Câu chuyện dựa trên dữ liệu của Airbnb

AirBnB [Hình ảnh [0] Hình ảnh lịch sự: https://iacs.seas.harvard.edu/negotiation-tool-airbnb]

Người dùng trên AirBnB có thể đặt một nơi để ở tại hơn 34.000 thành phố trên hơn 190 quốc gia. Mục tiêu của bài đăng trên blog này là để phân tích dữ liệu, xác định các vấn đề và cơ hội và đưa ra những hiểu biết để tăng doanh thu. Dữ liệu này được lấy từ Kaggle. Nếu bạn quan tâm đến các dự án tương tự, hãy xem các blogpost khác của tôi ở đây.

Tại sao AirBnB mặc dù?

Chà, tôi muốn làm việc trên một tập dữ liệu trong thế giới thực có ý nghĩa thế giới thực với một chút tiền xử lý. AirBnB là bộ dữ liệu thú vị nhất mà tôi tìm thấy. Vì vậy, ở đây chúng tôi đi.

Nhập các thư viện.

Nhập dữ liệu.

Khung dữ liệu [Hình ảnh [1]]

Sơ chế

Chuyển đổi sang định dạng thời gian bằng cách sử dụng Lubridate. Thay thế -unknown- giới tính bằng NA.

Tóm tắt về df [Hình ảnh [2]]
  • Các giá trị NA trong cột date_first_booking nói rằng người dùng đã đặt phòng bất kỳ.
  • Giá trị NA trong cột tuổi có nghĩa là người dùng đã chỉ định tuổi của họ. Chúng ta có thể điền giá trị giả trong cột tuổi.
  • Giá trị NA trong cột giới tính có nghĩa là người dùng đã chỉ định giới tính của họ.

Lưu ý rằng có 95.688 giá trị NA trong cột giới tính và 117.763 giá trị được điền. Vì vậy, phân tích của chúng tôi dựa trên nhân khẩu học giới tính có thể không hoàn toàn chính xác trong thế giới thực.

Số lượng giá trị NA trong mỗi cột của khung dữ liệu.

colSums (is.na (train_users_2))
Số lượng NA [Hình ảnh [3]]

Cột tuổi chứa các giá trị nhỏ hơn 18 và hơn 80. Trên thực tế, tuổi chứa các giá trị lớn như 104 và 2014. Chúng tôi sẽ gán giá trị NA cho chúng.

Để điền vào các giá trị NA trong cột tuổi, chúng tôi sẽ tính toán độ lệch trung bình và độ lệch chuẩn của cột tuổi. Sau đó, chúng tôi sẽ tạo ra n số dưới dạng số nguyên ngẫu nhiên giữa giá trị trung bình và độ lệch chuẩn để điền vào các giá trị NA. n là số lượng giá trị NA trong cột tuổi.

Tạo một cột mới gọi là age_brackets và thêm nó vào khung dữ liệu.

Cuối cùng, chúng tôi sẽ thêm 2 cột mới vào khung dữ liệu.

  • Cột đầu tiên là time_first_active_to_booking, bằng với số ngày giữa date_first_booking và timestamp_first_active.
  • Cột thứ hai là time_signup_to_booking, bằng với số ngày giữa date_first_booking và date_account_created

Xem số lượng NA trên mỗi cột.

colSums (is.na (train_users_2))
Số lượng NA [Hình ảnh [4]]
  • Như bạn có thể thấy trong bảng trên, chỉ các cột date_first_booking, time_first_active_to_booking và giới tính có giá trị NA. Điều này là hoàn toàn tốt.
  • Giá trị NA trong cột date_first_booking có nghĩa là người dùng đã đặt phòng bất kỳ khách sạn nào.
  • Giá trị NA trong cột giới tính có nghĩa là người dùng đã chỉ định giới tính của họ. time_first_active_to_booking có nguồn gốc từ date_first_booking, vì vậy nó sẽ có các giá trị NA.

Đặt lại mức độ giới tính. Nếu bạn không làm điều này, cấp độ -unknown- vẫn sẽ hiển thị ở các cấp độ (train_users_2 $ giới tính). Chúng tôi không muốn điều đó, vì chúng tôi đã đặt tất cả các giá trị giới tính thành NA.

train_users_2 $ giới tính <- yếu tố (train_users_2 $ giới tính)

Chúng tôi được thực hiện với tiền xử lý. Phù : P

Phân tích dữ liệu thăm dò

Tuổi, giới tính và ngôn ngữ

Tuổi, giới tính và ngôn ngữ [Hình ảnh [5]]
  1. Chúng ta có thể thấy rằng có rất nhiều giá trị còn thiếu cho giới tính. Phần lớn người dùng không điền thông tin giới tính của họ trên nền tảng.
  2. Trong cốt truyện thứ hai, chúng tôi quan sát thấy nhóm tuổi của phần lớn người dùng nằm trong khoảng từ 25 đến 47 với hầu hết người dùng ở độ tuổi 30. Điều này cho chúng tôi biết rằng người dùng trẻ và trung niên chiếm ưu thế.
  3. Đối với một công ty có trụ sở tại Mỹ, điều đáng ngạc nhiên là ngôn ngữ được sử dụng nhiều nhất trên cổng / ứng dụng của họ là tiếng Anh.
  4. Nếu chúng tôi loại bỏ ngôn ngữ tiếng Anh khỏi cốt truyện, tiếng Trung (zh) là ngôn ngữ phổ biến tiếp theo trên AirBnB, tiếp theo là tiếng Pháp và tiếng Tây Ban Nha. Điều này cho thấy AirBnB, sau Mỹ, thực sự phổ biến ở các quốc gia / cộng đồng nói tiếng Pháp và Tây Ban Nha. Tiếng Pháp chủ yếu được nói ở Pháp, vì vậy chúng tôi biết ứng dụng này phổ biến ở Pháp. Nhưng chúng ta có thể nói rằng đối với tiếng Tây Ban Nha, bởi vì tiếng Tây Ban Nha được nói ở nhiều quốc gia bao gồm Tây Ban Nha, Columbia và Hoa Kỳ, trong số nhiều quốc gia khác.

Dữ liệu này, cùng với vị trí của người dùng, có thể được sử dụng để xác định vùng nào (bên trong quốc gia) sử dụng ngôn ngữ nào. Sau đó, có lẽ, chúng tôi có thể hiển thị quảng cáo được nhắm mục tiêu cho các cộng đồng đó.

Tuổi so với giới

Phân phối độ tuổi so với giới tính [Hình ảnh [6]]

Dựa trên độ tuổi, hầu như không có sự khác biệt giữa số lượng nam giới và nữ giới sử dụng AirBnB. Đàn ông và phụ nữ ở độ tuổi 30 là những người dùng nổi bật nhất của AirBnB.

Quảng cáo tiếp thị a.k.a

Trước khi chúng tôi bắt đầu phân tích các biểu đồ, hãy để ý hiểu tiếp thị liên kết là gì.

Tiếp thị liên kết là một loại hình tiếp thị dựa trên hiệu suất, trong đó một doanh nghiệp thưởng cho một hoặc nhiều chi nhánh cho mỗi khách truy cập hoặc khách hàng do các nỗ lực tiếp thị của chính các chi nhánh mang lại. Tiếp thị liên kết đang nhanh chóng trở thành một cách mạnh mẽ để tăng doanh số.

Nhà cung cấp liên kết và kênh [Hình ảnh [7]]

2 lô hiển thị phân phối các kênh liên kết được sử dụng bởi các nhà cung cấp liên kết khác nhau.

Tiếp thị trực tiếp được thực hiện bởi chính AirBnB đã có sự tiếp cận nhiều nhất về mặt tiếp thị. Tiếp thị trực tiếp là một hình thức quảng cáo trong đó các tổ chức giao tiếp trực tiếp với khách hàng thông qua nhiều phương tiện khác nhau bao gồm tin nhắn văn bản, email, trang web, quảng cáo trực tuyến, thư quảng cáo và truyền hình được nhắm mục tiêu.

Google là nhà cung cấp liên kết thứ hai gần gũi với thương hiệu bán là kênh liên kết phổ biến nhất. Bing, Facebook và Craigslist là những người đóng góp chính khác trên YouTube.

Tiếp thị trực tiếp - Cáp treo [Hình ảnh [8]]

Tiếp thị mục tiêu dựa trên độ tuổi

Những biểu đồ này cho thấy sự so sánh về việc sử dụng nền tảng AirBnB dựa trên nhân khẩu học theo độ tuổi.

Tiếp thị mục tiêu theo độ tuổi [Hình ảnh [9]]

Tiếp thị mục tiêu dựa trên giới tính

Những biểu đồ này cho thấy sự so sánh về việc sử dụng nền tảng AirBnB dựa trên nhân khẩu học giới tính.

Tiếp thị mục tiêu theo giới tính [Hình ảnh [10]]
  1. Phụ nữ nhiều hơn nam giới được nhắm mục tiêu bởi các kênh liên kết trực tiếp.
  2. Các nhà cung cấp liên kết trực tiếp cũng vậy.
  3. Nếu chúng tôi xóa kênh liên kết trực tiếp, chúng tôi quan sát bán thương hiệu và bán không thương hiệu là hai kênh phổ biến nhất theo sau là API và SEO (Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm). Ngoại trừ kênh API, tất cả các kênh khác phục vụ nhiều phụ nữ hơn nam giới.
  4. Google là nhà cung cấp liên kết phổ biến ở phụ nữ hơn nam giới.
Tiếp thị mục tiêu [Hình ảnh [11]]

Ứng dụng đăng ký và phương thức đăng ký

Ứng dụng và phương thức đăng ký [Hình ảnh [12]]
  1. Đăng ký bằng email là tùy chọn phổ biến nhất, tiếp theo là đăng ký bằng Facebook. Không ai thích liên kết tài khoản Google của họ với tài khoản Airbnb của họ.
  2. Phần lớn mọi người truy cập vào nền tảng AirBnB bằng các trình duyệt trên máy tính của họ, sau đó là ứng dụng iOS của họ. Thực tế là người dùng Android ít hơn người dùng iOS có vẻ kỳ quặc, nhưng hãy nhớ rằng AirBnB là một công ty Mỹ có cơ sở người dùng lớn nhất là người Mỹ. iOS phổ biến ở Mỹ hơn Android.
  3. Mọi người có lẽ không nên sử dụng ứng dụng này. Điều này có thể là beacuse họ don như ứng dụng hoặc giao diện người dùng ứng dụng Android / iOS. Có thể phiên bản web cung cấp nhiều chức năng hơn và dễ sử dụng hơn. Hoặc mọi người không biết về ứng dụng AirBnB.

Ứng dụng và phương thức đăng ký dựa trên độ tuổi và giới tính

Tuổi đăng ký và giới tính [Hình ảnh [13]]
  1. Như mong đợi, người cao tuổi hoàn toàn không sử dụng điện thoại thông minh để sử dụng AirBnB. Một số lượng lớn người ở độ tuổi 20, 30 và 40 sử dụng máy tính của họ để truy cập nền tảng AirBnB. Người ta sẽ mong đợi những thanh thiếu niên am hiểu về công nghệ và những người 20 tuổi sử dụng điện thoại thông minh nhiều hơn, nhưng đó không phải là trường hợp. (Lưu ý rằng có nhiều người hơn trong độ tuổi 30. Giả định này có thể sai.)
  2. Nhiều phụ nữ thích đăng ký sử dụng máy tính của họ trong khi nhiều đàn ông thích ứng dụng iOS / Android hơn.
  3. Rất nhiều người ở độ tuổi 30 thích đăng ký bằng email so với Facebook. Một số lượng người gần như bằng nhau một cách kỳ lạ ở độ tuổi 20 và 30 thích đăng ký bằng Facebook.
  4. Phụ nữ nhiều hơn nam giới thích sử dụng phương pháp đăng ký Facebook và email. So với 2 phương thức còn lại, phương thức đăng ký Google giống như lỗi 404, Không tồn tại.

Loại thiết bị đầu tiên so với tuổi và giới tính

Loại thiết bị đầu tiên -Gender [Hình ảnh [14]]
  1. Máy Mac là máy tính xách tay được ưa thích nhất để truy cập nền tảng AirBnB, tiếp theo là Windows Desktop. Một lần nữa, Apple cực kỳ nổi tiếng ở Mỹ.
  2. iPhone và iPad là những thiết bị được sử dụng rộng rãi thứ hai để truy cập vào nền tảng AirBnB.
Loại thiết bị đầu tiên - Tuổi [Hình ảnh [15]]
  1. Máy tính để bàn Mac rất phổ biến đối với những người ở độ tuổi 20 và 30 để truy cập nền tảng AirBnB, sau đó là Windows Desktop.
  2. Chúng tôi thấy xu hướng sử dụng máy Mac giảm dần khi tuổi càng cao. Không có sự khác biệt giữa Mac Desktops và Windows Desktops cho những người ở độ tuổi 60.
  3. Điện thoại thông minh, tuy nhiên, trở nên không phổ biến khi tuổi tăng.

Đặt chỗ và Tài khoản qua các năm

Đặt chỗ và Tài khoản [Hình ảnh [16]]
  1. Số lượng đặt phòng tăng nhanh mỗi năm.
  2. Số lượng đặt phòng giảm mạnh trong năm 2015 là do chúng tôi chỉ có dữ liệu cho đến 29 Tháng Sáu 2015. bộ lọc (train_users_2, date_first_booking> = "2015-06-29")
  3. Đối với số lượng tài khoản được tạo, chúng tôi chỉ có dữ liệu cho đến 2014 2014060630. bộ lọc (train_users_2, date_account_created> = "2014-06-30")

Số lượng đặt phòng đầu tiên mỗi năm

Đặt chỗ đầu tiên [Hình ảnh [17]]
  1. Số lượng đặt phòng đầu tiên là thấp nhất vào khoảng tháng một. Điều này có thể có thể là do năm vừa kết thúc, vì vậy mọi người không đi du lịch sớm ở bất cứ đâu. Ngoài ra, ngoài trời lạnh nhiều?
  2. Số lượng đặt phòng đầu tiên luôn tăng vọt trong khoảng từ tháng Bảy đến tháng Mười. Điều này có thể được dự đoán trước các lễ hội như Lễ Tạ ơn và Lễ hội tháng mười (hoặc các kỳ nghỉ hè).
  3. Tuy nhiên, chúng tôi thấy số lượng đặt phòng giảm mạnh bắt đầu từ tháng 7 năm 2014 đến tháng 7 năm 2015.
Vào tháng 7 năm 2014, Airbnb đã tiết lộ các bản sửa đổi thiết kế cho trang web và ứng dụng di động và giới thiệu một logo mới. Một số người coi logo mới giống với trực quan bộ phận sinh dục, nhưng một cuộc khảo sát người tiêu dùng của Survata chỉ cho thấy một số ít người được hỏi nghĩ rằng đây là trường hợp.

Google Land AirBnB 2014 2014 để tìm lý do cho sự sụt giảm đột ngột số lượng đặt phòng trong năm 2014.

Số lượng tài khoản được tạo mỗi năm

Tài khoản đầu tiên [Hình ảnh [18]]
  1. Cốt truyện này theo một xu hướng tương tự như cốt truyện trên.
  2. Số tài khoản mới (đầu tiên) được tạo ra ít hơn vào khoảng tháng 1 và tăng đột biến vào khoảng tháng 9 và tháng 10.
  3. Mọi người có thể tạo tài khoản mới để đặt cũng như so sánh giá giữa các dịch vụ khác.

AirBnB có thể giảm giá hoặc giảm giá và ưu đãi nhiều hơn trong các tháng 8, 9 và 10 để nhiều người đặt chỗ hơn.

Thời gian giữa Đăng ký và đặt phòng đầu tiên dựa trên Tuổi và Giới tính

Đặt phòng - Đăng ký [Hình ảnh [19]]

Các hộp màu cho biết phạm vi liên vùng đại diện cho 50% giữa của dữ liệu. Râu kéo dài từ hai bên của hộp. Râu đại diện cho các phạm vi cho 25% dưới cùng và 25% giá trị dữ liệu hàng đầu, không bao gồm các ngoại lệ.

  1. Phần lớn mọi người không phân biệt tuổi tác và phòng sách giới tính vào ngày họ đăng ký. Giá trị trung bình là 0.
  2. Bạn có thể thấy các phòng sách outliers của AliExpress hơn 1000 ngày sau khi đăng ký trên nền tảng.
  3. Thời gian chờ đợi của người dùng dành cho những người dùng trung bình 50% từ mỗi nhóm tuổi thường có xu hướng giảm dần theo tuổi.

Thời gian giữa lần đặt đầu tiên và hoạt động đầu tiên

Đặt phòng - Hoạt động [Hình ảnh [20]]
  1. Thời gian giữa lần đặt đầu tiên và hoạt động đầu tiên của người dùng 0 hoặc gần bằng 0 đối với nhiều người.
  2. Có những người đã đặt phòng đầu tiên của họ hơn 100 ngày sau hoạt động đầu tiên của họ trên nền tảng AirBnB. Chỉ trích.

Thời gian giữa lần đặt đầu tiên và Đăng ký

Đặt phòng - Đăng ký [Hình ảnh [21]]
  1. Ở đây, chúng tôi thấy rằng số ngày là âm đối với khá nhiều người. Mọi người đã đặt phòng miễn là một năm trước khi tạo một tài khoản. Ngoài ra, dữ liệu có vẻ tương tự như âm mưu trên.
  2. Một số lượng lớn người đặt phòng trong cùng ngày họ đăng ký trên nền tảng AirBnB.

Hãy cùng phân tích các giá trị âm. Có bao nhiêu giá trị âm?

Thời gian tiêu cực [Hình ảnh [22]]

Chúng tôi thấy rằng chỉ có 29 giá trị âm. Điều này có nghĩa là có 29 người dùng có thể đặt phòng mà không cần tạo tài khoản!

Hãy để xem trong những năm này điều này đã xảy ra. Sau khi chỉ lọc các giá trị âm của time_signup_to_booking, đó là những người đã đặt phòng trước khi đăng ký, chúng tôi vẽ biểu đồ sau. Biểu đồ này cho chúng tôi biết rằng người dùng có thể đăng ký trước khi đặt chỗ trên nền tảng AirBnB từ năm 2010 đến 2013.

Đếm mỗi năm đặt phòng trước khi đăng ký [Hình ảnh [23]]

Tuyên bố sau đây được phát hành bởi AirBnB.

Cho đến đầu năm 2013, có một số luồng mà người dùng có thể đặt trước khi tạo hoàn toàn một tài khoản (theo định nghĩa về việc tạo tài khoản mà chúng tôi sử dụng ngày nay). Sau đầu năm 2013, điều này không còn nữa.

Các kết quả

Đã đặt so với Chưa đặt trước

NDF có nghĩa là không có đặt phòng đã được thực hiện.

Đã đặt so với Chưa đặt trước [Hình ảnh [24]]
  1. Rõ ràng có nhiều người dùng trơ ​​hơn người dùng hoạt động.
  2. Tỷ lệ nam so với nữ khá giống nhau đối với người dùng đặt trước so với những người tặng. Giá trị NA, tuy nhiên, khác nhau. Có rất nhiều người dùng don don cung cấp giới tính của họ và don don đặt bất kỳ phòng nào.
  3. Những người ở độ tuổi 30 là cao nhất trong số rất nhiều cho cả đặt phòng và không đặt phòng. Tỷ lệ đã đặt: NotBooked là ít hơn 1 cho những người ở độ tuổi 20, 30 và 40. Trong khi tỷ lệ tương tự là loại không đổi đối với những người ở độ tuổi 50, 60 và 70.
  4. Như bạn có thể thấy, một số lượng lớn người don cuối cùng đã đặt phòng. Mỹ có số lượng đặt phòng nhiều nhất sau đó. Một số lượng lớn các đặt phòng này phải là trong nước, vì bản thân công ty có trụ sở tại Hoa Kỳ.

Biểu đồ cho thấy những người ở độ tuổi 20, 30 và 40 là khách hàng cơ sở của AirBnB.

Tần suất của quốc gia đích

Freq của quốc gia đích [Hình ảnh [25]]
  1. Số lượng người dùng không hoạt động cao nhất (những người trú ẩn đã đặt phòng) ở độ tuổi 30.
  2. Phụ nữ đi du lịch xung quanh nhiều hơn một chút so với nam giới sử dụng AirBnB.
  3. Sau các quốc gia khác của Hoa Kỳ và các quốc gia khác, Pháp là điểm đến phổ biến tiếp theo.
  4. Nhiều phụ nữ đến Pháp so với nam giới, trong khi nhiều nam giới đến Canada hơn so với phụ nữ.

Lưu ý rằng việc đi lại không chỉ là quốc tế. Nó có thể là cả quốc gia hoặc quốc tế, vì nước xuất xứ của người dùng không được cung cấp trong bộ dữ liệu.

Ảnh hưởng của Kênh liên kết đến Quốc gia đích

Ảnh hưởng của các kênh liên kết đến đích [Hình ảnh [24]]
  1. Các kênh liên kết trực tiếp đã đóng một vai trò lớn để xác nhận đặt phòng.
  2. Kênh liên kết thương hiệu bán đóng vai trò quan trọng để xác nhận đặt phòng, đặc biệt là ở Mỹ.

Ảnh hưởng của nhà cung cấp liên kết đến quốc gia đích

Ảnh hưởng của nhà cung cấp liên kết đến đích [Hình ảnh [25]]

Sau khi nhà cung cấp liên kết trực tiếp, Google đóng vai trò quan trọng trong việc xác nhận đặt chỗ.

Thống kê đặt phòng hàng tháng dựa trên giới tính

Đặt phòng hàng tháng so với giới tính [Hình ảnh [26]]
  1. Phụ nữ luôn đặt nhiều khách sạn trên AirBnB hơn nam giới trừ một tháng - tháng 12 năm 2013.
  2. Chúng ta có thể thấy tổng số lượng đặt phòng đạt đỉnh vào khoảng tháng 7, ngoại trừ năm 2014 và 2015.

Thống kê đặt phòng hàng tuần dựa trên giới tính

Đặt phòng hàng tuần so với giới tính [Hình ảnh [27]]
  1. Số lượng đặt phòng luôn luôn là thấp nhất trong cuối tuần, tức là. Thứ bảy và chủ nhật.
  2. Số lượng đặt phòng luôn luôn đạt đỉnh trong Thứ Năm và Thứ Sáu. Mọi người có thể đặt phòng cho cuối tuần vào thứ năm và thứ sáu.
  3. Đặt phòng khách sạn của nam giới giảm rất nhiều vào Chủ nhật so với thứ Bảy, nhưng ngược lại đối với phụ nữ.
  4. Số lượng đặt phòng tiếp tục tăng từ thứ Hai đến thứ Sáu chỉ để rơi vào cuối tuần.

Biến đổi hàng ngày về số lượng đặt phòng

Đặt phòng hàng ngày so với giới tính [Hình ảnh [28]]

Chúng tôi quan sát AirBnB đã đi từ 0 đặt 5050 mỗi ngày trong năm 2010 lên gần 200 đặt trước mỗi ngày trong những tháng đầu năm 2014.
Con số giảm xuống còn khoảng 100 đặt trước mỗi ngày sau đó.

Kết luận

Trước khi tôi bắt đầu làm việc này, tôi đã có một vài quan niệm định sẵn về loại kết quả mà tôi sẽ nhận được. Ví dụ, tôi không mong đợi iOS sẽ cực kỳ phổ biến. Hơn cả Android.

Trong số 432 triệu điện thoại thông minh được bán trong quý cuối năm 2016, 352 triệu chạy Android (81,7%) và 77 triệu chạy iOS (17,9%).

Doanh số điện thoại thông minh trên toàn thế giới trong quý IV năm 2016. (Hàng ngàn đơn vị) [Hình ảnh [29] tín dụng: Gartner]

Số lượng người dùng giảm mạnh vào khoảng tháng 7 năm 2014 cũng là một điều bất ngờ. Ý tôi là, công ty đã có một tốc độ tăng trưởng tuyệt vời cho đến thời điểm đó. Tất cả bắt đầu xuống dốc sau đó. Mặc dù chúng tôi chỉ có dữ liệu cho đến giữa năm 2015, nhưng ai biết đặt chỗ có thể đã được chọn sau đó.

Ai sẽ dự đoán số lượng đặt phòng sẽ giảm vào cuối tuần? Chắc chắn không phải tôi. Nhưng hóa ra, nếu bạn muốn ra ngoài vào cuối tuần, bạn phải đặt khách sạn trước đó. Lỗi của tôi. : P

Đặt phòng trước khi tạo tài khoản? Phần này tôi đã mất rất nhiều thời gian để tìm ra. Tôi nghĩ rằng tôi đã sai. Nhưng cuối cùng khi tôi đã xử lý nó, hóa ra điều này là có thể trước đầu năm 2013. AirBnB đã sửa lỗi ngay sau đó.

Một điều khác mắc kẹt là, những người ở độ tuổi 30 hoạt động nhiều hơn trên AirBnB so với những người ở độ tuổi 20. LÀM SAO? Tôi chắc chắn không mong đợi những người ở độ tuổi 70 đi du lịch, sử dụng AirBnB ít hơn nhiều. * * *

Cảm ơn bạn đã đọc. Đề nghị và phê bình mang tính xây dựng được chào đón. :) Bạn có thể tìm thấy tôi trên LinkedIn. Bạn có thể xem mã đầy đủ ở đây.

Bạn cũng có thể kiểm tra các trang blog khác của tôi Phân tích khám phá bộ dữ liệu FIFA 18 bằng R, Bắt đầu với Hive và GgPlot hồi Em All | Pokemon trên R.