Airbnb活动调查：西雅图与波士顿

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本报告深入分析了Airbnb在西雅图和波士顿两地的市场表现、用户偏好及活动趋势，为房东和旅客提供有价值的参考信息。 Airbnb是一个在线平台，它将希望出租房屋的人与需要在该地区寻找住宿的客人连接起来。目前，这个平台覆盖了全球100,000多个城市和地区以及220个国家/地区。拥有房产的人被称为房东。客户通常会在所需区域内查找住宿，并根据设施、价格每晚和交通情况等因素选择心仪的住所。在这个项目中，我们将使用Python来搜索并分析Airbnb为美国两个著名城市——西雅图和波士顿提供的数据集，以回答与Airbnb活动相关的一些业务问题。我们将会用到的库包括熊猫（Pandas）：这是一个快速、强大且易于使用的开源数据分析工具；NumPy：这是支持大型多维数组和矩阵操作的Python编程语言库，有助于进行数学计算和数据分析；Matplotlib和Seaborn：这两个可视化数据和展示要素之间关系的强大库。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

Airbnb活动调查：西雅图与波士顿

优质

本报告深入分析了Airbnb在西雅图和波士顿两地的市场表现、用户偏好及活动趋势，为房东和旅客提供有价值的参考信息。 Airbnb是一个在线平台，它将希望出租房屋的人与需要在该地区寻找住宿的客人连接起来。目前，这个平台覆盖了全球100,000多个城市和地区以及220个国家/地区。拥有房产的人被称为房东。客户通常会在所需区域内查找住宿，并根据设施、价格每晚和交通情况等因素选择心仪的住所。在这个项目中，我们将使用Python来搜索并分析Airbnb为美国两个著名城市——西雅图和波士顿提供的数据集，以回答与Airbnb活动相关的一些业务问题。我们将会用到的库包括熊猫（Pandas）：这是一个快速、强大且易于使用的开源数据分析工具；NumPy：这是支持大型多维数组和矩阵操作的Python编程语言库，有助于进行数学计算和数据分析；Matplotlib和Seaborn：这两个可视化数据和展示要素之间关系的强大库。

波士顿Airbnb公开数据集

优质

波士顿Airbnb公开数据集包含了平台上房源的相关信息，包括价格、位置、房间类型等，为研究城市住房市场和旅游业提供了宝贵的资源。波士顿的Airbnb公开数据包含了该地区共享民宿的信息，包括房源列表、不同时间段的价格、用户评分及评论等内容。

波士顿房价数据.csv

优质

波士顿房价数据.csv包含有关美国马萨诸塞州波士顿地区房屋的信息，包括犯罪率、住宅平均房间数及房屋价值等变量，适用于回归分析和机器学习模型。在学习Python数据分析的过程中，我遇到了一个使用“Boston房价数据集”的例子，并花费了很长时间才找到这个数据集。网站需要会员才能下载该数据集，但其实它本来就是公开的资源。因此，我把我的结果以简单的方式分享出来，希望能帮助大家。如果有帮助，请大家点赞支持。作为一个初学者程序员，在此分享经验与心得。

波士顿房价数据.csv

优质

波士顿房价数据.csv包含了关于美国马萨诸塞州波士顿地区房屋价格的相关信息，包括犯罪率、住宅平均房间数及房产税率等变量。此数据集常用于机器学习模型训练和预测分析中。波士顿房产价格数据集包含14个字段：CRIM、ZN、INDUS、CHAS、NOX、RM、AGE、DIS、RAD、TAX、PTRATIO、B、LSTAT 和 MEDV。前13个字段描述了某个特定房产的特征，最后一个字段是该地区平均房产价格。 - CRIM: 代表每个城镇的人均犯罪率。 - ZN：表示用于超过25,000平方英尺住宅用地的比例。 - INDUS：表示非零售商业用地比例（每镇）。 - CHAS：查尔斯河虚拟变量，如果该地块与河流相邻则为1，否则为0。 - NOX: 一氧化氮浓度（百万分之一）。 - RM: 每个住宅的平均房间数。 - AGE：建于1940年之前的所有者自住房的比例。 - DIS：加权距离到波士顿五个就业中心的距离指数值。 - RAD：到达径向高速公路的便利性指数。 - TAX: 全额财产税税率（每$10,000）。 - PTRATIO: 城镇内学生与教师比例。 - B: 一个计算公式，其中Bk代表该城镇黑人居民的比例值经过转换后的结果。 - LSTAT：人口中较低社会经济地位的百分比。 MEDV字段表示拥有自住房屋的价值（以千美元为单位）。

波士顿房价分析.ipynb

优质

本Jupyter Notebook通过多元回归模型对波士顿地区的房价数据进行深入分析，旨在探索影响房价的关键因素及其相互关系。波士顿房价.ipynb这份文档主要分析了美国波士顿地区的房地产市场数据，并通过Python编程语言进行数据分析与建模预测房价趋势。该文件详细介绍了如何使用机器学习算法来处理相关数据集，帮助读者更好地理解影响房屋价格的关键因素及其统计规律。

波士顿房价数据集

优质

波士顿房价数据集是一份包含506个城镇社区的房产价值及相关社会经济统计数据的数据集合，广泛应用于机器学习和统计分析领域。《波士顿房价数据集详解及其在数据分析中的应用》波士顿房价数据集源自1978年哈佛大学的Lennart R. Bergman教授的研究成果，是机器学习和统计学领域中经典的数据集之一，在教学与研究方面被广泛应用。该数据集包含506个样本，每个样本代表波士顿郊区的一个住房单元，并记录了14个特征变量以及一个目标变量——房屋的中位价值。这些特征涵盖了经济、社会及地理等多个维度的信息，为分析房价与其影响因素之间的关系提供了丰富的素材。 **一. 特征变量详解** - **CRIM**: 城镇的人均犯罪率，反映了社区的安全状况。 - **ZN**: 25000平方英尺以上的居住用地比例，表示城市规划的开放程度。 - **INDUS**: 每个街区非零售商业活动面积与总面积的比例，反映工业活动密集度。 - **CHAS**: 查尔斯河边界指示器（数值为0或1），如果房产位于河流一侧则值为1，否则为0。 - **NOX**: 一氧化氮浓度，是衡量空气质量的指标之一。 - **RM**: 每栋房子平均房间数，通常与房屋大小相关联。 - **AGE**: 1940年前建造住宅的比例，反映住房的平均年龄情况。 - **DIS**: 到五个波士顿就业中心加权距离，体现通勤便利性程度。 - **RAD**: 接近高速公路便捷指数，数值越高表示交通越方便。 - **TAX**: 全财产税税率，与社区公共服务质量相关联。 - **PTRATIO**: 学生教师比例，反映教育资源分布情况。 - **B**: 1000(Bk - 0.63)^2, Bk为黑人人口比例的计算公式，用于衡量种族多样性。 - **LSTAT**: 低收入群体的比例，反映了社区的社会经济状况。 **二. 目标变量：MEDV** 这是每个样本的主要观测值，即房屋中位价值（以1000美元计），反映出当地的房价水平。 **三. 数据集的应用** 该数据集可用于进行回归分析、特征工程处理、模型比较和异常检测等工作。例如，通过建立线性或决策树回归模型来研究各个因素对房价的影响，并确定关键预测因子；通过对原始特征做变换、组合或者筛选以提升模型准确度；利用不同机器学习算法训练并评估其性能差异等。 **四. 挑战与注意事项** - 数据规模较小，可能无法全面捕捉到复杂的房价动态变化。 - 特征间可能存在多重共线性问题需要解决。 - 二元变量处理时需特别注意分类变量的特点（如CHAS）。 - 缺乏时间信息使得数据集难以反映长期趋势和季节效应的影响。 - 波士顿地区的房价特征可能无法直接应用于其他地区，因此在推广使用前应考虑地域差异性。波士顿房价数据集不仅为学习机器学习与统计分析提供了宝贵的资源，而且是探索房地产市场、城市规划及社会经济关系的重要工具。通过对该数据集的深入挖掘和研究，我们能够更好地理解影响房价的各种复杂因素，并将其应用于实际预测和决策场景中。

波士顿房价分析与MATLAB实现.zip

优质

本资源提供了对波士顿房价数据集的深入分析方法及使用MATLAB进行建模和预测的具体实现步骤，适用于数据分析初学者。本段落介绍如何使用MATLAB对波士顿房价数据集中的各变量进行分析。通过回归树和线性回归模型预测房价，并将结果分类。文章详细解析了整个过程并附有完整代码供参考。

波士顿房价数据集（boston_housing.npz）

优质

波士顿房价数据集包含1978年波士顿地区的住房信息，包括住宅中位值等13个属性变量，广泛用于回归分析模型训练。本节将预测20世纪70年代中期波士顿郊区房屋价格的中位数，并利用当时的一些数据点进行分析，如犯罪率、当地房产税率等。与前面两个例子相比，这个数据集有一个有趣的区别：它包含的数据点相对较少，总共只有506个样本，其中404个用于训练，102个用于测试。此外，输入数据的每个特征（例如犯罪率）都有不同的取值范围。有些特性是比例型数值，在0到1之间；有的则在1到12之间变化；还有一些特性的取值范围为0至100等。

波士顿房价数据集.zip

优质

该数据集包含有关波士顿地区房屋的信息，包括犯罪率、人均收入、房屋年龄等属性，适用于回归分析和机器学习模型训练。波士顿房价数据集非常适合用于文章中的线性回归和其他算法的演示与分析，非常实用。