NYCのAirbnbリスティング分析のためのスケーラブルデータパイプライン

Data
NYCのAirbnbリスティング分析のためのスケーラブルデータパイプライン

NYCのAirbnbリスティング分析のためのスケーラブルデータパイプライン

本リポジトリは、ニューヨーク市のAirbnbリスティングに関する分析を目的としたスケーラブルなデータパイプラインの設計・実装資料をまとめたプロジェクトです。自動データ収集、データクレンジング、変換、分析までをカバーするアーキテクチャ説明と実装ドキュメントが含まれ、拡張性や再現性、運用監視を考慮した設計が示されています（資料はPDFで提供）。データ解析に必要な前処理や集約、特徴量生成の方針も解説しています。

https://github.com/dneha1210/Scalable-Data-Pipeline-for-Airbnb-Listings-Analytics-in-NYC

概要

（リポジトリの概要を300字程度で説明）

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: 3
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • 自動化されたデータ収集（Airbnbリスティングの継続的取得を想定）
  • データクレンジングと変換の手順を文書化（欠損処理、型変換、正規化）
  • 分析向けの集約・特徴量生成の設計（価格トレンド、可用性、地域別指標）
  • スケーラビリティと運用性（再現性・監視・拡張を考慮した設計資料）

技術的なポイント

（技術的な特徴や注目点を700字程度で説明）

本プロジェクトは、Airbnbのリスティングデータを分析可能な形に自動で取り込み、処理し、分析に供する一連のパイプライン設計を提示する点が最大の特徴です。データ取得段階ではAPIやスクレイピングを想定し、レート制限や欠落データへの耐性を持たせた安定的なインジェスト設計が重要視されています。取り込んだ後のETL工程では、データ型の正規化（価格は数値化、日付はタイムスタンプ化）、欠損値処理（中央値補完・削除の基準）、および地理情報の整備（緯度経度による地区割当）が基本方針として挙げられます。変換フェーズでは、解析で必要となる指標（1泊あたり平均価格、稼働率、レビュー頻度、ホスト別集計）や特徴量生成（季節変動、曜日効果、地域スコア）を作成し、パーティショニングや列指向フォーマット（例：Parquet）を用いることでクエリ性能とストレージ効率の両立を想定しています。スケーラビリティについてはバッチ処理（定期ジョブ）やストリーム処理（差分取り込み）の両方を考慮し、オーケストレーション（Airflow等）や分散処理フレームワーク（Spark等）の導入が効果的です。また、データ品質の検証（スキーマチェック、行数・ユニーク性の監視）、ログとメトリクス収集、エラー時の再試行・アラート設計が運用面でのポイントです。最後に、プライバシー配慮（個人情報のマスキング）やデータガバナンス（アクセス制御、バージョン管理）もプロダクション化を見据えた重要要素として位置付けられています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • Neha-Deshmukh_BC005_Building-a-Scalable-Data-Pipeline-for-Airbnb-Listings-Analytics-in-NYC_Documentation.pdf: file
  • Neha-Deshmukh_BC005_Building-a-Scalable-Data-Pipeline-for-Airbnb-Listings-Analytics-in-NYC_Implementation.pdf: file
  • README.md: file

まとめ

（総評を50字程度で）

設計と実装方針を整理した教育／プロトタイプ向けのスケーラブルデータパイプライン資料。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Scalable Data Pipeline for Airbnb Listings Analytics in NYC

This repository contains code and resources for building a scalable data pipeline dedicated to analytics on Airbnb listings in New York City. The solution enables automated data collection, processing, and analysis, providing insights into rental trends, pricing, availability, and more.

Features

  • Automated Data Ingestion: Collect Airbnb listings data for NYC efficiently and reliably.
  • Data Cleaning & Transformation: Pr…