रिश्तों का विश्लेषण

इस पहले अभ्यास में आपका कार्य Airbnb डेटा में प्राइसिंग पैटर्न का विश्लेषण करना है, ताकि रेवेन्यू को ऑप्टिमाइज़ करने और कस्टमर प्रेफ़रेंस को पूरा करने की रणनीतियों को सूचित किया जा सके।

हर नई सेशन पहले से क्लीन की गई airbnb_combined टेबल के साथ शुरू होती है, इसलिए आप इसे तुरंत क्वेरी कर सकते हैं। यदि कोई क्वेरी यह रिपोर्ट करे कि airbnb_combined या standardized_neighborhood_group नहीं मिल रहा है, तो संकेत में टेबल को फिर से बनाने वाला स्टेटमेंट दिया गया है।

इस अभ्यास में, आप SQL का उपयोग करके अलग-अलग रूम टाइप्स के लिए प्रमुख प्राइसिंग मेट्रिक्स—न्यूनतम, अधिकतम, और औसत कीमत—निकालेंगे। यह विश्लेषण आपको बताएगा कि किन रूम टाइप्स की कीमतें अपेक्षाकृत अधिक होती हैं और प्राइसिंग में वैरिएबिलिटी के ट्रेंड्स क्या हैं।