Contexto:

La política pública de Catastro Multipropósito necesita consolidar información inmobiliaria de diferentes fuentes para su análisis, tales como ofertas, transacciones y costos de construcción, entre otros. Las páginas web inmobiliarias forman parte de estas fuentes de información, aunque no han sido incluidas en el análisis comercial. Considerando lo anterior, es necesario revisar una metodología que permita acceder de forma óptima a estas plataformas web y facilite el análisis de las variables que allí se proveen, que son determinantes para el valor comercial de un inmueble. Se realiza un caso de estudio en tres ciudades colombianas: Fusagasugá, Manizales y Villavicencio.

Método:

El método se desarrolla en dos etapas (i) web scraping. que permite obtener los enlaces de la información de páginas web inmobiliarias y descargar sus datos, y (ii) el análisis de datos inmobiliarios mediante el desarrollo de un flujo de trabajo que inicia con la exploración y la limpieza de los datos, continúa con el pre-modelado y finaliza con el modelado de las variables de interés en la determinación del valor de los bienes inmuebles usando técnicas de machine learning.

Resultados:

A partir de la aplicación de técnicas de machine learning, fue posible automatizar la recolección, la limpieza, el almacenamiento y el análisis de datos inmobiliarios provenientes de plataformas web, así como delinear dos modelos (Ridge Regression y Random Forest) que, de acuerdo, con su error porcentual medio absoluto (0,34 y 0,35 respectivamente), permiten predecir el valor comercial de un inmueble considerando variables explicativas internas y externas.

Conclusiones:

Obtener y analizar los datos inmobiliarios de fuentes alternativas como las plataformas web a través de desarrollos tecnológicos contribuye significativamente a atender la alta demanda de información del catastro del país. No obstante, es necesario ampliar el suministro de esta información a los ámbitos rurales, que cuentan con menos acceso y disponibilidad de la misma.

        · resumen en Inglés     · texto en Español     · Español ( pdf )