Proyecto Integrador M5 AirBnB

數據分析Airbnb項目？

模塊5：數據分析

講師：亨利·克里斯蒂安·卡斯特羅（Henry Cristian Castro）

這項活動（純粹是教育）是我實踐組合的一部分，可以通過現實世界的數據問題和集合來提高我在數據科學方面的技能。

歡迎來到布宜諾斯艾利斯Airbnb的數據分析項目！在這個項目中，我們將探索短期租賃的迷人世界，並使用Airbnb提供的數據發現投資機會。

目的

該項目的主要目的是應用模塊中學到的概念和技術來對Airbnb數據進行探索性和描述性分析。此外，我們將尋求在短期住宿市場中確定投資機會。

遵循步驟

1. 下載數據：請確保從指示的源獲取數據文件。
2. 導入數據：使用Power BI或Python之類的工具來導入和使用數據。
3. 清潔和驗證：數據中可能識別和處理可能缺失，錯誤或非典型值。
4. 探索性分析：使用數據顯示和統計概念來描述變量及其關係。
5. 回答業務問題：解決有關所選數據集的問題。
6. 準備結論：創建一個報告，並從分析中獲得的結論。

數據分析

在我們的項目中，我們探索了Airbnb業務的各個方面，例如按物業類型和位置劃分的可用性，客人的偏好，價格的季節性演變和隨著時間的推移。我們使用諸如Power BI之類的先進工具來清楚可視化這些數據。

結果和結論

1. 財產類型：我們觀察到各種類型的物業類型，是公寓，房屋，閣樓和公寓，最適合短期租金。
2. 地點：該地點對於短期租賃的成功至關重要，諸如Villa Urquiza，Villa Ortuzar和Villa Pueyrredon等社區是最吸引人的。
3. 評論的重要性：客人的評論和評論是對財產需求的決定因素，但並不總是與價格相關。

結論 ？

這個項目是一種豐富而令人興奮的經歷。我們學會了提取，轉換和加載數據，以及進行深入的探索性分析。我對結果感到高興，並渴望在數據分析領域繼續學習和成長！

建議和改進

我願意閱讀您的建議，以改善我的項目和專業發展。您可以直接在readme文件中提供評論和建議，或與我聯繫以討論可能的改進。

與Power BI桌面上的數據互動

為了交互式探索數據，我建議下載M5.pbix Integrator項目文件，該文件包含Power BI桌面中的交互式AIRBNB數據模型。

結論 ？

這個項目是一種豐富而令人興奮的經歷。我們學會了提取，轉換和加載數據，以及進行深入的探索性分析。我對結果感到高興，並渴望在數據分析領域繼續學習和成長！

---

感謝您審查我的項目和您的寶貴建議！