1 Introdução
O Airbnb é uma plataforma de hospedagem que permite o anúncio de imóveis, quartos privados e quartos compartilhados para estadias de curta ou média duração. Em cidades turísticas e altamente urbanizadas, como Nova York, esse tipo de serviço pode revelar padrões interessantes sobre localização, preços, disponibilidade e comportamento dos anfitriões.
Este projeto utiliza o conjunto de dados New York City Airbnb Open Data — 2019, que reúne informações sobre anúncios cadastrados na cidade de Nova York. A análise proposta é exploratória, ou seja, busca compreender os dados por meio de estatísticas descritivas, tabelas e visualizações gráficas.
1.1 Objetivos do projeto
A análise foi orientada pelas seguintes perguntas:
- Como os anúncios estão distribuídos entre as regiões de Nova York?
- Quais tipos de acomodação são mais frequentes?
- Como os preços variam conforme região e tipo de acomodação?
- Quais bairros concentram mais anúncios?
- Existem anfitriões com muitos imóveis cadastrados?
- Como se comportam a disponibilidade e as avaliações dos anúncios?
| Indicador | Valor |
|---|---|
| Anúncios analisados | 48,895 |
| Variáveis disponíveis | 16 |
| Bairros registrados | 221 |
| Preço mediano da diária | $105 |
2 Metodologia
2.1 Estratégia de análise
2.1.1 Base de dados
O conjunto de dados utilizado contém informações sobre anúncios do Airbnb em Nova York no ano de 2019. Entre as variáveis disponíveis estão: região, bairro, latitude, longitude, tipo de acomodação, preço, número mínimo de noites, número de avaliações, avaliações por mês e disponibilidade anual.
2.1.2 Ferramentas utilizadas
A análise foi desenvolvida no RStudio, utilizando RMarkdown para
combinar texto, código, tabelas e gráficos em um único relatório HTML.
Foram utilizados pacotes como tidyverse,
janitor, DT, skimr e
corrplot.
2.1.3 Procedimentos
Foram realizadas etapas de importação dos dados, padronização dos nomes das variáveis, tratamento de valores ausentes, filtragem de preços extremos e produção de análises descritivas. Para os gráficos de preço, foram removidos valores iguais a zero e valores acima do percentil 99, com o objetivo de reduzir distorções visuais.
3 Conhecendo os dados
3.1 Visualização inicial da base
| id | name | host_id | host_name | neighbourhood_group | neighbourhood | latitude | longitude | room_type | price | minimum_nights | number_of_reviews | last_review | reviews_per_month | calculated_host_listings_count | availability_365 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2539 | Clean & quiet apt home by the park | 2787 | John | Brooklyn | Kensington | 40.64749 | -73.97237 | Private room | 149 | 1 | 9 | 2018-10-19 | 0.21 | 6 | 365 |
| 2595 | Skylit Midtown Castle | 2845 | Jennifer | Manhattan | Midtown | 40.75362 | -73.98377 | Entire home/apt | 225 | 1 | 45 | 2019-05-21 | 0.38 | 2 | 355 |
| 3647 | THE VILLAGE OF HARLEM….NEW YORK ! | 4632 | Elisabeth | Manhattan | Harlem | 40.80902 | -73.94190 | Private room | 150 | 3 | 0 | NA | 0.00 | 1 | 365 |
| 3831 | Cozy Entire Floor of Brownstone | 4869 | LisaRoxanne | Brooklyn | Clinton Hill | 40.68514 | -73.95976 | Entire home/apt | 89 | 1 | 270 | 2019-07-05 | 4.64 | 1 | 194 |
| 5022 | Entire Apt: Spacious Studio/Loft by central park | 7192 | Laura | Manhattan | East Harlem | 40.79851 | -73.94399 | Entire home/apt | 80 | 10 | 9 | 2018-11-19 | 0.10 | 1 | 0 |
| 5099 | Large Cozy 1 BR Apartment In Midtown East | 7322 | Chris | Manhattan | Murray Hill | 40.74767 | -73.97500 | Entire home/apt | 200 | 3 | 74 | 2019-06-22 | 0.59 | 1 | 129 |
| 5121 | BlissArtsSpace! | 7356 | Garon | Brooklyn | Bedford-Stuyvesant | 40.68688 | -73.95596 | Private room | 60 | 45 | 49 | 2017-10-05 | 0.40 | 1 | 0 |
| 5178 | Large Furnished Room Near B’way | 8967 | Shunichi | Manhattan | Hell’s Kitchen | 40.76489 | -73.98493 | Private room | 79 | 2 | 430 | 2019-06-24 | 3.47 | 1 | 220 |
| 5203 | Cozy Clean Guest Room - Family Apt | 7490 | MaryEllen | Manhattan | Upper West Side | 40.80178 | -73.96723 | Private room | 79 | 2 | 118 | 2017-07-21 | 0.99 | 1 | 0 |
| 5238 | Cute & Cozy Lower East Side 1 bdrm | 7549 | Ben | Manhattan | Chinatown | 40.71344 | -73.99037 | Entire home/apt | 150 | 1 | 160 | 2019-06-09 | 1.33 | 4 | 188 |
3.2 Dimensões da base
| Indicador | Valor |
|---|---|
| Quantidade de registros | 48,895 |
| Quantidade de variáveis | 16 |
| Quantidade de regiões principais | 5 |
| Quantidade de bairros | 221 |
3.3 Dicionário resumido das variáveis
| Variavel | Descricao |
|---|---|
| id | Identificador único do anúncio |
| name | Nome do anúncio |
| host_id | Identificador do anfitrião |
| host_name | Nome do anfitrião |
| neighbourhood_group | Grande região de Nova York |
| neighbourhood | Bairro específico |
| latitude | Latitude do anúncio |
| longitude | Longitude do anúncio |
| room_type | Tipo de acomodação |
| price | Preço da diária em dólares |
| minimum_nights | Número mínimo de noites exigidas |
| number_of_reviews | Quantidade total de avaliações |
| last_review | Data da última avaliação |
| reviews_per_month | Média de avaliações por mês |
| calculated_host_listings_count | Quantidade de anúncios do mesmo anfitrião |
| availability_365 | Quantidade de dias disponíveis no ano |
4 Preparação dos dados
4.1 Tratamentos realizados
4.1.1 Valores ausentes
| Variavel | Quantidade_Ausente |
|---|---|
| last_review | 10052 |
| id | 0 |
| name | 0 |
| host_id | 0 |
| host_name | 0 |
| neighbourhood_group | 0 |
| neighbourhood | 0 |
| latitude | 0 |
| longitude | 0 |
| room_type | 0 |
| price | 0 |
| minimum_nights | 0 |
| number_of_reviews | 0 |
| reviews_per_month | 0 |
| calculated_host_listings_count | 0 |
| availability_365 | 0 |
4.1.2 Preços extremos
Os preços dos anúncios possuem valores muito altos em alguns
registros. Para evitar que esses valores extremos distorcessem os
gráficos, foi criada uma base auxiliar chamada
airbnb_preco, considerando apenas anúncios com preço maior
que zero e menor ou igual ao percentil 99 da variável
price.
| Indicador | Valor |
|---|---|
| Menor preço considerado | $10 |
| Maior preço considerado | $799 |
| Preço médio | $137.58 |
| Preço mediano | $105 |
4.1.3 Estatísticas descritivas
| Name | Piped data |
| Number of rows | 48895 |
| Number of columns | 6 |
| _______________________ | |
| Column type frequency: | |
| numeric | 6 |
| ________________________ | |
| Group variables | None |
Variable type: numeric
| skim_variable | n_missing | complete_rate | mean | sd | p0 | p25 | p50 | p75 | p100 | hist |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| price | 0 | 1 | 152.72 | 240.15 | 0 | 69.00 | 106.00 | 175.00 | 10000.0 | ▇▁▁▁▁ |
| minimum_nights | 0 | 1 | 7.03 | 20.51 | 1 | 1.00 | 3.00 | 5.00 | 1250.0 | ▇▁▁▁▁ |
| number_of_reviews | 0 | 1 | 23.27 | 44.55 | 0 | 1.00 | 5.00 | 24.00 | 629.0 | ▇▁▁▁▁ |
| reviews_per_month | 0 | 1 | 1.09 | 1.60 | 0 | 0.04 | 0.37 | 1.58 | 58.5 | ▇▁▁▁▁ |
| calculated_host_listings_count | 0 | 1 | 7.14 | 32.95 | 1 | 1.00 | 1.00 | 2.00 | 327.0 | ▇▁▁▁▁ |
| availability_365 | 0 | 1 | 112.78 | 131.62 | 0 | 0.00 | 45.00 | 227.00 | 365.0 | ▇▂▁▁▂ |
5 Análise exploratória
5.1 Distribuição dos anúncios por região
5.2 Tipos de acomodação
5.3 Preço mediano por região
| neighbourhood_group | quantidade | preco_medio | preco_mediano | preco_minimo | preco_maximo |
|---|---|---|---|---|---|
| Manhattan | 21312 | $172.90 | $149 | $10 | $799 |
| Brooklyn | 19992 | $115.92 | $90 | $10 | $795 |
| Queens | 5650 | $94.10 | $75 | $10 | $750 |
| Staten Island | 369 | $94.24 | $75 | $13 | $700 |
| Bronx | 1087 | $83.86 | $65 | $10 | $680 |
5.4 Preço por tipo de acomodação
5.5 Região, tipo de quarto e preço
5.6 Top 10 bairros com mais anúncios
5.7 Top 10 anfitriões com mais anúncios
5.8 Disponibilidade anual
5.9 Avaliações por região
| neighbourhood_group | media_avaliacoes | mediana_avaliacoes | media_reviews_mes |
|---|---|---|---|
| Bronx | 26.00 | 9 | 1.48 |
| Brooklyn | 24.20 | 6 | 1.05 |
| Manhattan | 20.99 | 4 | 0.98 |
| Queens | 27.70 | 7 | 1.57 |
| Staten Island | 30.94 | 12 | 1.58 |
5.10 Preço e número de avaliações
5.11 Mapa de dispersão geográfica
5.12 Correlação entre variáveis numéricas
6 Conclusões
A análise exploratória dos anúncios do Airbnb em Nova York em 2019 revelou padrões importantes sobre localização, preço, tipo de acomodação e disponibilidade.
Os resultados mostraram que os anúncios não estão distribuídos de forma uniforme pela cidade, havendo forte concentração em determinadas regiões e bairros. Também foi possível observar que o tipo de acomodação influencia diretamente os preços, sendo os imóveis inteiros, em geral, mais caros do que quartos privados ou compartilhados.
Além disso, a análise dos anfitriões indicou a existência de perfis com muitos anúncios, o que pode sugerir uso mais comercial da plataforma. Variáveis como disponibilidade e avaliações também ajudaram a compreender o comportamento dos anúncios.
Como limitação, é importante destacar que a base representa apenas um recorte de 2019. Para trabalhos futuros, seria interessante comparar os dados com anos posteriores, analisar mudanças no comportamento do mercado e aplicar modelos preditivos para estimar preços.
7 Referência
Dataset utilizado: New York City Airbnb Open Data — 2019, disponível na plataforma Kaggle.