Análisis de Airbnb en Málaga (2024)

El problema

Málaga es uno de los destinos turísticos de más rápido crecimiento en España. Airbnb concentra miles de alojamientos, pero el 65,8% de las propiedades están en el Centro. La saturación ha convertido esa zona en un mercado de alta competencia y márgenes ajustados.

¿Sigue siendo rentable invertir en el Centro? ¿Hay mejores oportunidades en barrios periféricos? ¿Cómo se comporta la demanda a lo largo del año?

Este proyecto analiza 9.420 propiedades de Inside Airbnb (volcado 2024) con técnicas de análisis exploratorio, geoespacial y temporal, orientado a inversores, anfitriones y consultores turísticos.

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El enfoque

Diseñé un análisis en tres fases.

Fase 1 · Limpieza y preprocesado — Python

Cargué los datos con pandas. Normalicé precios (rango de 15 € a 410 €), traté valores nulos y eliminé outliers por barrio usando el rango intercuartílico (IQR). Imputé los valores faltantes con la media del barrio.

• Total de registros: 9.420
• Anfitriones únicos: 3.504
• Barrios: 11
• Tipo de propiedad más común: vivienda completa (86,8 %)
• Tipos marginales: habitación de hotel (4 registros) y habitación compartida (2 registros)

Fase 2 · Análisis exploratorio y geoespacial — Python

Calculé estadísticas clave y creé mapas de calor con Plotly y Folium.

Fase 3 · Análisis temporal — Python

Utilicé la frecuencia de reseñas como proxy de ocupación para detectar estacionalidad. Analicé la distribución mensual y calculé la correlación entre reseñas y disponibilidad (coeficiente = 0,10, muy débil).

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Los hallazgos

Hallazgo 1 · El Centro concentra oferta, pero no las mejores oportunidades de precio

Campanillas, Puerto de la Torre y Churriana tienen precios medios más altos que el Centro. La saturación turística en el Centro y la competencia con hoteles y otros canales presionan los precios a la baja.

El Centro es el barrio con más oferta, pero no el más caro para el huésped. La saturación ha aplanado sus precios.

Hallazgo 2 · Los barrios periféricos del oeste muestran mejor potencial de rentabilidad

Esos mismos barrios ofrecen la mejor rentabilidad estimada (precio medio × ocupación aproximada —estimada a partir de disponibilidad del calendario—). La menor oferta y la presencia de alojamientos espaciosos —cerca del Parque Tecnológico— elevan los precios.

Hallazgo 3 · La demanda presenta una fuerte concentración estacional

Diciembre concentra el 66,4% de las reseñas del año. La demanda se dispara en Navidad; el primer semestre representa apenas el 3% del total.

La correlación entre reseñas y ocupación real es débil (0,10), por lo que no debe usarse como única métrica para estimar ocupación.

Hallazgo 4 · El mercado ya está dominado por operadores profesionales

Empresas como I Loft Málaga, Remy o Living4Malaga gestionan cientos de propiedades cada una. El modelo de economía colaborativa entre particulares es ya minoritario.

Los tres mayores anfitriones suman el 4,9% de las propiedades. La competencia ya no es entre particulares, sino con empresas especializadas.

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La conclusión

El análisis arroja cuatro implicaciones estratégicas:

1. Invertir en el Oeste (Campanillas, Puerto de la Torre, Churriana) ofrece mejor rentabilidad que el saturado Centro.
2. Ajustar precios de forma dinámica: subirlos en diciembre, aplicar descuentos de enero a junio.
3. No confiar ciegamente en las reseñas como indicador de ocupación; la correlación es muy baja (0,10).
4. El mercado está profesionalizado. La competencia ya no es entre particulares, sino con empresas especializadas.

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Stack y metodología

Dataset: 9.420 propiedades · 11 barrios · 3.504 anfitriones

Análisis geoespacial: mapas de calor con folium · shapefiles oficiales

Estacionalidad: proxy ocupación = reseñas · correlación con disponibilidad = 0,10

Profesionalización: los tres mayores anfitriones suman el 4,9% de las propiedades