Apartamento para Venda, Belém / PA, bairro MARAMBAIA, 2 dormitórios, sendo 1 suíte, 2 banheiros, 1 vaga de garagem, área total 73,00 m²
Total: 73,00
2 Dormitórios
2 Banheiros
1 Suíte
1 Vaga
Valor: R$ 600.000,00
Código: 927 | Endereço: Avenida Tavares Bastos | Bairro: MARAMBAIA | Observação de Valor: aceita financiamento | Área Total: 73,00 m² |
Empreendimento
Piazza Toscana Estágio da Obra: Pronto para Morar
Descrição do Imóvel
Apartamento para Venda no bairro Marambaia, localizado na cidade de Belém / PA.
Com 2 dormitórios, sendo 1 suíte, possui 2 banheiros, 1 vaga de garagem, 1 sala.
Área Total de 73 m².
Características: Portão Eletrônico.
Cômodos: Área de Serviço, Cozinha.
Proximidades: Bares e Restaurantes, Escola, Farmácia, Shopping Center, Supermercado.
Características
Portão Eletrônico
Cômodos
Área de Serviço
Cozinha
Proximidades
Bares e Restaurantes
Escola
Farmácia
Shopping Center
Supermercado
Central de Negócios
Imobiliária Débora Reale
Proposta / Informações
# Importar bibliotecas necessárias
import pandas as pd
# Carregar dados de leads para o apartamento
dados = pd.read_csv(`leads_apartamento_marambaia.csv`)
# Função para calcular a taxa de conversão
def calcular_taxa_conversao(dados):
dados[`Taxa_Conversao`] = dados[`Conversões`] / dados[`Cliques`] * 100
return dados
# Função para calcular o custo por lead
def calcular_custo_por_lead(dados):
dados[`Custo_por_Lead`] = dados[`Custo_Total`] / dados[`Leads`]
return dados
# Função principal para executar as métricas
def analisar_metricas(dados):
dados = calcular_taxa_conversao(dados)
dados = calcular_custo_por_lead(dados)
# Exibir resultados
print("Análise de Métricas para Apartamento de 2 Quartos na Marambaia:")
print(dados[[`Campanha`, `Cliques`, `Leads`, `Conversões`, `Taxa_Conversao`, `Custo_Total`, `Custo_por_Lead`]])
# Identificar campanhas que precisam de atenção
campanhas_melhorar = dados[dados[`Taxa_Conversao`] < 3.0] # Exemplo: menos de 3% de conversão
print("/nCampanhas que precisam de atenção:")
print(campanhas_melhorar[[`Campanha`, `Taxa_Conversao`, `Custo_por_Lead`]])
# Executar análise
analisar_metricas(dados)
