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Dockerfile

@@ -0,0 +1,20 @@
+FROM python:3.13.5-slim
+
+WORKDIR /app
+
+RUN apt-get update && apt-get install -y \
+    build-essential \
+    curl \
+    git \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+COPY requirements.txt ./
+COPY src/ ./src/
+
+RUN pip3 install -r requirements.txt
+
+EXPOSE 8501
+
+HEALTHCHECK CMD curl --fail http://localhost:8501/_stcore/health
+
+ENTRYPOINT ["streamlit", "run", "src/streamlit_app.py", "--server.port=8501", "--server.address=0.0.0.0"]

README.md

@@ -0,0 +1,80 @@
+---
+title: Psp2 Consultoriaairbnb
+emoji: 🚀
+colorFrom: red
+colorTo: red
+sdk: streamlit
+app_port: 8501
+tags:
+- streamlit
+pinned: false
+short_description: Streamlit template space
+license: mit
+sdk_version: 1.52.1
+---
+# 🏘️ Airbnb Intelligence Pro - Brazil
+
+![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.9%2B-blue)
+![Streamlit](https://img.shields.io/badge/Streamlit-1.20%2B-red)
+![Status](https://img.shields.io/badge/Status-Production-success)
+![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-green)
+
+> **Plataforma de Inteligência de Mercado, Predição de Receita e Análise de Risco para Investidores de Imóveis.**
+
+Este projeto é um Dashboard Interativo Profissional desenvolvido para analisar a viabilidade de investimentos em imóveis para Airbnb em quatro grandes capitais brasileiras: **Florianópolis, Belo Horizonte, Curitiba e Porto Alegre**.
+
+Diferente de dashboards comuns, este sistema utiliza **Machine Learning** para prever faturamento, **NLP (Processamento de Linguagem Natural)** para analisar diferenciais e cruza dados de **Segurança Pública** para mitigar riscos.
+
+---
+
+## 🎯 Funcionalidades Principais
+
+### 📊 1. Análise de Mercado (Dashboard)
+- **Mapa Interativo com Painel Lateral:** Visualização limpa (CartoDB). Ao clicar no imóvel, um painel lateral se abre com a ficha técnica completa, fotos e ROI.
+- **Filtros Inteligentes:** Seleção por Cidade, Nº de Quartos, Faixa de Preço e Nível Máximo de Segurança (Homicídios).
+- **Detecção de Outliers:** Botão para ocultar/mostrar imóveis de luxo que distorcem a média de mercado.
+
+### 🔬 2. Análises Avançadas (Expansíveis)
+- **📅 Sazonalidade:** Gráficos de linha baseados no histórico real de ocupação (`past_geral`) para identificar os meses de alta e baixa.
+- **☁️ Nuvem de Palavras (NLP):** Analisa as *amenities* dos imóveis "Top Performers" para revelar o que é obrigatório ter (ex: "Wifi", "Piscina", "Garagem").
+- **🛡️ Segurança vs. Retorno:** Gráfico de dispersão cruzando dados de violência urbana (`casos_homicidios`) com faturamento.
+
+### 🤖 3. Simulador IA & Calculadora Financeira
+- **Oráculo de Preços:** Um modelo *Random Forest* prevê quanto um imóvel faturaria por ano com base em suas características.
+- **Calculadora de Lucro Líquido:** Ferramenta para descontar taxas de plataforma, impostos, condomínio e manutenção, revelando o **ROI Real (Líquido)**.
+
+### 💎 4. Consultoria Automática
+O sistema gera um laudo automático para cada imóvel:
+- 💎 **COMPRA RECOMENDADA:** Score > 60 (ROI Alto + Segurança + Boa Nota).
+- ✅ **POTENCIAL:** Bons números, merece visita.
+- ⚠️ **ARRISCADO:** Baixo retorno ou região com métricas ruins.
+- ❌ **NÃO RECOMENDADO:** Prejuízo provável.
+
+---
+
+## 🛠️ Tecnologias Utilizadas
+
+* **Linguagem:** Python 3.9+
+* **Framework Web:** Streamlit
+* **Mapas:** Folium & Leaflet (Integração `streamlit-folium`)
+* **Gráficos:** Plotly Express & Matplotlib
+* **Machine Learning:** Scikit-Learn (Random Forest Regressor)
+* **Processamento de Texto:** WordCloud
+
+---
+
+## 📂 Estrutura de Arquivos (Obrigatória)
+
+Para o funcionamento completo, a pasta do projeto deve conter os seguintes arquivos:
+
+```text
+📁 airbnb-intelligence-pro/
+│
+├── 📄 app.py                 # Código principal da aplicação
+├── 📄 requirements.txt       # Lista de dependências (incluindo wordcloud)
+├── 📄 README.md              # Documentação
+│
+├── 💾 lisitng_geral.csv      # Dados principais dos imóveis
+├── 💾 fipezap_geral.csv      # Histórico de preços de venda (FipeZap)
+├── 💾 past_geral.csv         # Histórico de ocupação (para Sazonalidade)
+└── 💾 casos_homicidios.csv   # Dados de segurança pública

app.py

@@ -0,0 +1,458 @@
+import streamlit as st
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import plotly.express as px
+import folium
+from streamlit_folium import st_folium
+from folium.plugins import MarkerCluster
+from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
+from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
+from wordcloud import WordCloud
+import matplotlib
+import matplotlib.pyplot as plt
+import unicodedata
+
+# --- CONFIGURAÇÃO DE BACKEND (Evita erros de memória/thread) ---
+matplotlib.use('Agg')
+
+# --- CONFIGURAÇÃO DA PÁGINA ---
+st.set_page_config(page_title="Airbnb Intelligence Pro", layout="wide", page_icon="🏘️")
+
+# --- CSS CUSTOMIZADO ---
+st.markdown("""
+<style>
+    .metric-card {
+        background-color: #f8f9fa;
+        border-left: 5px solid #FF5A5F;
+        padding: 15px;
+        border-radius: 5px;
+        box-shadow: 1px 1px 3px rgba(0,0,0,0.1);
+    }
+    .stDataFrame, .stTable {
+        color: #31333F !important;
+    }
+    div[data-testid="stExpander"] div[role="button"] p {
+        font-size: 1.1rem;
+        font-weight: 600;
+    }
+</style>
+""", unsafe_allow_html=True)
+
+# --- FUNÇÃO DE NORMALIZAÇÃO DE TEXTO ---
+def normalizar_texto(texto):
+    if pd.isna(texto): return ""
+    nfkd = unicodedata.normalize('NFKD', str(texto))
+    return u"".join([c for c in nfkd if not unicodedata.combining(c)]).lower().strip()
+
+# --- CARREGAMENTO E LIMPEZA (CACHEADO) ---
+@st.cache_data(ttl=3600)
+def load_data():
+    try:
+        # Carregamento dos arquivos
+        df = pd.read_csv('lisitng_geral.csv', sep=';', encoding='utf-8')
+        fipe = pd.read_csv('fipezap_geral.csv', sep=';', encoding='utf-8')
+        past = pd.read_csv('past_geral.csv', sep=';', encoding='utf-8')
+        seg = pd.read_csv('casos_homicidios.csv', sep=';', encoding='utf-8')
+    except:
+        # Fallback de encoding e nomes
+        try:
+             df = pd.read_csv('lisitng_geral.csv', sep=';', encoding='latin1')
+             fipe = pd.read_csv('fipezap_geral (1).csv', sep=';', encoding='latin1')
+             past = pd.read_csv('past_geral (1).csv', sep=';', encoding='latin1')
+             seg = pd.read_csv('casos_homicidios (1).csv', sep=';', encoding='latin1')
+        except FileNotFoundError:
+             st.error("ERRO CRÍTICO: Arquivos CSV não encontrados. Verifique o upload.")
+             st.stop()
+
+    # 1. LIMPEZA DE COORDENADAS
+    cols_coords = ['latitude', 'longitude']
+    for col in cols_coords:
+        if df[col].dtype == 'object':
+            df[col] = df[col].str.replace(',', '.').astype(float)
+    
+    df = df.dropna(subset=cols_coords)
+
+    # 2. Limpeza Financeira
+    cols_fin = ['ttm_revenue_native', 'ttm_avg_rate_native', 'ttm_occupancy', 'rating_overall']
+    for col in cols_fin:
+        if col in df.columns and df[col].dtype == 'object':
+            df[col] = df[col].astype(str).str.replace('R$', '').str.replace('.', '').str.replace(',', '.').astype(float)
+
+    # Normalização
+    df['city_norm'] = df['city'].apply(normalizar_texto)
+    df['city'] = df['city'].str.title() 
+
+    # Imputação
+    df['bedrooms'] = df['bedrooms'].fillna(df.groupby(['city', 'room_type'])['bedrooms'].transform('median')).fillna(1)
+    df['guests'] = df['guests'].fillna(df.groupby(['city', 'room_type'])['guests'].transform('median')).fillna(2)
+
+    # 3. Limpeza FipeZap
+    fipe = fipe.dropna(subset=['city', 'preco_m2'])
+    fipe['city_norm'] = fipe['city'].apply(normalizar_texto)
+    media_cidade = fipe.groupby('city_norm')['preco_m2'].mean().to_dict()
+    df['preco_m2_estimado'] = df['city_norm'].map(media_cidade)
+    df['preco_m2_estimado'] = df['preco_m2_estimado'].fillna(fipe['preco_m2'].mean())
+
+    # 4. Cálculos KPI
+    def estimar_metragem(n):
+        return 45 if n <= 1 else (75 if n == 2 else 110)
+    
+    df['metragem_estimada'] = df['bedrooms'].apply(estimar_metragem)
+    df['valor_imovel_estimado'] = df['metragem_estimada'] * df['preco_m2_estimado']
+    
+    df['ROI_anual'] = (df['ttm_revenue_native'] / df['valor_imovel_estimado']) * 100
+    df['ROI_anual'] = df['ROI_anual'].replace([np.inf, -np.inf], 0).fillna(0)
+
+    # Score
+    def normalize(series):
+        return (series - series.min()) / (series.max() - series.min())
+    
+    df['Score'] = ((normalize(df['ROI_anual']) * 60) + (normalize(df['rating_overall'].fillna(0)) * 40)) * 100
+
+    def gerar_laudo(row):
+        if row['Score'] >= 60: return "💎 COMPRA RECOMENDADA"
+        elif row['Score'] >= 40: return "✅ POTENCIAL"
+        elif row['Score'] >= 20: return "⚠️ ARRISCADO"
+        else: return "❌ NÃO RECOMENDADO"
+    
+    df['Recomendacao'] = df.apply(gerar_laudo, axis=1)
+
+    # 5. Segurança
+    seg['city_norm'] = seg['city'].apply(normalizar_texto)
+    seg_recent = seg.sort_values('date', ascending=False).groupby('city_norm')['Homicidios'].first().reset_index()
+    df = pd.merge(df, seg_recent, on='city_norm', how='left')
+    df['Homicidios'] = df['Homicidios'].fillna(-1)
+
+    # 6. Histórico
+    past['date'] = pd.to_datetime(past['date'], dayfirst=True, errors='coerce')
+    past['city_norm'] = past['city'].apply(normalizar_texto)
+
+    return df, past
+
+# --- TREINAMENTO MODELO IA ---
+@st.cache_resource
+def train_model(df):
+    df_model = df[df['ttm_revenue_native'] > 0].copy()
+    features = ['bedrooms', 'guests', 'num_reviews', 'latitude', 'longitude']
+    
+    df_model['is_superhost'] = df_model['superhost'].astype(str).apply(lambda x: 1 if x.upper() in ['VERDADEIRO', 'TRUE'] else 0)
+    df_model['has_pool'] = df_model['amenities'].astype(str).str.contains('pool|Piscina', case=False).astype(int)
+    
+    X = df_model[features + ['is_superhost', 'has_pool']]
+    X = pd.concat([X, pd.get_dummies(df_model['city'], prefix='city')], axis=1)
+    X = pd.concat([X, pd.get_dummies(df_model['room_type'], prefix='type')], axis=1)
+    y = df_model['ttm_revenue_native']
+    
+    model = RandomForestRegressor(n_estimators=50, random_state=42, n_jobs=-1)
+    model.fit(X, y)
+    return model, X.columns, df_model
+
+# --- CARREGAMENTO ---
+df, df_past = load_data()
+model, model_cols, df_training = train_model(df)
+
+# --- SIDEBAR ---
+st.sidebar.image("https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/69/Airbnb_Logo_Bélo.svg", width=140)
+st.sidebar.header("Navegação")
+
+page = st.sidebar.radio(
+    "Menu Principal", 
+    ["📊 Dashboard de Mercado", "📈 Análise Exploratória", "🤖 Simulador IA"],
+    label_visibility="collapsed"
+)
+
+st.sidebar.markdown("---")
+st.sidebar.header("Filtros Globais")
+
+cidades_disponiveis = sorted(df['city'].unique())
+cidades_sel = st.sidebar.multiselect("Cidades:", cidades_disponiveis, default=cidades_disponiveis)
+quartos = st.sidebar.slider("Quartos:", 0, 8, (0, 8))
+
+df_filtered = df[
+    (df['city'].isin(cidades_sel)) & 
+    (df['bedrooms'].between(quartos[0], quartos[1]))
+]
+
+# --- PÁGINA 1: DASHBOARD ---
+if page == "📊 Dashboard de Mercado":
+    st.title("📍 Inteligência Imobiliária Airbnb")
+    
+    kpi1, kpi2, kpi3, kpi4 = st.columns(4)
+    kpi1.metric("Imóveis Analisados", len(df_filtered))
+    kpi2.metric("Preço Médio/Noite", f"R$ {df_filtered['ttm_avg_rate_native'].median():.0f}")
+    kpi3.metric("Faturamento Médio", f"R$ {df_filtered['ttm_revenue_native'].mean():,.0f}")
+    kpi4.metric("ROI Estimado", f"{df_filtered['ROI_anual'].median():.1f}% a.a.")
+    
+    st.markdown("---")
+
+    st.subheader("Mapa de Oportunidades")
+    st.caption("Clique nos círculos coloridos para ver a Ficha Técnica completa abaixo.")
+    
+    map_data = None
+    selected_listing = None
+
+    if not df_filtered.empty:
+        center_lat = df_filtered['latitude'].mean()
+        center_lon = df_filtered['longitude'].mean()
+        
+        m = folium.Map(location=[center_lat, center_lon], zoom_start=12, tiles='CartoDB positron')
+        marker_cluster = MarkerCluster().add_to(m)
+        
+        for idx, row in df_filtered.head(1000).iterrows():
+            color = '#2ecc71' if row['Recomendacao'] == "💎 COMPRA RECOMENDADA" else '#3498db'
+            folium.CircleMarker(
+                location=[row['latitude'], row['longitude']],
+                radius=6, color=color, fill=True, fill_color=color, fill_opacity=0.8,
+                popup=row['listing_name'],
+                tooltip=f"R$ {row['ttm_avg_rate_native']:.0f}"
+            ).add_to(marker_cluster)
+        
+        map_data = st_folium(m, height=450, width="100%")
+    else:
+        st.warning("Sem dados.")
+
+    # --- RESTAURAÇÃO DA FICHA TÉCNICA DETALHADA ---
+    if map_data and map_data.get('last_object_clicked_popup'):
+        name_clicked = map_data['last_object_clicked_popup']
+        match = df_filtered[df_filtered['listing_name'] == name_clicked]
+        if not match.empty:
+            selected_listing = match.iloc[0]
+
+    if selected_listing is not None:
+        st.markdown("### 📋 Ficha Técnica do Imóvel")
+        with st.container():
+            # Cabeçalho estilizado
+            st.markdown(f"""
+            <div style="background-color: #f0f2f6; padding: 20px; border-radius: 10px; border: 1px solid #ccc; margin-bottom: 20px;">
+                <h3 style="margin:0; color:#31333F;">🏡 {selected_listing['listing_name']}</h3>
+            </div>
+            """, unsafe_allow_html=True)
+            
+            c_img, c_info, c_kpi = st.columns([1, 1, 1])
+            
+            with c_img:
+                if pd.notna(selected_listing['cover_photo_url']):
+                    st.image(selected_listing['cover_photo_url'], use_container_width=True)
+                else:
+                    st.info("Sem foto disponível")
+            
+            with c_info:
+                st.markdown(f"**📍 Cidade:** {selected_listing['city']}")
+                st.markdown(f"**🏠 Tipo:** {selected_listing['room_type']}")
+                st.markdown(f"**👥 Acomoda:** {int(selected_listing['guests'])} pessoas")
+                st.markdown(f"**🛏️ Quartos:** {int(selected_listing['bedrooms'])}")
+                st.metric("Nota Geral", f"⭐ {selected_listing['rating_overall']}")
+
+            with c_kpi:
+                st.metric("Faturamento Anual", f"R$ {selected_listing['ttm_revenue_native']:,.2f}")
+                st.metric("ROI Estimado", f"{selected_listing['ROI_anual']:.2f}%")
+                
+                status = selected_listing['Recomendacao']
+                if "COMPRA" in status:
+                    st.success(f"## {status}")
+                elif "NÃO" in status:
+                    st.error(f"## {status}")
+                else:
+                    st.warning(f"## {status}")
+    else:
+        st.info("👆 Clique em uma bolinha colorida no mapa acima para ver a análise completa do imóvel aqui.")
+
+    st.markdown("---")
+    
+    tab_sazonal, tab_seg, tab_word = st.tabs(["📅 Sazonalidade & Preços", "🛡️ Segurança", "☁️ Amenities"])
+    
+    with tab_sazonal:
+        cidades_norm = [normalizar_texto(c) for c in cidades_sel]
+        past_filt = df_past[df_past['city_norm'].isin(cidades_norm)].copy()
+        
+        col_graf, col_tab = st.columns([2, 1])
+        
+        if not past_filt.empty:
+            past_filt['month_str'] = past_filt['date'].dt.strftime('%Y-%m')
+            
+            seasonal = past_filt.groupby('month_str')['occupancy'].mean().reset_index()
+            fig_line = px.line(seasonal, x='month_str', y='occupancy', markers=True, 
+                               title="Taxa de Ocupação Média", template="plotly_white")
+            fig_line.update_traces(line_color='#FF5A5F')
+            col_graf.plotly_chart(fig_line, use_container_width=True)
+
+            st.subheader("💰 Preço Médio por Mês (R$)")
+            price_table = past_filt.groupby(['month_str', 'city'])['native_rate_avg'].mean().unstack().fillna(0)
+            
+            st.dataframe(price_table.style.format("R$ {:.2f}"), use_container_width=True)
+        else:
+            st.warning("Sem dados históricos.")
+
+    with tab_seg:
+        st.subheader("Relação Violência Urbana x Receita")
+        if 'Homicidios' in df_filtered.columns:
+            fig_seg = px.scatter(df_filtered[df_filtered['Homicidios'] >= 0], 
+                                 x="Homicidios", y="ttm_revenue_native", color="city",
+                                 template="plotly_white", hover_name="listing_name")
+            st.plotly_chart(fig_seg, use_container_width=True)
+            
+    with tab_word:
+        st.subheader("O que os imóveis Top Performers oferecem?")
+        top = df_filtered[df_filtered['Recomendacao'] == "💎 COMPRA RECOMENDADA"]
+        text = " ".join(str(a) for a in top['amenities'].dropna())
+        if text:
+            wc = WordCloud(width=800, height=300, background_color='white').generate(text)
+            fig, ax = plt.subplots()
+            ax.imshow(wc, interpolation='bilinear')
+            ax.axis("off")
+            st.pyplot(fig)
+            plt.close(fig)
+
+# --- PÁGINA 2: EXPLORATÓRIA ---
+elif page == "📈 Análise Exploratória":
+    st.title("📈 Análise Exploratória de Dados")
+
+    col1, col2 = st.columns(2)
+    
+    with col1:
+        st.subheader("Distribuição de Preços")
+        fig_hist = px.histogram(df_filtered, x="ttm_avg_rate_native", nbins=50, 
+                                title="Frequência de Preços de Diária", 
+                                color_discrete_sequence=['#FF5A5F'], template="plotly_white")
+        st.plotly_chart(fig_hist, use_container_width=True)
+    
+    with col2:
+        st.subheader("Preços por Cidade")
+        fig_box = px.box(df_filtered, x="city", y="ttm_avg_rate_native", 
+                         title="Variação de Preço por Cidade", 
+                         color="city", template="plotly_white")
+        st.plotly_chart(fig_box, use_container_width=True)
+
+    st.markdown("---")
+    col3, col4 = st.columns(2)
+    
+    with col3:
+        st.subheader("Correlação: Nota vs Faturamento")
+        fig_corr = px.scatter(df_filtered, x="rating_overall", y="ttm_revenue_native",
+                              color="room_type", size="bedrooms", 
+                              title="Nota impacta no Faturamento?", 
+                              template="plotly_white", opacity=0.7)
+        st.plotly_chart(fig_corr, use_container_width=True)
+        
+    with col4:
+        st.subheader("Tipos de Imóveis")
+        
+        df_counts = df_filtered['room_type'].value_counts().reset_index()
+        df_counts.columns = ['Tipo_Imovel', 'Contagem'] 
+        
+        fig_bar = px.bar(df_counts, 
+                         x='Tipo_Imovel', y='Contagem', 
+                         labels={'Tipo_Imovel': 'Tipo', 'Contagem': 'Quantidade'},
+                         title="Contagem por Tipo de Imóvel", 
+                         template="plotly_white")
+        st.plotly_chart(fig_bar, use_container_width=True)
+
+# --- PÁGINA 3: SIMULADOR (COM SESSION STATE PARA NÃO SUMIR) ---
+elif page == "🤖 Simulador IA":
+    st.title("🤖 Simulador Inteligente")
+
+    # Inicializa variáveis de estado se não existirem
+    if 'sim_result' not in st.session_state:
+        st.session_state['sim_result'] = None
+    if 'sim_coords' not in st.session_state:
+        st.session_state['sim_coords'] = None
+    if 'sim_params' not in st.session_state:
+        st.session_state['sim_params'] = None
+
+    c1, c2 = st.columns([1, 1.5])
+
+    with c1:
+        st.subheader("Parâmetros do Imóvel")
+        sim_city = st.selectbox("Cidade:", sorted(df['city'].unique()))
+        
+        coords_dict = {
+            'Florianopolis': [-27.59, -48.54],
+            'Belo Horizonte': [-19.91, -43.93],
+            'Curitiba': [-25.42, -49.27],
+            'Porto Alegre': [-30.03, -51.22]
+        }
+        def_lat, def_lon = coords_dict.get(sim_city, [-23.55, -46.63])
+
+        sim_lat = st.number_input("Latitude:", value=def_lat, format="%.5f")
+        sim_lon = st.number_input("Longitude:", value=def_lon, format="%.5f")
+        sim_type = st.selectbox("Tipo:", df['room_type'].unique())
+        sim_bed = st.slider("Quartos:", 0, 8, 2)
+        sim_guest = st.slider("Hóspedes:", 1, 16, 4)
+        sim_pool = st.checkbox("Tem Piscina?", value=False)
+        sim_super = st.checkbox("Será Superhost?", value=True)
+        
+        if st.button("🔮 Calcular Previsão"):
+            # Salva parâmetros na sessão
+            input_df = pd.DataFrame({
+                'bedrooms': [sim_bed], 'guests': [sim_guest], 
+                'num_reviews': [30], 'latitude': [sim_lat], 'longitude': [sim_lon],
+                'is_superhost': [1 if sim_super else 0],
+                'has_pool': [1 if sim_pool else 0]
+            })
+            
+            for col in model_cols:
+                if col not in input_df.columns:
+                    if f"city_{sim_city}" == col: input_df[col] = 1
+                    elif f"type_{sim_type}" == col: input_df[col] = 1
+                    else: input_df[col] = 0
+            
+            input_df = input_df[model_cols]
+            pred = model.predict(input_df)[0]
+            
+            # ATUALIZA O ESTADO
+            st.session_state['sim_result'] = pred
+            st.session_state['sim_coords'] = [sim_lat, sim_lon]
+            st.session_state['sim_params'] = {'city': sim_city}
+
+    with c2:
+        # VERIFICA SE HÁ RESULTADO GRAVADO NA SESSÃO
+        if st.session_state['sim_result'] is not None:
+            pred = st.session_state['sim_result']
+            lat, lon = st.session_state['sim_coords']
+            city = st.session_state['sim_params']['city']
+
+            st.success(f"### 💰 Faturamento Estimado: R$ {pred:,.2f} / ano")
+            
+            st.markdown("#### 📍 Localização Simulada")
+            m_sim = folium.Map(location=[lat, lon], zoom_start=14, tiles='CartoDB positron')
+            folium.Marker(
+                [lat, lon], 
+                popup="Seu Imóvel Simulado", 
+                icon=folium.Icon(color="red", icon="home")
+            ).add_to(m_sim)
+            st_folium(m_sim, height=300, width="100%")
+
+            st.markdown("#### 🏠 Imóveis Reais Semelhantes (Vizinhança)")
+            df_city_neighbors = df_training[df_training['city'] == city].copy()
+            
+            if not df_city_neighbors.empty:
+                nn = NearestNeighbors(n_neighbors=5, algorithm='ball_tree')
+                nn.fit(df_city_neighbors[['latitude', 'longitude']])
+                
+                X_query = pd.DataFrame([[lat, lon]], columns=['latitude', 'longitude'])
+                distances, indices = nn.kneighbors(X_query)
+                
+                neighbors = df_city_neighbors.iloc[indices[0]]
+                cols_show = ['listing_name', 'bedrooms', 'guests', 'ttm_revenue_native', 'rating_overall']
+                
+                st.dataframe(
+                    neighbors[cols_show].style.format({'ttm_revenue_native': 'R$ {:,.2f}'}),
+                    use_container_width=True,
+                    hide_index=True
+                )
+            else:
+                st.info("Não há imóveis suficientes nesta cidade para comparação.")
+
+            st.divider()
+            st.subheader("📊 Calculadora de Lucro Líquido")
+            col_calc1, col_calc2 = st.columns(2)
+            with col_calc1:
+                val_imovel = st.number_input("Valor do Imóvel (R$):", value=400000.0)
+                custo_fixo = st.number_input("Custo Mensal (R$):", value=800.0)
+            with col_calc2:
+                custo_total = (pred * 0.15) + (custo_fixo * 12)
+                lucro = pred - custo_total
+                roi_real = (lucro / val_imovel) * 100
+                
+                st.metric("Lucro Líquido Anual", f"R$ {lucro:,.2f}")
+                st.metric("ROI Líquido Real", f"{roi_real:.2f}%")

casos_homicidios.csv

@@ -0,0 +1,57 @@
+city;date;Homicidios
+belo_horizonte;2010;724
+belo_horizonte;2011;805
+belo_horizonte;2012;854
+belo_horizonte;2013;845
+belo_horizonte;2014;774
+belo_horizonte;2015;610
+belo_horizonte;2016;623
+belo_horizonte;2017;543
+belo_horizonte;2018;444
+belo_horizonte;2019;373
+belo_horizonte;2020;323
+belo_horizonte;2021;292
+belo_horizonte;2022;312
+belo_horizonte;2023;326
+curitiba;2010;764
+curitiba;2011;661
+curitiba;2012;594
+curitiba;2013;534
+curitiba;2014;604
+curitiba;2015;518
+curitiba;2016;557
+curitiba;2017;448
+curitiba;2018;406
+curitiba;2019;319
+curitiba;2020;336
+curitiba;2021;320
+curitiba;2022;361
+curitiba;2023;241
+florianopolis;2010;93
+florianopolis;2011;83
+florianopolis;2012;62
+florianopolis;2013;57
+florianopolis;2014;65
+florianopolis;2015;61
+florianopolis;2016;82
+florianopolis;2017;142
+florianopolis;2018;94
+florianopolis;2019;51
+florianopolis;2020;58
+florianopolis;2021;54
+florianopolis;2022;48
+florianopolis;2023;52
+porto_alegre;2010;466
+porto_alegre;2011;471
+porto_alegre;2012;534
+porto_alegre;2013;522
+porto_alegre;2014;663
+porto_alegre;2015;688
+porto_alegre;2016;824
+porto_alegre;2017;692
+porto_alegre;2018;544
+porto_alegre;2019;357
+porto_alegre;2020;313
+porto_alegre;2021;319
+porto_alegre;2022;376
+porto_alegre;2023;317

fipezap_geral.csv

@@ -0,0 +1,2369 @@
+city;date;bedrooms;preco_m2;;;;;;
+belo_horizonte;01/06/2013;1;6675;;;;;;
+belo_horizonte;01/06/2013;2;5031;;;;;;
+belo_horizonte;01/06/2013;3;4942;;;;;;
+belo_horizonte;01/06/2013;4;6086;;;;;;
+belo_horizonte;01/07/2013;1;6660;;;;;;
+belo_horizonte;01/07/2013;2;4885;;;;;;
+belo_horizonte;01/07/2013;3;4802;;;;;;
+belo_horizonte;01/07/2013;4;5972;;;;;;
+belo_horizonte;01/08/2013;1;6698;;;;;;
+belo_horizonte;01/08/2013;2;4848;;;;;;
+belo_horizonte;01/08/2013;3;4760;;;;;;
+belo_horizonte;01/08/2013;4;6057;;;;;;
+belo_horizonte;01/09/2013;1;6700;;;;;;
+belo_horizonte;01/09/2013;2;4909;;;;;;
+belo_horizonte;01/09/2013;3;4848;;;;;;
+belo_horizonte;01/09/2013;4;6145;;;;;;
+belo_horizonte;01/10/2013;1;6722;;;;;;
+belo_horizonte;01/10/2013;2;5113;;;;;;
+belo_horizonte;01/10/2013;3;5098;;;;;;
+belo_horizonte;01/10/2013;4;6253;;;;;;
+belo_horizonte;01/11/2013;1;6741;;;;;;
+belo_horizonte;01/11/2013;2;5240;;;;;;
+belo_horizonte;01/11/2013;3;5250;;;;;;
+belo_horizonte;01/11/2013;4;6327;;;;;;
+belo_horizonte;01/12/2013;1;6806;;;;;;
+belo_horizonte;01/12/2013;2;5254;;;;;;
+belo_horizonte;01/12/2013;3;5262;;;;;;
+belo_horizonte;01/12/2013;4;6387;;;;;;
+belo_horizonte;01/01/2014;1;6893;;;;;;
+belo_horizonte;01/01/2014;2;5275;;;;;;
+belo_horizonte;01/01/2014;3;5252;;;;;;
+belo_horizonte;01/01/2014;4;6430;;;;;;
+belo_horizonte;01/02/2014;1;6939;;;;;;
+belo_horizonte;01/02/2014;2;5302;;;;;;
+belo_horizonte;01/02/2014;3;5253;;;;;;
+belo_horizonte;01/02/2014;4;6488;;;;;;
+belo_horizonte;01/03/2014;1;7072;;;;;;
+belo_horizonte;01/03/2014;2;5347;;;;;;
+belo_horizonte;01/03/2014;3;5251;;;;;;
+belo_horizonte;01/03/2014;4;6507;;;;;;
+belo_horizonte;01/04/2014;1;7138;;;;;;
+belo_horizonte;01/04/2014;2;5373;;;;;;
+belo_horizonte;01/04/2014;3;5240;;;;;;
+belo_horizonte;01/04/2014;4;6529;;;;;;
+belo_horizonte;01/05/2014;1;7198;;;;;;
+belo_horizonte;01/05/2014;2;5409;;;;;;
+belo_horizonte;01/05/2014;3;5244;;;;;;
+belo_horizonte;01/05/2014;4;6547;;;;;;
+belo_horizonte;01/06/2014;1;7210;;;;;;
+belo_horizonte;01/06/2014;2;5427;;;;;;
+belo_horizonte;01/06/2014;3;5269;;;;;;
+belo_horizonte;01/06/2014;4;6634;;;;;;
+belo_horizonte;01/07/2014;1;7433;;;;;;
+belo_horizonte;01/07/2014;2;5473;;;;;;
+belo_horizonte;01/07/2014;3;5306;;;;;;
+belo_horizonte;01/07/2014;4;6699;;;;;;
+belo_horizonte;01/08/2014;1;7693;;;;;;
+belo_horizonte;01/08/2014;2;5491;;;;;;
+belo_horizonte;01/08/2014;3;5352;;;;;;
+belo_horizonte;01/08/2014;4;6767;;;;;;
+belo_horizonte;01/09/2014;1;7931;;;;;;
+belo_horizonte;01/09/2014;2;5534;;;;;;
+belo_horizonte;01/09/2014;3;5415;;;;;;
+belo_horizonte;01/09/2014;4;6780;;;;;;
+belo_horizonte;01/10/2014;1;8066;;;;;;
+belo_horizonte;01/10/2014;2;5589;;;;;;
+belo_horizonte;01/10/2014;3;5470;;;;;;
+belo_horizonte;01/10/2014;4;6788;;;;;;
+belo_horizonte;01/11/2014;1;8220;;;;;;
+belo_horizonte;01/11/2014;2;5656;;;;;;
+belo_horizonte;01/11/2014;3;5523;;;;;;
+belo_horizonte;01/11/2014;4;6783;;;;;;
+belo_horizonte;01/12/2014;1;8246;;;;;;
+belo_horizonte;01/12/2014;2;5716;;;;;;
+belo_horizonte;01/12/2014;3;5543;;;;;;
+belo_horizonte;01/12/2014;4;6801;;;;;;
+belo_horizonte;01/01/2015;1;8310;;;;;;
+belo_horizonte;01/01/2015;2;5725;;;;;;
+belo_horizonte;01/01/2015;3;5571;;;;;;
+belo_horizonte;01/01/2015;4;6828;;;;;;
+belo_horizonte;01/02/2015;1;8413;;;;;;
+belo_horizonte;01/02/2015;2;5699;;;;;;
+belo_horizonte;01/02/2015;3;5591;;;;;;
+belo_horizonte;01/02/2015;4;6852;;;;;;
+belo_horizonte;01/03/2015;1;8490;;;;;;
+belo_horizonte;01/03/2015;2;5666;;;;;;
+belo_horizonte;01/03/2015;3;5605;;;;;;
+belo_horizonte;01/03/2015;4;6829;;;;;;
+belo_horizonte;01/04/2015;1;8505;;;;;;
+belo_horizonte;01/04/2015;2;5701;;;;;;
+belo_horizonte;01/04/2015;3;5630;;;;;;
+belo_horizonte;01/04/2015;4;6853;;;;;;
+belo_horizonte;01/05/2015;1;8532;;;;;;
+belo_horizonte;01/05/2015;2;5719;;;;;;
+belo_horizonte;01/05/2015;3;5609;;;;;;
+belo_horizonte;01/05/2015;4;6894;;;;;;
+belo_horizonte;01/06/2015;1;8547;;;;;;
+belo_horizonte;01/06/2015;2;5722;;;;;;
+belo_horizonte;01/06/2015;3;5604;;;;;;
+belo_horizonte;01/06/2015;4;6899;;;;;;
+belo_horizonte;01/07/2015;1;8564;;;;;;
+belo_horizonte;01/07/2015;2;5687;;;;;;
+belo_horizonte;01/07/2015;3;5592;;;;;;
+belo_horizonte;01/07/2015;4;6938;;;;;;
+belo_horizonte;01/08/2015;1;8586;;;;;;
+belo_horizonte;01/08/2015;2;5633;;;;;;
+belo_horizonte;01/08/2015;3;5591;;;;;;
+belo_horizonte;01/08/2015;4;6916;;;;;;
+belo_horizonte;01/09/2015;1;8562;;;;;;
+belo_horizonte;01/09/2015;2;5649;;;;;;
+belo_horizonte;01/09/2015;3;5592;;;;;;
+belo_horizonte;01/09/2015;4;6918;;;;;;
+belo_horizonte;01/10/2015;1;8402;;;;;;
+belo_horizonte;01/10/2015;2;5646;;;;;;
+belo_horizonte;01/10/2015;3;5619;;;;;;
+belo_horizonte;01/10/2015;4;6882;;;;;;
+belo_horizonte;01/11/2015;1;8213;;;;;;
+belo_horizonte;01/11/2015;2;5644;;;;;;
+belo_horizonte;01/11/2015;3;5642;;;;;;
+belo_horizonte;01/11/2015;4;6896;;;;;;
+belo_horizonte;01/12/2015;1;8101;;;;;;
+belo_horizonte;01/12/2015;2;5591;;;;;;
+belo_horizonte;01/12/2015;3;5671;;;;;;
+belo_horizonte;01/12/2015;4;6909;;;;;;
+belo_horizonte;01/01/2016;1;8181;;;;;;
+belo_horizonte;01/01/2016;2;5577;;;;;;
+belo_horizonte;01/01/2016;3;5682;;;;;;
+belo_horizonte;01/01/2016;4;6933;;;;;;
+belo_horizonte;01/02/2016;1;8161;;;;;;
+belo_horizonte;01/02/2016;2;5578;;;;;;
+belo_horizonte;01/02/2016;3;5673;;;;;;
+belo_horizonte;01/02/2016;4;6994;;;;;;
+belo_horizonte;01/03/2016;1;8121;;;;;;
+belo_horizonte;01/03/2016;2;5611;;;;;;
+belo_horizonte;01/03/2016;3;5666;;;;;;
+belo_horizonte;01/03/2016;4;7083;;;;;;
+belo_horizonte;01/04/2016;1;8116;;;;;;
+belo_horizonte;01/04/2016;2;5618;;;;;;
+belo_horizonte;01/04/2016;3;5653;;;;;;
+belo_horizonte;01/04/2016;4;7189;;;;;;
+belo_horizonte;01/05/2016;1;8076;;;;;;
+belo_horizonte;01/05/2016;2;5657;;;;;;
+belo_horizonte;01/05/2016;3;5632;;;;;;
+belo_horizonte;01/05/2016;4;7285;;;;;;
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gitattributes

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