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📌 Task : 가설 설정하기
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📌
진행 과정
✅ 거짓일 경우
- 큐에르🩷
- 시혀느
- 영으느🩷
- 유지느🩷
- 이녕으🩷
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📌 결과
✅ [1] 숙소 유형(Room Type) 관련 가설
- 가설 1. 우수 숙소는 ‘Entire home/apt’ 비율이 높다 (인영, 유지느, 큐에르)
- 프라이버시 보장으로 만족도와 리뷰 수가 높을 가능성
- Shared room은 사생활·소음 문제로 평점이 낮을 수 있음
- → 리뷰 수 상위 숙소와 하위 숙소의 room_type 비율 비교
- → 외곽 비인기 숙소에 공유실이 많은지도 확인
- 가설 2. Entire home이 Private보다 가격과 이용률이 높다 (큐에르, 시현)
- 룸 타입별 평균 가격, 월별 리뷰 수 비교
- 도심과 외곽 지역별로 선호 room_type이 다른지도 확인
✅ [2] 최소 숙박일(Minimum Nights) 관련 가설
- 가설 3. 우수 숙소일수록 minimum_nights가 짧다 (인영, 큐에르, 시현)
- 짧은 숙박일 → 더 많은 고객 경험 → 리뷰 ↑
- 리뷰 수 많은 숙소의 평균 minimum_nights 확인
- 외곽 숙소에서 minimum_nights가 긴 경우 수요 유입에 장애일 수 있음
- 가설 4. minimum_nights가 길수록 방문 수가 줄어든다 (큐에르)
- 상위/하위 minimum_nights 숙소군 나눠 리뷰 수 비교
✅ [3] 지역(Location: 도심 vs 외곽) 관련 가설
- 가설 5. 도심 숙소는 가격이 높고 리뷰도 많다 (시현, 유지느, 영은)
- 위도/경도로 도심·외곽 나눈 뒤 → 지역별 가격/리뷰 수 비교
- 지역별 숙소 밀집도와 만족도 연결
- 가설 6. 외곽 지역일수록 리뷰 수가 적다 (영은)
- 가설 7. 도심은 Entire, 외곽은 Private 선호 비중이 다르다 (영은)
✅ [4] 가격(Price) 관련 가설
- 가설 8. 우수 숙소는 중간 가격대(가성비) 숙소다 (인영, 큐에르, 영은)
- 너무 싸거나 비싼 숙소는 오히려 리뷰 적음
- 가격대 구간별 리뷰 수 평균 비교
- 가설 9. Private은 저가, Entire는 고가일수록 리뷰가 많다 (영은)
- room_type별 가격대 & 리뷰 수의 상관관계 분석
✅ [5] 리뷰/예약(Review & Availability) 관련 가설
- 가설 10. 예약 가능한 일수(availability_365)가 많을수록 리뷰 수 ↑ (인영, 시현)
- 예약 가능한 날짜 = 리뷰 받을 기회가 많음 → 간접적 운영의지 지표
- 가설 11. 예약 가능한 일수가 적고 리뷰가 많은 숙소는 만족도가 높을 수 있다 (시현)
- 반대로 예약일이 적은데도 리뷰 많은 숙소 = 진성 고객 인기 숙소?
✅ [6] 호스트 관련 가설
- 가설 12. 호스트가 보유한 숙소 수 ↑ → 리뷰 수 ↑ (큐에르, 시현, 영은)
- host_id 기준 그룹핑 → 숙소 수와 리뷰 수 비교
- 가설 13. 전문 호스트(숙소 수 많음)는 도심에 몰려 있다 (영은)
- 숙소 수 10개 이상인 호스트 → 도심 vs 외곽 비율
- 가설 14. 숙소 수가 많을수록 숙소당 리뷰 수는 적다 (영은)
- → 전문업자라고 해서 품질이 우수한 것은 아님!
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✅ 1. 공통된 가설 요약: 팀 전체가 동의한 핵심 패턴
💡 방타입은 숙소의 인기도와 밀접한 관련이 있다
Entire home/apt는 리뷰 수가 많고, 만족도도 높다는 전제
Shared room은 리뷰 수 적고 평점도 낮을 것이라 예측
- 검증 방식:
room_type vs number_of_reviews, reviews_per_month
- 우수 숙소 기준(리뷰 수 상위 25%)과 room_type 비교
💡 최소 숙박일 수는 인기도(전환율)에 영향을 준다
- 최소 숙박일이 짧을수록 예약 유연성 ↑ → 리뷰 수 ↑
- 외곽일수록 최소 숙박일이 길다 → 진입장벽 ↑
- 검증 방식:
minimum_nights vs number_of_reviews, 숙소 위치
- 인기/비인기 숙소 그룹의
minimum_nights 평균 비교
💡 숙소 위치(도심/외곽)는 숙소 인기도와 유형에 영향 준다