🏠 Airbnb Analytics Dashboard

📋 Sobre o Projeto

Este projeto apresenta uma análise completa de dados do Airbnb através de um dashboard interativo moderno. O objetivo é fornecer insights estratégicos sobre o mercado de hospedagem para proprietários, investidores e analistas de dados.

🎯 Funcionalidades

O dashboard oferece 5 dimensões principais de análise:

1. Localização Geográfica - Mapa interativo com distribuição dos imóveis
2. Ranking dos Bairros - Top 12 bairros mais caros da região
3. Perfil dos Hosts - Comparação entre hosts casuais vs profissionais
4. Distribuição de Preços - Análise por faixas de valores
5. Satisfação vs Preços - Relação entre reviews e valores
6. Estratégia Temporal - Disponibilidade e precificação ao longo do ano

🗂️ Estrutura do Projeto

📁 Airbnb/
├── 📊 dashboard.ipynb           # Dashboard principal em Dash
├── 📈 graficos.ipynb           # Funções de geração dos gráficos
├── 🧹 tratamento.ipynb         # Limpeza e preparação dos dados
├── 🗺️ mapa.ipynb              # Geração do mapa interativo
├── 📄 df_completo.csv          # Dataset tratado e limpo
├── 🌐 mapa_airbnb_otimizado.html # Mapa HTML otimizado
└── 📚 README.md                # Este arquivo

📊 Fonte dos Dados

Os dados utilizados neste projeto foram obtidos do Kaggle.

Otimização de Performance

Importante: Devido ao grande volume da base original, foi aplicado um filtro de amostragem de 2.000 imóveis para garantir:

• ✅ Performance otimizada do dashboard
• ✅ Carregamento rápido dos gráficos
• ✅ Experiência fluida do usuário
• ✅ Processamento eficiente dos dados

Esta amostragem mantém a representatividade estatística enquanto oferece uma análise ágil e responsiva.

🚀 Como Executar

Pré-requisitos

pip install pandas plotly dash folium jupyter

Executando o Dashboard

1. Prepare os dados:

   jupyter notebook tratamento.ipynb

2. Execute o dashboard:

   jupyter notebook dashboard.ipynb

3. Acesse no navegador:

   http://localhost:8050
   

🎨 Tecnologias Utilizadas

• 🐍 Python - Linguagem principal
• 📊 Plotly - Visualizações interativas
• 🌐 Dash - Framework web para dashboards
• 🗺️ Folium - Mapas interativos
• 📋 Pandas - Manipulação de dados
• 📓 Jupyter - Ambiente de desenvolvimento

📈 Insights Principais

O dashboard revela padrões importantes como:

• Bairros Premium: Identificação das regiões mais valorizadas
• Estratégias de Host: Diferenças entre hosts casuais e profissionais
• Geolocalização: Concentração de imóveis por região
• Precificação: Distribuição equilibrada entre faixas de preço
• Satisfação: Correlação entre preço e qualidade do serviço

🔧 Estrutura Técnica

Modularização

• graficos.ipynb: Contém as 5 funções principais de visualização
• dashboard.ipynb: Interface principal com layout responsivo
• tratamento.ipynb: ETL e preparação dos dados -mapa.ipynb: Criação do mapa

Performance

• Layout otimizado com CSS moderno
• Gráficos responsivos e interativos
• Carregamento assíncrono de componentes

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Dashboard analítico para decisões estratégicas data-driven no mercado Airbnb