Projet : DATAImmo - Prévision des Prix Immobiliers 🏡💰

Introduction :

Bienvenue dans le projet DATAImmo ! Chez Laplace Immo, nous ne nous contentons pas de vendre des maisons, nous façonnons l'avenir de l'immobilier grâce à la puissance des données. 💡

Objectif :

Notre objectif est clair : créer un modèle de prévision des prix immobiliers pour offrir à nos clients des estimations précises et pertinentes. Nous sommes déterminés à révolutionner l'expérience immobilière en exploitant le potentiel des données. 🚀

Étapes du Projet :

1. Préparation des Données sur Excel :

   • Analyse préliminaire des données extraites du site open data des Demandes de Valeurs Foncières (DVF) et des données de l'INSEE.
   • Nettoyage et transformation des données pour les rendre compatibles avec la base de données.

2. Conception de la Base de Données :

   • Création du schéma UML pour visualiser les différentes entités, associations et cardinalités de la base de données.
   • Préparation du dictionnaire des données pour répertorier et décrire les données importantes à stocker.

3. Implémentation de la Base de Données :

   • Utilisation de l'interface DataGrip pour créer les tables dans la base de données en suivant le schéma relationnel normalisé.

4. Analyse des Données :

   • Extraction des données pertinentes à partir de requêtes SQL pour répondre aux besoins définis, tels que le nombre total d'appartements vendus, la proportion des ventes par le nombre de pièces, etc.

Conclusion :

Et voilà ! La base de données est prête à être explorée comme un trésor immobilier caché ! 💰🔍 Ce projet a été une plongée passionnante dans le monde des données, où j'ai jonglé entre Excel, Datagrip et même quelques schémas UML pour cartographier cette aventure. Prêt à découvrir ce que j'ai déniché ? 🏠