Como inversoras en el mercado de los alquileres de Airbnb, queremos maximizar nuestros ingresos. Tenemos alquileres exitosos en Berlín y en Zurich, pero ahora estamos expandiéndonos a Madrid y queremos asegurarnos de que estamos estableciendo los precios adecuados para nuestros alquileres en esta ciudad. Por ello, nos enfrentamos al desafío de analizar una muestra de datos de Airbnb de la capital para entender mejor el mercado.
Nuestro objetivo es descubrir patrones y tendencias en los precios de los alquileres de Madrid y predecir el rango competitivo de precios para nuestras propiedades.
Algunas de las preguntas a las que nos enfrentamos son:
-¿Cuáles son los vecindarios de Madrid más caros y más baratos?
-¿Cuáles son las zonas con mayor y menor número de alojamientos?
-¿Cuál es el promedio de precios de los alquileres por año?
-¿Existe relación entre el precio y el número de habitaciones en los alquileres?
-¿Qué mes es el que tiene el precio promedio de los alquileres más elevado? ¿Y el más bajo?
-¿Cuál es la fecha (día-mes) más costosa del año en Madrid?
Nuestro análisis nos guiará a través de los datos, identificando patrones y dando respuesta a estas y otras preguntas importantes. Con nuestros hallazgos, podremos establecer una estrategia de precios efectiva para nuestros alquileres que maximicen nuestra inversión. Y esperamos que la información obtenida sea útil para cualquier persona interesada en entender mejor el mercado de los alquileres de Airbnb en la capital española.
El dataset del que disponemos es una base de datos escrapeada de 14780 registros/alojamientos. Este dataset procede de Inside Airbnb, que es un conjunto independiente y no comercial de herramientas y datos para explorar cómo se está utilizando Airbnb en ciudades de todo el mundo. Los datos en los que se basa Inside Airbnb proceden de la información pública disponible en el sitio web de Airbnb.
En nuestro cuaderno de bitácora) escribimos todos nuestros pasos a lo largo del proyecto.
En el informe informe de nuestro proyecto se encuentran todos nuestros resultados, conclusiones y lecciones aprendidas.