Situación del precio de la habitación en la costa española en los próximos días
<p>El dataset está dividido en dos partes:</p> <ol> <li>Una primera parte que, para cada fecha, describe sus dimensiones de identidad, geográficas y otras características relacionadas con el establecimiento, su ubicación y el precio de la habitación para esa noche.</li> <li>Otras 26 características como el tener restaurante, ascensor o piscina entre otras, que nos puede ayudar para hacer diversos análisis, con el fin de poder relacionar estas características con el precio de la noche.</li> </ol> <p>La unión de estas dos partes, crea el dataset completo, donde encontramos para cada fecha y establecimiento, una descripción del mismo a través de ciertas características y el precio de la noche.</p> <p>Los establecimientos del dataset, están previamente filtrados, por lo que no es necesario ningún filtro interno para obtener aquellos establecimientos situados en la costa española.</p> <p> </p> <p>A continuación, se exponen los campos que incluye el dataset, así como su tipo y una breve descripción:</p> <p> </p> <p><strong>Atributos sobre la identidad del establecimiento:</strong></p> <p>Id (Entero) – Atributo autonumérico que enumera cada registro.</p> <p>Date (Fecha) – Fecha que representa la noche de la reserva</p> <p>Name (Texto) – Nombre del establecimiento</p> <p>Stars (Entero) – Número de estrellas del establecimiento</p> <p>Address (Texto) – Dirección del establecimiento</p> <p>Country (Texto) – País del establecimiento</p> <p>City (Texto) – Ciudad del establecimiento</p> <p>Postal_Code (Entero) – Código postal del establecimiento</p> <p>Score (Decimal) – Puntuación media de los clientes al establecimiento</p> <p>Comments (Entero) – Número de comentarios que tiene el establecimiento en el portal</p> <p>Beach (Decimal) – Distancia en kilómetros del establecimiento a la playa</p> <p>Price (Entero) – Precio de la noche para la fecha del registro.</p> <p> </p> <p><strong>Atributos sobre las características del establecimiento:</strong></p> <p>Todas estas variables, son binarias, donde:</p> <p>1 significa que contiene esa característica o servicio</p> <p>0 significa que no contiene esa característica o servicio</p> <p> </p> <p>Airport Shuttle (free) – Lanzadera al aeropuerto gratuita</p> <p>BBQ facilities – Espacio para hacer barbacoas</p> <p>Free WiFi Internet Access Included – Conexión WIFI gratuita</p> <p>Wireless Lan – Conexión Wireless LAN incluida</p> <p>Daily maid service – Servicio de limpieza de habitaciones diario</p> <p>Swimming pool - Piscina</p> <p>Pets allowed – Las mascotas están permitidas</p> <p>Free Parking – Parking gratuito</p> <p>Spa & Wellness Centre – Servicio de SPA y bienestar</p> <p>Fitness Room – Sala fitness</p> <p>Private Beach Area – Playa privada</p> <p>Heating - Calefacción</p> <p>Family Rooms – Habitaciones familiares</p> <p>Coffee/Tea maker – Máquina de café/té</p> <p>Restaurant - Restaurante</p> <p>Beach front – A pie de playa</p> <p>Garden - Jardín</p> <p>Bar - Bar</p> <p>Terrace - Terraza</p> <p>Rooms/Facilities for Disabled – Habitaciones adecuadas para personas con movilidad reducida</p> <p>Elevator - Ascensor</p> <p>Non Smoking Rooms – Habitaciones de no fumadores</p> <p>24 hour Front Desk – Recepción 24 horas</p> <p>Room-service – Servicio de habitaciones</p> <p>Airport Shuttle – Lanzadera al aeropuerto (no gratuito)</p> <p>Parking (fee required) – Parking (no gratuito)</p> <p> </p> <p>En cuanto al periodo de tiempo de los datos, el dataset publicado contiene registros fijos de 14 días (22/10/2021 – 04/11/2021), sin embargo, el script publicado en GitHub, genera un nuevo dataset con registros desde la fecha de lanzamiento del script hasta los siguientes 14 días.</p> <p>El dataset se ha recogido mediante web-scrapping, usando un script de Python publicado en GitHub.</p>
ShareScore
32/100
Overall dataset sharing score
Score breakdown
These five areas show where the dataset supports — or may limit — practical reuse.
- Stewardship
- 4
- Harmonization
- 4
- Access
- 16
- Reuse readiness
- 8
- Engagement
- 0
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