<aside> 📌 Task :

</aside>

어떤 것이 궁금한가요 ?

<aside> 1️⃣

가격

• 각 지역마다 상한선을 upper bound로 해서 최댓값을 상한선으로 정해도 되나요?
• 평균 이하는 저가 / upper bound까지 중가 / 그 외는 고가로 분류
• +) 균등분할 33%
• 실무에서는? - 특정 룸타입으로 보여지면 아웃라이어가 아닐 수도! / 상황에 맞춰서 처리

</aside>

<aside> 2️⃣

인기도 판별 기준

• 한 달 리뷰 수 X 예약 가능 일수 로 인기도를 판별하고 했는데,
• 예상보다 한달 리뷰 수가 평균이 1.37로 달에 한 건으로 데이터가 너무 부족함.
• 0.01도 있어따…
• 실무에서는 지역, 룸타입 별로 평균을 집계해서 상위 몇 퍼센트를 구해 비교하는 식으로 진행을 한다는데,,, 이렇게 해도 되나여?

<aside> 2️⃣

수익 내는 방법

# 리뷰 남기는 비율 10%로 설정
df['expected_monthly_revenue'] = (
    df['reviews_per_month'] / 0.1 *
    df['price'] *
    df['minimum_nights']
)
df['expected_monthly_revenue']

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<aside> 📌 결과

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피드백 받은 부분 작성

1️⃣ 하나의 방법으로 균등 분할 33% 해서 나누기도 함

아웃라이어가 아닐 수도 있음 Ex. 만달러인데 룸타입이 그래서 그럴 수도!

2️⃣  인기에 따라서 수익이 차이가 나는 건지, 아니면 룸타입에 따라서 수익이 크게 차이 나는 건지가 궁금했어요!!

도심 내에서 숙소 비교 , 비인기 숙소 지역

인기도 아이디어