Entender el dato.
Construir criterio.

Un vehículo puede aparecer con nombres, fotografías o características distintas. Comparar anuncios no siempre es comparar coches diferentes.

Desarrollamos mecanismos de identificación que combinan atributos técnicos, información del anuncio y coincidencias entre imágenes. El catálogo aporta contexto para distinguir modelos, generaciones y versiones.

El precio depende de la versión, la edad, el kilometraje y el contexto. En segmentos con pocos comparables, una cifra aislada puede dar una falsa sensación de certeza.

Trabajamos con modelos estadísticos y de aprendizaje automático sobre precios anunciados. La calibración, los intervalos y las muestras de evaluación separadas permiten examinar el error y el alcance de cada estimación.

Campos incompletos, unidades diferentes y datos contradictorios pueden alterar un análisis aunque el modelo sea correcto.

Normalizamos atributos, conservamos observaciones de origen y aplicamos controles de coherencia. Separar lo observado de lo inferido permite revisar de dónde sale cada dato y detectar conflictos.

Una fotografía del mercado no explica su evolución. Además, un anuncio que desaparece no demuestra que el vehículo se haya vendido.

Desarrollamos seguimiento de cambios y clasificación de disponibilidad con evidencias por fuente. Los historiales permiten estudiar la oferta publicada sin confundir una retirada, un bloqueo o una reaparición.

El modelo, la edad y el kilometraje no explican por sí solos qué reparación necesita un coche. Su historial, el uso y el diagnóstico del taller condicionan tanto la intervención como su coste.

Esta línea se centra en modelos que relacionen características del vehículo, historial de mantenimiento y evidencias de diagnóstico con necesidades de intervención y rangos de coste. El planteamiento distingue mantenimiento programado de posibles averías y desglosa recambios, horas de trabajo y tarifas de taller cuando se dispone de esos datos.