16 de octubre de 2026
Análise Espacial da Idade dos Condomínios em São Paulo como Ferramenta Estratégica para Administradoras
Análise Espacial da Idade dos Condomínios em São Paulo como Ferramenta Estratégica para Administradoras
Peterson Augusto Ferreira; Lauro Marques Vicari
DOI: 10.22167/2675-6528-202603365
Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.
Resumo
O adensamento habitacional em São Paulo, onde 29,4% da população reside em apartamentos, estabeleceu um mercado de gestão de condomínios altamente competitivo que demanda estratégias de prospecção baseadas em dados espaciais. O estudo objetivou mapear a evolução urbana da capital paulista por meio de algoritmos de análise espacial e indicadores de idade predial para o desenvolvimento de ferramentas de inteligência competitiva. A metodologia compreendeu a extração e integração de dados públicos do CNPJ via plataforma KNIME, resultando em uma base de 32.040 condomínios, dos quais 98% foram geocodificados com a API do Google Maps. A análise macroespacial identificou que as Zonas Leste e Sul lideraram o crescimento imobiliário recente, enquanto picos de registros em 1984 e 1985 foram associados a mudanças na legislação tributária e não a ciclos construtivos reais. Paralelamente, a análise microespacial utilizou o algoritmo BallTree para comparar cada condomínio aos seus 20 vizinhos mais próximos, revelando que 29% das unidades representaram pontos de renovação local em áreas consolidadas. Os resultados foram consolidados em um dashboard interativo que permite a visualização estratégica do mercado em diferentes níveis de granularidade. Concluiu-se que a integração da ciência de dados ao território permitiu que administradoras substituíssem abordagens genéricas por prospecções personalizadas ao ciclo de vida e à realidade competitiva de cada condomínio, otimizando a alocação de recursos de marketing e a efetividade das equipes comerciais.
Palavras-chave: Algoritmo BallTree; Análise Espacial; Ciência de Dados Urbanos; Gestão Condominial.
1. Introdução
A cidade de São Paulo, a maior metrópole da América Latina, tem experimentado um processo contínuo de verticalização ao longo das últimas décadas. Esse fenômeno transformou significativamente a paisagem urbana e a dinâmica social. Segundo dados do Censo Demográfico de 2022 do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, cerca de 3,34 milhões de pessoas residem em apartamentos na capital paulista, o que corresponde a 29,4% da população. Este número representa um crescimento notável em relação a 2010, quando 2,59 milhões de pessoas (24,5%) viviam em unidades verticais (IBGE, 2022). Esse movimento é impulsionado pela valorização imobiliária, pelo adensamento populacional e por políticas públicas que, em diferentes momentos, incentivaram a construção de edifícios em áreas específicas da cidade (Bonduki, 2024; Nakabashi; Kahtalian, 2023).
A verticalização em São Paulo possui um histórico complexo que moldou a configuração atual da metrópole. Nos anos 1950, os primeiros edifícios concentraram-se em regiões centrais, como República, Bela Vista e Higienópolis, atraindo moradores de classe média e imigrantes em busca de proximidade com o trabalho (Somekh, 2015). Nas décadas de 1960 e 1970, a expansão estendeu-se para bairros como Moema, Perdizes e Vila Mariana, impulsionada pela construção de grandes avenidas e pelo crescimento do transporte coletivo (Santos, 2020; Cunha, 2024). Nos anos 1980 e 1990, a verticalização intensificou-se em áreas mais afastadas, como Tatuapé e Santana, acompanhando a valorização imobiliária e a chegada de centros comerciais (Bonduki, 2024; Santos, 2020). A partir dos anos 2000, a transformação tornou-se ainda mais evidente em bairros de alto padrão, como Vila Olímpia, Itaim Bibi e Vila Nova Conceição, que passaram a concentrar grandes torres residenciais e comerciais. Simultaneamente, bairros periféricos também registraram aumento no número de edifícios, frequentemente associados a programas habitacionais ou empreendimentos de padrão mais popular, revelando a distribuição desigual da verticalização no território paulistano (Albuquerque, 2010).
Esse processo de adensamento impacta diretamente a infraestrutura urbana, pressionando o transporte público e exigindo investimentos contínuos em saneamento, energia elétrica e serviços básicos. Regiões como Pinheiros e Vila Madalena, embora com boa infraestrutura, enfrentam desafios relacionados à mobilidade e ao custo de vida (França; Almeida, 2018). O impacto ambiental também é significativo, com o adensamento em áreas como Vila Mariana e Brooklin contribuindo para a formação de ilhas de calor e o aumento da impermeabilização do solo (Navarro, 2018). Além disso, a concentração de edifícios em regiões sujeitas a enchentes, como a várzea do Rio Tietê, amplia os riscos de alagamentos (Maglio, 2008). Do ponto de vista social, a verticalização alterou o perfil demográfico de bairros como Saúde, Lapa e Ipiranga, com a substituição de construções horizontais por edifícios atraindo jovens profissionais e investidores (Rolnik, 2015; Fix, 2007).
Nesse cenário, a idade dos condomínios emerge como um indicador relevante para compreender a dinâmica da cidade. Condomínios recentes refletem regiões em plena expansão imobiliária, enquanto edificações intermediárias indicam zonas de transição com renovação urbana gradual. Condomínios mais antigos, por sua vez, revelam áreas consolidadas, onde a preservação ou o baixo ritmo de substituição imobiliária desempenham um papel central (Silva, 2020). A análise temporal da distribuição dos condomínios permite identificar tendências de crescimento e compreender como diferentes regiões enfrentam pressões e desafios, fornecendo informações cruciais para o poder público no planejamento habitacional e para o setor privado na avaliação de riscos e oportunidades de investimento (Somekh, 2015).
A compreensão da distribuição e da idade das edificações é fundamental não apenas para o estudo da dinâmica urbana, mas também para a interpretação do funcionamento do mercado imobiliário e da gestão condominial. Em uma cidade altamente verticalizada como São Paulo, milhares de condomínios residenciais demandam serviços de administração, manutenção e gestão financeira, o que cria um ambiente competitivo entre as administradoras. Nesse contexto, identificar regiões com diferentes perfis imobiliários auxilia as empresas do setor a compreender melhor o território em que atuam. Bairros com edificações mais antigas podem apresentar demandas distintas em relação a condomínios mais recentes, enquanto áreas com grande diversidade de idades construtivas podem indicar processos de renovação urbana ou transformação do mercado imobiliário local. A ausência de ferramentas de inteligência competitiva que integrem dados espaciais e etários dos condomínios representa uma lacuna prática para as administradoras, que, muitas vezes, utilizam abordagens genéricas de prospecção.
Diante desse contexto, o objetivo deste estudo é mapear a evolução urbana de São Paulo por meio de algoritmos de análise espacial e indicadores de idade predial. A identificação desses padrões visa o desenvolvimento de ferramentas de inteligência competitiva para otimizar a prospecção e o marketing no setor de gestão condominial.
2. Material e Métodos
O estudo adotou abordagem de pesquisa aplicada para mapear a evolução urbana de São Paulo, utilizando algoritmos de análise espacial e indicadores de idade predial. O objetivo foi desenvolver ferramentas de inteligência competitiva para otimizar a prospecção e o marketing no setor de gestão condominial. A cidade de São Paulo foi a unidade de análise, focando em condomínios residenciais e comerciais.
A coleta de dados baseou-se em informações secundárias do Cadastro Nacional da Pessoa Jurídica (CNPJ), disponibilizadas pela Receita Federal do Brasil (Dados Cnpjs, 2025). Condomínios foram definidos como pessoas jurídicas registradas sob a natureza de condomínios edilícios, identificados pelo CNAE 8112-5/00, abrangendo unidades verticais e horizontais.
A plataforma KNIME (KNIME, 2025) foi utilizada para construir um “pipeline” automatizado de extração, transformação e carga (ETL) dos dados. O processo incluiu leitura iterativa de arquivos CSV, filtragem de CNPJs de matriz de São Paulo com CNAE 8112500, integração de dados de empresas e estabelecimentos, e exportação para uma tabela final. O conjunto inicial continha 32.040 registros de condomínios.
A geocodificação dos endereços dos condomínios realizou-se com a API do Google Maps, via scripts em Python. Endereços completos (logradouro, número, bairro, cidade, estado e CEP) foram enviados à API para obter coordenadas geográficas de latitude e longitude. O procedimento foi executado gradualmente, respeitando os limites de requisição da plataforma.
Após a geocodificação, verificou-se visualmente e corrigiram-se inconsistências. Cerca de 500 registros sem coordenadas válidas foram excluídos. A base final para análises espaciais conteve aproximadamente 31.500 condomínios geocodificados (98% do total). As variáveis incluíram razão social, data de início da administração, endereço e coordenadas geográficas.
A idade dos condomínios determinou-se pela data de abertura do CNPJ, registro oficial do início das atividades operacionais. A idade cronológica (IE) calculou-se pela diferença entre o ano atual (AA) e o ano de registro jurídico (AC), conforme IE = AA – AC. Esta variável foi empregada como dado público consistente para análises em larga escala.
A classificação regional dos condomínios em zonas administrativas utilizou a base cartográfica oficial do município de São Paulo, obtida no portal GeoSampa (Portal GeoSampa, 2025). Extraíram-se arquivos KML das divisões administrativas (zonas norte, sul, leste, oeste e centro). O procedimento consistiu na sobreposição dos pontos geocodificados aos polígonos das zonas municipais, identificando a região de cada condomínio.
A análise microespacial, focada na vizinhança imediata, empregou o algoritmo BallTree, implementado em Python via biblioteca Scikit-learn (Scikit-learn, 2026). Este algoritmo organiza o espaço em regiões circulares hierárquicas, otimizando a busca por vizinhos próximos. O BallTree foi configurado com k=20, comparando cada condomínio aos seus 20 vizinhos geográficos mais próximos, utilizando distância euclidiana.
As idades dos condomínios segmentaram-se em quartis calculados internamente para cada agrupamento local de vizinhança. Com base nesses quartis, as unidades classificaram-se em três categorias: “Renovação Local” (idade inferior ao primeiro quartil), “Localmente Antigos” (idade superior ao terceiro quartil) e “Padrão do Entorno” (idade entre o primeiro e o terceiro quartil).
Na análise macroespacial, os bairros foram as unidades de estudo. Os edifícios classificaram-se em faixas etárias: novos (até 10 anos), intermediários (11 a 49 anos, subdivididos em 11 a 20, 21 a 35 e 36 a 49 anos) e antigos (50 anos ou mais). O limite de 50 anos para “antigos” fundamentou-se em estudos de avaliação imobiliária (Silva, 2020).
Para visualização e interatividade dos dados, desenvolveu-se um “dashboard” interativo. Esta ferramenta permitiu a exploração dos mais de 32 mil registros de condomínios em diferentes níveis de granularidade, distinguindo análises micro e macroespaciais. O dashboard consolidou informações para subsidiar decisões estratégicas de prospecção e marketing no setor de gestão condominial, com filtros dinâmicos por bairro e nome.
3. Resultados e Discussão
A análise dos dados coletados revelou padrões significativos na evolução urbana de São Paulo e na distribuição do estoque condominial, fornecendo subsídios para o desenvolvimento de ferramentas de inteligência competitiva. A base de dados inicial, composta por 32.040 condomínios registrados no Cadastro Nacional da Pessoa Jurídica (CNPJ), passou por um rigoroso processo de geocodificação. Aproximadamente 500 registros não puderam ser geocodificados devido a inconsistências nos endereços, como ausência de nome de rua ou denominações genéricas, resultando em uma base final de cerca de 31.500 condomínios com coordenadas geográficas válidas, o que representa 98% da base original. A idade dos condomínios foi determinada pela data de abertura do CNPJ, um indicador oficial que, embora possa não corresponder exatamente à conclusão física da obra, oferece uma métrica consistente para análises em larga escala.
A distribuição etária dos condomínios na cidade de São Paulo demonstrou uma heterogeneidade acentuada, refletindo os diversos ciclos de construção e verticalização que moldaram a metrópole ao longo do tempo. Essa diversidade ressalta a importância de abordagens analíticas em múltiplas escalas, tanto macroespacial, para identificar tendências regionais, quanto microespacial, para compreender as dinâmicas de vizinhança. A análise da distribuição dos condomínios por zona geográfica e faixa etária revelou que a Zona Sul concentra o maior número de registros, com 12.191 condomínios, e apresenta uma predominância de edificações com idades intermediárias, entre 21 e 49 anos, indicando um intenso processo de verticalização ocorrido nas últimas décadas do século XX.
A Zona Leste emergiu como a segunda região com maior volume de condomínios, totalizando 7.348 registros, e se destacou por uma proporção relativamente maior de edifícios mais recentes, com até 10 anos de idade. Esse perfil sugere que a região tem sido palco de processos de expansão imobiliária mais recentes. Em contraste, a Zona Central, com 5.130 condomínios, exibiu uma predominância de edificações nas faixas etárias intermediárias e avançadas, um padrão que se alinha ao histórico de ocupação mais antigo dessa área da cidade, onde a verticalização se iniciou em fases anteriores do desenvolvimento urbano.
A Zona Oeste, com 4.724 registros, apresentou uma distribuição etária relativamente equilibrada entre as diferentes faixas, indicando a coexistência de edifícios construídos em diversos períodos. A Zona Norte, por sua vez, registrou o menor número de condomínios na base analisada, com 2.643 unidades, mas também mostrou uma proporção significativa de edificações mais recentes. De modo geral, uma parcela considerável do estoque imobiliário vertical da cidade se concentra nas faixas intermediárias de idade, especialmente entre 21 e 49 anos, o que aponta para ciclos de expansão urbana intensos nas últimas décadas, conforme observado por Somekh (2015).
A análise temporal da construção dos edifícios, visualizada por meio da distribuição do ano de registro, indicou que a mediana do ano de construção se situa aproximadamente entre o final da década de 1980 e o início da década de 1990 em todas as zonas. Esse achado sugere um período de intensa verticalização na cidade. Embora todas as zonas apresentem uma amplitude semelhante, com edificações datando desde a década de 1950 até construções mais recentes, as Zonas Norte e Leste exibiram medianas ligeiramente mais recentes, o que pode indicar uma maior intensidade de construções em períodos mais próximos. A ausência de “outliers” nas extremidades das hastes demonstrou que não há edifícios com idades isoladas que se desviem drasticamente do padrão regional, confirmando uma distribuição relativamente homogênea do processo de verticalização.
Análise Macroespacial
A análise macroespacial foi consolidada em um painel interativo que permitiu a visualização do perfil de maturação dos condomínios por bairro. Os edifícios foram categorizados em cinco grupos etários: novos (até 10 anos), intermediários iniciais (11 a 20 anos), intermediários consolidados (21 a 35 anos), intermediários avançados (36 a 49 anos) e antigos (50 anos ou mais). Essa classificação, baseada em estudos de avaliação imobiliária que consideram 50 anos como referência de vida útil (Silva, 2020), permitiu identificar o perfil predominante de cada localidade. Por exemplo, no Jardim Paulista, 65% dos prédios se enquadram na faixa intermediária avançada, enquanto em Santana, a maior concentração está no perfil intermediário consolidado, fornecendo insumos para estratégias de marketing direcionadas.
O monitoramento do volume de registros anuais revelou dois picos históricos atípicos: 3.479 registros em 1985 e 1.258 em 1984. Esses volumes massivos não refletiram ciclos construtivos reais, mas sim uma mudança na legislação tributária brasileira da época, que instituiu a obrigatoriedade de inscrição dos condomínios no antigo CGC (atual CNPJ) para fins de formalização de funcionários e retenção de impostos. Esse represamento administrativo levou à regularização simultânea de milhares de condomínios já existentes, como os encontrados no Jardim Paulista e Bela Vista, distorcendo a percepção de crescimento real do estoque imobiliário.
Em contraste com os picos administrativos, o período a partir de 2019 demonstrou um crescimento imobiliário real e consistente, com volumes superiores a 760 registros anuais em 2022, 2023 e 2024. Essa tendência de crescimento, embora tenha apresentado uma queda em 2025, reflete uma dinâmica de mercado fundamentada na construção de novos imóveis. A distinção entre os picos administrativos e o crescimento real é crucial para uma interpretação precisa da evolução urbana e para evitar que as administradoras de condomínios baseiem suas estratégias em dados distorcidos.
A distribuição geográfica dos novos registros por zona, entre 2019 e 2025, evidenciou que as Zonas Leste e Sul lideraram consistentemente o volume de entregas de condomínios. Em 2022, por exemplo, a Zona Leste registrou 332 novos condomínios, enquanto a Zona Sul registrou 210 unidades. A Zona Norte manteve um crescimento estável, com seu maior volume de entregas em 2023, totalizando 128 unidades. A Zona Oeste demonstrou uma aceleração mais recente, atingindo seu ápice de 114 novos condomínios em 2024, enquanto a Zona Central apresentou o menor volume absoluto, com uma média de aproximadamente 40 unidades por ano.
Essa análise integrada confirmou que a renovação urbana em São Paulo ocorre de forma mais intensa das “periferias para o centro” em termos de volume de novas construções. As Zonas Leste e Sul atuaram como os principais motores do crescimento imobiliário recente, enquanto as demais zonas mantiveram ritmos de expansão específicos. A visualização desses dados em um mapa histórico de condomínios permitiu validar geograficamente essas tendências, mostrando como o adensamento urbano se comportou em cada zona ao longo dos anos e onde os novos vetores de crescimento estão se consolidando.
O ranking de condomínios por bairros, que apresenta a quantidade absoluta de unidades em ordem decrescente, identificou os principais polos de verticalização da cidade. Bairros com forte tradição imobiliária, como Jardim Paulista (917), Pinheiros (913) e Vila Mariana (892), lideram o volume total de condomínios. Essa visualização é fundamental para compreender a densidade de cada bairro e para identificar novos bairros em ascensão, como Itaquera (347) e Tatuapé (402), que estão escalando posições no ranking. Essa análise quantitativa é essencial para validar se os bairros com maior volume de prédios também concentram o maior mercado de serviços e manutenção condominial, orientando a alocação de recursos de marketing.
Análise Microespacial
A aplicação do algoritmo BallTree, com o parâmetro k=20 para identificar os vizinhos mais próximos e a segmentação por quartis de idade, permitiu classificar cada condomínio em relação ao seu entorno imediato. Essa abordagem microespacial revelou padrões específicos de renovação urbana que seriam imperceptíveis em análises agregadas por bairros inteiros. Os resultados indicaram que 42% (13.280 unidades) dos condomínios da capital paulista se enquadram no “Padrão do Entorno”, ou seja, sua idade está alinhada com a predominante na vizinhança imediata.
Parcelas expressivas do estoque condominial, no entanto, romperam esse padrão. Verificou-se que 29% (9.047 unidades) foram classificadas como “Renovação Local”, indicando prédios significativamente mais recentes que seus 20 vizinhos diretos. Paralelamente, outros 29% (9.265 unidades) foram classificados como “Localmente Antigos”, representando edificações mais antigas que o terceiro quartil de seus vizinhos. Essa distribuição demonstra uma convivência equilibrada entre edifícios novos, antigos e padronizados, e confirma que a renovação urbana ocorre de forma pulverizada, quadra a quadra, exigindo um olhar analítico direcionado para cada unidade.
A interface de “Análise do Condomínio em Relação ao Entorno” funciona como uma ferramenta estratégica para o departamento comercial de administradoras de condomínios, transformando dados brutos em argumentos de venda personalizados. Ao identificar um prédio classificado como “Renovação Local”, o comercial visualiza edifícios mais novos que a média da rua, podendo focar em facilidades tecnológicas. Por outro lado, edifícios “Localmente Antigos”, como o Edifício Lilian (1969), podem ser alvo de serviços de infraestrutura ou modernização estrutural e inspeções prediais, com base na real necessidade da edificação. Essa abordagem permite que as administradoras abandonem prospecções genéricas e adotem táticas personalizadas, otimizando o tempo da equipe de vendas e garantindo que a solução apresentada ao síndico esteja alinhada ao ciclo de vida e à realidade competitiva do edifício.
Em síntese, a pesquisa demonstrou que a integração da ciência de dados com a análise espacial e indicadores de idade predial é fundamental para compreender a dinâmica urbana de São Paulo e desenvolver ferramentas de inteligência competitiva. Os achados macroespaciais revelaram padrões de crescimento e envelhecimento por zona e bairro, enquanto a análise microespacial identificou dinâmicas de renovação e consolidação em nível de vizinhança. Esses resultados permitem que as administradoras de condomínios substituam abordagens genéricas por prospecções personalizadas, otimizando a alocação de recursos de marketing e a efetividade das equipes comerciais, ao direcionar campanhas específicas baseadas no perfil de envelhecimento e na realidade competitiva de cada condomínio.
4. Conclusão
O presente estudo objetivou mapear a evolução urbana de São Paulo por meio de algoritmos de análise espacial e indicadores de idade predial, visando o desenvolvimento de ferramentas de inteligência competitiva para o setor de gestão condominial. Verificou-se que a capital paulista apresenta um fenômeno de verticalização espacialmente heterogêneo, onde a idade das edificações atua como um indicador crucial da dinâmica urbana. A análise macroespacial identificou que as Zonas Leste e Sul lideraram o crescimento imobiliário recente, com um volume expressivo de novos condomínios entregues entre 2019 e 2024. Observou-se que picos de registros em 1984 e 1985 decorreram de mudanças na legislação tributária, e não de ciclos construtivos reais, distinguindo o crescimento administrativo do imobiliário. No âmbito microespacial, a aplicação do algoritmo BallTree revelou que 29% dos condomínios representaram pontos de renovação local, sendo significativamente mais recentes que seus vizinhos diretos, enquanto outros 29% foram classificados como localmente antigos. Essa granularidade demonstrou que a renovação urbana ocorre de forma pulverizada, quadra a quadra. A principal contribuição do estudo reside na integração da ciência de dados ao território, permitindo que administradoras de condomínios substituam abordagens genéricas por prospecções personalizadas, alinhadas ao ciclo de vida e à realidade competitiva de cada edificação, otimizando a alocação de recursos de marketing e a efetividade das equipes comerciais.
Apesar da eficácia da metodologia em processar mais de 31.500 registros válidos, algumas limitações foram identificadas, como possíveis discrepâncias entre a data de abertura do CNPJ e a conclusão física da obra, além de erros de geocodificação para uma pequena parcela dos registros. Contudo, a metodologia garantiu alta representatividade do território paulistano. Os resultados foram consolidados em um dashboard interativo, que oferece aplicabilidade prática imediata para administradoras de condomínios, transformando dados brutos em argumentos de venda personalizados e estratégias de marketing direcionadas. Para estudos futuros, sugere-se a validação da efetividade dessas ações de marketing e prospecção junto ao público-alvo, bem como a exploração de outras fontes de dados para refinar a idade predial e aprofundar a compreensão das dinâmicas de renovação urbana em áreas específicas da cidade.
Referências Bibliográficas
Bonduki, N. 2024. O adensamento populacional é necessário, mas… Estudos Avançados 38(109): 1-16. Disponível em: https://www.scielo.br/j/ea/a/sfQYHrXtMhX6kvfHJW6ZG6n/. Acesso em: 20 set. 2025.
IBGE. 2022. Censo Demográfico 2022. IBGE, Rio de Janeiro, Brasil. Disponível em: https://www.ibge.gov.br. Acesso em: 26 ago. 2025.
Nakabashi, L.; Kahtalian, M. 2023. Fatores relacionados à verticalização residencial nos municípios brasileiros. Ipea, Brasília, Brasil. Disponível em: https://repositorio.ipea.gov.br/bitstreams/b068621f-547b-4a28-86f9-c597a26cded8/download. Acesso em: 20 set. 2025.
Somekh, N. 2015. Evolução da verticalização em São Paulo e implicações para o planejamento urbano. Research, Society and Development 4(3). Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/download/247
Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq
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