previmov

previmov é um trabalho colaborativo coordenado pelo Professor Regis A. Ely e inicialmente desenvolvido pelos alunos do Mestrado em Economia Aplicada e do Curso de Graduação em Economia da Universidade Federal de Pelotas (UFPel). No momento os participantes são:

Nome	Descrição
Regis A. Ely	Professor de Economia (PPGOM/UFPel)
Douglas Pivatto	Mestrando em Economia (PPGOM/UFPel)
Fabio Michel de Oliveira	Mestrando em Economia (PPGOM/UFPel)
Gustavo Hoffmann Moreira	Mestrando em Economia (PPGOM/UFPel)
Jean Marcel Duarte	Mestrando em Economia (PPGOM/UFPel)
Leonardo Cordeiro	Mestrando em Economia (PPGOM/UFPel)
Michel R. Meyer	Graduando em Economia (DECON/UFPel)
Patricia Colussi	Mestranda em Economia (PPGOM/UFPel)
Rafael Parfitt	Mestrando em Economia (PPGOM/UFPel)
Renan P. Peres	Mestrando em Economia (PPGOM/UFPel)

O objetivo deste trabalho é desenvolver algoritmos para coleta, análise e previsão de preços de imóveis baseado em suas características. Inicialmente a análise será aplicada para a cidade de Pelotas-RS, podendo ser estendida para outras cidades futuramente.

previmov é um trabalho em progresso. No momento este repositório inclui:

1. Rotina em Python 2.7 para coleta de cerca de 5200 imóveis à venda na cidade de Pelotas, disponibilizados em um arquivo csv;

2. Script dados.R e dados_novos.R para o carregamento dos dados e filtragem dos outliers. O primeiro faz a filtragem manualmente para o arquivo imoveis_pel.csv, enquanto que o segundo utiliza um algoritmo de detecção de outliers e pode ser aplicado para qualquer atualização da base;

3. Scripts tabela.R e graficos.R para a análise dos dados em R;

4. Dois aplicativos interativos construídos através do framework shiny, um para a análise visual dos dados e outro para construção de tabelas descritivas;

5. Scripts regressoes.R, gradientdescent.R e neuralnetwork.R que implementam modelos de previsão de preços de imóveis no R, bem como métodos de validação;

6. Script train.R que utiliza a função train do pacote caret para estimar diversos modelos de previsão e escolher o melhor após compará-los através de 10-fold cross validation.

Como utilizar

No momento você pode acessar os aplicativos interativos criados no R com o pacote shiny (em desenvolvimento). Para isso abra a sua sessão do R e digite:

install.packages("shiny") # Instale o pacote shiny caso não o tenha
library(shiny)
runGitHub("previmov", "regisely", subdir="graphs")
runGitHub("previmov", "regisely", subdir="tables")

Você também pode clonar este repositório para testar todos os scripts em R utilizando o seguinte comando no seu terminal:

git clone https://github.com/regisely/previmov.git

Note que é este comando irá criar uma pasta com nome previmov no diretório atual contendo todos os arquivos. É necessária a instalação do git antes. Caso você não queira instalar o git pode baixar todos os arquivos zipados neste link.

Como contribuir

Se você deseja contribuir com este projeto você pode:

1. Submeter issues neste site ao identificar problemas e/ou sugestões relevantes;

2. Criar novos scripts ou modificar arquivos existentes utilizando o git (acesse o arquivo git-info.md para mais informações);

3. Enviar sugestões ou contribuições através do email regisaely@gmail.com.

Caso você queira saber mais especificamente onde contribuir você pode acessar uma lista de tarefas pendentes que está sendo constantemente atualizada.

Copyright

No momento este projeto não se enquadra na definição de "software livre". Ele está licenciado sob Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported. Esta licença permite que você copie, redistribua e adapte qualquer código encontrado aqui, porém você não pode usá-los com intuito comercial e qualquer obra derivada deve atribuir o crédito original elencando as mudanças que foram feitas, além de estar licenciada sob os mesmos termos. Isto vale também para a utilização dos dados disponibilizados neste repositório. Se você tem interesse na utilização destes dados para pesquisa científica, entre em contato com o proprietário do repositório. Note que a utilização destes dados para publicação em uma revista que não está licenciada sobre os mesmos termos implica na violação do Copyright.