El reto
Easy Locker necesitaba una segunda ciudad. Elegir mal supone pagar años de alquiler por un local por delante del que no pasan los viajeros.
Qué hicimos
- Cruzamos en Python datos abiertos de 46 ciudades: horarios de tren (GTFS) de 996 estaciones y 1.147 tramos, viajeros por estación, autobuses y pernoctaciones hoteleras.
- Reconstruimos la red ferroviaria de España como un mapa: cuanto más gruesa la línea, más trenes al día.
- Comparamos 202 reservas de agosto con cada llegada de tren. Los viajeros pagan entre 10 y 19 minutos después de que llegue su tren (p = 0,001 frente a 5.000 reordenaciones al azar).
- Escribimos un script diario que busca locales en alquiler cerca de cada punto candidato, y un modelo de retorno que compara los ingresos con los alquileres reales.
El resultado
La búsqueda pasó de ciudades enteras al camino a pie desde la estación, que es por donde van los viajeros. La búsqueda diaria de locales sigue en marcha.
