Affitti brevi / analisi di investimento
Data engineering · Machine learning · Modellazione finanziaria
Portugal Rental Investment Intelligence
Un sistema di supporto alle decisioni finanziarie che valuta se un immobile per affitti brevi in Portogallo è un investimento sostenibile. Legge i dati degli annunci da più piattaforme (Airbnb, Booking, Vrbo), modella occupazione e prezzo per notte e simula ricavi, flussi di cassa e rimborso del mutuo per regione.
Data engineering, modellazione ML, modellazione finanziaria, dashboard
Python · Jupyter · scikit-learn / XGBoost · SQL · Tableau
Gli investitori confrontano i mercati degli affitti brevi a intuito e su annunci sparsi. Se un acquisto in una data regione portoghese si ripaga dipende da occupazione, prezzo per notte, spese e finanziamento, variabili che vivono su più piattaforme e sono difficili da unire in un'unica vista.
L'obiettivo era un sistema decisionale quantitativo, non un report descrittivo: ricavi annui attesi, occupazione di pareggio, flusso di cassa mensile, sostenibilità del mutuo, anni per rimborsare un investimento di 150.000 euro e come la scalata a più immobili cambia il risultato.
Architettura
FONTE: Airbnb · Booking · Vrbo
Snapshot pubblici di annunci da più piattaforme per le regioni portoghesi
Bronze: ingestione grezza
Annunci, disponibilità, coordinate e recensioni acquisiti come ricevuti
Silver: filtrato & conformato
Filtro geografico per coordinate e comune, pulizia, matching tra piattaforme
Gold: warehouse & feature
Tabelle di warehouse validate e feature dei modelli
ML: occupazione & prezzo per notte
Modelli XGBoost di occupazione e prezzo per notte, versionati e confrontati
Modello finanziario & vista decisionale
Ricavi, flusso di cassa, rimborso del mutuo da 150k e confronto regionale
- Pipeline di ingestione dedicata per gli snapshot degli annunci di Airbnb, Booking e Vrbo
- Architettura medallion (Bronze / Silver / Gold) con filtro geografico per coordinate e comune
- Occupazione stimata dalla disponibilità, (365 − availability_365) / 365, in scenari conservativo, base e ottimistico
- Modelli XGBoost per occupazione e prezzo per notte, versionati con metadati di benchmark
- Modellazione finanziaria: ricavi, spese, flusso di cassa e una simulazione di mutuo da 150.000 euro con sensibilità al tasso
- Confronto tra mercati: costa di Lisbona, Porto e la regione enoturistica del Douro, con una dashboard come output
Un sistema di investment intelligence ripetibile che trasforma dati di annunci sparsi in una vista finanziaria su cui un investitore può agire, confrontando regioni e modellando il rientro invece di tirare a indovinare. Copre l'intero percorso in cui lavora MCC: ingestione, data engineering, machine learning, modellazione finanziaria e un'interfaccia pronta per decidere.
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