实战 | 北京高档酒店价格因素分析

数据分析实战又来啦，今天我们进行的是北京高档酒店的价格因素分析，话不多说，直接上代码。

1. 导入所需要的包

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np import warnings warnings.filterwarnings("ignore")

2.读取文件

hotel=pd.read_csv('hoteldata.csv') #将四项评分的平均分作为总体评分 hotel['总体评分']=(hotel['卫生评分']+hotel['服务评分']+hotel['设施评分']+hotel['位置评分'])/4 #2015之前的旧装修，2015之后的为新装修 hotel['装修新旧']=pd.cut(hotel['装修时间'],[0,2015,2019],labels=['旧装修','新装修']) hotel.head()

将各个酒店的情况进行评分，总体评分由卫生评分、服务评分、设施评分和位置评分构成，装修的新旧以装修时间来划分。

3  描述性统计分析

3.1 酒店房价分布直方图

price=hotel['房价'] plt.figure("hist",figsize=(15,7)) n, bins, patches = plt.hist(price, bins=20)   plt.show()

3.2 因变量数字特征

# 酒店房价平均值 hotel['房价'].mean()

1655.5125899280577

3.3 酒店因素箱型图

#酒店房间类型 hotel['对数房价']=np.log(hotel['房价']) plt.figure(figsize=(7,7)) sns.boxplot(x='房间类型',y='对数房价',data=hotel)

符合一般的房价标准，按照标准间、商务间、豪华套间价格依次递增。

#酒店区域因素分析 plt.figure(figsize=(7,7)) sns.boxplot(x='地区',y='对数房价',data=hotel)

根据地区划分的箱型图展示，其中，东城区和朝阳区的房价最高，海淀区紧随其后。

#酒店装修时间 hotel['对数房价']=np.log(hotel['房价']) plt.figure(figsize=(7,7)) sns.boxplot(x='装修新旧',y='对数房价',data=hotel)

新装修的价格高于就旧装修，并且价格差异明显。

3.4 评分因素相关系数

grade=pd.DataFrame([hotel['卫生评分'],hotel['服务评分'],hotel['设施评分'],hotel['位置评分']]).transpose() correlation=grade.corr() plt.subplots(figsize=(9, 9)) # 设置画面大小 sns.heatmap(correlation, annot=True, vmax=1, square=True, cmap="Blues")

#评分因素箱型图 hotel['评分分组']=pd.cut(hotel['总体评分'],[0,4.5,5.0],labels=['评分低','评分高']) sns.boxplot(x='评分分组',y='对数房价',data=hotel)

评分高的房价高于评分低的房价。

4  对数线性回归模型

4.1 特征处理

#特征选择与处理 features=['地区','房间类型','装修新旧','总体评分','校园生活','公司','出行住宿'] X=hotel[features] X['地区']=pd.get_dummies(X['地区']) X['房间类型']=pd.get_dummies(X['房间类型']) X['装修新旧']=pd.get_dummies(X['装修新旧']) # 对特征进行归一化处理 from sklearn import preprocessing X['总体评分']=preprocessing.scale(X['总体评分']) X['校园生活']=preprocessing.scale(X['校园生活']) X['公司']=preprocessing.scale(X['公司']) X['出行住宿']=preprocessing.scale(X['出行住宿'])

4.2 模型拟合

from sklearn import linear_model model=linear_model.LinearRegression() model.fit(X,y)

4.3 计算残差

np.mean(abs(model.predict(X)-y))

0.375942

4.4 查看模型拟合情况

import statsmodels.api as sm est=sm.OLS(y,X).fit() print(est.summary())

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