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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.creatorMares, Wander Victor Verçosa-
dc.date.accessioned2025-05-27T22:58:45Z-
dc.date.available2025-05-27T22:58:45Z-
dc.date.issued2024-11-18-
dc.identifier.citationMARES, Wander Victor Verçosa. Desenvolvimento de assistente virtual em linguagem python para filtro de cliente no mercado imobiliário. 2024. 32 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/45901-
dc.description.abstractA customer's buying journey in the real estate market ranges from the intention to purchase to the acquisition of the property, with an average duration of around 6 months. One of the main obstacles in this process is the lack of information about the quantity and type of properties available in the region of interest to the buyer. This article proposes the development of a tool using the Python programming language, integrating it with the Telegram application and a database of cataloged properties. Through this solution, potential customers can answer simple questions, allowing the creation of a profile of real estate needs, resulting in filtered property options according to their criteria. In the dynamic scenario of the real estate market, the demand for innovative solutions is constant, and the implementation of a virtual assistant in Python language emerges as an effective response to the needs of the sector. This assistant not only simplifies, but revolutionizes the way in which customers are filtered, offering an intelligent and automated approach to identify potential buyers. By using cutting-edge technology, such as the integration between Python, Telegram and database, this virtual assistant becomes an indispensable tool for brokers and real estate companies in Uberlândia and beyond. The automation provided by Python not only streamlines the client screening process, but also increases operational efficiency, allowing brokers and companies to cope with the growing demand and supply of properties in the region. The ability to adapt to the specific needs of an ever-evolving market is one of the key advantages of this virtual assistant, making it a flexible and scalable solution to the challenges of the real estate industry. By reducing the time spent searching for information and identifying available options, this tool aims to facilitate the purchasing journey for potential clients, making the process more efficient and satisfying.pt_BR
dc.description.sponsorshipUFU - Universidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/*
dc.subjectAutomaçãopt_BR
dc.subjectPythonpt_BR
dc.subjectBanco de dadospt_BR
dc.subjectTelegrampt_BR
dc.subjectFerramentapt_BR
dc.subjectClientept_BR
dc.subjectautomationpt_BR
dc.subjectpythonpt_BR
dc.subjectdatabasept_BR
dc.subjecttelegrampt_BR
dc.subjecttoolpt_BR
dc.subjectclientpt_BR
dc.titleDesenvolvimento de Assistente Virtual em Linguagem Python Para Filtro de Cliente no Mercado Imobiliáriopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Morais, Josué Silva de-
dc.contributor.advisor1Latteshttps://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do;jsessionid=281F7933CDECA08103181E31A371D065.buscatextual_0pt_BR
dc.contributor.referee1Morais, Aniel Silva de-
dc.contributor.referee1Latteshttps://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.dopt_BR
dc.contributor.referee2Moura, Éder de-
dc.contributor.referee2Latteshttps://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.dopt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoA jornada de compra de um cliente no mercado imobiliário abrange desde a intenção de compra até a aquisição do imóvel, com uma média de duração de cerca de 6 meses. Um dos principais obstáculos nesse processo é a falta de informações sobre a quantidade e tipologia dos imóveis disponíveis na região de interesse do comprador. Este artigo propõe o desenvolvimento de uma ferramenta utilizando a linguagem de programação Python, integrando-a ao aplicativo Telegram e a um banco de dados de imóveis catalogados. Por meio dessa solução, os potenciais clientes podem responder a perguntas simples, permitindo a criação de um perfil de necessidades imobiliárias, resultando em opções de imóveis filtradas de acordo com seus critérios. No dinâmico cenário do mercado imobiliário, a demanda por soluções inovadoras é constante, e a implementação de um assistente virtual em linguagem Python surge como uma resposta eficaz às necessidades do setor. Esse assistente não apenas simplifica, mas revoluciona a maneira como os clientes são filtrados, oferecendo uma abordagem inteligente e automatizada para identificar potenciais compradores. Ao utilizar tecnologia de ponta, como a integração entre Python, Telegram e banco de dados, esse assistente virtual se torna uma ferramenta indispensável para corretores e empresas imobiliárias em Uberlândia e além. A automação proporcionada pela linguagem Python não apenas agiliza o processo de filtragem de clientes, mas também eleva a eficiência operacional, permitindo que corretores e empresas lidem com a crescente demanda e oferta de imóveis na região. A capacidade de adaptar-se às necessidades específicas de um mercado em constante evolução é uma das vantagens-chave desse assistente virtual, tornando-o uma solução flexível e escalável para os desafios do setor imobiliário. Ao reduzir o tempo gasto na busca por informações e na identificação de opções disponíveis, essa ferramenta visa facilitar a jornada de compra para os clientes em potencial, tornando o processo mais eficiente e satisfatório.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseEngenharia de Controle de Automaçãopt_BR
dc.sizeorduration32pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS::CONTROLE DE PROCESSOS ELETRONICOS, RETROALIMENTACAOpt_BR
Aparece en las colecciones:TCC - Engenharia de Controle e Automação

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