airbnb上房源数据分析
发布日期:2022-03-04 11:48:27
浏览次数:13
分类:技术文章
本文共 968 字,大约阅读时间需要 3 分钟。
数据分析部分
The purpose of the analysis is as follows:
-
Compare prices by region by looking at Airbnb on a New York City map.
-
Analyze whether there is a difference in price by room type.
第一步:将数据从kaggle上下载,并导入到excel, tableau。
第二步:熟悉数据
Id:房号
Name:房子的名称
Host Id:房主号
Neighborhood Group:社区组
Latitude:纬度
Longitude:经度
Room Type: 房型
Price:价格
Minimum Nights:最少住宿晚数
Number of Reviews:评论数
Last Review:最新的评论时间
Reviews Per Month:平均每月评论数
Calculated Host Listing Count:每个房主拥有的房间数
Availability_365:可以预定的天数
第三步:数据清洗——异常数据处理
因为用到的有价格和房型,先检查这两个数据有没有空值和异常值。
经检查发现,价格有0的情况,作为一个租房网,这种情况不太容易出现,删除。
房型没有空值,异常值,很好。 作为region的neiborhood_group,也没有异常值,完美。在咱们的项目中,Host Name,Name,Id, Host Id,是用不到的,以及后边用不到的数据,进行隐藏。
第四步:进行数据可视化分析。
问题1:Compare prices by region by looking at Airbnb on a New York City
我们将Neighborhood_Group和Price进行分析,得到,Manhanttan地区房价最高的结论,如图。
问题2:Analyze whether there is a difference in price by room type.
如图,我们对同一地区的不同房型的价格进行分析,得出结论,不论在哪个地区,entire home/apt这种房型的价格总是要高一些。也就是说,房型跟价格有直接关系。转载地址:https://blog.csdn.net/xxy_yinji/article/details/115664022 如侵犯您的版权,请留言回复原文章的地址,我们会给您删除此文章,给您带来不便请您谅解!
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[***.207.175.100]2024年04月02日 09时31分21秒
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