概要

このプロジェクトは、マイアミとパリのAirbnbリスティングデータ（構造化データ）と宿泊者レビュー（テキスト）を用いて市場ごとの特徴を明らかにし、マーケティング戦略の最適化を目的としています。分析手法としては、占有率（おそらく稼働率）に対する影響を評価するためのログ線形回帰モデルと、レビューから宿泊者の関心や不満を抽出するためのLDAトピックモデリングを採用。価格感度、物件タイプ、スペース（寝室数や広さ）やホストの種別（プロ/個人）などの効果を比較し、それぞれの市場に適した改善案を導出しています。実務寄りの示唆を重視した構成で、ホストや短期賃貸プラットフォーム運営者に有用です。（約300字）

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: 4
• ファイル数: 4
• メインの言語: R

主な特徴

• ログ線形回帰による占有率（稼働率）ドライバーの定量分析：価格、物件スペック、ホスト属性の影響を統計的に評価。
• LDAトピックモデリングでレビューを可視化：宿泊者の関心事項（ロケーション、清潔さ、チェックイン体験等）を抽出し、改善ポイントを示唆。
• クロスマーケット比較（マイアミ vs パリ）：価格感度や空間ニーズ、ホストタイプの効果差を明らかにし、市場別施策を提示。
• 実務に直結する提言：ホスト向けの説明文改善、価格戦略、レビュー活用法など、現場で使えるアクションが中心。

技術的なポイント

本プロジェクトはRを主要言語として、統計モデリングと自然言語処理（NLP）を組み合わせた分析パイプラインを構築している点が特徴です。まず構造化データ（リスティングの価格、寝室数、ホストタイプ、ロケーション等）に対しては、占有率を目的変数に取ったログ線形回帰モデルを適用し、係数の符号と大きさから各変数の影響力を解釈しています。ログ変換は価格や占有率の分布の歪みに対処するとともに、比率的な影響（弾力性）を読み取りやすくします。次に、非構造化テキストである宿泊者レビューにはLDA（Latent Dirichlet Allocation）を用い、レビュー中に頻出するトピック群を抽出。トピックの内容を人手でラベル付けすることで、例えば「清潔さ」「接客」「周辺施設」「音問題」などのテーマごとに感性や問題点を分類できます。さらに、レビュートピックの出現頻度やトピックと占有率・価格との相関を調べることで、テキスト情報が稼働率にどう結び付くかを検証しています。解析上の注意点として、地域差によるサンプル分布の偏り、レビューの言語（英語/フランス語等）混在による前処理の必要性、LDAのトピック数選定やハイパーパラメータの調整が挙げられます。また、因果推論ではなく相関に基づく示唆提供である点を明示しており、実運用ではA/Bテスト等で施策効果を検証するワークフローが推奨されます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• Final-Deck.pdf: file
  • 最終プレゼン用のスライドまたは結果概要。分析結果の図表、主要な発見、マーケティング提言を視覚的にまとめた資料と推測されます。意思決定者向けのサマリが含まれている可能性が高いです。
• README.md: file
  • プロジェクト概要、使用データの説明、主要な手法（ログ線形回帰、LDA）と実行手順の要約。再現手順や依存パッケージ、データ準備についての簡潔なガイドが入っている想定です。
• airbnb_miami_updated_Thao.R: file
  • マイアミ市場向けのRスクリプト。データ読み込み、前処理（欠損処理や変数変換）、回帰分析、LDA実行、結果可視化（図表作成）までの分析パイプラインが実装されていると思われます。地域固有の特徴（価格帯やレビュー言語）に応じた前処理が含まれる可能性があります。
• airbnb_paris_updated.R: file
  • パリ市場向けのRスクリプト。上記と同様の解析をパリデータに対して実行し、マイアミとの比較に使う出力（係数表、トピック分布、図表など）を生成します。多言語レビュー対応やローカル指標（地区別需要）への配慮があるかを確認すると良いでしょう。

まとめ

実務志向のデータ分析で、Airbnb市場ごとの価格・商品設計とレビュー対策を結び付ける有用なリポジトリです。（約50字）

リポジトリ情報：

• 名前: AirBnB-Marketing-Strategy-Optimization
• 説明: This project analyzes Airbnb markets in Miami and Paris using structured listing data, log-linear regression, and LDA topic modeling. NLP-based review analysis and cross-market comparisons are used to identify key occupancy drivers and generate market-specific marketing recommendations.
• スター数: 1
• 言語: R
• URL: https://github.com/thaodo99/AirBnB-Marketing-Strategy-Optimization
• オーナー: thaodo99
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/229417190?v=4

READMEの抜粋：

Airbnb Market Analysis: Miami vs. Paris

Project Overview

• This project analyzes Airbnb markets in Miami and Paris using structured listing data and unstructured review text. Log-linear regression and LDA topic modeling are applied to identify key occupancy drivers and extract guest sentiment from reviews. The results reveal meaningful cross-market differences in pricing sensitivity, space preferences, host type effects, and guest feedback, which motivated our tailored, market-specif…