Para ello vamos a utilizar los datos recogidos por la web insideairbnb.com sobre la actividad de Airbnb en la ciudad de Barcelona a 03-enero del 2016.

Esta plataforma recoge la actividad a nivel mundial de  las ciudades en las que Airbnb es mas activa. Para cada una de las propiedades que están disponibles en la plataforma se recopilan los siguientes datos  : Descripción, distrito, barrio, tipo alquiler, precio, numero mínimo de noches, disponibilidad, numero de reviews..etc.

Con esta información vamos a medir el grado de competencia de la plataforma con la industria hotelera local.

Para ello partiremos de un fichero de datos que recoge las ofertas de apartamentos y habitaciones en alquiler. A partir de este fichero vamos a crear un dataset  que nos permita analizar con algoritmos de aprendizaje automático ( Machine Learning)  los datos y obtener patrones que den respuesta a nuestra pregunta.

En primer vamos a analizar cuales son las palabras mas repetidas en las descripciones de los anuncios de apartamentos y habitaciones en alquiler:

Las palabras: apartment, center,terrace, bedroom, double,sagrada, flat, beach y Barcelona son las que mas destacan, lo que nos lleva a considerar, dado su sintaxis inglesa, que estas ofertas están dirigidas mayoritariamente a un publico internacional que visita Barcelona.

Para ver su impacto en la industria local, segmentaremos las ofertas anunciadas de forma que agrupemos los 14.839 anuncios en base los siguientes criterios :

1. Tipo de alquiler : Apartamento, habitación individual, o habitación compartida.

2. Disponibilidad : Alta ( más de 60 noches al año) o baja

3. Nº propiedades ofertadas: Nos indicara si estamos ante un servicio ofrecido por una empresa ( Profesional si tiene más de 2 anuncios) o un particular.

4. Popularidad : Alta si el numero de reviews es mayor de 5  o Normal

Podemos considerar que las ofertas que contengan el alquiler de una apartamento completo, alta disponibilidad estarían compitiendo con la industria hotelera local. Mientras que el alquiler de habitaciones individuales o compartidas favorecerían  la economía de los residentes en la ciudad.

Vamos a realizar una segmentación ( agrupación de los ofertas de alquiler de la plataforma Airbnb) en base a ocho cluster para disponer de la información necesaria  que nos permita extraer la respuesta a nuestra pregunta.

El resultado de nuestra segmentación nos da

A partir del estudio de estos datos podemos concluir:

1-Las habitaciones privadas representan el 46,29% de la oferta con un precio en el entorno de los 30 a 40 €/ noche. Las opciones mas económicas gozan de una mayor popularidad. Este segmento esta gestionado por particulares y hay una oferta de alta disponibilidad.

2- Los apartamentos privados representan el 53,71% de la oferta. De estos el 16,2% esta gestionado por empresas o privados con mas de dos apartamentos ofertados. El rango de precios va de los 70 a 760 €/ noche, si bien los rango mas solicitados están entre 70 y 130 €/noche. La estancia mínima de noches requerida en los apartamentos es superior  a la de las habitaciones privadas.