertura espacial dos imóveis por bairro. Neste contexto, o mapeamento da distribuição das médias dos preços do m² mostrou a concentração dos altos preços nos bairros nobres localizados na orla atlântica de Salvador, como baixos preços nos bairros populares do miolo e subúrbio da Baía de Todos os Santos. |
| Abstract: | Due to the characteristics that compose real estate speculation in large cities and the way it currently operates, the prices of real estate developments reflect and intensify the price of urban land. The present work mapped the spatial concentration of real estate market prices obtained through the search of online classifieds for the sale of properties classified by type and spatialized by neighborhood, applied in the city of Salvador-Bahia, as a case study. The method proposes the use of data available on the web recovered through the online data scraping technique (web scraping), through the use of extensions installed in the browser from a Hypertext Markup Language (HTML) website for real estate marketing. For this, it presents the debugging of the database based on exclusion criteria for the inconsistencies associated with the web scraping database. In the approach, attention is found to the potential and data of big data. For spatial analysis, cluster and outlier analysis methods are used, such as the Location Indicator Spatial Autocorrelation (LISA), which is decomposed by the Moran Global Index. As a result of the research, it was observed that the Olx base presented lower value (completeness), lower volume compared to Imovelweb, but greater variety regarding the spatial coverage of properties by neighborhood. In this context, the mapping of the distribution of average prices per square meter (m²) showed the concentration of high prices in the upscale neighborhoods located on the Atlantic coast of Salvador, as well as low prices in the popular neighborhoods of the core and suburb of Baía de Todos os Santos |
| Palavras-chave: | Mercado imobiliário Extração de dados - internet Preço da terra Imóvel urbano Análise espacial |
| CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora / Evento / Instituição: | Universidade Federal da Bahia |
| Sigla da Instituição: | UFBA |
| metadata.dc.publisher.department: | EDUFBA |
| metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-graduação em Engenharia Civil (PPEC) |
| Tipo de Acesso: | CC0 1.0 Universal |
| metadata.dc.rights.uri: | http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ |
| URI: | https://repositorio.ufba.br/handle/ri/38247 |
| Data do documento: | 18-Jul-2022 |
| Aparece nas coleções: | Dissertação (PPEC) |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| Thais_dissertacao (3).pdf | 8,51 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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