Projeto de Precificação Inteligente para Hospedagem de Imóveis

Este projeto tem como objetivo utilizar ferramentas do Pandas para manipulação e transformação de dados relacionados à precificação inteligente no setor de hospedagem. Trabalhamos com uma base de dados que contém informações de disponibilidade diária de imóveis para aluguel ao longo de 2016, com foco em criar um conjunto de dados preparado para uma estratégia de precificação dinâmica e inteligente.

A precificação inteligente é uma estratégia que ajusta automaticamente os preços de diárias com base em fatores como:

• Oferta e demanda;
• Sazonalidade e eventos locais;
• Características do imóvel (comodidade, tamanho, etc.);
• Tendências de ocupação ao longo do tempo.

Ao final, a ideia é permitir que proprietários maximizem sua receita em períodos de alta demanda e mantenham a ocupação em momentos de baixa procura.

Objetivos do Projeto

1. Preparação e Manipulação de Dados

   • Transformar e organizar os dados disponíveis para que estejam prontos para uso em modelos de precificação inteligente.
   • Manipular diferentes tipos de dados, como:
     • Numéricos: métricas financeiras ou contagens.
     • Textuais: descrições de imóveis.
     • Dados de tempo (datetime): análise de sazonalidade e disponibilidade.

2. Precificação Inteligente

   • Implementar uma solução que simule um sistema de precificação dinâmica.
   • Analisar as vagas diárias de imóveis disponíveis em 2016 para entender padrões de disponibilidade.
   • Construir um calendário com a quantidade de imóveis disponíveis para aluguel por mês.

O que é Precificação Inteligente?

A precificação inteligente é uma abordagem automatizada para definir preços de diárias de imóveis baseada em uma análise de diversos fatores. Essa estratégia pode ser implementada de duas formas principais:

1. Modelos Baseados em Regras

   • Usam lógicas e heurísticas definidas previamente para ajustar preços.
   • Exemplo: "Se a ocupação mensal for inferior a 50%, reduzir o preço em 20%."

2. Modelos de Machine Learning

   • Identificam padrões de comportamento nos dados e ajustam os preços com maior precisão e dinamismo.
   • Benefícios incluem a análise de grandes volumes de dados e a adaptação rápida a mudanças no mercado.

Ferramentas e Metodologias Utilizadas

1. Pandas: Manipulação e limpeza de dados, incluindo:

   • Leitura e transformação de arquivos JSON.
   • Seleção e agrupamento de dados.
   • Criação de novos DataFrames com base em colunas específicas.

2. Tratamento de Dados de Tempo (Datetime):

   • Análise de sazonalidade por mês e ano.
   • Agrupamento e contagem de dias com vagas disponíveis (coluna vaga_disponivel).
   • Construção de um calendário consolidado de disponibilidade mensal.

Estratégia do Projeto

1. Entendimento e Transformação da Base de Dados

A base utilizada contém dados sobre as vagas diárias de imóveis para hospedagem ao longo de 2016. Nosso objetivo inicial é:

• Explorar as colunas para entender os tipos de dados disponíveis.
• Focar nos dados de tempo (datetime) e realizar transformações para facilitar o agrupamento mensal.

2. Construção de um Calendário de Disponibilidade Mensal

Para criar um calendário de disponibilidade:

• Contar o número de dias em que vaga_disponivel foi True para cada mês.
• Estruturar um DataFrame com essas informações, representando as ofertas de imóveis ao longo do ano.

3. Simulação de Precificação Dinâmica

Com os dados organizados:

• Simular um sistema de precificação que ajuste os preços com base na ocupação.
• Exemplos de aplicação:
  • Aumentar preços em períodos de alta demanda (exemplo: eventos sazonais).
  • Reduzir preços para períodos de baixa ocupação.

Pré-requisitos

Para um melhor aproveitamento deste projeto, é recomendado que o participante tenha:

• Familiaridade com o Pandas;
• Conhecimento básico sobre leitura de arquivos JSON e manipulação de dados;
• Experiência em seleção e agrupamento de colunas em DataFrames.

Resultados Esperados

1. Conjunto de Dados Preparado

   • Um calendário com a quantidade de vagas disponíveis por mês ao longo de 2016.
   • Dados organizados para simular a precificação dinâmica.

2. Simulação de Precificação Inteligente

   • Ajuste de preços com base na disponibilidade de vagas e outros fatores dinâmicos.
   • Identificação de sazonalidade e padrões de demanda.

3. Insights para Tomada de Decisão

   • Compreensão dos períodos de maior e menor ocupação.
   • Estratégias para otimizar preços e maximizar a receita dos proprietários.

Conclusão

Este projeto destaca o poder do Pandas e da manipulação de dados no contexto de negócios, como o turismo e a hospedagem. A precificação inteligente não é apenas uma técnica para ajustar preços, mas uma estratégia que alia ciência de dados e inteligência de mercado para criar soluções inovadoras e práticas.

Com os dados bem estruturados, é possível criar modelos mais robustos e dinâmicos, que atendem às demandas de um mercado competitivo, ajudando a maximizar a rentabilidade dos proprietários e melhorar a experiência dos hóspedes.