【kaggle项目】Airbnb(爱彼迎)使用用户情况分析

  1. 数据来源: kaggle项目【Airbnb New User Bookings】https://www.kaggle.com/c/airbnb-recruiting-new-user-bookings/data
  2. 主要分析内容:
    1. 用户的画像分析
    - 用户性别分布特征
    - 用户年龄段的分布特征
    - 用户地区的分布特征
    2. 用户使用渠道的分析
    - 用户使用设备类型分析
    -
  3. 以下为在jupyter notebook中,Python3.7环境下的分析过程:
    在这里插入图片描述
  4. 总结:
    1. 用户画像分析结果(对目标用户的确定)
  • 用户性别中,男性用户多于女性用户,男性用户占到29.53%,女性用户占到25.5%,然而不愿意透露性别的用户群体达到近45%的比例。
  • 用户年龄分布中,以中青年用户群体为主,其中用户数量最多的是30-40岁的群体,占35.24%,其次为20-30岁的用户群体,约占33.18%。
  • 用户在地区分布上,主要是以英语为母语的国家诸如英国美国等地的使用人群最广,其次则是中国。
  • 针对以上信息可得出,对外来的重点目标用户对象为20-30岁中青年用户,并向中国扩展市场。
    1. 流量渠道分析
  • 苹果设备的使用者更多余其他设备用户的群体
    1. 其他
  • 由于数据集的量级较大,使用Python直接处理数据容易导致设备内存的不足,在后续分析中,则会将这类量级较大的数据导入SQL数据库中操作会更加快速有效,并配合Tableau进行可视化分析是一种更有效的渠道。
### 关于Kaggle竞赛及其资源 #### PyTorch Starter框架简介 Pytorch Kaggle starter 是一个专为加速参与Kaggle竞赛而设计的工具集。该框架提供了多种实用的功能来简化工作流程,包括但不限于模型训练、数据读取、超参数调优以及最终成果提交等功能[^1]。 #### 获取API访问权限的方法 为了能够顺利利用官方提供的CLI客户端执行诸如`kaggle competitions list`这样的指令,用户需先完成身份验证过程。具体操作是在个人账户页面生成API令牌——即kaggle.json文件,并将其保存至本地计算机特定路径下(通常是用户的主目录内的`.kaggle`子文件夹)。这一步骤对于后续任何涉及自动化脚本的操作至关重要[^2]。 #### 数据预处理技术展示 当面对分类变量时,可以采用OneHot编码方式转换成数值型特征向量以便机器学习算法更好地理解输入数据。下面给出了一段基于scikit-learn库实现此目的的小例子: ```python from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder onehot = OneHotEncoder(sparse=False) encoded_features = onehot.fit_transform([[category]] for category in categories_list]) ``` 这段代码片段展示了如何将类别标签转化为独热码表示形式,这对于许多监督式学习任务来说是非常常见的前处理步骤之一[^3]。 #### 参加实际比赛案例分析 以面部表情识别挑战为例,这是一个典型的图像分类问题,在这里参赛者被要求开发出能准确判断给定照片中人物情感状态(如快乐、悲伤等)的AI解决方案。除了直接从平台获取原始资料外,还有其他途径可以获得所需的数据集副本,比如通过第三方分享链接下载压缩包等形式[^4]。 ### 创建属于自己的Kaggle项目的建议 想要启动一个新的Kaggle项目之前应该考虑以下几个方面: - 明确研究目标和预期产出; - 收集并整理好必要的公开可用数据源; - 掌握基本的数据探索性分析技能; - 熟悉至少一种主流编程语言及相关科学计算库的应用; - 积极参与到社区讨论当中去寻求灵感和支持;
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