Airbnb价格预测和功能分析

目录 安装 项目动机 档案说明 结果 许可，作者，致谢 安装 本研究中使用的库是熊猫，numpy，matplotlib，seaborn和大叶草。 使用Python 3，代码应该可以正常运行。 项目动机 在这个项目中，我使用了波士顿Airbnb房源的kaggle数据集。 我有兴趣寻找以下问题的答案： 诸如浴室数量之类的独立功能如何影响Airbnb房源的总价格？ 哪些设施对标价的影响最大？ 哪个街区的房源最少/价格最高？ 哪些功能最不利地预测Airbnb上市价格？ 档案说明 本研究使用了1个文件。 标题为“ boston_listings.csv” 结果 主要发现可以在 找到 许可，作者，致谢 特别感谢kaggle提供的数据集。 数据集可以在找到