Airbnb 新用户的民宿预定预测-数据集下载

PIPI_333 2018-06-20 04:34:51
Airbnb 新用户的民宿预定预测
kaggle比赛完整数据集
主要包含5个csv文件
相关下载链接://download.csdn.net/download/datawhale/10488654?utm_source=bbsseo
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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ab6ed9424307 在本次项目中,我们面临的是一个典型的数据挖掘任务——预测 Airbnb 用户民宿预订行为。Kaggle 竞赛提供了丰富的数据集,助力参赛者构建模型、剖析用户行为并预测未来的预订趋势。以下是各数据文件的主要内容及可能涉及的知识点: sessions.csv.zip:该文件可能涵盖了用户Airbnb 平台交互的详细信息,例如访问时间、浏览的房源、点击行为等。在数据挖掘过程中,我们可以借助这些数据来分析用户的行为模式,比如用户在哪些时间段较为活跃,房源哪些更受青睐,以及用户的浏览 - 预订转化率等。此外,还可以开展会话分析,以洞察用户的决策过程。 train_users_2.csv.zip:这是训练集用户数据,通常包含用户的基本信息,如注册时间、年龄、性别、地理位置等。这些特征对于构建预测模型极为关键,因为它们能够帮助我们理解用户属性对预订行为的影响。例如,年龄和性别可能与旅游偏好存在关联,而地理位置可能会影响用户选择的住宿类型。 test_users.csv.zip:测试集用户数据用于验证模型的预测性能。这部分数据通常不包含目标变量(即预订信息),因此我们需要依据训练集所学到的规律来预测这些未知数据的行为。 sample_submission_NDF.csv.zip:这是提交结果的示例文件,它明确了预期的输出格式,包括用户 ID 和预测的预订概率。参赛者需要按照这一格式生成自己的预测结果文件。 age_gender_bkts.csv.zip:该文件可能包含了用户年龄和性别的分桶信息。这有助于我们在处理敏感个人数据的同时,保留一些用户群体特征。通过这种方式,我们可以分析不同年龄层和性别组的预订行为差异。 countries.csv.zip:这个文件可能包含了国家级别的数据,例如国家代

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