Optimisation et Prévision de la Performance d'un Portefeuille Immobilier

Author: Regis Nde Tene (Chopinregis)

Status: Draft

Duration: Immersion d'une Semaine


Executive Summary

Ce projet vise à analyser la performance opérationnelle et financière d'un portefeuille immobilier simulé, en utilisant SQL pour la gestion des données et Python pour l'analyse et la modélisation prédictive. Il implique la construction d'un pipeline ETL pour intégrer divers ensembles de données, l'application de méthodes statistiques pour dégager des informations, et le développement de tableaux de bord interactifs pour une communication claire des recommandations stratégiques.

Key Skills

Project Execution Log

Stage 1: Conception et Ingestion de Données Immobilières (SQL)

Cette étape a permis de maîtriser la conception et l'implémentation d'une base de données relationnelle pour la gestion de données immobilières. Nous avons appliqué les principes de la modélisation de données pour créer un schéma logique, puis utilisé des commandes SQL DDL pour construire la structure et des commandes DML pour l'ingestion des données simulées, établissant ainsi le socle de données nécessaire au projet.

Deliverables

  • [x] **Fichier de script SQL de création de schéma**: Un fichier `.sql` contenant toutes les commandes DDL (`CREATE TABLE`, `ALTER TABLE`, etc.) pour reproduire entièrement la structure de la base de données.
  • [x] **Fichier de script SQL d'ingestion de données**: Un fichier `.sql` (ou des scripts Python/autres si utilisés pour l'automatisation) contenant les commandes pour peupler les tables avec les données simulées.
  • [x] **Documentation du schéma de base de données**: Un diagramme entité-relation (ERD) simple ou une description textuelle détaillée des tables, de leurs colonnes, types de données et relations, ainsi que des contraintes appliquées.
  • [x] **Rapport de validation des données**: Un document ou un ensemble de requêtes SQL et leurs résultats prouvant que les données ont été ingérées correctement et que l'intégrité est maintenue (par exemple, compte de lignes, vérification des clés étrangères, détection de doublons).

Stage 2: Mise en Place du Pipeline ETL avec Python pour l'Intégration

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Stage 3: Analyse Statistique et Financière Approfondie du Portefeuille

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Stage 4: Développement de Modèles Prédictifs de Tendances Immobilières

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Stage 5: Création de Tableaux de Bord Interactifs (Power BI) et Rapports

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