爱彼迎数据采集与预处理-图片色彩分析
1 数据收集
爱彼迎的数据主要通过数据集和爬虫采集。
方法一:登录Inside Airbnb: Get the Data网站,下载需要的城市数据。
注:这个网址更新速度与周期不定,且更新后,上次的数据就找不到了,因此需要每月不定时查看。最近这段时间,爱彼迎即将退出中国市场,加之疫情的影响,很多城市某些月份的信息缺失。
方法二:登录AirDNA | Short-Term Rental Data Analytics | Vrbo & Airbnb Data网站,这个网站登进去时,网速超级慢,并且数据都是需要购买才能获取的。购买时需要通过邮箱和国外的销售人员预约时间交流(有半个地球的时差)。
注:这张图是样本表格,AirDNA数据集相比于InsideAirbnb数据集,可能更准确一点,且包含了ADR值和OCC值,可以计算绩效值,地区房东数量等。
注:这张图是打算购买数据集时,和AirDNA国外销售人员的交流,考虑到自身的财务状况,我们还是放弃了。
方法三:使用Python语言,网络爬虫。虽然有一点Python语言的基础,但是完全写出一份爬虫语言还是稍微有点困难。所以就写了个简单的,爬取的数据也比较简单了。只能作为研究数据的一些补充材料。不是很专业,就不详讲了,大致的代码在我另一篇文章有写到。当时守着电脑爬取了中国49个城市的数据,白天容易被forbidden,我就晚上待在办公室,一个城市爬完了,手动改成另一个城市来爬。
2 数据预处理
数据预处理就是将数据集里面的信息数字化、规范统一化、方便后面的数据分析。以2022年3月纽约的数据集为例,解压listing文件,里面包含了37631个房源数据。
注:数据集中包含了以上信息。有部分缺失信息,但总体还是比较全面。大致整理后如下:
3 图片下载
找到图片链接,单独成一张表,可以采用八爪鱼图片采集器,也可以用迅雷批量下载。图片的选择:①.jpg格式,因为后期统一格式时,转换起来比较轻松,对我来说的话;②选择一个host_id对应一张图片,因为文章选定的对象就是只拥有一个房源的房东。处理后的表格和下载后的文件夹、图片,如下图所示:
注:表格中有18102个数据样本,因为有4个样本下载失败,所以总共下载了18098张图片。
4 图片预处理
这一步下周继续做,边做变更新吧。
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