Diccionario de Datos (B2B / ML)

Bienvenido a la documentación oficial del dataset InmoRadar. Este documento técnico está diseñado para Científicos de Datos, Ingenieros de Machine Learning y Analistas Cuantitativos (PropTech) que consumen nuestros datos a través de la API REST o descargas masivas en formato Parquet/CSV.

1. Visión General del Dataset

2. Metodología de Limpieza y "Firewall"

Los portales inmobiliarios tradicionales sufren del problema de "Basura de Entrada" (Errores de Capa 8 de los asesores). InmoRadar soluciona esto algorítmicamente antes de la base de datos:

3. Diccionario de Columnas (properties)

Columna Tipo NULL Descripción
idUUIDNoIdentificador único del inmueble consolidado.
fingerprintString(64)NoHash SHA-256 para deduplicar publicaciones idénticas entre portales.
property_typeStringNoTipo de inmueble (Apartamento, Casa, Terreno, etc.).
operation_typeStringNoModalidad del negocio (Venta, Alquiler).
stateStringNoEstado / Región (Ej. "Miranda").
municipalityStringNoMunicipio (Ej. "Baruta").
sectorStringNoUrbanización (Ej. "Las Mercedes"). Siempre poblado.
covered_areaFloatNoMetros cuadrados de construcción (Área techada).
total_areaFloatSíMetros cuadrados totales (Terreno + Construcción).
bedroomsIntegerSíNúmero de habitaciones.
bathroomsIntegerSíNúmero de baños completos y medios baños.
price_usdFloatNoÚltimo precio de la propiedad en Dólares (vía price_history).
statusStringNoEstado algorítmico (ACTIVE, REQUIRES_REVIEW).

4. Cálculo del Precio por Metro Cuadrado

Esta métrica fundamental se calcula de forma automática y estandarizada utilizando estrictamente la métrica de construcción (covered_area):

price_sqm_usd = price_usd / covered_area

Por qué no se usa total_area: En el mercado inmobiliario venezolano, el área de terreno puede distorsionar gravemente los modelos estadísticos (especialmente en PHs con grandes terrazas). Al basar el cálculo exclusivamente en el área construida validada, garantizamos la comparabilidad entre propiedades.