Boston_Airbnb_EDA 项目动机 对于本演示，我使用了由Inside Airbnb于2020年6月10日汇编的开放数据源，通过基于以下三个标准执行EDA分析了波士顿Airbnb数据集-a）位置-您在哪些区域有更多选择或可能会停留在哪些区域波士顿爱彼迎（Boston Airbnb）？ b）房间类型-哪种类型的房间最受欢迎？ c）价格-影响价格的重要特征是什么？ 您能预测波士顿Airbnb的价格吗？ 波士顿Airbnb数据集 由波士顿25个社区中的3440个列表和Airbnb的16个功能组成。 EDA 审查九个数字特征之间的配对关系 纬度：从南部42.25到北部42.40，列表的数量正在增加。 经度：从西部-71.15到东部-71.00，波士顿Airbnb的房源数量增加。 Number_of_Reviews和Reviews_Per_Month是正相关的。 查看Spearman相

vue-airbnb 风格的日期选择器 这是流行的 AirBnb 日期选择器的 VueJs 版本。支持范围选择、禁用日期、自定义配置等等。真正的轻量级和良好的浏览器支持！ 效果展示： https://raw.githubusercontent.com/MikaelEdebro/vue-airbnb-style-datepicker/master/docs/images/datepicker-mobile.gif 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

AirBnb-ionic-app

内容 AIRBNB数据集分析 我们的研究 纽约市AirBnb租赁数据于2017年10月包含有关airbnb列表的信息。 它的位置由纬度和经度以及附近的自治市镇决定。 它也有其每晚的价格，数量的卧室，浴室等。 我们研究的目的是探索由Airbnb列表产生的数据，并寻找可能导致Airbnb成功的因素。 此外，找出是否可以找到任何模式并预测清单的位置和价格。 根据我们的预测，我们构建了机器学习模型，以帮助正在考虑租房的人们更好地了解挂牌价格。 技术栈 在此分析中，我们使用python作为主要的编程语言，因为它具有丰富的工具组合，这些工具使数据分析变得异常困难。 我们使用的一些软件包是 图书馆 描述 Matplotlib是功能极为丰富的工具库，用于生成易于解释和定制的交互式图。 Numpy是一个流行的库，用于数组操作和向量运算。 它广泛用于需要科学计算的python项目中。 Pamdas是另一个

airbnb-克隆 本网站试图用html、css和js克隆airbnb的登陆页面UI 这是我创建的克隆 如果您将它与原始 airbnb.com 网站进行比较，它会非常相似，但我无法重新创建搜索栏动画。 原airbnb.com网站

总览 使用AWS EMR，Spark，PySpark，Zeppelin和Airbnb的Superset分析芝加哥市区出租车行程数据集 芝加哥市出租车旅行数据集 步骤1：数据整形/合并 分析原始数据 执行基本转换 重命名列 数据类型变更 添加新列 筛选行 筛选栏 执行基本数据处理并将Spark DataFrame保存为Parquet格式。 以下是所有转换后的Spark DataFrame模式。 root | -- TripID: string (nullable = true) | -- TaxiID: string (nullable = true) | -- TripStartTS:

airbnb 房间爬虫 用于学术交流使用

爱彼迎克隆 使用Python，Django，Tailwind和其他功能克隆Airbnb ...

欢迎来到airbnb :waving_hand: :television: 环保 # install redis-server (follow your OS) # {project_root}/.env DB_HOST= DB_USER= DB_PASSWORD= DB_NAME= SESSION_SECRET= 安装 npm install npm run build npm run data-init 用法 npm run start 运行测试 npm run test 部署 로컬 '

基于波特五力模型下的互联网共享经济发展研究性分析--以Airbnb为例.pdf