Proyecto Integrador M5 AirBnB

데이터 분석 에어 비앤비 프로젝트?

모듈 5 : 데이터 분석

강사 : Henry Cristian Castro

이 활동 (순수 교육)은 실제 데이터 문제 및 세트로 데이터 과학 기술을 향상시킬 수있는 실무 포트폴리오의 일부입니다.

부에노스 아이레스의 에어 비앤비의 데이터 분석 프로젝트에 오신 것을 환영합니다! 이 프로젝트에서는 AirBnB가 제공 한 데이터를 사용하여 매혹적인 단기 임대의 세계를 탐색하고 투자 기회를 발견 할 것입니다.

목표

이 프로젝트의 주요 목표는 모듈에서 배운 개념과 기술을 적용하여 에어 비앤비 데이터의 탐색 및 설명 분석을 수행하는 것입니다. 또한 단기 숙박 시설에서 투자 기회를 식별하려고합니다.

따라야 할 단계

1. 데이터 다운로드 : 표시된 소스에서 데이터 파일을 얻으십시오.
2. 데이터 가져 오기 : Power BI 또는 Python과 같은 도구를 사용하여 데이터를 가져오고 작업합니다.
3. 청소 및 검증 : 데이터의 누락, 잘못 또는 비정형 값을 식별하고 처리합니다.
4. 탐색 적 분석 : 데이터 표시 및 통계 개념을 사용하여 변수와 관계를 설명합니다.
5. 답변 비즈니스 질문 : 선택한 데이터 세트에 대한 질문을 해결합니다.
6. 결론 준비 : 분석에서 얻은 결론으로 보고서를 작성하십시오.

데이터 분석

우리의 프로젝트에서, 우리는 에어 비앤비 비즈니스의 다양한 측면을 탐색했습니다. 예를 들어 부동산 및 위치 유형별 가용성, 손님 선호도, 계절적 가격 진화 및 시간이 지남에 따라 점령. Power BI와 같은 고급 도구를 사용 하여이 데이터를 명확하고 이해할 수 있습니다.

결과와 결론

1. 부동산 유형 : 우리는 아파트, 주택, 로프트 및 콘도 인 광범위한 유형의 재산을 관찰합니다. 단기 임대에 가장 적합합니다.
2. 위치 : 이 위치는 Villa Urquiza, Villa Ortuzar 및 Villa Pueyrredon과 같은 지역이 가장 매력적인 것으로 나타났습니다.
3. 리뷰의 중요성 : 손님의 의견과 리뷰는 부동산 수요에 대한 결정 요인이지만 항상 가격과 관련이있는 것은 아닙니다.

결론 ?

이 프로젝트는 풍부하고 흥미로운 경험이었습니다. 우리는 데이터를 추출, 변환 및로드하고 깊은 탐색 적 분석을 수행하는 법을 배웠습니다. 나는 결과에 기뻐하며 데이터 분석 세계에서 계속 배우고 성장하기를 염려합니다!

권장 사항 및 개선

프로젝트와 전문 개발을 개선하기위한 권장 사항을 읽을 수 있습니다. readme 파일에 직접 의견과 제안을 제공하거나 저에게 연락하여 가능한 개선 사항에 대해 논의 할 수 있습니다.

Power BI Desktop의 데이터와 상호 작용합니다

대화식으로 데이터를 탐색하려면 Power BI Desktop의 대화식 에어 비앤비 데이터 모델이 포함 된 M5.Pbix 통합기 프로젝트 파일을 다운로드하는 것이 좋습니다.

결론 ?

이 프로젝트는 풍부하고 흥미로운 경험이었습니다. 우리는 데이터를 추출, 변환 및로드하고 깊은 탐색 적 분석을 수행하는 법을 배웠습니다. 나는 결과에 기뻐하며 데이터 분석 세계에서 계속 배우고 성장하기를 염려합니다!

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내 프로젝트와 귀중한 추천을 검토해 주셔서 감사합니다!