ベルリン・ドイツ【Airbnb】を対象にして、機械学習でデータ分析
Airbnbデータの取得/ベルリン【Airbnb】データ分析と機械学習
前回と同じように、データはInside Airbnbというサイトから取得します。ベルリン近郊のデータを表示/ベルリン【Airbnb】データ分析と機械学習
ベルリンには22552件のAirbnb物件があることが分かります。
地区ごとに物件を整理してもみました。
物件の評価スコアを整理して表示/ベルリン【Airbnb】データ分析と機械学習
悪い評価のものはあまりなく、高い評価のものが多いようです。
物件の価格帯を調べて表示/ベルリン【Airbnb】データ分析と機械学習
ベルリンで最も高価なAirbnbの価格は$ 9000 /泊です。
ほかにも、お城に泊まれる物件など種類も豊富でした。
外れ値を除去した後の物件の価格分布/ベルリン【Airbnb】データ分析と機械学習
1泊300ドルを超える出品と、0ドルの出品を「外れ値」とし削除した上で、物件の価格分布を表示しました。
今度は、100件以上ある地区を対象に、箱ひげ図を表示。
アメニティと価格の関連性を分析/ベルリン【Airbnb】データ分析と機械学習
ジムやエアコンがついている物件は価格が高くなるようです。
数値データをヒートマップで表示/ベルリン【Airbnb】データ分析と機械学習
収容人数とベッド数、ベッドルーム数は相関の関係にあるといえそうです。
参照サイト
Exploring & Machine Learning for Airbnb Listings in Toronto
機械学習でAirbnbのデータを分析してみた
ボストン・アメリカ【Airbnb】データ分析と機械学習/右手にコンパス
Seaborn でヒートマップを作成する/Pythonでデータサイエンス
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