Analiză Sectorială

Monitorizarea Inflației în Sectorul Imobiliar Românesc

Un proiect de cercetare dedicat descifrării dinamicei prețurilor la locuințe în principalele orașe din România, prin agregarea și analiza datelor din surse multiple.

Durată: 6 luni
Sector: Imobiliare
Focalizare: București, Cluj, Iași

Provocarea și Obiectivul

Piața imobiliară din România este caracterizată de o ofertă de date fragmentată și uneori contradictorie, provenind de la agenții imobiliare, platforme online și autorități. Lipsa unei surse consolidate care să ofere o imagine clară asupra evoluției reale a prețurilor a creat o nevoie evidentă în rândul investitorilor și cumpărătorilor.

Obiectivul a fost să dezvoltăm o metodologie robustă de colectare, curățare și agregare a datelor, pentru a produce un indice săptămânal de prețuri medii pe tipologie de locuință și zonă urbană, cu o marjă de eroare cât mai mică.

Procesul și Soluția Implementată

Am implementat un flux de lucru în trei etape cheie:

  1. Colectarea Automatizată: Configurarea de „web scrapers” specializați pentru extragerea structurată a anunțurilor din principalele 5 portaluri imobiliare, cu actualizare zilnică.
  2. Curățarea și Normalizarea: Aplicarea unor algoritmi pentru identificarea duplicatelor, eliminarea anunțurilor irelevante și standardizarea datelor (ex: conversia suprafețelor, unificarea zonelor).
  3. Analiza și Vizualizarea: Generarea automată a rapoartelor săptămânale cu grafice de evoluție, hărți termice ale prețurilor pe cartiere și analize comparative între orașe.

Rezultate și Impact

+97%

Acoperire a pieței imobiliare urbane raportată față de sursele oficiale singulare.

24h

Interval de întârziere maxim între apariția unui anunț pe piață și includerea lui în analiză.

Rapoartele generate au devenit o resursă de referință pentru jurnaliști economici și analiști financiari, fiind citate în publicații de profil. Instrumentul a evidențiat, printre altele, tendința de decuplare a creșterii prețurilor în centrul orașelor față de zonele periferice.

Detalii Tehnice
  • Tehnologii: Python, Pandas, PostgreSQL, Tableau Public
  • Volume de date: Peste 500.000 de anunțuri procesate lunar
  • Metodologie: Eșantionare stratificată, ajustare sezonieră
  • Publicație: Raport săptămânal public
Imagini din Proiect

Exemplu de vizualizare interactivă a evoluției prețului mediu pe metru pătrat în București, pe parcursul a 12 luni.

Vezi toate proiectele