Modèle de prédiction des prix immobiliers et analyse de rendement pour investissement à Tokyo
Version R - Développé entièrement avec R, tidyverse, XGBoost et Leaflet
Ce projet développe un modèle de machine learning prédictif pour estimer les prix des propriétés résidentielles et identifier les opportunités d'investissement à Tokyo, Japon. L'analyse s'appuie sur plus de 500,000 transactions immobilières (2005-2019) couvrant les 23 arrondissements spéciaux de Tokyo.
Version R : Ce projet est entièrement développé en R utilisant l'écosystème tidyverse, démontrant la polyvalence à travailler dans différents environnements de programmation statistique. Le workflow R Markdown permet de générer des rapports professionnels directement depuis le code.
Objectif métier : Construire un modèle production-ready qui démontre à la fois l'expertise immobilière et les compétences avancées en Data Science, destiné à être présenté aux grandes firmes immobilières (CBRE, JLL, Cushman & Wakefield) et fonds d'investissement.
La proximité de la gare représente 42% de la variance des prix selon l'analyse d'importance des features. Les propriétés à moins de 5 minutes à pied commandent une prime de 15-25% par rapport à celles nécessitant plus de 20 minutes.
Implication business : La proximité de la gare est non-négociable pour un prix premium à Tokyo.
Le modèle identifie les arrondissements où le prix prédit > prix actuel (erreur positive = sous-évaluation). Top 3 : Adachi, Itabashi, Nerima - arrondissements "Value" avec bon accès aux gares mais prix actuels inférieurs. Potentiel de rendement : 5.5-6.5% vs moyenne marché 4.5%.
Action : Analyse approfondie de ces arrondissements pour opportunités d'investissement valeur.
La révision de la loi japonaise sur les normes de construction en 1981 (Shin-taishin) a introduit des exigences plus strictes de résistance aux séismes. Les bâtiments pré-1981 (Kyu-taishin) se négocient avec une décote de 15-20% en raison des coûts d'assurance plus élevés, des défis de financement et des préoccupations de sécurité perçues.
Opportunité : Potentiel de valeur ajoutée via rénovation sismique pour bâtiments pré-1981 en zones premium.
Tous les tiers d'arrondissements ont montré une appréciation des prix pendant la période de préparation des Jeux Olympiques (2015-2019). C5W Premium : +23.5%, Premium : +16.1%, Standard : +13.3%, Value : +11.4%.
Limitation : Les données se terminent en 2019 - les tendances post-Olympiques (2020-2024) ne sont pas capturées.
Carte interactive créée avec Leaflet (package R, équivalent de Folium en Python) montrant la classification des 23 arrondissements spéciaux de Tokyo par tiers de marché. Chaque marqueur est cliquable et affiche les statistiques clés de l'arrondissement.
Chargement de 2 datasets Kaggle (500,000+ transactions Tokyo 2005-2019) avec data.table::fread()
pour performance. Filtrage aux 23 arrondissements spéciaux et aux condominiums résidentiels uniquement.
Gestion des valeurs manquantes avec imputation informée par le domaine utilisant dplyr
(médiane par arrondissement pour distance gare, médiane par type de structure pour année de construction).
Création de 15+ features reflétant l'expertise immobilière avec dplyr et fonctions personnalisées :
catégories de distance à la gare (Walk 0-5min, Walk+ 5-10min, Need Train 10-20min, Far >20min), réglementation
sismique 1981 (Shin-taishin vs Kyu-taishin), classification des arrondissements par tiers (C5W Premium, Premium,
Standard, Value), catégories de taille (Studio, 1-Bed, 2-Bed, 3+ Bed).
XGBoost (package xgboost) et Random Forest (package randomForest) avec validation croisée
5-fold via caret::createFolds(). Split train/test 80/20 stratifié par arrondissement pour assurer la
représentation dans les deux jeux. Métriques : RMSE, MAE, R². Le modèle final atteint
R² = 0.91 sur le jeu de test.
Analyse d'importance des features : xgb.importance() pour XGBoost (Gain),
importance() pour Random Forest (IncNodePurity). Validation de la logique métier
(les features importantes correspondent à la connaissance du marché). Visualisations avec
ggplot2 et plotly pour interactivité.
Traduction des résultats du modèle en insights actionnables : identification d'arrondissements sous-évalués,
analyse de rendement par segment, impact des réglementations. Création de visualisations interactives
(carte Leaflet, dashboard de métriques avec ggplot2, analyse des résidus).
Génération de rapports professionnels HTML/PDF directement depuis le code. Workflow unifié : code + résultats + visualisations dans un seul document.
Manipulation de données intuitive avec dplyr, visualisations puissantes avec
ggplot2. Syntaxe cohérente et expressive pour analyses statistiques.
Cartes interactives natives R avec le package leaflet. Intégration seamless
dans R Markdown, pas besoin de mélanger Python/R.
Solution native R pour dashboards interactifs. Déploiement facile avec Shiny Server ou Shinyapps.io. Pas besoin de framework externe comme Streamlit.
R Markdown garantit la reproductibilité : code + résultats + environnement dans un seul fichier. Facilite le partage et la collaboration.
Le projet est entièrement documenté dans un notebook R Markdown professionnel avec sections markdown explicatives, code R commenté, et visualisations. Tous les résultats sont reproductibles. Compilez le fichier .Rmd pour générer un rapport HTML complet.
Le projet contient : Tokyo_Residential_Rent_Yield_Predictor.Rmd,
packages.R, Project_Explanation_R.txt,
Conclusions_For_Recruiters_R.md, et tokyo_property_map.html.
R² Score
0.91
91% de variance expliquée
RMSE
~8-10M JPY
16-20% erreur moyenne
Top Feature Impact
42%
Distance à la gare
Dataset Size
190K
Transactions analysées