それでは、データセットの構造を分析して各列のデータ型を確認し、listing（物件情報）と review（レビュー）を結合して拡張データセットを作成しましょう。この結合済みテーブルによって、Airbnb の物件情報、地域、レビュー評価を総合的に把握でき、価格設定、顧客満足度、市場動向についてより深い知見が得られます。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では、Databricks 環境をセットアップし、Airbnb Open Dataset を探索します。Databricks Lakehouse 内でデータをクエリ、フィルタリング、集計するために欠かせない SQL スキルを学びます。演習を通じて、サブクエリを使って複雑なクエリを簡潔にする方法や、`OPTIMIZE` コマンドを使って大規模データセットのパフォーマンスを最適化する方法を練習します。この章では、Databricks で効率的にデータを分析・管理するために必要な基礎スキルを身につけます。
現在の演習
この章では、Databricks SQL Notebooks で Airbnb データセットを使い、高度な分析手法を学びます。実践的な演習を通じて、記述統計量を計算し、ウィンドウ関数を使った複雑な計算に取り組みます。さらに、特徴量エンジニアリングを行い、実用的な洞察につながる意味のある指標を作成します。この章を終える頃には、Data X のデータドリブンな戦略に沿った形で、実際のコンサルティングの現場で高度な分析を自信を持って活用できるようになります。
データ可視化は、複雑なデータセットの理解を深め、重要な洞察を効果的に伝えるための強力な手段です。 この章では、Databricks を使ってインタラクティブな可視化を設計し、包括的なダッシュボードを構築するための理論と手法を学びます。 棒グラフ、ヒートマップ、マップなど、さまざまなチャートタイプを活用することで、データの分布、相関関係、地理的傾向を明らかにします。インタラクティブフィルターを使うことで、エリア、レビュースコア、価格帯を動的に探索できるようになります。
