NEW YORK AIRBNB 2019 CASE STUDY

مشروع تحليل بيانات Airbnb 2019

في مشروع "Airbnb 2019"، قمت بإجراء تحليل شامل للبيانات لتحسين جودة البيانات واستخراج رؤى استراتيجية تفيد في تحسين الأداء.

خطوات المشروع:

جمع البيانات: بدأت بجمع بيانات شاملة من قاعدة بيانات Airbnb، والتي تشمل معلومات عن الإيجارات، تقييمات المستخدمين، والأسعار.

تنظيف البيانات: قمت بعملية تنظيف البيانات، حيث تم إزالة السجلات المكررة وتصحيح الأخطاء لضمان دقة المعلومات.

تنظيم وتعديل البيانات: تم تنظيم البيانات بطريقة تسهل عملية التحليل، بما في ذلك تعديل القيم غير القياسية وتحويل التنسيقات.

هندسة البيانات: أجريت عمليات هندسة بيانات لتحسين جودة البيانات، مما ساعد في تسريع عملية التحليل وزيادة فعالية النتائج.

التصور البصري: قمت بإنشاء تصورات مرئية للبيانات باستخدام أدوات مثل Tableau، مما ساعد في تسهيل فهم الأنماط والاتجاهات.

استخراج النقاط الشاذة: عملت على استخراج وتحليل النقاط الشاذة (Outliers) لتحديد الإيجارات التي قد تتطلب مزيدًا من الدراسة أو اتخاذ إجراءات بشأنها.

النتائج:

أسفر المشروع عن تقديم رؤى واضحة حول أداء الإيجارات، مما ساعد المضيفين في اتخاذ قرارات استراتيجية مستنيرة لتعزيز الربحية.