L’obiettivo della seguente tesi di laurea magistrale è analizzare l’influenza dei functional attributes di location sulle performance degli Airbnb, con focus sulla città di Berlino negli anni tra il 2019 ed il 2023. I functional attributes considerati sono le distanze da quattro tipologie di punti di interesse, ovvero la metropolitana, i monumenti, i parchi ed i parcheggi. Con Python sono state calcolate le coordinate geografiche dei punti di interesse e le distanze tra questi e gli Airbnb. Dalle analisi regressione realizzate su Stata tra le distanze spaziali ed il RevPAN, si dimostra che all’aumentare della distanza degli Airbnb dai punti di interesse le performance subiscono un impatto negativo statisticamente significativo e che per i super host l' impatto negativo ha dimensioni significativamente maggiori..