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Apartamento em Belém com Suíte e Lazer Completo - 73m²

Ref: 927, bairro MARAMBAIA, 2 dormitórios, sendo 1 suíte, 2 banheiros, 1 vaga de garagem, área total 73,00 m²

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R$ 600.000

2 Dormitórios

1 Suíte

2 Banheiros

1 Vaga

Sala

1

Código: 927

Endereço: Avenida Tavares Bastos

Bairro: MARAMBAIA

Observação 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

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# 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)
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