Saltar al contenido
BigData Airbnb

Metodología

Este sitio muestra tablas ya calculadas por un pipeline batch sobre Apache Spark y HDFS. Ninguna página consulta los datos en bruto: lee agregados pequeños que se actualizan cuando el pipeline publica. La última publicación es del 15 de noviembre de 2026 e incluye 453.343 anuncios de 12 ciudades.

Del archivo original a la cifra

  1. Raw

    Los archivos de Inside Airbnb se descargan tal cual (CSV comprimido) a HDFS, con su tamaño y su huella sha256. La fuente solo publica el último snapshot de cada ciudad, así que esta zona es también el archivo histórico.

  2. Bronze

    Cada archivo se convierte a Parquet sin interpretar su contenido: todas las columnas como texto, más el archivo y el momento de origen. Aquí se resuelve el problema de los saltos de línea dentro de los campos, que desplaza columnas si el CSV se lee de forma ingenua.

  3. Silver

    Se asignan tipos, se convierten los precios a dólares, se eliminan duplicados y se marca cada anuncio con las reglas de calidad que incumple (precio atípico, coordenadas fuera de la ciudad, tipo de alojamiento inválido). Las filas no se borran: se etiquetan.

  4. Gold

    Tablas agregadas pequeñas, una por cada pregunta de este sitio. Se publican en PostgreSQL en una sola transacción, y las páginas se regeneran a continuación.

Calidad de los anuncios por ciudad

Cuántos anuncios tiene cada ciudad y cuántos quedan fuera de las estadísticas de precio o del modelo. Muchos anuncios no publican precio: es una característica de la fuente, no un fallo del proceso.

Calidad de los anuncios por ciudad
CiudadAnunciosCon precioPrecio atípicoFuera de la ciudadTipo inválidoAptos para el modelo
Barcelona15.23612.610 (83 %)2530010.483 (69 %)
Bogotá19.50518.794 (96 %)3750018.412 (94 %)
Buenos Aires29.75327.634 (93 %)5500027.083 (91 %)
Ciudad de México30.46828.360 (93 %)5680027.791 (91 %)
Lisboa25.02022.043 (88 %)4370021.553 (86 %)
Londres91.95459.905 (65 %)1.1670058.440 (64 %)
Madrid23.10918.785 (81 %)3660016.954 (73 %)
Nueva York29.91819.406 (65 %)3880019.011 (64 %)
París77.14943.537 (56 %)8730042.548 (55 %)
Río de Janeiro48.24744.147 (92 %)8820043.028 (89 %)
Santiago18.90418.006 (95 %)3610017.640 (93 %)
São Paulo44.08042.541 (97 %)8490041.599 (94 %)

Filas procesadas en cada etapa

Filas en Bronze (el archivo original) y en Silver (ya limpio). En el calendario las cifras no son comparables: Bronze guarda un registro por anuncio y día, y Silver lo resume por anuncio y mes.

Filas por ciudad, conjunto de datos y etapa
CiudadDatosSnapshotBronzeSilver
BarcelonaCalendario17 de septiembre de 20265.562.302198.068
BarcelonaAnuncios17 de septiembre de 202615.23615.236
BarcelonaBarrios17 de septiembre de 20267373
BarcelonaReseñas17 de septiembre de 20261.127.248980.996
BogotáCalendario14 de septiembre de 20267.119.325253.565
BogotáAnuncios14 de septiembre de 202619.50519.505
BogotáBarrios14 de septiembre de 20262020
BogotáReseñas14 de septiembre de 2026568.675568.675
Buenos AiresCalendario23 de septiembre de 202610.859.849386.789
Buenos AiresAnuncios23 de septiembre de 202629.75329.753
Buenos AiresBarrios23 de septiembre de 20264949
Buenos AiresReseñas23 de septiembre de 20261.241.9021.241.902
Ciudad de MéxicoCalendario23 de septiembre de 202611.120.831396.084
Ciudad de MéxicoAnuncios23 de septiembre de 202630.46830.468
Ciudad de MéxicoBarrios23 de septiembre de 20261616
Ciudad de MéxicoReseñas23 de septiembre de 20261.795.2941.795.294
LisboaCalendario19 de septiembre de 20269.132.343325.260
LisboaAnuncios19 de septiembre de 202625.02025.020
LisboaBarrios19 de septiembre de 2026134133
LisboaReseñas19 de septiembre de 20261.950.0761.948.929
LondresCalendario17 de septiembre de 202633.563.8901.195.402
LondresAnuncios17 de septiembre de 202691.95491.954
LondresBarrios17 de septiembre de 20263333
LondresReseñas17 de septiembre de 20262.323.9692.313.388
MadridCalendario17 de septiembre de 20268.438.629300.417
MadridAnuncios17 de septiembre de 202623.10923.109
MadridBarrios17 de septiembre de 2026128128
MadridReseñas17 de septiembre de 20261.524.7651.332.349
Nueva YorkCalendario14 de septiembre de 202610.920.077388.934
Nueva YorkAnuncios14 de septiembre de 202629.91829.918
Nueva YorkBarrios14 de septiembre de 2026230230
Nueva YorkReseñas14 de septiembre de 2026999.099999.099
ParísCalendario16 de septiembre de 202628.162.1591.002.937
ParísAnuncios16 de septiembre de 202677.14977.149
ParísBarrios16 de septiembre de 20262020
ParísReseñas16 de septiembre de 20262.503.8752.474.769
Río de JaneiroCalendario22 de septiembre de 202617.610.155627.211
Río de JaneiroAnuncios22 de septiembre de 202648.24748.247
Río de JaneiroBarrios22 de septiembre de 2026160160
Río de JaneiroReseñas22 de septiembre de 20261.461.6581.453.490
SantiagoCalendario23 de septiembre de 20266.899.960245.752
SantiagoAnuncios23 de septiembre de 202618.90418.904
SantiagoBarrios23 de septiembre de 20263232
SantiagoReseñas23 de septiembre de 2026739.949739.949
São PauloCalendario14 de septiembre de 202616.089.200573.040
São PauloAnuncios14 de septiembre de 202644.08044.080
São PauloBarrios14 de septiembre de 20269696
São PauloReseñas14 de septiembre de 20261.699.7591.695.070

Qué no dicen estos datos

  • El precio es el anunciado, no el pagado. No incluye descuentos por estancia larga ni refleja todas las tarifas.
  • La ocupación es una estimación. Inside Airbnb la infiere de las reseñas; una noche no disponible en el calendario puede estar reservada o simplemente bloqueada.
  • Los precios en dólares usan un tipo de cambio fijo, el del 14 de noviembre de 2026, para que las ciudades sean comparables entre sí. No reflejan la evolución del cambio.
  • Cada ciudad es una fotografía tomada en la fecha de su snapshot; las fechas difieren unos días entre ciudades.
  • Las ubicaciones son aproximadas. La fuente desplaza las coordenadas de cada anuncio hasta unos 150 metros, y aquí se agregan en celdas de unos 500 metros.

Fuente y licencia

Los datos proceden de Inside Airbnb, un proyecto independiente que recopila información pública de los anuncios, y se usan bajo la licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional. Este sitio no publica nombres de anfitriones ni el texto de las reseñas.

Es un proyecto académico independiente. No está afiliado a Airbnb, Inc. ni a Inside Airbnb, ni cuenta con su respaldo. El mapa base es de OpenFreeMap con datos de OpenStreetMap.