文件名称:
DS_project1:这与“ Udacity数据科学”课程的第二课有关。这是为了使我们为课程中的项目1做好准备-源码
开发工具:
文件大小: 25mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-20
详细说明：DS_project1
分析了2016年的西雅图Airbnb房源数据
目录
装置
该代码将在python 3中顺利运行。如果尚未安装，请安装ipynb以使用笔记本中的自定义功能。
pip install ipynb
项目动机
在这个项目中，我使用Seattle清单和日历数据来回答以下问题：
在不同的社区中注册了多少个列表？
不同地区的价格和清洁费有多少差异？
不同物业类型的价格和清洁费会有多少差异？
不同房型的价格和清洁费有多少不同？
价格在一年中如何变化（月和价格）
价格在月中如何变化（星期几和价格）
从Seattle列表数据中选择的功能如何很好地预测Seattle的价格？
档案说明
有5个笔记本可以回答上述问题。
数据预处理-估算缺失值并消除异常值。
Listings_EDA-回答问题1-4。
Calendar_analysis-回答问题5和6。
Predicting_pric
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
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