Airbnb の探索的データ解析

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Airbnb の探索的データ解析

Airbnb の探索的データ解析

Airbnb の住宅データを対象に行う探索的データ解析（Exploratory Data Analysis）プロジェクトです。Python エコシステム（Pandas／NumPy／可視化ライブラリ）を用いて生データのクレンジング、加工、集計、可視化を行い、価格傾向や地理分布、外れ値や相関といったインサイトを抽出することを目的としています。README を中心に解析手順とサンプル図表を提供する小規模リポジトリです。

https://github.com/fran-cielly/Airbnb-data-analysis

概要

このリポジトリは「Airbnb Exploratory Data Analysis with Python」と題され、Airbnb のリスティングデータを対象に探索的データ解析（EDA）を行うための教材的プロジェクトです。目的は生データを読み込み、欠損値処理や前処理、集計・可視化を通じて価格パターンや地理的分布、特徴量間の関係を明らかにすることにあります。主に Python のデータ操作・可視化ライブラリを活用しており、データサイエンスの基本的なワークフローを学ぶ入門的な構成になっています。現状は README を中心とした小規模な構成ですが、解析手法の概念や実践例が示されています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 1
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • Airbnb リスティングデータに対する探索的データ解析（EDA）を扱う教材的プロジェクト
  • Python エコシステム（Pandas 等）を用いたデータ前処理と可視化を想定
  • 価格分布や地理的な分布、相関・外れ値検出などの解析テーマをカバー
  • README に手順や解析の目的が整理されているシンプルな構成

技術的なポイント

本プロジェクトは「データの取り込み → 前処理 → 集計・可視化 → インサイト抽出」という典型的な EDA ワークフローを踏襲しています。想定される技術要素は次の通りです。

  • データ読み込みと整形：CSV 等の原データを Pandas で読み込み、日付や数値列の型変換、不要列の削除、重複行の除去を行う基本処理が中心です。欠損値の扱い（削除、補完）、カテゴリ変数の整形も重要なステップです。
  • 集計・統計量の算出：groupby、pivot_table、describe による要約統計量や地域別・物件タイプ別の集計を行い、価格中央値や分散、件数分布などを把握します。外れ値の検出には IQR や zスコアを利用するのが一般的です。
  • 可視化：ヒストグラム、箱ひげ図、散布図、ヒートマップなどを用いて分布・相関を視覚化します。地理的分布を扱う場合は緯度経度を用いた散布図や密度マップ（ヒートマップ）でエリア毎の人気度や価格帯を表現できます。Matplotlib、Seaborn、場合によっては Folium や Geopandas の利用が想定されます。
  • 価格パターン解析：曜日／月別の季節性、地域別の価格差、レビュー数や宿泊可能人数との相関、最低滞在日数や即時予約可否と価格の関係など、特徴量同士の因果的・相関的関係を探索します。
  • 再現性とドキュメント：Jupyter Notebook で解析をまとめることで、コードと可視化を同時に提示し再現性を高められます。README が解析の目的と手順を整理している点は教育的に有用です。
  • 拡張の余地：現状はファイル数・コミット数が少なくコード実体が限定的なため、実行可能なノートブック、データ前処理スクリプト、要約図の追加、モデル構築（価格予測）、API やダッシュボード化（Streamlit、Dash）などで機能を拡張できます。

技術的には入門〜中級向けの EDA 手法を踏まえつつ、地理情報の活用や特徴量エンジニアリング、可視化の工夫で実務的な洞察へと発展させられる点がポイントです。一方で現状は資料中心のため、実行可能なサンプルコードやデータ、依存関係の明示があるとより利便性が高まります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file

まとめ

EDA の学習や入門プロジェクトとして有用、実装と資料の充実が期待されるリポジトリ。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Airbnb Exploratory Data Analysis with Python

EN-US This project performs a Exploratory Data Analysis on the Airbnb housing market.
The main objective is to apply Data Science techniques to clean, process, and extract intelligence from raw data. The development focused on using the Python ecosystem for data manipulation and visualization, identifying pricing patterns, geographical distribution, and…