Most Profitable Neighborhoods For AirBnb
Introduction
El objetivo es identificar oportunidades rentables en el mercado inmobiliario de Madrid. Buscamos determinar las tipologías de inmuebles y ubicaciones ideales para el negocio. Analizaremos los datos públicos de AirBnb para identificar los tipos de propiedades con mayor potencial para el alquiler turístico.
Procesamiento de los Datos
Utilizaremos datos reales proporcionados por AirBnB, disponibles en la página insideairbnb.com. Seleccionaremos únicamente las tablas que nos sean útiles y cargaremos toda la información en una base de datos para facilitar la manipulación de los datos. El desafío surge con los precios de las propiedades, ya que esta información no está incluida en los archivos. Para resolverlo, recurriremos a información pública alternativa disponible en la página de idealista.com donde publican informes de precios de vivienda en venta para la ciudad de madrid.
Con todos estos datos, llevaremos a cabo el proceso de descarga, limpieza y transformación de los datos, lo que dará lugar a la creación de nuestro panel analítico. Las descripciones de los campos son vitales para comprender los datos de AirBnB, dado que contienen numerosas variables que permiten realizar diversos procesos de análisis. No obstante, seleccionaremos únicamente los datos y variables que estén alineados con nuestro objetivo.
En este punto obtenemos una base de datos funcioanal a traves de la cual vamos a realizar las consultas necesarias para crear el datamart.
Análisis Exploratorio
Se han identificado meticulosamente diez barrios con un alto potencial de inversión inmobiliaria. Estos distritos se han seleccionado cuidadosamente por su capacidad para maximizar la relación entre costos y rendimientos, ofreciendo opciones que van desde inversiones iniciales más bajas hasta zonas de alta calidad y rendimiento. Además, la segmentación por grupos proporciona una diversificación para distintos perfiles de inversores y sus estrategias financieras.
Adicionalmente, se clasificaron los barrios según su potencial de inversión. Por ejemplo, Simancas, Ambroz, Marroquina y San Juan Bautista se encuentran en una categoría de inversión baja, con costos iniciales más accesibles. En la clasificación intermedia se encuentran El Plantio, Valdemarín y Valdefuentes, ofreciendo un equilibrio entre inversión inicial y posibles retornos.
Los comandos y códigos de programación utilizados para la segmentación están descritos en detalle en el cuaderno de Python proporcionado en la sección de informes al inicio de esta página.
Conclusiones
- ✔️ Se han identificado diez barrios ideales para dirigir la búsqueda.
- ✔️ Recomienda explorar propiedades con capacidad para alojar hasta tres huéspedes.
- ✔️ Se sugiere buscar inmuebles en estos barrios sin necesidad de estar cercanos a puntos de interés específicos.
- ✔️ Recomienda evaluar la creación de un nuevo producto de alquiler para momentos de alto interés deportivo, especialmente en el animado barrio de San Blas.
