Análisis de datos de Airbnb en la ciudad de Málaga.

Variables del dataframe:

1. listing_id: Identificador único para cada anuncio en Airbnb.
2. date: Fecha específica para la disponibilidad del anuncio (puede contener múltiples fechas para un mismo anuncio).
3. available: Indicador de disponibilidad del anuncio para la fecha especificada ('t' para disponible, 'f' para no disponible).
4. name: Nombre del anuncio, generalmente una descripción corta o destacada del alojamiento.
5. host_id: Identificador único del anfitrión que publica el anuncio.
6. host_name: Nombre del anfitrión.
7. neighbourhood: Barrio o área donde se encuentra el alojamiento.
8. room_type: Tipo de alojamiento ofrecido (Entire home/apt, Private room, Shared room, Hotel room.).
9. price: Precio por noche del alojamiento.
10. number_of_reviews: Número total de reseñas que ha recibido el anuncio.
11. reviews_per_month: Promedio de reseñas recibidas por mes.
12. calculated_host_listings_count: Número de anuncios activos del anfitrión.
13. availability_365: Número de días al año que el alojamiento está disponible para reserva.
14. number_of_reviews_ltm: Número de reseñas recibidas en los últimos 12 meses.
15. review_scores_rating: Media del rating por alojamiento.

Objetivo:

El objetivo de este proyecto es analizar la rentabilidad tanto bor barrio como por tipo de alojamiento de la ciudad de Málaga. El proyecto consta de un archivo "Proyecto_modulo_2.ipynb" donde está la mayor parte del código y en el que podemos observar el análisis exploratorio de datos, un archivo "app.py" con la app web en streamlit utilizada para presentar los resultados y las conclusiones, y un archivo de powerbi a modo de informe resumen.