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摘要
随着共享经济以及旅游业的快速发展,民宿行业面临着价格波动幅度较大、信息不对称以及运营效率较低等诸多挑战,此项研究运用Python技术构建了一个数据分析与可视化框架,用以为民宿行业提供数据驱动方面的决策支持,借助Scrapy和Selenium相结合的网络爬虫技术,动态采集多种来源的民宿数据,比如房源的属性、价格、评分以及规则信息等,并且借助Pandas完成数据清洗、缺失值填补以及特征工程,构造出“设施数量”“接待政策”等衍生指标,利用LabelEncoder与StandardScaler实现分类变量编码以及数值标准化。
在分析阶段,借助
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