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Detalles del Proyecto

Objetivo Principal

El objetivo de este proyecto es automatizar la extracción, limpieza, almacenamiento y análisis de datos relacionados con las ofertas de alojamiento en Gran Canaria. El flujo de trabajo integra Python para la extracción y procesamiento de datos, Azure SQL Server para la gestión de la base de datos, y Power BI para la creación de dashboards interactivos. La base de datos se actualiza semanalmente, proporcionando información sobre tendencias de precios, tipos de habitación, ubicaciones y puntuaciones de clientes.

Por ello, he desarrollado un sistema automatizado que extrae información valiosa sobre las ofertas de alojamiento en Gran Canaria, apoyando la toma de decisiones estratégicas en el sector turístico y mejorando la visibilidad de las tendencias del mercado.

Alcance del Proyecto

Automatización de Web Scraping:
- Herramienta utilizada: Selenium con Python.
- Frecuencia: Ejecución semanal cada lunes.
- Periodo de búsqueda: Se recogen datos de los próximos cuatro fines de semana (incluyendo la semana actual), específicamente de viernes a domingo.
- Parámetros de búsqueda:
  - Destino: Gran Canaria
  - Huéspedes: Dos adultos
  - Duración de la estancia: Dos noches
- Datos recopilados:
  - Nombre del alojamiento
  - Ubicación
  - Tipo de habitación
  - Precio
  - Opiniones
  - Puntuación
Limpieza y transformación de datos: Utilizando Python y Pandas para normalizar datos y calcular métricas como el precio por noche.
Base de datos en la nube: Azure SQL Server para el almacenamiento estructurado de datos.
Dashboard interactivo: Visualizaciones en Power BI destacando tendencias de precios y puntuaciones.

Flujo de Trabajo

Extracción de datos:
- El script de scraping se ejecuta cada lunes.
- Los datos se extraen de sitios web utilizando Selenium y se almacenan temporalmente en un DataFrame de Pandas.
Limpieza de datos:
- Los datos se limpian, transforman y procesan con Python y Pandas.
- Las transformaciones clave incluyen la normalización de texto y el cálculo de métricas derivadas.
Almacenamiento de datos:
- Los datos limpiados se suben a una base de datos en la nube alojada en Azure SQL Server.
- La tabla de hoteles se actualiza semanalmente utilizando pyodbc y consultas SQL para una inserción eficiente de datos.
Visualización de datos:
- Power BI se conecta a la base de datos de Azure para generar dashboards interactivos.
- Los dashboards presentan información clara y accionable.

Resultados Esperados

Identificar ubicaciones con altas puntuaciones, monitorear tendencias de precios y comparar tipos de habitaciones para apoyar la toma de decisiones estratégicas. Este sistema automatizado minimiza el esfuerzo manual y garantiza información actualizada cada semana.

Información Clave:
- Identificar Ubicaciones con Mejores Puntuaciones: Determinar qué alojamientos reciben las mejores opiniones y valoraciones.
- Monitorear Tendencias de Precios: Analizar cómo fluctúan los precios de los alojamientos semana a semana.
- Comparar Precios por Municipios: Estudiar las diferencias de precios entre diferentes municipios y localidades de Gran Canaria.
- Analizar Precios Según el Tipo de Habitación: Comprender cómo los diferentes tipos de habitaciones (apartamentos, bungalows, habitaciones de hotel) influyen en los precios.
Automatización Completa:
- Esfuerzo Manual Mínimo: El scraping automatizado y las actualizaciones directas en la base de datos reducen la necesidad de recopilación manual de datos.
- Actualizaciones Semanales: Programación de la ejecución del código de extración y del panel en Power BI a través de cron job en un VPS y Power BI Services.
Una Herramienta Valiosa para el Sector Turístico:
- Toma de Decisiones Basada en Datos: Dashboards dinámicos permiten a las partes interesadas tomar decisiones informadas basadas en información en tiempo real.
- Análisis de Tendencias del Mercado: Comprender las tendencias de precios, preferencias de los clientes y popularidad de los alojamientos ayuda en la planificación estratégica y el marketing.
- Benchmarking Competitivo: Los hoteles y proveedores de alojamiento pueden comparar sus ofertas con las de los competidores en términos de precios y calidad.
- Asignación de Recursos: Información sobre períodos y ubicaciones de alta demanda ayuda a optimizar la asignación de recursos y la gestión de inventarios.
Beneficio para los Consumidores:
- Herramienta de Comparación: Permite a los consumidores comparar opciones de alojamiento según precio, ubicación y calidad.
- Tiempos Óptimos de Reserva: Identifica los mejores momentos para reservar alojamientos a precios favorables.
- Análisis Calidad-Precio: Ayuda a los consumidores a encontrar alojamientos con la mejor relación calidad-precio.
- Toma de Decisiones Informada: Empodera a los consumidores con información basada en datos para elegir alojamientos que se ajusten mejor a sus necesidades y presupuestos.

Impacto

Este proyecto destaca por ofrecer un análisis detallado y un buscador de alojamientos en Gran Canaria, ideal para cualquier tipo de usuario, desde turistas que buscan las mejores opciones de calidad-precio hasta empresas del sector turístico interesadas en datos estratégicos. Combina la automatización, la gestión eficiente de datos en la nube y dashboards interactivos para proporcionar información clara y actualizada, lo que lo convierte en una herramienta esencial para la toma de decisiones y la optimización de estrategias en el sector de la hospitalidad.

Para el Sector Turístico:
- Planificación Estratégica Mejorada: Proporciona información accionable que ayuda a las empresas turísticas a planificar sus ofertas, estrategias de precios y campañas de marketing de manera efectiva.
- Mejor Comprensión del Mercado: Ofrece una vista integral del mercado de alojamientos en Gran Canaria, destacando tendencias y preferencias de los consumidores.
- Ventaja Competitiva: Permite a las empresas adelantarse entendiendo los precios y la calidad de los servicios de los competidores, realizando ajustes oportunos en sus propias ofertas.
Para los Consumidores:
- Decisiones Informadas: Los consumidores pueden tomar decisiones fundamentadas comparando diversas opciones de alojamiento según sus preferencias específicas y presupuestos.
- Ahorro de Costos: Identificar los mejores momentos para reservar alojamientos puede generar ahorros significativos, haciendo los viajes más asequibles.
- Experiencia Óptima: Al analizar la relación calidad-precio, los consumidores pueden seleccionar alojamientos que ofrezcan el mejor valor, asegurando una estancia satisfactoria.
- Transparencia: Proporciona una visión clara del panorama de alojamientos, ayudando a los consumidores a comprender los factores que influyen en precios y calidad.

Conclusión

Este proyecto integra de manera eficiente web scraping, almacenamiento de datos en la nube y visualizaciones interactivas para proporcionar análisis de alto valor tanto para la industria turística como para los consumidores. Al automatizar la extracción de datos y emplear herramientas avanzadas de visualización, optimiza los procesos de análisis y dota a los usuarios de información accionable para tomar decisiones fundamentadas.

El impacto significativo tanto en los actores del sector como en los usuarios finales resalta la relevancia y eficacia de esta solución, posicionándola como un componente destacado en cualquier portafolio enfocado en el análisis de datos.