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Alojamento local / análise de investimento

Engenharia de dados, modelação de ML, modelação financeira, dashboard

Python · Jupyter · scikit-learn / XGBoost · SQL · Tableau

Os investidores comparam mercados de alojamento local por intuição e listagens dispersas. Se uma compra numa dada região portuguesa se paga a si própria depende da ocupação, do preço por noite, das despesas e do financiamento, variáveis que vivem em várias plataformas e são difíceis de reunir numa só vista.

O objetivo era um sistema quantitativo de decisão, não um relatório descritivo: receita anual esperada, ocupação de break-even, fluxo de caixa mensal, sustentabilidade do crédito, anos para amortizar um investimento de 150.000 euros e como a expansão para várias propriedades altera o resultado.

FONTE: Airbnb · Booking · Vrbo

Snapshots públicos de listagens de várias plataformas para regiões portuguesas

Bronze: ingestão em bruto

Listagens, disponibilidade, coordenadas e avaliações captadas como recebidas

Silver: filtrado & conformado

Filtragem geográfica por coordenadas e concelho, limpeza, correspondência entre plataformas

Gold: warehouse & features

Tabelas validadas de warehouse e features de modelo

ML: ocupação & preço por noite

Modelos XGBoost de ocupação e preço por noite, versionados e comparados

Modelo financeiro & vista de decisão

Receita, fluxo de caixa, amortização de crédito de 150k e comparação regional

• Pipeline de ingestão própria para snapshots de listagens do Airbnb, Booking e Vrbo
• Arquitetura medallion (Bronze / Silver / Gold) com filtragem geográfica por coordenadas e concelho
• Ocupação estimada a partir da disponibilidade, (365 − availability_365) / 365, em cenários conservador, base e otimista
• Modelos XGBoost para ocupação e preço por noite, versionados com metadados de benchmark
• Modelação financeira: receita, despesas, fluxo de caixa e uma simulação de crédito de 150.000 euros com sensibilidade à taxa de juro
• Comparação entre mercados: costa de Lisboa, Porto e a região vinícola do Douro, com um dashboard como resultado

Um sistema de inteligência de investimento repetível que transforma dados de listagens dispersos numa vista financeira sobre a qual o investidor pode agir, comparando regiões e modelando a amortização em vez de adivinhar. Cobre todo o percurso em que a MCC trabalha: ingestão, engenharia de dados, machine learning, modelação financeira e uma interface pronta para decidir.