Ágora
Previsão de valorização de imóveis para investidores e fundos imobiliários: dados públicos e proprietários viram um painel de decisão de compra, venda e timing
Visão Geral
O Ágora prevê a valorização e desvalorização de imóveis ao longo do tempo, cruzando dados públicos e macroeconômicos com dados proprietários de solo e topografia, e transformando a proximidade a pontos de referência (escolas, faculdades, obras públicas planejadas) em pontuação de valorização. É voltado a investidores e fundos imobiliários que precisam decidir compra, venda e timing com mais do que intuição de mercado. Sou responsável pelo frontend do produto e pela articulação da equipe multidisciplinar do projeto.
O que a plataforma propõe
Modelo de previsão de valorização
Núcleo estatístico e de machine learning que projeta a valorização de um imóvel ou região ao longo do tempo.
Fontes de dados combinadas
Dados públicos e macroeconômicos combinados com dados proprietários de solo e topografia, mantidos rastreáveis por fonte.
Pontuação por proximidade
Mede a proximidade do imóvel a escolas, faculdades e obras públicas planejadas, e converte isso em pontuação de valorização.
Simulação de cenários
Compara cenários macroeconômicos e urbanos diferentes e o impacto de cada um na valorização projetada.
O Desafio
- Prever valorização de imóveis exige validar um modelo estatístico contra dados históricos reais, não apenas prometer precisão.
- Cruzar dados públicos e macroeconômicos com dados proprietários de solo e topografia numa única previsão consistente, sem duplicar coleta nem perder rastreabilidade da fonte.
- Definir a granularidade certa da previsão (região, bairro ou imóvel individual) sem prometer um nível de precisão que o volume de dados disponível ainda não sustenta.
A Solução
- Metodologia de validação por backtesting temporal: treinar o modelo só com dado histórico até um corte e comparar a valorização projetada contra o que de fato aconteceu em índices públicos de mercado.
- Pipeline de dados que mantém separadas as fontes públicas/macroeconômicas e as proprietárias, permitindo auditar de onde cada variável do modelo veio.
- Granularidade inicial definida por região e bairro, não por imóvel individual, até haver volume de transação suficiente por endereço para sustentar uma previsão estatisticamente confiável.