Proyecto Integrador M5 AirBnB

データ分析Airbnbプロジェクト？

モジュール5：データ分析

インストラクター：ヘンリークリスティアンカストロ

このアクティビティ（純粋に教育）は、実際のデータの問題とセットを備えたデータサイエンスのスキルを向上させることができる私の実践ポートフォリオの一部です。

ブエノスアイレスのAirbnbのデータ分析プロジェクトへようこそ！このプロジェクトでは、短期レンタルの魅力的な世界を探求し、Airbnbが提供するデータを使用して投資機会を発見します。

標的

このプロジェクトの主な目的は、モジュールで学んだ概念とテクニックを適用して、AirBNBデータの探索的および記述的分析を実行することです。さらに、短期宿泊施設市場での投資機会を特定しようとします。

従うべき手順

1. データのダウンロード：表示されているソースからデータファイルを取得してください。
2. データのインポート： Power BIやPythonなどのツールを使用して、データをインポートして動作させます。
3. クリーニングと検証：データ内の欠落、誤った、または非定型の値を特定して扱います。
4. 探索的分析：データ表示と統計的概念を使用して、変数とその関係を説明します。
5. ビジネスの質問に答える：選択したデータセットに関する質問に対処します。
6. 結論を準備する：分析から得られた結論を記録したレポートを作成します。

データ分析

私たちのプロジェクトでは、財産と場所の種類ごとの可用性、ゲストの好み、価格の季節的な進化、時間の経過に伴う職業など、Airbnbビジネスのさまざまな側面を調査しました。 Power BIなどの高度なツールを使用して、このデータを明確かつ理解できるように視覚化します。

結果と結論

1. プロパティの種類：私たちは、アパート、家、ロフト、コンドミニアムである幅広い種類の施設を観察し、短期レンタルに最も適しています。
2. 場所：場所は短期レンタルで成功するために不可欠であり、ヴィラ・ウルキザ、ヴィラ・オルツァー、ヴィラ・プエルレドンなどの近所が最も魅力的なものとして目立っています。
3. レビューの重要性：ゲストのコメントとレビューは、不動産の需要の決定要因ですが、常に価格と相関するとは限りません。

結論 ？

このプロジェクトは、豊かでエキサイティングな体験でした。データを抽出、変換、ロードすること、および深い探索的分析を実行することを学びました。私は結果に喜んで、データ分析の世界で学習と成長を続けることを切望しています！

推奨事項と改善

私は、プロジェクトと私の専門能力開発を改善するためのあなたの推奨事項を読むことができます。コメントや提案をREADMEファイルに直接提供するか、私に連絡して可能な改善について話し合うことができます。

Power BIデスクトップのデータとの対話

データをインタラクティブに探索するには、Power BIデスクトップにインタラクティブなAirbnbデータモデルを含むM5.pbix Integrator Projectファイルをダウンロードすることをお勧めします。

結論 ？

このプロジェクトは、豊かでエキサイティングな体験でした。データを抽出、変換、ロードすること、および深い探索的分析を実行することを学びました。私は結果に喜んで、データ分析の世界で学習と成長を続けることを切望しています！

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私のプロジェクトとあなたの貴重な推奨事項を確認していただきありがとうございます！