Construyendo Project DD360

Project DD360 es un análisis exploratorio de datos en notebook Jupyter sobre listados de venta de departamentos en Roma Norte y Roma Sur (Cuauhtémoc, CDMX). Carga un dataset scrapeado de Metroscubicos, perfila drivers de precio como superficie y número de recámaras, y grafica cada listado en un mapa interactivo Folium por latitud y longitud.

Qué hace

El notebook principal (PruebaDD360.ipynb) recorre un análisis en dos partes:

Parte 1 — Estadísticas exploratorias

1. Carga de datos — Lee reto_precios.csv en un DataFrame de Pandas con más de 30 columnas: precio, m2, recámaras, baños, ubicación, vendedor, lat/lon, amenidades y campos derivados como price_square_meter y final_price.
2. Perfilado del dataset — head(), describe() e info() para inspeccionar dtypes, valores faltantes y rangos numéricos en cientos de listados de Roma (snapshot de marzo 2022).
3. Mapa de calor de correlación — Heatmap de Seaborn sobre todas las columnas numéricas para detectar relaciones entre precio, superficie, recámaras, estacionamiento y cuotas.
4. Gráficas de distribución — Visuales con Matplotlib/Seaborn:
   • Scatter: superficie (m2) vs. precio por m²
   • Box plot: precio por m² por número de recámaras
   • Box plot: precio por m² por colonia (location)

Parte 2 — Visualización geoespacial

Usa Folium para construir un mapa interactivo centrado en CDMX (19.4, -99.15):

• Un marcador por listado en lat / lon
• El popup muestra el precio por m² de cada propiedad
• Permite comparar clusters espaciales de precio entre calles de Roma Norte vs. Roma Sur

Dataset

reto_precios.csv contiene listados de departamentos de Metroscubicos scrapeados de colonias de Roma — los campos incluyen título del listado, dirección, vendedor, días en el sitio, orientación, estacionamiento, cuotas mensuales y geocoordenadas. La columna price_square_meter viene precalculada para comparación directa entre tamaños de unidad.

Stack tecnológico

Proceso de desarrollo

Scaffold inicial

Repositorio creado en GitLab con el scaffold predeterminado del README.

Subida de notebook + dataset

Se agregó PruebaDD360.ipynb con el flujo completo de EDA, datos de listados reto_precios.csv y un scratch pad Untitled.ipynb en blanco. Este commit captura el reto de análisis de precios completado para el proyecto DD360.

Casos de uso

• Benchmark inmobiliario — Comparar distribuciones de precio por m² entre subcolonias de Roma y cantidad de recámaras
• Precios espaciales — Detectar clusters geográficos de unidades caras o baratas en el mapa Folium
• Plantilla de EDA — Patrón de notebook reutilizable para perfilado de CSV, análisis de correlación y overlays de mapa sobre datos lat/lon