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📊 Business Intelligence

Barcelona Real Estate Intelligence

Descodificación del mercado inmobiliario mediante IA y Big Data

Sistema de Business Intelligence que analiza +10,000 propiedades en Barcelona para identificar oportunidades de inversión mediante modelado predictivo y análisis multivariable. El dashboard integra dos vistas complementarias: exploración de mercado y simulación financiera con IA.

📥 Visualización del Dashboard

El dashboard embebido requiere autenticación de Power BI. Para una experiencia óptima, descargue el archivo .pbix y ábralo con Power BI Desktop (gratuito).

Esto le permitirá interactuar con todas las visualizaciones, filtros y funcionalidades de IA sin restricciones.

Vista Previa del Dashboard

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Hallazgos Clave

El análisis cuantitativo revela patrones estructurales no evidentes en el mercado barcelonés que redefinen los criterios tradicionales de valoración:

HALLAZGO 1

Primacía de Atributos Cualitativos en Segmentos Premium

El modelo de regresión identifica que en distritos de alto valor (Eixample, Sant Gervasi), la orientación exterior ejerce mayor peso explicativo sobre el precio (coeficiente β=0.34) que el número de habitaciones (β=0.21). Una propiedad de 2 dormitorios con orientación óptima presenta valoración superior (+12%) respecto a una de 3 dormitorios interior. Implicación estratégica: priorizar luminosidad natural sobre superficie bruta en inversiones premium.

HALLAZGO 2

Estudios: Máxima Eficiencia Precio/m²

El análisis incluye propiedades clasificadas como 0 habitaciones (estudios/lofts), revelando el precio/m² más elevado del mercado (€5,200 promedio) con umbral de inversión accesible. Perfil objetivo: inversores con capital limitado que buscan maximizar yield por alquiler de corta estancia en zonas de alta demanda turística (Ciutat Vella, Gràcia). ROI anualizado proyectado: 7.2% vs 4.8% en tipologías convencionales.

HALLAZGO 3

Diferencial de Volatilidad por Zona

El simulador de escenarios cuantifica la sensibilidad del ROI ante variaciones del ±10% en valoración de mercado (ciclos expansivos/recesivos). Análisis comparativo: barrios consolidados (Les Corts, Sarrià) exhiben volatilidad de precio 40% inferior vs. zonas emergentes (Poblenou, Besòs). Coeficiente de variación: 0.18 vs 0.31 respectivamente. Para perfiles de riesgo conservador, esto establece criterios geográficos de asignación de capital.

Stack Técnico

Infraestructura de datos y herramientas analíticas implementadas: