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共有 7 則文章
鐵人賽 AI & Data DAY 2

技術 [Day2] Apache Airflow 的前世今生

從前從前 2015 年,Airbnb 發展迅速,數據量大幅提升,每天必須管理數個資料流來完成自動化,數據管控遇到困難,當時身為 Airbnb 的資料工程師 Ma...

鐵人賽 AI & Data DAY 24

技術 Day24 Airbnb in Berlin 5/5 the ring zone summary 柏林Airbnb 5/5 蛋黃區房源分析小結

今天針對前幾日視覺化的結果,來篩選一些符合我需求的房源。Today we will filter out some listings that fit my n...

鐵人賽 AI & Data DAY 23

技術 Day23 Airbnb in Berlin 4/5 listings analysis 柏林Airbnb 4/5 蛋黃區房源分析

昨日(Day22)的文章中,先以低排放區郵遞區號篩選取出房源列表後排序,取房源數量最多的前十名(主要是柏林占地太大,Airbnb上劃分成了133個區,加上交通因...

鐵人賽 Modern Web DAY 22

技術 Day22【ES6 小筆記】變數提升(Hoisting)與暫時死區(TDZ)

今天來介紹 let/const 的暫時死區(Temporal Dead Zone,TDZ),這是 ES6 中對作用域新的專用語,翻成中文就是「時間上暫時無法達到...

鐵人賽 AI & Data DAY 22

技術 Day22 Airbnb in Berlin 3/5 the ring zone 柏林Airbnb 3/5 蛋黃區

到柏林旅遊,會發現市區交通票券由放射狀分為A、B、C三個區塊,想買長期票券分法只有A+B區、B+C區、A+B+C區,以一般旅遊民眾而言,移動範圍多會在A+B區,...

鐵人賽 AI & Data DAY 21

技術 Day21 Airbnb in Berlin 2/5 listings overview 柏林Airbnb 2/5 房源概述

今天從Inside Airbnb下載的資料(listing.csv),針對德國柏林地區的Airbnb房源初步分析。 The data (listing.csv)...

鐵人賽 AI & Data DAY 20

技術 Day20 Airbnb in Berlin 1/5 booking rate 柏林Airbnb 1/5 訂房率

今天從Inside Airbnb下載的資料(calendar.csv),針對德國柏林地區的Airbnb房源繁忙程度作分析。 The data (calendar...