Contexto
Dataset de alojamientos de Airbnb en Madrid, con información de viviendas, anfitriones y reseñas. Objetivo: analizar la oferta turística, precios, licencias y concentración de anfitriones para obtener insights sobre el mercado.
Objetivos del análisis
- Analizar la distribución de tipos de alojamiento (pisos enteros, habitaciones privadas, etc.).
- Evaluar la concentración de propiedades por anfitrión.
- Identificar patrones de precios medios según tipo de alojamiento.
- Explorar la relación entre número de reseñas y precios.
- Detectar el nivel de viviendas con licencia.
Estructura del análisis
- EDA en Python: limpieza de datos, detección de outliers, análisis descriptivo y visualizaciones exploratorias.
- Dashboard en Power BI: Viviendas, Anfitriones y Reseñas con KPIs y visualizaciones interactivas.
Técnicas y herramientas
- Python: pandas, numpy, matplotlib, seaborn.
- Power BI: dashboards interactivos, segmentaciones y KPIs.
- Power Query: integración y modelado de datos.
Dataset
Fuente: Inside Airbnb – Madrid
Principales insights
- El 68,29 % de los alquileres corresponde a pisos enteros.
- Precio medio de piso completo: 126,97 €; habitación: 140,60 €.
- Número de reseñas no correlacionado con precio.
- 18.792 pisos, precio medio 104,85 €.
- 80,79 % de viviendas sin licencia.
Visualizaciones
Viviendas
Anfitriones
Reseñas
