ANALÍTICA DE DATOS · PROYECTO 02
Proyecto 17 · Análisis geoespacial
Análisis Geoespacial de Airbnb en Londres
Análisis geoespacial de precios Airbnb en Londres mediante distancia al centro, barrios y métricas de vecindad geográfica.
CONTEXTO Y OBJETIVO
Analizar cómo cambia el precio de los alojamientos Airbnb en Londres según su ubicación, la distancia al centro y el contexto de otros listings comparables de su entorno.
DATOS Y DIAGNÓSTICO
- Segmentación de cada listing como barato, estable o caro dentro de su propio tipo de alojamiento mediante percentiles 25 y 75.
- Cálculo de distancia geográfica a Charing Cross y comparación de precios por neighbourhood y por tramos de distancia al centro.
- Construcción de variables de vecindad con KNN (K-Nearest Neighbors / vecinos más cercanos) para medir el precio mediano y la presión de listings caros en entornos comparables.
- Representación mediante mapas de precio, distancia y contexto local para detectar concentraciones y patrones territoriales.
ENTREGA Y APRENDIZAJE
El análisis integra segmentación relativa de precios, distancia al centro y métricas de vecindad para construir una lectura territorial del mercado. Los mapas permiten comparar barrios, detectar zonas con mayor concentración de precios altos y entender cómo se comporta cada alojamiento frente a otros cercanos del mismo tipo.