Proyecto Integrador M5 AirBnB

Projeto Airbnb Airbnb?

Módulo 5: análise de dados

Instrutor: Henry Cristian Castro

Essa atividade (puramente educacional) faz parte do meu portfólio de práticas que permitem melhorar minhas habilidades na ciência de dados com problemas e conjuntos de dados do mundo real.

Bem -vindo ao projeto de análise de dados no Airbnb em Buenos Aires! Neste projeto, exploraremos o mundo fascinante de aluguéis de curto prazo e descobriremos oportunidades de investimento usando os dados fornecidos pelo Airbnb.

Mirar

O principal objetivo deste projeto é aplicar os conceitos e técnicas aprendidas no módulo para executar uma análise exploratória e descritiva dos dados do Airbnb. Além disso, procuraremos identificar oportunidades de investimento no mercado de acomodações de curto prazo.

Passos a seguir

1. Download de dados: certifique -se de obter arquivos de dados da fonte indicada.
2. Dados de importação: use ferramentas como Power BI ou Python para importar e trabalhar com dados.
3. Limpeza e validação: identifica e trata os possíveis valores ausentes, errôneos ou atípicos nos dados.
4. Análise exploratória: use a exibição de dados e os conceitos estatísticos para descrever as variáveis e seus relacionamentos.
5. Responda a perguntas comerciais: aborda as perguntas sobre o conjunto de dados escolhido.
6. Prepare conclusões: Crie um relatório com as conclusões obtidas a partir da análise.

Análise de dados

Em nosso projeto, exploramos vários aspectos do negócio do Airbnb, como disponibilidade por tipo de propriedade e localização, preferências de hóspedes, evolução sazonal de preços e ocupação ao longo do tempo. Utilizamos ferramentas avançadas, como o Power BI, para visualizar esses dados de forma clara e compreensível.

Resultados e conclusões

1. Tipo de propriedade: observamos uma ampla diversidade de tipos de propriedades, sendo os apartamentos, casas, lofts e condomínios os mais apropriados para aluguel de curto prazo.
2. Localização: A localização é crucial para o sucesso em aluguel de curto prazo, com bairros como Villa Urquiza, Villa Ortuzar e Villa Pueyrredon se destacando como a mais atraente.
3. Importância das revisões: Os comentários e revisões dos convidados são determinantes na demanda por uma propriedade, mas nem sempre se correlacionam com o preço.

Conclusão?

Este projeto tem sido uma experiência enriquecedora e emocionante. Aprendemos a extrair, transformar e carregar dados, bem como a realizar uma análise exploratória profunda. Estou encantado com os resultados e ansioso para continuar aprendendo e crescendo no mundo da análise de dados!

Recomendações e melhorias

Estou aberto para ler suas recomendações para melhorar meu projeto e meu desenvolvimento profissional. Você pode fornecer seus comentários e sugestões diretamente no arquivo ReadMe ou entrar em contato comigo para discutir possíveis melhorias.

Interagindo com os dados no Power BI Desktop

Para explorar os dados interativamente, recomendo o download do arquivo de projeto M5.pbix Integrator, que contém um modelo de dados interativo do Airbnb no Power Bi Desktop.

Conclusão?

Este projeto tem sido uma experiência enriquecedora e emocionante. Aprendemos a extrair, transformar e carregar dados, bem como a realizar uma análise exploratória profunda. Estou encantado com os resultados e ansioso para continuar aprendendo e crescendo no mundo da análise de dados!

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Obrigado por revisar meu projeto e suas valiosas recomendações!