纽约市Airbnb数据分析：基于Kaggle平台的数据探索与回归分析（预测价格）

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简介：
本项目基于Kaggle平台上纽约市Airbnb数据集，进行深度探索性数据分析，并运用回归模型预测房源价格，揭示影响租金的关键因素。纽约市Airbnb开放数据-实践内容来源：Aurelien Geron的《Scikit-Learn、Keras和TensorFlow的动手机器学习》第二版。目标：根据所有其他指标，预测Airbnb帖子的单价。预测纽约市Airbnb租金的方法：这是一个监督学习任务，因为给定了带标签的数据样本（每个样本都包含预期输出，即单位价格）。这是一个回归问题，因为我们需要预测数值结果。这属于多重回归问题，因为系统将使用多个特征进行预测。这也是一种单变量回归问题，因为我们只尝试预测每个单位的一个值。没有连续数据流，并且不需要适应变化的数据；同时，数据量足够小以适合存储：因此是批量学习。可能的性能指标包括均方根误差（RMSE）和绝对平均误差（MAE）。

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纽约市Airbnb数据分析：基于Kaggle平台的数据探索与回归分析（预测价格）

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本项目基于Kaggle平台上纽约市Airbnb数据集，进行深度探索性数据分析，并运用回归模型预测房源价格，揭示影响租金的关键因素。纽约市Airbnb开放数据-实践内容来源：Aurelien Geron的《Scikit-Learn、Keras和TensorFlow的动手机器学习》第二版。目标：根据所有其他指标，预测Airbnb帖子的单价。预测纽约市Airbnb租金的方法：这是一个监督学习任务，因为给定了带标签的数据样本（每个样本都包含预期输出，即单位价格）。这是一个回归问题，因为我们需要预测数值结果。这属于多重回归问题，因为系统将使用多个特征进行预测。这也是一种单变量回归问题，因为我们只尝试预测每个单位的一个值。没有连续数据流，并且不需要适应变化的数据；同时，数据量足够小以适合存储：因此是批量学习。可能的性能指标包括均方根误差（RMSE）和绝对平均误差（MAE）。

房价预测：基于Kaggle Ames住房数据集的回归分析模型

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本项目利用Kaggle Ames住房数据集，构建了多种机器学习算法进行房价预测，旨在通过回归分析优化模型性能，为房地产市场提供精准的价格参考。在该项目中使用了Kaggle竞赛数据集。我们将在以下步骤中进行操作： 1. 使用IQR（四分位距）和z-score方法去除异常值； 2. 可视化分类变量和连续变量； 3. 处理字符串类型列，以构建机器学习模型； 4. 应对缺失值。该项目可以在Kaggle上运行，并且可在创建该笔记本的相同环境中使用。这确保了使用的软件包版本一致。为了更好地理解探索性数据分析阶段的结果，请进入后续的机器学习模型部分，查看学习曲线、RMS（均方根误差）和R²分数等指标，并根据实际值可视化预测结果。

线性回归_价格预测_回归分析_回归预测_数据挖掘_python实现_

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本项目运用Python进行数据分析与处理，通过线性回归模型对商品价格进行预测。结合回归分析和数据挖掘技术优化预测模型，提升预测准确性。通过线性回归分析方法实现商品的价格预测。

纽约市 Uber 乘车数据分析数据集

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本数据集包含纽约市Uber乘车记录分析，涵盖地理位置、时间分布及出行模式等信息，为城市交通规划和研究提供支持。《解析Uber纽约市乘车数据集》作为全球知名的共享经济代表之一，Uber在纽约市的运营情况为研究城市交通、共享经济发展及大数据应用提供了宝贵的视角。该数据集中包含了2014年4月至9月以及2015年1月至6月期间，在纽约市发生的约450万和1430万次乘车记录，涵盖了广泛的出行信息，具有极高的学术研究价值。数据集主要分为两个部分：一是详细的乘车记录；二是个人及公司级别的综合数据分析。每次行程的关键信息如接送时间、起始与结束位置、行驶距离等均被详细记载在内。这些详尽的数据不仅有助于分析乘客的出行模式和交通流量分布，还能揭示热门区域以及高峰时段的特点。通过深入研究450万和1430万条乘车记录，我们可以洞察纽约市居民日常出行的习惯变化。例如，可以计算每日及每周的出行频率来比较工作日与周末、节假日之间的差异；同时分析早晚高峰期订单量的变化情况，从而评估城市交通压力，并为未来的交通规划提供依据。此外，数据集中的租车公司信息还提供了市场竞争格局的研究视角。通过统计不同公司的服务次数和覆盖区域等指标，我们可以了解各公司在纽约市场的地位及其相互间的关系。这有助于我们进一步探讨共享经济模式下的服务质量标准以及用户满意度等问题。对于研究者而言，该数据集也为探究共享经济发展轨迹、传统出租车行业受到的冲击及城市交通生态的变化提供了丰富的素材来源。同时还可以从这些数据中探索到共享经济对就业和收入分配等方面的影响。 Kaggle平台经常利用类似的数据集来挑战参赛者的数据分析能力，并鼓励他们使用机器学习方法进行需求预测，优化调度或对未来交通状况做出预判等创新研究工作。此类应用对于提升城市交通效率、缓解拥堵问题具有重要的实际意义。总之，《Uber纽约市乘车数据集》不仅展示了共享经济的实际运行情况，也为学者们提供了深入理解城市出行模式、市场竞争格局及大数据价值的重要资源。通过对这些数据进行深度挖掘和分析，我们能够获得对政策制定与商业决策有重要参考价值的洞见。

基于MATLAB的SVM数据回归预测分析

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本研究运用MATLAB平台进行支持向量机(SVM)的数据回归预测分析，旨在探索SVM在复杂数据集上的应用效果及其优化策略。 1. 视频演示：https://www.bilibili.com/video/BV1PB4y167et/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. 使用Matlab实现支持向量机的数据回归预测，包含完整源码和数据。 3. 实现多变量输入、单变量输出的回归预测功能。 4. 评价指标包括：R²、MAE、MSE、RMSE。 5. 提供拟合效果图和散点图展示结果。 6. 使用Excel进行数据分析（推荐使用2018B及以上版本）。 7. 实现中采用Libsvm工具箱，无需安装即可直接运行。仅适用于Windows 64位系统。

纽约市Airbnb开放数据集-数据挖掘

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本数据集包含了纽约市内各类Airbnb短租信息，适用于进行数据分析与挖掘研究，涵盖租金价格、房源类型及评价等多维度内容。 New_York_City_.png 和 AB_NYC_2019.csv 这两个文件包含了与纽约市相关的数据和图像内容。

纽约市CitiBike数据分析：990万次骑行探究

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本研究深入分析了纽约市CitiBike系统的海量数据，聚焦于990万次骑行记录，揭示共享单车使用模式及城市交通趋势。纽约市自行车共享系统CitiBike数据分析报告基于990万次骑行数据进行深入研究，旨在揭示该系统的使用模式、热门时段及用户行为特征。通过详尽的数据处理与统计分析，本报告为城市规划者提供了有价值的见解，以进一步优化公共自行车服务并促进可持续交通方式的发展。

房价预测的数据分析房价预测的数据分析

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本项目聚焦于运用数据分析技术进行房价预测，通过收集整理各类影响房价的因素数据，采用统计模型与机器学习算法探索变量间的关系和模式，旨在为房地产投资者及政策制定者提供精准、实用的决策参考。房价预测数据分析涉及收集历史房价数据，并运用统计学方法、机器学习算法来识别影响房价的关键因素及其相互关系。通过对这些数据的深入分析，可以建立模型以预测未来的房价趋势，为购房者、投资者及房地产开发商提供有价值的参考信息。

加州房价预测分析与数据探索性研究

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本研究深入探讨并分析了加州房地产市场的价格趋势，通过详尽的数据探索揭示影响房价的关键因素，为投资者和居民提供有价值的市场洞察。加州住房数据集是“加利福尼亚住房”数据集的一个改编版本，该数据集最初由Luís Torgo从StatLib存储库（现已关闭）获取。此数据集同样可以从StatLib的镜像站点下载。它在1997年Pace和Ronald Barry发表于《统计与概率通讯》杂志上的论文“稀疏空间自回归”中出现，该论文使用了1990年的加利福尼亚人口普查数据构建。每个街道组包含一行信息，街道组是美国人口普查局发布的样本数据的最小地理单位（通常一个街区小组的人口为600至3,000人）。调整后的目录中的数据集与原始版本非常相似，但有两个区别： - 在total_bedrooms列中随机删除了207个值，以便讨论如何处理丢失的数据。 - 添加了一个名为ocean_proximity的类别属性，该属性大致指示每个街区组的位置是靠近海洋、位于湾区、还是内陆。