Proyecto Integrador M5 AirBnB

Analytics Data Airbnb Project?

Модуль 5: Аналитика данных

Преподаватель: Генри Кристиан Кастро

Эта деятельность (чисто образование) является частью моего портфеля практик, которые позволяют улучшить мои навыки в области данных с проблемами и наборами в реальном мире.

Добро пожаловать в проект аналитики данных на Airbnb в Буэнос -Айресе! В этом проекте мы рассмотрим увлекательный мир краткосрочной аренды и обнаружим возможности инвестиций, используя данные, предоставленные Airbnb.

Цель

Основная цель этого проекта - применять концепции и методы, изученные в модуле для выполнения исследовательского и описательного анализа данных Airbnb. Кроме того, мы будем стремиться определить инвестиционные возможности на краткосрочном рынке жилья.

Шаги, чтобы следовать

1. Скачать данные: Обязательно получите файлы данных из указанного источника.
2. Данные импорта: используйте такие инструменты, как Power BI или Python для импорта и работы с данными.
3. Очистка и проверка: выявляет и обрабатывает возможные отсутствующие, ошибочные или нетипичные значения в данных.
4. Исследовательский анализ: используйте отображение данных и статистические концепции для описания переменных и их отношений.
5. Ответьте на деловые вопросы: решает вопросы о выбранном наборе данных.
6. Подготовьте выводы: создайте отчет с выводами, полученными из анализа.

Анализ данных

В нашем проекте мы изучили различные аспекты бизнеса Airbnb, такие как доступность по типу собственности и местоположения, гостевые предпочтения, сезонная эволюция цен и занятия с течением времени. Мы используем расширенные инструменты, такие как Power BI, чтобы визуализировать эти данные четко и понятно.

Результаты и выводы

1. Тип имущества: мы наблюдаем широкое разнообразие типов объектов, являются квартирами, домами, лофтами и кондоминиумами, наиболее подходящими для краткосрочной аренды.
2. Расположение: Место имеет решающее значение для успеха в краткосрочной аренде, а такие районы, как Вилла Урквиза, Вилла Ортузар и Вилла Пуэйрредон, выделяются самыми привлекательными.
3. Важность обзоров: комментарии и отзывы гостей являются детерминантами в спросе на недвижимость, но не всегда коррелируют с ценой.

Заключение ?

Этот проект был обогащающим и захватывающим опытом. Мы научились извлекать, преобразовать и нагружать данные, а также выполнять глубокий исследовательский анализ. Я в восторге от результатов и с нетерпением жду продолжения обучения и развития в мире анализа данных!

Рекомендации и улучшения

Я открыт, чтобы прочитать ваши рекомендации по улучшению моего проекта и профессионального развития. Вы можете предоставить свои комментарии и предложения непосредственно в файле Readme или связаться со мной, чтобы обсудить возможные улучшения.

Взаимодействие с данными на рабочем столе Power BI

Чтобы изучить данные в интерактивном отношении, я рекомендую загрузить файл проекта Integrator M5.pbix, который содержит интерактивную модель данных Airbnb на рабочем столе Power BI.

Заключение ?

Этот проект был обогащающим и захватывающим опытом. Мы научились извлекать, преобразовать и нагружать данные, а также выполнять глубокий исследовательский анализ. Я в восторге от результатов и с нетерпением жду продолжения обучения и развития в мире анализа данных!

---

Спасибо, что просмотрели мой проект и ваши ценные рекомендации!