Proyecto Integrador M5 AirBnB

Proyecto Data Analytics Airbnb ?

Módulo 5: Data Analytics

Instructor: Henry Cristian Castro

Esta actividad (netamente educativa) es parte de mi portafolio de prácticas que permiten mejorar mis habilidades en Data Science con problemas y conjuntos de datos del mundo real.

¡Bienvenido al proyecto de Data Analytics sobre Airbnb en Buenos Aires! En este proyecto, exploraremos el fascinante mundo de los alquileres a corto plazo y descubriremos oportunidades de inversión utilizando los datos proporcionados por Airbnb.

Objetivo

El objetivo principal de este proyecto es aplicar los conceptos y técnicas aprendidos en el módulo para realizar un análisis exploratorio y descriptivo de los datos de Airbnb. Además, buscaremos identificar oportunidades de inversión en el mercado de alojamientos a corto plazo.

Pasos a seguir

1. Descargar datos: Asegúrate de obtener los archivos de datos desde la fuente indicada.
2. Importar datos: Utiliza herramientas como Power BI o Python para importar y trabajar con los datos.
3. Limpieza y validación: Identifica y trata posibles valores faltantes, erróneos o atípicos en los datos.
4. Análisis exploratorio: Utiliza conceptos de visualización de datos y estadística para describir las variables y sus relaciones.
5. Responder preguntas del negocio: Aborda las preguntas planteadas sobre el dataset elegido.
6. Elaborar conclusiones: Crea un informe con las conclusiones obtenidas del análisis.

Análisis de Datos

En nuestro proyecto, hemos explorado diversos aspectos del negocio de Airbnb, como la disponibilidad por tipo de propiedad y ubicación, las preferencias de los huéspedes, la evolución estacional de los precios y la ocupación a lo largo del tiempo. Utilizamos herramientas avanzadas como Power BI para visualizar estos datos de manera clara y comprensible.

Resultados y Conclusiones

1. Tipo de Propiedad: Observamos una amplia diversidad de tipos de propiedades, siendo los apartamentos, casas, lofts y condominios los más adecuados para alquileres a corto plazo.
2. Ubicación: La ubicación es crucial para el éxito en el alquiler a corto plazo, con barrios como Villa Urquiza, Villa Ortuzar y Villa Pueyrredon destacándose como los más atractivos.
3. Importancia de los Reviews: Los comentarios y reseñas de los huéspedes son determinantes en la demanda de una propiedad, pero no siempre se correlacionan con el precio.

Conclusión ?

Este proyecto ha sido una experiencia enriquecedora y emocionante. Aprendimos a extraer, transformar y cargar datos, así como a realizar un análisis exploratorio profundo. ¡Estoy encantado con los resultados y ansioso por seguir aprendiendo y creciendo en el mundo del análisis de datos!

Recomendaciones y Mejoras

Estoy abierto a leer tus recomendaciones para mejorar mi proyecto y mi desarrollo profesional. Puedes proporcionar tus comentarios y sugerencias directamente en el archivo README o ponerte en contacto conmigo para discutir posibles mejoras.

Interactuando con los Datos en Power BI Desktop

Para explorar los datos de manera interactiva, te recomiendo descargar el archivo Proyecto Integrador M5.pbix, que contiene un modelo interactivo de los datos de Airbnb en Power BI Desktop.

Conclusión ?

Este proyecto ha sido una experiencia enriquecedora y emocionante. Aprendimos a extraer, transformar y cargar datos, así como a realizar un análisis exploratorio profundo. ¡Estoy encantado con los resultados y ansioso por seguir aprendiendo y creciendo en el mundo del análisis de datos!

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¡Gracias por revisar mi proyecto y tus valiosas recomendaciones!