Feature Engineering
In den vorherigen Übungen hast du Fensterfunktionen genutzt, um Top-Performer zu identifizieren und Abweichungen vom durchschnittlichen Preis innerhalb jeder Nachbarschaftsgruppe zu berechnen. Jetzt erweiterst du diese Konzepte, indem du neue Features entwickelst, die die Effizienz von Inseraten, das Verhalten der Hosts und Verfügbarkeitstrends analysieren. Diese fortgeschrittenen Kennzahlen ermöglichen dir, den operativen Umfang der Airbnb-Angebote zu bewerten – von einzelnen Inseraten bis hin zur Performance ganzer Nachbarschaften. So deckst du Muster auf, die die Nachfrage treiben, Preisstrategien informieren und die Zufriedenheit der Gäste erhöhen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Fallstudie: Datenanalyse in Databricks
Interaktive Übung
In dieser interaktiven Übung kannst du die Theorie in die Praxis umsetzen.
Übung starten