【文件属性】:
文件名称:Airbnb价格预测和功能分析
文件大小:3.92MB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-02-17 11:35:43
JupyterNotebook
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安装
项目动机
档案说明
结果
许可,作者,致谢
安装
本研究中使用的库是熊猫,numpy,matplotlib,seaborn和大叶草。 使用Python 3,代码应该可以正常运行。
项目动机
在这个项目中,我使用了波士顿Airbnb房源的kaggle数据集。 我有兴趣寻找以下问题的答案:
诸如浴室数量之类的独立功能如何影响Airbnb房源的总价格?
哪些设施对标价的影响最大?
哪个街区的房源最少/价格最高?
哪些功能最不利地预测Airbnb上市价格?
档案说明
本研究使用了1个文件。 标题为“ boston_listings.csv”
结果
主要发现可以在 找到
许可,作者,致谢
特别感谢kaggle提供的数据集。 数据集可以在找到
【文件预览】:
airbnb-price-prediction-and-feature-analysis-main
----20201121_Airbnb_Price_Predictions.ipynb(2.03MB)
----README.md(1KB)
----boston_listings.csv(14.07MB)