Visualizaciones utilizadas
La narrativa emplea cinco tipos de gráficos diferentes, cada uno seleccionado estratégicamente para comunicar un aspecto específico de los datos:
Distribución del lead time
Muestra con cuántos días de anticipación se realizan las reservas. El área sombreada visualiza el volumen total.
Tasa de cancelación
El gradiente funciona como semáforo: verde = bajo riesgo, rojo = alto riesgo de cancelación.
Comparativa por países
Dos dimensiones: anticipación promedio vs tasa de cancelación. El tamaño representa volumen.
Precio por anticipación
Formato más elegante que barras tradicionales, destaca cada punto de dato con claridad.
Pedidos especiales
Compara huéspedes con y sin solicitudes especiales, revelando el factor compromiso.
Hallazgos principales
Los alemanes planifican y cumplen
137 días de anticipación promedio, pero solo 17% de cancelación. Los más fieles.
Portugal: planifica pero cancela
116 días de anticipación similar a Alemania, pero 57% de cancelación.
El descuento tiene un costo
Reservar temprano ahorra €31 (€79 vs €110), pero aumenta el riesgo de cancelar.
Quien pide, cumple
Huéspedes con pedidos especiales cancelan solo 21.7% — ya viven mentalmente su estadía.
Stack tecnológico
El proyecto combina el poder analítico de R con la flexibilidad visual de JavaScript para crear una experiencia interactiva completa.
Diseño visual
La paleta cromática está inspirada en viajes y turismo, con tonos cálidos que evocan atardeceres y destinos. La tipografía combina Playfair Display para títulos (elegancia editorial) y Sur Sans para cuerpo (legibilidad).
Dataset y fuentes
Los datos provienen del Hotel Booking Demand Dataset, publicado por Antonio, Almeida y Nunes en 2019. El dataset contiene información detallada de reservas incluyendo:
- Lead time (días de anticipación)
- Tipo de cliente y canal de reserva
- Solicitudes especiales
- Nacionalidad del huésped
- Precio por noche y duración de estadía
- Estado final (confirmada/cancelada)