Napjainkban már megszokott tény, hogy mindennapi tevékenységeink során óriási mennyiségű adathalmaz keletkezik. Számítógépes rendszerek, „okos” eszközök segítik munkánkat, kapcsolattartásainkat, nyilvántartásaink vezetését; otthonunkból ügyet intézhetünk sorban állás nélkül, vagy szállást foglalhatunk távoli városokban. Az Airbnb.com-on 2009 óta foglalhatnak szállást rövid távon a szállást keresők. A kezdetben aprócska cég azóta a világ számos városában uralomra tört az online, rövid távú szálláskiadás területén. A honlapon jelentős mennyiségű, változatos adathalmaz generálódik napról napra. A fellelhető ingatlan-bérbeadási adatokat legyűjtve keresem a választ dolgozatomban a következő kérdésekre. Mi jellemzi az airbnb szálláspiac szerkezetét a különböző városokban, történnek-e szerkezeti változások az évek múlásával? Hogyan alakul a rövid távú ingatlanbérbeadás keresleti-kínálati oldala napjainkig? Felhasználva a BigData és a hagyományos statisztikai módszerek adta lehetőségeket, milyen előrejelzéseket, prediktív modelleket lehet és érdemes építeni a rendelkezésre álló adatok alapján. Célom volt, hogy a fenti kérdésekre vonatkozó válaszokat vizualizációs módszerekkel is prezentáljam.