파이썬 데이터분석 예제: 에어비앤비 숙소 가격 분석 및 인기 지역 도출하기
에어비앤비와 같은 숙박 공유 플랫폼은 전 세계적으로 많은 데이터를 생성합니다. 이러한 데이터를 활용해 지역별 숙소 가격을 분석하고, 인기 지역을 파악하는 것은 매우 유용한 파이썬 데이터분석 예제가 될 수 있습니다. 이번 포스트에서는 뉴욕 에어비앤비 숙소 데이터를 사용하여 숙소 가격과 리뷰 수를 분석하는 방법을 설명합니다. 이 파이썬 데이터분석 예제를 통해 지역별 숙소 가격대와 인기 있는 지역을 효과적으로 도출하는 방법을 배워보세요.
에어비앤비 숙소 가격 분석의 중요성
숙소 가격은 여행자와 호스트 모두에게 제일 중요한 정보입니다. 숙소 가격을 분석하면 여행자는 더 나은 예산을 계획할 수 있고, 호스트는 수익성을 극대화할 수 있습니다. 이번 파이썬 데이터분석 예제에서는 뉴욕 에어비앤비 데이터를 분석하여 지역별 숙소 가격과 리뷰 수를 도출하는 방법을 다룹니다.
데이터 로드 및 탐색
우선, Inside Airbnb에서 제공하는 뉴욕 에어비앤비 숙소 데이터를 파이썬 데이터분석 예제로 불러와 탐색합니다. 이 데이터는 숙소의 가격, 위치, 리뷰 수 등 다양한 정보를 포함하고 있습니다.
Python에서 데이터 로드
import pandas as pd
# 에어비앤비 숙소 데이터 로드
url = 'https://raw.githubusercontent.com/erkansirin78/datasets/refs/heads/master/AB_NYC_2019.csv'
airbnb_data = pd.read_csv(url)
# 데이터 탐색
print(airbnb_data.head())
print(airbnb_data.describe())이 코드는 파이썬 데이터분석 예제의 첫 단계로, 뉴욕 에어비앤비 데이터를 불러와 탐색하는 과정을 보여줍니다. 데이터에는 각 숙소의 가격, 리뷰 수, 위치 정보가 포함되어 있습니다.
데이터 전처리
데이터 분석 전에 결측치나 오류가 있는 데이터를 확인하고 처리하는 것이 중요합니다. 파이썬 데이터분석 예제에서 결측치 처리를 위한 전처리 과정을 진행합니다.
# 결측치 확인
print(airbnb_data.isnull().sum())
# 리뷰 관련 결측치는 0으로 채움
airbnb_data['reviews_per_month'].fillna(0, inplace=True)
airbnb_data['last_review'].fillna('No Review', inplace=True)
# 결측치 처리 후 확인
print(airbnb_data.isnull().sum())이 코드는 리뷰 관련 결측치를 처리하는 방법을 설명합니다. 결측치를 적절히 처리해야 파이썬 데이터분석 예제에서 신뢰할 수 있는 분석 결과를 도출할 수 있습니다.
지역별 숙소 가격 분석
이제 뉴욕의 각 지역별로 숙소 가격을 분석합니다. 파이썬 데이터분석 예제로 지역별 평균 숙소 가격을 계산하고, 이를 시각화합니다.
지역별 평균 가격 계산 및 시각화
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 지역별 평균 숙소 가격 계산
avg_price_by_neighbourhood = airbnb_data.groupby('neighbourhood_group')['price'].mean().sort_values(ascending=False)
# 시각화
plt.figure(figsize=(10, 6))
avg_price_by_neighbourhood.plot(kind='bar', color='orange')
plt.title('뉴욕 지역별 평균 숙소 가격')
plt.xlabel('지역')
plt.ylabel('평균 가격 (USD)')
plt.show()이 파이썬 데이터분석 예제에서는 뉴욕 지역별 평균 숙소 가격을 계산하고, 막대 그래프로 시각화합니다. 분석 결과, 맨해튼이 가장 비싼 지역임을 확인할 수 있습니다.
인기 지역 분석: 리뷰 수 기반
리뷰 수는 숙소의 인기를 간접적으로 나타내는 지표입니다. 이번 파이썬 데이터분석 예제에서는 지역별로 평균 리뷰 수를 분석하여 인기 지역을 도출합니다.
지역별 평균 리뷰 수 계산 및 시각화
# 지역별 평균 리뷰 수 계산
avg_reviews_by_neighbourhood = airbnb_data.groupby('neighbourhood_group')['number_of_reviews'].mean().sort_values(ascending=False)
# 시각화
plt.figure(figsize=(10, 6))
avg_reviews_by_neighbourhood.plot(kind='bar', color='blue')
plt.title('뉴욕 지역별 평균 리뷰 수')
plt.xlabel('지역')
plt.ylabel('평균 리뷰 수')
plt.show()이 파이썬 데이터분석 예제에서는 각 지역의 평균 리뷰 수를 분석하여, 어떤 지역이 더 많은 리뷰를 받았는지 시각적으로 확인할 수 있습니다. 스테이턴 아일랜드와 퀸스가 리뷰 수가 높은 인기 지역임을 알 수 있습니다.
숙소 가격과 리뷰 수의 관계 분석
이번 파이썬 데이터분석 예제에서는 숙소 가격과 리뷰 수 사이의 상관관계를 분석합니다. 이를 통해 가격이 높은 숙소가 더 많은 리뷰를 받는지, 아니면 가격과 리뷰 수 사이에 어떤 패턴이 있는지 알아봅니다.
가격과 리뷰 수의 상관관계 분석
# 가격과 리뷰 수 간의 상관관계 계산
correlation = airbnb_data[['price', 'number_of_reviews']].corr()
print(correlation)
# 산점도로 시각화
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.scatterplot(data=airbnb_data, x='price', y='number_of_reviews')
plt.title('숙소 가격과 리뷰 수의 관계')
plt.xlabel('가격 (USD)')
plt.ylabel('리뷰 수')
plt.show()상관관계 분석을 통해 가격과 리뷰 수 간의 관계를 시각적으로 분석합니다. 파이썬 데이터분석 예제를 통해 가격이 높다고 리뷰 수가 반드시 많은 것은 아니며, 낮은 가격대의 숙소가 더 많은 리뷰를 받을 가능성이 높음을 알 수 있습니다.
데이터 분석에서 흔히 하는 실수와 해결 방법
이번 파이썬 데이터분석에서 발생할 수 있는 일반적인 실수와 그 해결 방법을 다루겠습니다.
- 결측치 처리 부족: 데이터에 결측치가 포함되어 있으면, 분석 결과가 왜곡될 수 있습니다. 결측치는 적절하게 처리해야 합니다.
- 평균 가격 해석의 오류: 평균 가격만으로는 지역별 가격대를 정확히 설명할 수 없으므로, 가격 분포를 함께 고려해야 합니다.
- 리뷰 수 해석의 한계: 리뷰 수가 많다고 항상 인기 있는 숙소라고는 볼 수 없으므로, 다양한 분석 요소를 고려해야 합니다.
FAQ
Q1: 에어비앤비 데이터를 어디서 구할 수 있나요?
A: Inside Airbnb에서 도시별 에어비앤비 데이터를 다운로드할 수 있습니다. 혹은 구글 검색을 통해서 깃허브와 같은 곳에서도 확인할 수 있습니다.
Q2: 파이썬 데이터분석을 더 배울 수 있는 방법이 있나요?
A: 다양한 데이터 분석 플랫폼에서 파이썬을 활용한 실습 자료를 찾아보거나, 에어비앤비 데이터처럼 실생활과 관련된 데이터를 분석해보는 것을 추천합니다. S&P 500 데이터를 이용한 예제는 여기를 참조하세요.
Q3: 숙소 가격 예측 모델을 만들 수 있나요?
A: 네, 가능합니다. 이 데이터를 바탕으로 선형 회귀, 랜덤 포레스트 등 다양한 머신러닝 기법을 활용해 숙소 가격 예측 모델을 만들 수 있습니다.
정리하기
이번 포스트에서는 파이썬으로 뉴욕 에어비앤비 숙소 데이터를 분석하고, 지역별 숙소 가격과 리뷰 수를 기반으로 인기 있는 지역을 도출하는 방법을 배웠습니다. 이를 통해 숙소 가격대와 인기도를 파악하고, 더 나아가 숙소 가격 예측 모델을 만들 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.
이제 여러분도 직접 파이썬 데이터분석 예제를 실습하며, 다양한 인사이트를 도출해보세요!
#용어 설명
- 에어비앤비: 전 세계 여행자와 호스트를 연결하는 숙박 공유 플랫폼.
- 결측치: 데이터에서 빠져 있는 값으로, 분석을 위해 적절히 처리해야 합니다.
- 상관관계: 두 변수 간의 관계를 나타내는 지표로, 상관계수가 높을수록 두 변수 간의 관계가 강함을 의미합니다.
- 리뷰 수: 각 숙소에 남겨진 리뷰의 수로, 숙소의 인기를 반영하는 지표 중 하나입니다.
- 평균 제곱 오차(MSE): 모델의 예측값과 실제값 간의 차이를 제곱한 후 평균낸 값으로, 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다.
- 데이터 전처리: 데이터 분석을 위해 데이터를 적절하게 준비하는 과정으로, 결측치 처리, 데이터 변환 등이 포함됩니다.
- 시각화: 데이터를 그래프나 차트로 표현하여 패턴이나 트렌드를 쉽게 파악할 수 있게 만드는 방법.
- 지역 그룹: 에어비앤비 데이터에서 제공되는 변수로, 숙소가 속한 도시 내의 대분류된 지역을 의미합니다.
- 숙소 유형: 에어비앤비에서 제공하는 숙소 형태로, 전체 숙소, 개인실 등 다양한 유형이 있습니다.
