背景提升丨国内科研远程1V1-共享民宿的商业模式分析及房屋定价预测研究

共享民宿的商业模式分析及房屋定价预测研究

正式科研：1v1线上定制指导

项目收获：科研报告、推荐信

科研补充包：48课时科研基础课+15课时学术写作基础课

01涉及领域

本课题涉及到Python、机器学习、数据分析、统计分析、数据建模、数据可视化等方面的知识，适合申请商业分析、统计学、数据科学等相关专业的学生。

02适合人群

有意增加自身知识水平及学术能力的学生;

有意掌握前沿科研热点及科研方法的学生;

有留学意向、跨专业深造的学生。

03研究前沿性

Airbnb(www.airbnb.com)是一家新型酒店预定公司，它所经营的在线市场用于出租和租赁短期住宿。自成立以来，Airbnb已在全球34,000个城市接待了超过6000万人，并且还在继续快速增长。Airbnb为那些原本空置空间的人们以及正在寻找负担得起且便利的住房选择的客人提供了便利的收入来源。对于任何服务，尝试监视和了解Airbnb市场的基本定价动态对于房东和宾客都非常重要。随着用户在供需两方面的持续增长，房主可能会发现很难为自己的房屋正确定价。Airbnb已经意识到了这一点，并从供应方的角度进行了大量建议价的研究。目前而言，假期和季节性是可以吸引更多客户并推动更高价格的另一个有用组成部分，但目前尚不清楚每个假期应支付多少保费。有了更好的价格建议估计，Airbnb的房屋提供商可以达到平衡价格，从而优化利润和负担能力。

04研究介绍

本课题将通过开发基于统计机器学习的商业分析模型为Airbnb的用户开发定价服务，该服务致力于根据列表的功能计算并推荐合理的房屋应标价格。具体而言，本项目将试图通过分析大量房源，更好地了解如何使用房源属性(例如卧室，位置，评分等)来准确地预测主人和客人的房源价格。该项目的目的是建立一个模型，该模型在考虑列表特征和季节性的情况下预测房地产的价格。最终目标是使用户能够了解Airbnb列表的哪些功能最重要，以及价格应根据季节而波动。

05课题要点

课题研究方法

文献阅读、企业调研、模型实现等。

课题难点

表格数据结构的理解和处理。需要掌握机器学习模型结构，python、sklearn、matplotlib等。

061v1定制指导参考任务

任务一：文献阅读及基本理论常识学习

通过查阅文献，确定相关研究方向细节。根据目前文献研究的问题，确定解决思路;

学习了解相关基础概念和研究体系。

任务二：调研Airbnb商业模型及核心数据特征

深入调研Airbnb商业模型，包括其公司盈利模式、利润点和核心竞争力;

调研房屋定价的相关数据特征，为最终的房屋定价模型搭建打下概念基础。

任务三：面向对象编程思想学习和Python编程语言逻辑学习

熟悉和掌握目前主流的面向对象编程思想，区分面向对象和面向流程的编程方式区别。了解并区分机器语言、汇编语言和语言的区别;

了解Python的编程语法和主流Python的开源函数库。

任务四：了解并学习机器学习在商业分析中常用的树立模型

学习包括但不局限于多元线性回归、决策树、随机森林、Adaboost等模型的原理与应用;

实现能够在Python IDE中对模型的运行和调参。

任务五：学习Python在商业分析中常用的大型开源函数库

学习数据可是化函数库，具体包括matplotlib及snsborns等;

学习模型运行函数库，如sklearns等。

任务六：学习数据预处理和数据特征工程典型方法

学习数据预处理常见的方法，包括缺失值处理、数据归一化、Labelencoder等;

学习数据特征工程常见方法，包括地理特征创建、时间特征提取、PCA等。

任务七：搭建基于机器学习方法的Airbnb房价定价模型

基于任务二到任务五，搭建定价模型流程。具体包括运用数据预处理、数据可视化、数据特征工程、和机器学习模型等方法。

任务八：项目收尾

撰写整体报告;

准备一次20~30分钟的presentation