Análise e correlação de dados: um estudo de caso usando o AirBnB e o TripAdvisor em Florianópolis

Abstract

O setor de hospedagem nacional apresentou um cenário de crescimento conforme o passar dos anos, grande parte devido ao acesso a internet e a facilidade de reservas através de apps. Além disso, com o acesso facilitado, surgiram sites com fóruns de viagens interativos, fornecendo informações e opiniões de viajantes com conteúdos relacionados ao turismo. A quantidade de dados gerados por usuários da web cresce cada vez mais, por outro lado existe a complexidade na extração e obtenção desses dados. Os Web Scrapers que nada mais são do que coletores de dados web, estão dispostos a rastrear grandes conteúdos de uma página web online que são analisados e indexados, e depois disponibilizam o conteúdo aos usuários. Diante dessas ferramentas, o estudo utiliza Web Scraping para a coleta dos dados, com a intenção de criar pontos para análises, através de consultas em modelos dimensionais. As análises buscam trazer gráficos informativos e indicadores, mostrando ao setor de turismo uma relação entre a plataforma AirBNB do setor de hospedagem e da plataforma Tripadvisor do setor de avaliações turísticas através das identificações de relação dos atributos fornecidos pela hospedagem, as avaliações e comentários. Permitindo assim visualizar o impacto das mesmas sobre o setor.