解析 Airbnb：预测新房源价格
综合金融
2018-05-31 v1
摘要
本文分析了旧金山市的 Airbnb 房源，以更好地理解卧室、位置、房屋类型等不同属性如何被用于准确预测新房源的价格——该价格在房东盈利性上最优，同时又对房客可负担。该模型旨在对 Airbnb 提供给房东的内部定价工具有所助益。此外，还进行了额外分析以确定房源可供预订的可能性，供潜在房客在预订时考量。分析始于探索与检视数据，以进行必要的变换，从而有助于从整体上更好地理解问题并帮助我们提出假设。进一步，构建了直观易用的机器学习模型，以验证关于定价与可用性的假设，并在该背景下进行实验以得出可行解。本文最后讨论了业务影响、相关风险与未来展望。
引用
@article{arxiv.1805.12101,
title = {Unravelling Airbnb Predicting Price for New Listing},
author = {Paridhi Choudhary and Aniket Jain and Rahul Baijal},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.12101},
year = {2018}
}