おめでとうございます！

ケーススタディ：Databricks でのデータ分析

Elliot Zhu

Data Scientist

Airbnb データセットを探る

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  • 主な成果:
    • Databricks を使って Airbnb データセットに接続
    • データ品質評価 を実施し、正確で信頼できる分析を実現
    • SQL クエリを作成し、部屋タイプ、価格、空室状況のトレンドを調査

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  • 成果: 分析に向けて整理されたデータセットを準備

Airbnb の整理済みデータセットの画像

ケーススタディ：Databricks でのデータ分析

主要なパターンと関係性を発見

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  • 主な成果:
    • ウィンドウ関数 を適用し、上位の掲載物件をランキング
    • 以下のような特徴量を作成:
      • 価格対レビュー比率
      • ホスト密度
    • 以下の指標を集計して分析:
      • 総収益
      • 平均価格
      • サービス料金の傾向

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  • 成果: 価格戦略と業務改善に役立つ重要なインサイトを発見しました。

Airbnb の最終ダッシュボードの画像

ケーススタディ：Databricks でのデータ分析

インサイトを実践に活かす

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  • 主な成果:
    • Databricks でインタラクティブなダッシュボードを設計
    • 可視化を作成:
      • トレンド: 平均価格、レビュー率、空室状況
      • 相関関係: 価格とレビュー率、空室状況、料金の散布図
      • ヒートマップ: 地域と部屋タイプ別の掲載件数

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  • Databricks の AI & BI 機能 を活用:
    • 大規模データセットに対応するスケーラブルなデータ処理
    • 詳細な分析を可能にするインタラクティブでリアルタイムな可視化
  • 成果: 関係者がインサイトを動的に探索し、データに基づく意思決定を推進できるようにしました
ケーススタディ：Databricks でのデータ分析

ありがとうございました

ケーススタディ：Databricks でのデータ分析

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