Dados públicos · Inside Airbnb · São Paulo

Projeto Airbnb

Análise end-to-end de 42.354 anúncios para compreender preços, oferta, avaliações, disponibilidade e receita estimada no mercado de hospedagens de São Paulo.

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Prévia do dashboard do Projeto Airbnb — Visão geral do mercado Airbnb em São Paulo.

Escopo

42.354 anúncios

Stack principal

Python · PostgreSQL · Power BI

Entrega

3 visões analíticas

01 · Contexto

Objetivo do projeto

Transformar dados públicos brutos do Inside Airbnb em uma visão analítica do mercado de hospedagens de São Paulo, investigando distribuição dos anúncios, preços, disponibilidade, avaliações, anfitriões e desempenho estimado.

Conhecer a fonte dos dados arrow_outward

Problema de negócio

Como compreender o comportamento do mercado Airbnb em São Paulo e identificar fatores associados à oferta, ao preço e ao desempenho dos anúncios?

• Quais bairros concentram mais anúncios?
• Como acomodação e localização influenciam o preço?
• Onde estão os maiores valores de receita média estimada?

02 · Ferramentas

Tecnologias utilizadas

Python Pandas Jupyter PostgreSQL SQL Power BI DAX Figma

03 · Solução

Arquitetura da solução

Inside Airbnb

Dataset público de anúncios de São Paulo.

Python

Exploração, limpeza e validação da base.

PostgreSQL

Persistência e modelagem dos dados tratados.

SQL

Consultas de negócio e views analíticas.

Power BI

Medidas DAX e storytelling em três páginas.

04 · ETL

Preparação dos dados

checkConversão de preços, datas e campos booleanos para tipos adequados.
checkRecuperação de cerca de 2.455 valores ausentes de banheiros a partir do texto descritivo.
checkValidação de duplicidades e preservação responsável de ausências sem evidência para inferência.

05 · Modelagem

Camada analítica

checkTabela detalhada listings_clean, com um anúncio por linha.
checkViews de resumo por bairro e tipo de acomodação para análises agregadas.
checkMedidas DAX para preço, disponibilidade, avaliação e receita estimada.

06 · Dashboard

Três visões do mercado de hospedagens

O dashboard conecta indicadores gerais, preços, disponibilidade, avaliações, concentração de anfitriões e receita média estimada.

Explorar no Power BI arrow_outward Ver documentação code

Dashboard Airbnb — visão geral — **01 · Visão Geral**
Panorama dos anúncios, preço, avaliação, disponibilidade e receita média estimada.

Dashboard Airbnb — preços e oferta por bairro — **02 · Preços e Oferta**
Comparação de preços, disponibilidade e concentração entre bairros.

Dashboard Airbnb — avaliações, anfitriões e receita — **03 · Avaliações, Anfitriões e Receita**
Experiência dos hóspedes, concentração de anúncios e desempenho estimado.

07 · Análise

Principais insights

location_city

Concentração não define preço

Os bairros com mais anúncios não são necessariamente os que apresentam os maiores preços médios.

apartment

Acomodação importa

Imóveis inteiros combinam grande volume e preço médio elevado; quartos de hotel lideram em preço, mas têm baixa oferta.

monitoring

Morumbi se destaca

Entre bairros com volume relevante, o Morumbi apresentou os maiores valores de preço e receita média estimada.

08 · Resultados

Dos dados públicos ao dashboard

O projeto entrega um pipeline reproduzível com notebooks, estrutura PostgreSQL, consultas SQL, views analíticas, medidas DAX e um dashboard de três páginas. A base analisada possui 42.354 anúncios, preço médio de R$ 418,05, avaliação média de 4,77 e disponibilidade média anual de 261 dias.

Interpretação responsável

Disponibilidade não equivale à ocupação real, e a receita apresentada é uma estimativa analítica — não faturamento oficial dos anfitriões.

Explore o projeto

Consulte os notebooks, scripts SQL, dicionário de dados e decisões de limpeza no repositório.

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