Resumen

Este artículo utiliza Python y su paquete externo de procesamiento de datos para llevar a cabo un estudio de análisis en profundidad de datos de reseñas de Airbnb. Cada vez más, los viajeros están utilizando Airbnb en lugar de hospedarse en hoteles tradicionales. Sin embargo, en un mercado de Airbnb en crecimiento y competitivo, muchos anfitriones pueden encontrar difícil hacer que sus listados sean atractivos entre tantos. Con el desarrollo de la ciencia de datos, el autor ahora puede analizar grandes cantidades de datos para obtener evidencia convincente que ayude a los anfitriones de Airbnb a encontrar ciertos patrones en algunas propiedades populares. Al aprender y emular estos patrones, muchos anfitriones pueden aumentar la popularidad de sus propiedades. Al utilizar Python para analizar todos los datos de todos los aspectos de los listados de Airbnb, el autor propone probar y encontrar correlaciones entre ciertas variables y los listados populares. Para asegurar que los resultados sean representativos y generales, el autor utilizó una base de datos que contiene muchos detalles multidimensionales e información sobre los listados de Airbnb hasta la fecha.

• Materias:Ecuaciones diferenciales parciales Ecuación de difusión Sistema de discriminación Singularidad Acoplamiento electromecánico
• Subjects:Partial differential equations Diffusion equation Discrimination system Singularity Electromechanical coupling
• Palabras claves:Python; Paquete de procesamiento de datos; Datos de revisión de Airbnb; Ciencia de datos; Análisis de datos; Listados populares
• Keywords:Python; Data processing package; Airbnb review data; Data science; Data analysis; Popular listings