宿泊予約サービスにおける物件の適正価格を予測するデータ分析の基礎を学びます。本ガイドでは、データ分析の基本的な流れから、予測モデルの作成まで、実践的なステップを解説します。一緒に手を動かしたい方はぜひデモデータをご活用ください｡
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目次
学習目標
- データ分析の基本的な手順の理解
- 予測モデルの作成方法の習得
- データクリーニングと前処理の基礎の習得
- 複数の分析モデルの比較方法の理解
分析の流れ
今回の大きな流れは5Stepです｡詳しい内容は各該当のページをご参照ください｡
STEP
宿泊価格への影響要因の探索
- 相関分析の基礎
- 重要な特徴量の特定
- データの可視化と解釈
STEP
物件データの加工
- 欠損値の処理方法
- 数値データの欠損値処理
- カテゴリカルデータの欠損値処理
- 外れ値の処理
- 特徴量エンジニアリング
STEP
宿泊価格予測モデルの作成
- 線形回帰モデルの基礎
- モデル作成の手順
- 予測結果の解釈方法
STEP
モデルの予測精度の改善
- 複数モデルの比較
- モデル評価指標の理解
- パラメータチューニング
1. 物件データの収集
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2. 宿泊価格への影響要因の探索
3. 物件データの加工
4. 宿泊価格予測モデルの作成
5. モデルの予測精度の改善
まとめ
本ガイドで学んだ基礎的な手順と知識を活用し、実際のデータ分析プロジェクトに取り組んでみましょう。各詳細ページでは、具体的なコード例と実践的なテクニックを解説しています。
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