Proyecto Integrador M5 AirBnB

Projet Airbnb d'analyse de données?

Module 5: Analyse des données

Instructeur: Henry Cristian Castro

Cette activité (purement éducative) fait partie de mon portefeuille de pratiques qui permettent d'améliorer mes compétences en science des données avec des problèmes et des ensembles de données du monde réel.

Bienvenue dans le projet d'analyse de données sur Airbnb dans Buenos Aires! Dans ce projet, nous explorerons le monde fascinant des locations à court terme et découvrirons les opportunités d'investissement en utilisant les données fournies par Airbnb.

But

L'objectif principal de ce projet est d'appliquer les concepts et les techniques apprises dans le module pour effectuer une analyse exploratoire et descriptive des données Airbnb. De plus, nous chercherons à identifier les opportunités d'investissement sur le marché de l'hébergement à court terme.

Étapes à suivre

1. Téléchargez les données: assurez-vous d'obtenir des fichiers de données à partir de la source indiquée.
2. Importer des données: utilisez des outils tels que Power BI ou Python pour importer et travailler avec des données.
3. Nettoyage et validation: identifie et traite les valeurs manquantes, erronées ou atypiques possibles dans les données.
4. Analyse exploratoire: utilisez l'affichage des données et les concepts statistiques pour décrire les variables et leurs relations.
5. Répondez aux questions commerciales: répond aux questions sur l'ensemble de données choisi.
6. Préparez les conclusions: créez un rapport avec les conclusions obtenues à partir de l'analyse.

Analyse des données

Dans notre projet, nous avons exploré divers aspects de l'entreprise Airbnb, tels que la disponibilité par type de propriété et de localisation, les préférences des invités, l'évolution saisonnière des prix et l'occupation au fil du temps. Nous utilisons des outils avancés tels que Power BI pour visualiser ces données clairement et compréhensible.

Résultats et conclusions

1. Type de propriété: Nous observons une grande diversité de types de propriétés, étant les appartements, les maisons, les lofts et les copropriétés les plus appropriés pour les locations à court terme.
2. Emplacement: L'emplacement est crucial pour le succès de la location à court terme, avec des quartiers tels que Villa Urquiza, Villa Ortuzar et Villa Pueyrredon se démarquant comme le plus attrayant.
3. Importance des revues: Les commentaires et les examens des invités sont des déterminants dans la demande d'une propriété, mais ne sont pas toujours en corrélation avec le prix.

Conclusion ?

Ce projet a été une expérience enrichissante et passionnante. Nous avons appris à extraire, transformer et charger des données, ainsi que pour effectuer une analyse exploratoire profonde. Je suis ravi des résultats et soucieux de continuer à apprendre et à grandir dans le monde de l'analyse des données!

Recommandations et améliorations

Je suis ouvert à lire vos recommandations pour améliorer mon projet et mon développement professionnel. Vous pouvez fournir vos commentaires et suggestions directement dans le fichier ReadMe ou me contacter pour discuter des améliorations possibles.

Interagir avec les données sur le bureau Power BI

Pour explorer les données de manière interactive, je recommande de télécharger le fichier de projet M5.PBIX Integrator, qui contient un modèle de données Airbnb interactif dans Power BI Desktop.

Conclusion ?

Ce projet a été une expérience enrichissante et passionnante. Nous avons appris à extraire, transformer et charger des données, ainsi que pour effectuer une analyse exploratoire profonde. Je suis ravi des résultats et soucieux de continuer à apprendre et à grandir dans le monde de l'analyse des données!

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Merci d'avoir examiné mon projet et vos précieuses recommandations!