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该项目是Udacity的数据科学纳米学位计划的一部分。 该帖子可以在这里找到： :
介绍
为了写我的帖子，我使用了Kaggle上关于西雅图AirBNB的数据集，： ://www.kaggle.com/airbnb/seattle/data。 目的是通过分析，清理，建模和创建可视化结果来支持以下五个问题，以支持假设并得出结论。
Q1-哪个季节更少/更多可用？
问题2：哪些街区价格更高/更低？
问题3：哪些地区的收视率最高？
问题4 –价格与评论分数之间有什么关系？
Q5-哪个季节更贵？
环境
我在Jupyter笔记本中使用Python 3进行编码，建模，清理和创建绘图，这些绘图使我得出了自己的结论。 我使用的库是：
大熊猫
脾气暴躁的
Matplotlib
统计模型
文件描述
一种。 archive.z
