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文件名称：AirbnbPrediction:Airbnb价格预测分析
文件大小：16KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-12 00:07:45
R
标题
执行摘要
Airbnb是一个成立于2008年的度假租赁平台。其业务模式是与陌生人建立信任关系，邀请宾客停留在其（房东）房源中。 它在220多个国家/地区拥有业务，拥有超过700万个上市商品。 每个列表的价格由房东确定。 该项目使用各种功能揭示了纽约Airbnb的价格预测模型。 该数据集是从Airbnb网站下载的，分析仅限于2020年1月3日的2019年列表数据库。在该数据集上几乎没有机器学习模型和情感分析。 总之，诸如房型，物业类型，负面评论，便利设施，区域，超级主人身份和即时预订等功能在影响挂牌价格方面发挥了作用。
1.简介
该分析旨在了解不同功能对价格的影响。 功能包括列表中可用的功能以及从评论中提取的功能。 基于回归的分析是首选并已实现。 分析分为两部分：
总体上市分析，有助于了解功能对纽约整个价格的总体影响。
皇后区邻域分析，其中包括评论情绪分类以及预测模型中的其他功能。
【文件预览】：
AirbnbPrediction-main
----Rcode.R(20KB)
----README.md(32KB)