Modelos de categorização de imóveis e de predição de faturamento e taxa de ocupação de imóveis

Abstract

No mercado de aluguel por temporada, as dinâmicas de precificação e reservas dos imóveis são muito mais aceleradas em comparação ao mercado de aluguel tradicional. Por isso, requer um entendimento maior das particularidades de cada imóvel para que sejam realizadas ações que melhorem a performance do imóvel ao longo do ano e que acompanhem esta dinâmica mais rápida deste mercado. Informações como qualidade do imóvel, ocupação ao longo do tempo e faturamento ao longo do tempo são de extrema importância neste cenário. Assim, este trabalho propõe o desenvolvimento e implementação de três modelos baseados em dados, utilizando a base de dados obtida através do Airbnb. Entre eles: um modelo de categorização dos imóveis, um modelo de predição da taxa de ocupação dos imóveis ao longo do ano e um modelo de predição de faturamento dos imóveis ao longo do ano. Estes modelos serão utilizados pela empresa Seazone para ampliar sua capacidade de análise e decisão em relação aos imóveis administrados pela empresa.