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.