Análisis predictivo sobre la evolución turística en la ciudad de Madrid

Abstract

Madrid es uno de los principales destinos turísticos de España y Europa. Por ello, en este proyecto se ha seleccionado a la capital de España como objeto de análisis para evaluar sus diferentes secciones censales de la ciudad en términos de problemas potenciales de sobreexplotación o subexplotación de la vivienda turística. Para lograr esto, se han utilizado técnicas de machine learning para poder comprender que factores tienen un mayor impacto tanto positivo como negativo en el mercado inmobiliario. Estos análisis permiten detectar aquellas zonas que aún no han evolucionado en términos de vivienda turística, pero que tienen el potencial de desarrollarse y alcanzar valores similares a los observados en otras áreas. Este estudio presenta finalmente sus resultados como una herramienta de Power BI que permite la interacción para ayudar a todas las posibles partes interesadas.

Madrid is one of the main tourist destinations in Spain and Europe. Therefore, in this project, the capital of Spain has been selected as the object of analysis to evaluate its different census tracts in terms of potential problems of over or under exploitation of tourist housing. To achieve this, machine learning techniques have been used to understand which factors have a greater impact, both positive and negative, on the real estate market. These analyses allow us to detect those areas that have not yet evolved in terms of tourist housing, but which have the potential to develop and reach values like those observed in other areas. This study finally presents its results as a Power BI tool that allows interaction to help all possible stakeholders.