[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-124518-es":3,"doc-seo-124518-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},124518,962084925290,"Ophelia","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_085a072bc5b1113ac321206ff7593b45",41,"Investigación e Informes","Amenidades y precios en Airbnb en América - Explorando la relación entre las características de hospedajes con experiencia y sus costos - mediante Machine Learning","La digitalización del sector turístico impulsó plataformas como Airbnb, reconfigurando la oferta y la demanda de alojamiento en América y el mundo. El estudio analiza la relación entre características físicas y de ocupación de las propiedades en Airbnb y los precios, apoyándose en modelos de Machine Learning. Se emplean regresiones, incluyendo Bayesian Ridge, Ridge Regression y Linear Regression, sobre una base extraída de Kaggle con registros globales de hospedajes. Los resultados evidencian correlación significativa con variables como baños, camas y capacidad de huéspedes.","Especialización  \nen Estadística Aplicada  \nFacultad de Ingeniería y Ciencias Básicas  \nAmenidades y precios en Airbnb en América: Explorando la relaciónentre las características de hospedajes con experiencia y sus costos  \nmediante Machine Learning Cristian David Parra Rodríguez1 , y Alejandro Duitama Leal2  \n1 Estudiante de Especialización, Fundación Universitaria Los Libertadores  \n2 Docente de Especialización, Fundación Universitaria Los Libertadores  \nAceptado: noviembre, 2024  \nResumen  \nContexto. La digitalización del sector turístico ha dado lugar a un auge de plataformas como Airbnb, transformando la oferta y demanda de hospedaje en todo el mundo. Las características de las propiedades y la experiencia de los anfitriones no han sido suficientemente exploradas, especialmente en el contexto de América. Propósito. El propósitode este estudio se centra en analizar la relación entre las características físicas y de ocupación de las propiedades en Airbnb y los precios de los hospedajes, utilizando modelos de Machine Learning. Metodología. Se aplicaron modelos de regresión, incluyendo Bayesian Ridge, Ridge Regression y Linear Regression, para analizar una base de datos extraída del repositorio de Kaggle con registros de hospedajes a nivel mundial. Resultados. Los resultados muestran una correlación significativa entre las características físicas de las propiedades, como el número de baños, camas y la capacidad de huéspedes. Conclusiones. A pesar de que los modelos de Machine Learning son efectivos para analizar el comportamiento de la información, es necesario mejorar la calidad y la segmentación de los datos, así como incorporar información georreferencial más precisa para analizar tendencias regionales y estacionales pudiendo fortalecer los criterios de selección de hospedaje.  \nPalabras clave—Machine learning, precios, características, propiedades  \nAbstract  \nContext. The digitization of the tourism sector has led to a boom of platforms such as Airbnb, transforming the supply and demand of accommodation around the world. The characteristics of the properties and the experience of the hosts, which has not been sufficiently explored, especially in the American context. Purpose. The purpose of this study focuses on analyzing the relationship between the physical and occupancy characteristics of properties on Airbnband the prices of accommodations, using Machine Learning models. Methodology. Regression models, including Bayesian Ridge, Ridge Regression and Linear Regression, were applied to analyze a database extracted from the Kaggle repository with worldwide lodging records. Results. The results show a significant correlation between the physical characteristics of the properties, such as number of bathrooms, beds and guest capacity. Conclusions.  \nAlthough Machine Learning models are effective in analyzing the behavior of the information, it is necessary to improve the quality and segmentation of the data, as well as to incorporate more precise georeferential information to analyze regional and seasonal trends and strengthen the criteria for lodging selection.  \nKeywords—Machine Learning, prices, characteristics, properties  \n1 Introducción  \nEl sector turístico ha experimentado una transformación profunda y sin precedentes en la última década, impulsada por factores como la digitalización, la personalizaciónde experiencias y la emergencia de plataformas tecnológicas accesibles y asequibles como Airbnb. Según el Foro Económico Mundial, este tipo de plataformas han redefinido la manera en que los consumidores interactúan con losservicios turísticos, cambiando tanto las expectativas delos viajeros como los modelos de negocio de las empresas del sector como lo expresa. Constantin et al. (2020)  \nLa digitalización no solo ha mejorado la eficiencia ope-  \nrativa sino que también ha permitido a los actores del turismo recopilar y analizar grandes volúmenes de datos para entender mejor las preferencias del consumidor. Estoha lle","cbCaibzeS6a4y6AA","https://ap.wps.com/l/cbCaibzeS6a4y6AA","pdf",418132,2,1,7,"Spanish","es",110,"# Resumen\n# Introducción\n## Digitalización y personalización del turismo\n## Datos y analítica para entender preferencias\n## Transformaciones por COVID-19 y retos de sostenibilidad\n## Contexto en América y competitividad del hospedaje","[{\"question\":\"Cuál es el propósito del estudio sobre Airbnb en América?\",\"answer\":\"Analizar la relación entre las características físicas y de ocupación de las propiedades en Airbnb y los precios de los hospedajes, usando modelos de Machine Learning.\"},{\"question\":\"Qué metodología se utiliza para estudiar la relación entre variables y precios?\",\"answer\":\"Se aplican modelos de regresión, incluyendo Bayesian Ridge, Ridge Regression y Linear Regression, con una base de datos extraída de Kaggle con registros de hospedajes a nivel mundial.\"},{\"question\":\"Qué resultados principales se obtienen sobre las características de las propiedades?\",\"answer\":\"Se observa una correlación significativa entre variables físicas como número de baños, camas y la capacidad de huéspedes, y el nivel de precios.\"}]","Amenidades y precios en Airbnb en América - Explorando la relación entre las características de hospedajes con experiencia y sus costos - mediante Machine Learning | PDF",1785822862,11,{"code":4,"msg":32,"data":33},"ok",{"site_id":25,"language":24,"slug":34,"title":13,"keywords":35,"description":14,"schema_data":36,"social_meta":87,"head_meta":89,"extra_data":91,"updated_unix":29},"amenities-and-prices-on-airbnb-in-america-exploring-the-relationship-between-experience-lodging-features-and-costs-using-machine-learning","",{"@graph":37,"@context":86},[38,54,69],{"@type":39,"itemListElement":40},"BreadcrumbList",[41,45,48,51],{"item":42,"name":43,"@type":44,"position":21},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",{"item":46,"name":47,"@type":44,"position":20},"https://docshare.wps.com/es/document/","Document",{"item":49,"name":12,"@type":44,"position":50},"https://docshare.wps.com/es/document/investigación-e-informes/",3,{"item":52,"name":13,"@type":44,"position":53},"https://docshare.wps.com/es/document/amenities-and-prices-on-airbnb-in-america-exploring-the-relationship-between-experience-lodging-features-and-costs-using-machine-learning/124518/",4,{"url":52,"name":13,"@type":55,"author":56,"headline":13,"publisher":58,"fileFormat":61,"inLanguage":24,"description":14,"dateModified":62,"datePublished":63,"encodingFormat":61,"isAccessibleForFree":64,"interactionStatistic":65},"DigitalDocument",{"name":9,"@type":57},"Person",{"url":42,"name":59,"@type":60},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-08-09","2026-08-04",true,{"@type":66,"interactionType":67,"userInteractionCount":20},"InteractionCounter",{"@type":68},"ViewAction",{"@type":70,"mainEntity":71},"FAQPage",[72,78,82],{"name":73,"@type":74,"acceptedAnswer":75},"Cuál es el propósito del estudio sobre Airbnb en América?","Question",{"text":76,"@type":77},"Analizar la relación entre las características físicas y de ocupación de las propiedades en Airbnb y los precios de los hospedajes, usando modelos de Machine Learning.","Answer",{"name":79,"@type":74,"acceptedAnswer":80},"Qué metodología se utiliza para estudiar la relación entre variables y precios?",{"text":81,"@type":77},"Se aplican modelos de regresión, incluyendo Bayesian Ridge, Ridge Regression y Linear Regression, con una base de datos extraída de Kaggle con registros de hospedajes a nivel mundial.",{"name":83,"@type":74,"acceptedAnswer":84},"Qué resultados principales se obtienen sobre las características de las propiedades?",{"text":85,"@type":77},"Se observa una correlación significativa entre variables físicas como número de baños, camas y la capacidad de huéspedes, y el nivel de precios.","https://schema.org",{"og:url":52,"og:type":88,"og:title":13,"og:site_name":59,"og:description":14},"article",{"robots":90,"canonical":52},"index,follow",{"doc_id":7,"site_id":25},{"code":4,"msg":5,"data":93},[94,99,103,107,111,113,117,121,125,129],{"id":95,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":96,"show_sort_weight":97,"slug":98},39,"Cómic",60,"comic",{"id":100,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":101,"show_sort_weight":97,"slug":102},43,"Estilo de Vida","lifestyle",{"id":104,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":105,"show_sort_weight":97,"slug":106},38,"Examen","exam",{"id":108,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":109,"show_sort_weight":97,"slug":110},44,"General","general",{"id":11,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":12,"show_sort_weight":97,"slug":112},"research-report",{"id":114,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":115,"show_sort_weight":97,"slug":116},37,"Literatura","literature",{"id":118,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":119,"show_sort_weight":97,"slug":120},22,"Relatos y Novelas","story-novel",{"id":122,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":123,"show_sort_weight":97,"slug":124},42,"Religión y Espiritualidad","religion-spirituality",{"id":126,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":127,"show_sort_weight":97,"slug":128},40,"Salud y Atención Médica","healthcare",{"id":130,"doc_module":4,"doc_module_name":47,"category_name":131,"show_sort_weight":97,"slug":132},24,"Tecnología","technology"]