Resumo Apesar da literatura a respeito das teorias sobre Engenharia de Avaliações, Modelagem de Dados, Data Mining e Big Data ser vasta, não há registro de seu uso simultâneo na realização de uma análise de mercado imobiliário de uma cidade ou região. Diante disto, o presente trabalho tem por objetivo de analisar os fatores que influenciam na velocidade de venda de empreendimentos residenciais em Goiânia e Aparecida de Goiânia, classificar estes empreendimentos de acordo com sua aceitação pelo mercado e mapear quais as principais características presentes nos empreendimentos de maior sucesso na região. Para o desenvolvimento da proposta foi utilizado um banco de dados, contendo o número de unidades vendidas de 268 empreendimentos imobiliários de Goiânia, com data de lançamento entre janeiro de 2016 a dezembro de 2018, contabilizadas mês a mês, gerando um total de 4746 entradas no banco de dados. Para a realização da pesquisa foram utilizadas técnicas de Data Mining e Big Data para apurar o banco de dados e possibilitar a comparação direta entre os empreendimentos analisados. Como resultados, foi possível definir as maiores oportunidades de mercado estudando as características de número de dormitórios, metragem quadrada privativa, preço do metro quadrado, preço do apartamento e localização. Dentre as variáveis estudadas, a localização, número de dormitórios, valor por unidade, metragem quadrada privativa e preço por metro quadrado têm grande influência na recepção do imóvel pelo mercado. Já a data de lançamento do imóvel não tem grande relevância no sucesso de vendas do empreendimento.

Abstract Several topics were analyzed to produce this article, such as Evaluation Engineering, Data Modeling, Data Mining and Big Data. Although the literature on these theories is extensive, there is no record of their simultaneous use in favor of conducting an analysis of the real estate market in a city or region. The present work aims to use these theories to elaborate and implement quantitative criteria which group real estate projects according to their sale speed in order to classify them as high or low demand in the market. Thus, a database was used to develop the proposal, containing the number of units sold from 268 real estate developments in Goiânia with a launch date between January 2016 to December 2019, recorded month by month, generating a total of 4746 entries in the database. Data Mining and Big Data techniques were used to determine the database to perform the research and enable direct comparison between the analyzed enterprises. It was possible to accurately define the greatest market opportunities by studying the characteristics of the number of bedrooms, private square footage, price per square meter, apartment price and location.

O objetivo do trabalho é analisar a relação dos efeitos espaciais entre expansão urbana e padrões de viagens baseadas em atividades, mediante a utilização da modelagem com equações estruturais. Foi elaborado um modelo causal que relaciona os fatores da expansão urbana de forma indireta com os padrões de viagens baseados em atividades através da formação de construtos latentes. Assim, a estrutura teórica do modelo "ABTUS (Activity-Based Travels of Urban Sprawl)" foi fundamentada em dois construtos latentes: i) produção de espaço; e, ii) características socioeconômicas. O modelo foi testado em caso de estudo de Brasilia-Distrito Federal para o ano 2000. A partir dos resultados obtidos foram reunidos indícios da relação entre expansão urbana e padrões de viagens baseadas em atividades. Cinco vetores de expansão urbana foram identificados e os padrões de viagens mais representativos foram baseados nas sequências de atividades Residência Trabalho e Residência Estudo. Portanto, para o caso de Brasília a centralização dos empregos e o restito espaço de moradia no centro da cidade, produzem maiores viagens nas expansões urbanas por trabalho e estudo.

The objective of this paper is to analyze the relationship between urban sprawl spatial effects and activity-based travel patterns through the use of structural equation modeling. It was developed a causal model that related urban sprawl factors indirectly with the activity-based travel patterns through the formation of latent constructs. The theoretical structure of the model "ABTUS (Activity-Based Travels of Urban Sprawl)" was based on two latent constructs: i) production of space, and ii) socioeconomic characteristics. The model was tested in a case study of Brasilia, Distrito Federal for 2000. From the results obtained were gathered evidence of the relationship between urban sprawl and activity-based travel patterns. Five vectors of urban expansion were identified and the most representative patterns of travel were based on the sequences of activities Housing-Work and Housing-Study. Therefore, in the case of Brasilia, the centralization of jobs and limited living space in the city center, are producing urban expansions with many travels for work and study.