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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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,主要包含6个csv文件,请有需要的小伙伴
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kaggle比赛完整
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主要包含5个csv文件
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预订
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数据集
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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——
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Air
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用户
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预订行为。Kaggle 竞赛提供了丰富的
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,助力参赛者构建模型、剖析
用户
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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
与
Air
bnb
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
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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
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数据,通常包含
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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
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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
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数据用于验证模型的
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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
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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
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ID 和
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的预订概率。参赛者需要按照这一格式生成自己的
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结果文件。 age_gender_bkts.csv.zip:该文件可能包含了
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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
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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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