文件名称:AirbnbPrediction:Airbnb价格预测分析
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更新时间:2024-05-01 17:54:25
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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。
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AirbnbPrediction-main
----Rcode.R(20KB)
----README.md(32KB)