6、房地产模型扩展与廉价机票搜索应用构建

房地产模型扩展与廉价机票搜索应用构建

1. 房地产模型扩展

在之前的分析中，我们仅研究了邮政编码、卧室数量和租金价格之间的关系。虽然该模型有一定的解释价值，但由于数据集有限且特征过少，难以充分分析复杂的房地产估值领域。

幸运的是，如果向模型中添加更多数据和特征，我们可以使用相同的框架来扩展分析。以下是一些可能的扩展方向：
- 利用来自Foursquare或Yelp等API的餐厅和酒吧数据。
- 使用Walk Score等提供商提供的步行便利性和交通便利性指标。

有多种方法可以扩展模型，建议在开展此类项目时探索多种指标。随着每天都有更多数据发布，模型也会不断改进。

2. 廉价机票搜索应用构建

2.1 廉价机票的存在

航空公司有时会出现错误票价。例如：
| 年份 | 航空公司 | 航线 | 票价 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 2007 | 联合航空 | 旧金山 - 新西兰 | $1,500（商务舱） |
| 2013 | 达美航空 | 美国多个城市 - 夏威夷 | $6.90（经济舱） |
| 2015 | 美国航空 | 华盛顿特区 - 中国 | $450（商务舱） |

由于这些错误票价通常仅持续数小时，我们将构建一个应用程序，持续监控票价，检测异常价格并发出警报。

2.2 机票价格数据获取

获取机票价格数据相对房地产数据更容易，有许多数据提供商以及付费和免费的API。但获取数据需要进行多次网页请求。

之前可以从谷歌航班探索页面