Proyecto Integrador M5 AirBnB

Proyek Data Analytics Airbnb?

Modul 5: Analisis Data

Instruktur: Henry Cristian Castro

Kegiatan ini (murni pendidikan) adalah bagian dari portofolio praktik saya yang memungkinkan untuk meningkatkan keterampilan saya dalam ilmu data dengan masalah dan set data dunia nyata.

Selamat datang di Proyek Analisis Data di Airbnb di Buenos Aires! Dalam proyek ini, kami akan mengeksplorasi dunia yang menarik dari penyewaan jangka pendek dan menemukan peluang investasi menggunakan data yang disediakan oleh Airbnb.

Tujuan

Tujuan utama dari proyek ini adalah untuk menerapkan konsep dan teknik yang dipelajari dalam modul untuk melakukan analisis eksplorasi dan deskriptif dari data Airbnb. Selain itu, kami akan berupaya mengidentifikasi peluang investasi di pasar akomodasi jangka pendek.

Langkah untuk diikuti

1. Unduh Data: Pastikan untuk mendapatkan file data dari sumber yang ditunjukkan.
2. Impor Data: Gunakan alat seperti Power BI atau Python untuk mengimpor dan bekerja dengan data.
3. Pembersihan dan Validasi: Mengidentifikasi dan memperlakukan kemungkinan nilai yang hilang, keliru atau atipikal dalam data.
4. Analisis Eksplorasi: Gunakan tampilan data dan konsep statistik untuk menggambarkan variabel dan hubungannya.
5. Jawab pertanyaan bisnis: menjawab pertanyaan tentang dataset yang dipilih.
6. Siapkan kesimpulan: Buat laporan dengan kesimpulan yang diperoleh dari analisis.

Analisis Data

Dalam proyek kami, kami telah mengeksplorasi berbagai aspek bisnis Airbnb, seperti ketersediaan berdasarkan jenis properti dan lokasi, preferensi tamu, evolusi musiman harga dan pekerjaan dari waktu ke waktu. Kami menggunakan alat canggih seperti Power BI untuk memvisualisasikan data ini dengan jelas dan dapat dimengerti.

Hasil dan kesimpulan

1. Jenis Properti: Kami mengamati berbagai jenis properti, menjadi apartemen, rumah, loteng, dan kondominium yang paling tepat untuk penyewaan jangka pendek.
2. Lokasi: Lokasi sangat penting untuk keberhasilan sewa jangka pendek, dengan lingkungan seperti Villa Urquiza, Villa Ortuzar dan Villa Pueyrredon menonjol sebagai yang paling menarik.
3. Pentingnya Ulasan: Komentar dan ulasan tamu adalah penentu dalam permintaan untuk suatu properti, tetapi tidak selalu berkorelasi dengan harganya.

Kesimpulan ?

Proyek ini telah menjadi pengalaman yang memperkaya dan menyenangkan. Kami belajar mengekstrak, mengubah dan memuat data, serta melakukan analisis eksplorasi yang mendalam. Saya senang dengan hasilnya dan ingin terus belajar dan tumbuh di dunia analisis data!

Rekomendasi dan Perbaikan

Saya terbuka untuk membaca rekomendasi Anda untuk meningkatkan proyek saya dan pengembangan profesional saya. Anda dapat memberikan komentar dan saran Anda secara langsung dalam file ReadMe atau hubungi saya untuk membahas kemungkinan perbaikan.

Berinteraksi dengan data pada desktop Power BI

Untuk menjelajahi data secara interaktif, saya sarankan mengunduh file proyek integrator M5.pbix, yang berisi model data Airbnb interaktif di Power BI Desktop.

Kesimpulan ?

Proyek ini telah menjadi pengalaman yang memperkaya dan menyenangkan. Kami belajar mengekstrak, mengubah dan memuat data, serta melakukan analisis eksplorasi yang mendalam. Saya senang dengan hasilnya dan ingin terus belajar dan tumbuh di dunia analisis data!

---

Terima kasih telah meninjau proyek saya dan rekomendasi berharga Anda!