Análisis de los alojamientos en Gran Canaria
Un sistema holístico que integra automatización, almacenamiento en la nube y paneles interactivos.
Panel de control interactivo
Visualiza información clave sobre las tendencias de alojamiento en Gran Canaria.
Detalles del proyecto
Objetivo Principal
El objetivo de este proyecto es automatizar la extracción, limpieza, almacenamiento y análisis de datos relativos a las ofertas de alojamiento en Gran Canaria. El flujo de trabajo integra Python para la extracción y el procesamiento de datos, Azure SQL Server para la administración de bases de datos y Power BI para paneles interactivos. La base de datos se actualiza semanalmente y proporciona información sobre las tendencias de precios, los tipos de habitaciones, las ubicaciones y las puntuaciones de los clientes.
Por lo tanto, desarrollé un sistema automatizado para extraer información significativa sobre las ofertas de alojamiento en Gran Canaria, apoyando las decisiones estratégicas en el sector turístico y mejorando la visibilidad de las tendencias del mercado.
Alcance del proyecto
- Proceso de extracción de datos web automatizado:
- Herramienta utilizada: Selenium con Python.
- Frecuencia: Ejecución semanal todos los lunes.
- Periodo de tiempo: Se recogen los datos de los cuatro fines de semana siguientes (incluida la semana en curso), concretamente de viernes a domingo.
- Parámetros de búsqueda:
- Destino: Gran Canaria
- Huésped: dos adultos
- Tiempo de alojamiento: dos noches
- Datos recopilados:
- Nombre del alojamiento
- Ubicación
- Tipo de habitación
- Precio
- Comentarios
- Puntuación
- Limpieza y transformación de datos: Uso de 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 de datos estructurados.
- Panel de control interactivo: Visualizaciones de Power BI que destacan las tendencias y puntuaciones de precios.
Flujo de trabajo
- Extracción de datos:
- El script de extracción de datos se ejecuta todos los lunes.
- Los datos se extraen de los sitios web que utilizan 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 los cálculos de métricas derivadas.
- Almacenamiento de datos:
- Los datos limpios se cargan en una base de datos en la nube hospedada en Azure SQL Server.
- La tabla de hoteles se actualiza semanalmente mediante consultas pyodbc y SQL para una inserción de datos eficiente.
- Visualización de datos:
- Power BI se conecta a la base de datos de Azure para generar paneles interactivos.
- Los paneles de control presentan información clara y procesable.
Resultados esperados
Identifique las ubicaciones con mayor puntuación, supervise las tendencias de precios y compare los tipos de habitaciones para respaldar la toma de decisiones estratégicas. Este sistema automatizado minimiza el esfuerzo manual y garantiza información actualizada cada semana.
- Ideas clave:
- Identifica las ubicaciones con las puntuaciones más altas: determina qué alojamientos reciben las mejores reseñas y puntuaciones.
- Supervise las tendencias de precios a lo largo del tiempo: realice un seguimiento de cómo fluctúan los precios de los alojamientos semana a semana.
- Compara precios entre municipios y pueblos: Analiza las diferencias de precios entre varios municipios y pueblos de Gran Canaria.
- Analice los precios en relación con los tipos de habitaciones: Comprenda cómo los diferentes tipos de habitaciones (por ejemplo, apartamentos, bungalows, habitaciones de hotel) afectan los precios.
- Automatización completa:
- Minimización del esfuerzo manual: La extracción de datos automatizada y las actualizaciones directas de la base de datos reducen la necesidad de recopilación e introducción manual de datos.
- Actualizaciones semanales: Asegúrese de que los datos reflejen las últimas tendencias del mercado y las ofertas de alojamiento.
- Una herramienta valiosa para la industria del turismo:
- Toma de decisiones basada en datos: Los paneles dinámicos permiten a las partes interesadas tomar decisiones informadas basadas en información de datos en tiempo real.
- Análisis de tendencias del mercado: Comprender las tendencias de precios, las preferencias de los clientes y la popularidad del alojamiento ayuda en la planificación estratégica y el marketing.
- Benchmarking competitivo: Los hoteles y proveedores de alojamiento pueden comparar sus ofertas con las de la competencia en términos de precios y calidad.
- Asignación de recursos: La información sobre los períodos y ubicaciones de alta demanda ayuda a optimizar la asignación de recursos y la gestión del inventario.
- Beneficio para los consumidores:
- Herramienta de comparación: Permite a los consumidores comparar opciones de alojamiento en función del precio, la ubicación y la calidad.
- Tiempos óptimos de reserva: Identifica los mejores momentos para reservar alojamiento para asegurar precios favorables.
- Análisis de calidad-precio: Ayuda a los consumidores a encontrar los alojamientos con el mejor valor mediante el análisis del precio en relación con las puntuaciones y opiniones de los clientes.
- Toma de decisiones informada: Empodera a los consumidores con información basada en datos para elegir el alojamiento que mejor se adapte a sus necesidades y presupuestos.
Impacto
Este proyecto demuestra un flujo de trabajo completo, que integra el proceso de extracción de datos de la web, la gestión de bases de datos en la nube y la visualización de datos para abordar problemas del mundo real. Muestra experiencia en automatización, gestión de bases de datos y creación de cuadros de mando, lo que lo convierte en un proyecto de cartera ideal para un analista de datos o un científico de datos.
- Para la industria del turismo:
- Planificación estratégica mejorada: Proporciona información procesable que ayuda a las empresas turísticas a planificar sus ofertas, estrategias de precios y campañas de marketing de manera efectiva.
- Mejora de la comprensión del mercado: Ofrece una visión completa del mercado de alojamiento en Gran Canaria, destacando las tendencias y preferencias de los consumidores.
- Ventaja competitiva: Permite a las empresas mantenerse a la vanguardia al comprender los precios de la competencia y la calidad del servicio, lo que permite ajustes oportunos a sus propias ofertas.
- Para los consumidores:
- Toma de decisiones empoderada: Los consumidores pueden tomar decisiones informadas comparando varios alojamientos en función de sus preferencias y presupuestos específicos.
- Ahorro de costos: Identificar los mejores momentos para reservar alojamiento puede generar ahorros significativos, haciendo que los viajes sean más asequibles.
- Experiencia óptima: Mediante el análisis de la relación calidad-precio, los consumidores pueden seleccionar los alojamientos que ofrecen el mejor valor, asegurando una estancia satisfactoria.
- Transparencia: Proporciona una visión transparente del panorama del alojamiento, ayudando a los consumidores a comprender los factores que influyen en los precios y la calidad.
Conclusión
Este proyecto integra a la perfección el web scraping, el almacenamiento de datos basado en la nube y la visualización interactiva para ofrecer información valiosa tanto para la industria turística como para los consumidores. Al automatizar la extracción de datos y aprovechar las potentes herramientas de visualización, no solo agiliza el proceso de análisis de datos, sino que también proporciona a los usuarios información procesable para tomar decisiones informadas.
El doble impacto en las partes interesadas de la industria y los usuarios finales subraya la relevancia y la eficacia del proyecto, lo que lo convierte en una adición destacada a cualquier cartera centrada en datos.