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「データサイエンスを利用した需要ベースのホテルルーム価格設定をMLOpsで実装する」
イントロダクション COVID-19の間、ホスピタリティ産業は売上の大幅な減少を経験しました。したがって、人々がより多く旅行する中でも、顧客の獲得は課題であり続けます。我々はこの問題に対処するためにMLツールを開発し、適切な価格設定を行い、宿泊率を向上させ、ホテルの収益を増やすためのフィッティングルームを提供します。ホテルのデータセットを使用して、正しい部屋の価格を選択し、宿泊率を増加させ、ホテルの収益を増やすAIツールを構築します。 学習目標 ホテルの部屋の適切な価格設定の重要性。 データのクリーニング、データセットの変換、データの前処理。 ホテルの予約データを使用したマップと視覚化プロットの作成。 データサイエンスで使用されるホテルの予約データ分析の現実世界への応用。 Pythonプログラミング言語を使用したホテルの予約データ分析の実施。 この記事はデータサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。 ホテルルーム価格データセットとは何ですか? ホテルの予約データセットには、ホテルタイプ、成人の人数、滞在時間、特別な要件など、異なる情報源からのデータが含まれています。これらの値は、ホテルの部屋の価格予測やホテルの収益の増加に役立ちます。 ホテルルーム価格分析とは何ですか? ホテルの部屋の価格分析では、データセットのパターンやトレンドを分析します。この情報を使用して、価格設定や運営に関する意思決定を行います。これらの要素はいくつかの要因に依存します。 季節性: 繁忙期(祝日など)において、部屋の価格は著しく上昇します。 需要: イベントの祝賀やスポーツイベントなど、需要が高まると部屋の価格も上昇します。 競争: 近くのホテルの価格がホテルの部屋の価格に大きく影響を与えます。エリア内のホテルの数が多いほど、部屋の価格は低くなります。 設備: プール、スパ、ジムなどの設備があるホテルは、これらの施設に対してより高い料金を請求します。 場所: 中心地のホテルは、郊外のホテルと比べて高い料金を請求することがあります。 適切なホテルの部屋の価格設定の重要性…
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