Este proyecto de análisis de datos se centra en el conjunto de datos de Airbnb en la ciudad de Málaga. Airbnb es una plataforma en línea que permite a las personas alquilar sus propiedades o encontrar alojamiento en diferentes destinos alrededor del mundo. Proporciona información y análisis sobre las propiedades de alquiler, las reseñas de los usuarios y la disponibilidad de alojamiento en Málaga.
Se han utilizado herramientas clave en este proyecto:
- Python: Para el análisis, procesamiento y visualización de datos.
- Tableau: Para crear visualizaciones interactivas.
- PostgreSQL: Para gestionar la base de datos de manera eficiente.
El conjunto de datos se organiza en las siguientes tablas de la base de datos:
listings: Contiene información detallada sobre las propiedades de alquiler, como descripciones, ubicaciones, precios y calificaciones de los anfitriones.reviews: Contiene las reseñas de los usuarios sobre las propiedades.calendar: Proporciona información sobre la disponibilidad de las propiedades en diferentes fechas.
Para este proyecto, los datos utilizados se obtuvieron de Inside Airbnb.
Inside Airbnb es un proyecto independiente que recopila y analiza datos de Airbnb en diferentes ciudades de todo el mundo. Fue creado con el objetivo de brindar transparencia y comprensión sobre el impacto de Airbnb en los mercados de alquiler a corto plazo. Inside Airbnb recopila datos públicos de las listas de Airbnb, como información sobre las propiedades, los anfitriones y la disponibilidad de alojamiento. Estos datos se utilizan para crear conjuntos de datos estructurados que permiten realizar análisis y visualizaciones detalladas sobre la oferta de alojamiento en cada ciudad.
Puedes acceder a los datos utilizados para el estudio en el siguiente enlace: http://insideairbnb.com/get-the-data/.
Además, puedes explorar una visualización interactiva de los datos en la sección "Explorar datos" con un mapa de Málaga a través de http://insideairbnb.com/malaga/. Proporciona información resumida sobre diferentes aspectos de los datos de Airbnb.
Tipo de habitación: Muestra el porcentaje de diferentes tipos de habitaciones disponibles en las listas de Airbnb en la ciudad. Por ejemplo, se muestra el porcentaje de viviendas/apartamentos completos, habitaciones privadas, habitaciones compartidas y habitaciones de hotel.Actividad: Muestra datos relacionados con la actividad de las propiedades de alquiler en Airbnb. Se incluyen estadísticas como el número promedio de noches reservadas, el precio promedio por noche y los ingresos promedio generados. Estos datos se calculan utilizando la estancia mínima, el precio y el número de reseñas de cada propiedad.Alquileres a corto plazo: Proporciona información sobre la proporción de alquileres a corto plazo en comparación con los alquileres a largo plazo. Esto puede ayudar a comprender si el mercado se inclina más hacia estancias cortas o largas, y si los alquileres a corto plazo están afectando la disponibilidad de viviendas a largo plazo.Listados por anfitrión: Muestra el porcentaje de anfitriones que tienen múltiples listados en Airbnb. Esto indica si hay anfitriones que operan varios alojamientos y sugiere la posibilidad de que estén administrando un negocio de alquileres a corto plazo.Principales anfitriones: Esta sección probablemente proporcionaría una lista de los principales anfitriones en la ciudad, basada en ciertos criterios como el número de reservas, los ingresos generados o la satisfacción de los huéspedes.
Puedes explorar de manera más detallada algunos de los resultados a través de un dashboard interactivo en Tableau. Este dashboard proporciona visualizaciones interactivas que te permiten profundizar en los datos y obtener una comprensión más completa de los diferentes aspectos relacionados con los alojamientos en Málaga. Te invito a explorar el dashboard y descubrir más información sobre los patrones y tendencias en el mercado de alquiler de propiedades en la ciudad de Málaga.
Este proyecto está disponible bajo la Licencia Apache 2.0. Puedes utilizar el código, los análisis y los resultados obtenidos de acuerdo con los términos y condiciones de esta licencia. Asegúrate de leer el archivo LICENSE para obtener más información sobre los derechos y restricciones de uso.
Las contribuciones a este proyecto son bienvenidas. Si deseas realizar mejoras, correcciones o agregar nuevos análisis, no dudes en ponerte en contacto conmigo.