西雅图Airbnb开放数据的数据分析 西雅图Airbnb开放数据的数据分析-https: 清理,分析,建模和可视化Jupyter笔记本中的数据 #使用的图书馆: 大熊猫 麻木 matplotlib 斯克莱恩 海生的 项目动机 该项目是由udacity设计的,这是Udacity数据科学纳米学位计划中的第一个项目,它的数据分析是通过CRISP-DM过程完成的。 CRISP-DM过程通常在数据挖掘时使用,并且非常可靠且用户友好。 这是所涉及步骤的简短说明- 了解业务 了解数据 数据准备 造型 评估 存储库中的文件 项目一文件夹 数据集文件夹-包含Seattle AirBnb数据集 analysis.ipynb-这是数据分析的代码 分析结果摘要 总而言之,有几个因素决定了房源的价格,例如月份,便利设施,取消政策等。 分析和解释这些都是在笔记本降价中做出的 您可以在找到博客文章。