Data analytics for AirBnB listing

يهدف هذا المشروع إلى تحليل بيانات قوائم منصة Airbnb لاستخراج رؤى تساعد على فهم سلوك السوق، العوامل المؤثرة في الأسعار، وأنماط الحجز في المدن المختلفة. يعتمد المشروع على تقنيات تحليل البيانات والإحصاء لاكتشاف العلاقات بين خصائص العقارات مثل الموقع، عدد الغرف، التقييمات، والسعر. مراحل المشروع: جمع البيانات: الحصول على بيانات قوائم منصة Airbnb التي تحتوي على معلومات مثل السعر، الموقع، نوع العقار، وعدد التقييمات. تنظيف البيانات (Data Cleaning): معالجة القيم المفقودة، إزالة البيانات غير الصحيحة، وتحويل بعض الأعمدة إلى صيغ مناسبة للتحليل. التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA): دراسة توزيع الأسعار، أنواع العقارات، وعدد المراجعات لفهم الأنماط والعلاقات بين المتغيرات. تصور البيانات (Data Visualization): إنشاء رسوم بيانية توضح النتائج باستخدام أدوات مثل seaborn و matplotlib