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O Airbnb já é considerado como sendo a maior empresa hoteleira da atualidade. Ah, o detalhe é que ele não possui nenhum hotel!
Conectando pessoas que querem viajar (e se hospedar) com anfitriões que querem alugar seus imóveis de maneira prática, o Airbnb fornece uma plataforma inovadora para tornar essa hospedagem alternativa.
No final de 2018, a Startup fundada 10 anos atrás, já havia hospedado mais de 300 milhões de pessoas ao redor de todo o mundo, desafiando as redes hoteleiras tradicionais.
Uma das iniciativas do Airbnb é disponibilizar dados do site, para algumas das principais cidades do mundo. Por meio do portal Inside Airbnb, é possível baixar uma grande quantidade de dados para desenvolver projetos e soluções de Data Science.
Os dados para este projeto podem ser encontrados em: http://insideairbnb.com/get-the-data/
Esse projeto foi desenvolvido com as seguintes tecnologias:
- Google Colab
- Python
- Streamlit
- Plotly
Neste projeto, conduzi uma análise abrangente dos dados do Airbnb de Montreal, buscando entender melhor o mercado de aluguel de imóveis na cidade. Quis descobrir quais bairros eram os mais populares entre os viajantes, como os preços variavam ao longo do ano e muito mais.
- id - número de id gerado para identificar o imóvel
- name - nome da propriedade anunciada
- host_id - número de id do proprietário (anfitrião) da propriedade
- host_name - Nome do anfitrião
- neighbourhood_group - esta coluna não contém nenhum valor válido
- neighbourhood - nome do bairro
- latitude - coordenada da latitude da propriedade
- longitude - coordenada da longitude da propriedade
- room_type - informa o tipo de quarto que é oferecido
- price - preço para alugar o imóvel
- minimum_nights - quantidade mínima de noites para reservar
- number_of_reviews - número de reviews que a propriedade possui
- last_review - data do último review
- reviews_per_month - quantidade de reviews por mês
- calculated_host_listings_count - quantidade de imóveis do mesmo anfitrião
- availability_365 - número de dias de disponibilidade dentro de 365 dias
- license - De acordo com a lei, aluguéis específicos de curto prazo exigem uma licença.
- Qual a média dos preços de aluguel?
- Qual a correlação existente entre as variáveis no preço dos aluguéis?
- Qual o tipo de imóvel mais alugado no Airbnb?
- Quais os bairros mais caros?
- Qual é a média do mínimo de noites para aluguel?
A análise exploratória dos dados do Airbnb em Montreal revelou insights interessantes sobre o mercado de aluguel de propriedades na cidade.
Identificamos os tipos mais populares de imóveis, as localidades mais caras e a falta de correlações fortes entre as variáveis numéricas. Essas informações são valiosas tanto para viajantes em busca de acomodações quanto para anfitriões que desejam entender melhor o mercado e estabelecer preços competitivos.
A análise de dados do Airbnb não apenas oferece insights para viajantes e anfitriões individuais, mas também contribui para a compreensão mais ampla das tendências do mercado de hospedagem alternativa. Com o aumento da demanda por experiências personalizadas, a análise de dados desempenha um papel fundamental na tomada de decisões informadas e na criação de estratégias eficazes para todos os envolvidos nesse ecossistema dinâmico.
Esse projeto está sob a licença GNU AFFERO GENERAL PUBLIC LICENSE.
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