가설 검증_이다니엘

<aside> 📌 Task : 가설 설정하고 검증하기

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가설 설정 : 일단 세 가지 가설 요렇게 세웠구요

도심은 외곽보다 월 별 리뷰 수가 많고, 월 예상 수익도 클 것이다.
같은 상위 숙소라도 Entire room/apt의 평균 가격이 Private, Shared의 평균 가격보다 높을 것이다.
하위 25% 숙소의 최소 숙박일 수가 상위 25%의 최소 숙박일 수보다 클 것이다.

<aside> 📌 실행 및 진행 사항 정리

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# 비교할 컬럼
compare_cols = ['price', 'minimum_nights', 'availability_365',
                'reviews_per_month', 'estimated_revenue_per_month', 'daily_guests']

# 도심/외곽
city_groups = []
for region in df_filtered['city_and_suburb'].dropna().unique():
    group = df_filtered[df_filtered['city_and_suburb'] == region]
    top = group[group['popularity_score'] >= group['popularity_score'].quantile(0.75)]
    bottom = group[group['popularity_score'] <= group['popularity_score'].quantile(0.25)]

    top_means = top[compare_cols].mean().rename(f"{region}_상위 25%")
    bottom_means = bottom[compare_cols].mean().rename(f"{region}_하위 25%")

    city_groups.append(pd.concat([top_means, bottom_means], axis=1))

city_comparison = pd.concat(city_groups, axis=1)
city_comparison.round(1)

# 룸타입
room_groups = []
for room in df_filtered['room_type'].dropna().unique():
    group = df_filtered[df_filtered['room_type'] == room]
    top = group[group['popularity_score'] >= group['popularity_score'].quantile(0.75)]
    bottom = group[group['popularity_score'] <= group['popularity_score'].quantile(0.25)]

    top_means = top[compare_cols].mean().rename(f"{room}_상위 25%")
    bottom_means = bottom[compare_cols].mean().rename(f"{room}_하위 25%")

    room_groups.append(pd.concat([top_means, bottom_means], axis=1))

room_comparison = pd.concat(room_groups, axis=1)
room_comparison.round(1)

<aside> 📌 결과

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컬럼 평균	외곽_상위 25%	외곽_하위 25%	도심_상위 25%	도심_하위 25%
price	119.4	109.1	197.2	164.873426
minimum_nights	3.2	5.4	4.0	6.6
availability_365	161.1	55.8	145.1	40.5
reviews_per_month	3.8	0.1	3.4	0.1
estimated_revenue_per_month	11272.8	947.7	20466.6	2271.6
daily_guests	0.9	0.001812	0.8	0.000840

| 컬럼 평균 | Private room_ 상위 25% | Private room_ 하위 25% | Entire home/apt_ 상위 25% | Entire home/apt_ 하위 25% | Shared room_ 상위 25% | Shared room_ 하위 25% | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | price | 88.3 | 89.6 | 203.9 | 186.9 | 64.6 | 92.3 | | minimum_nights | 3.3 | 4.6 | 3.7 | 7.2 | 1.9 | 6.5 | | availability_365 | 146.1 | 47.9 | 160.2 | 41.7 | 163.6 | 124.2 | | reviews_per_month | 3.8 | 0.1 | 3.5 | 0.1 | 3.6 | 0.2 | | estimated_revenue_per_month | 7395.9 | 1242.9 | 22091.0 | 2004.0 | 3184.6 | 489.0 | | daily_guests | 0.9 | 0.002262 | 0.9 | 0.000785 | 0.9 | 0.0 |

도심은 외곽보다 월 별 리뷰 수가 많고, 월 예상 수익도 클 것이다.

월 예상 수익은 추측했던 대로 도심이 우수 숙소와 비우수 숙소 둘 다 외곽에 비해 두 배 가량 높은 것을 볼 수 있었다. 근데 가격 좀 이상한 것 같기도 하고
하지만, 상위 25%에서 월 별 리뷰 수는 외곽이 도심보다 더 크게 집계되었다.

우수 숙소 안에서도 Entire room/apt의 평균 가격이 Private, Shared의 평균 가격보다 높을 것이다.

같은 우수 숙소라도 룸 타입에 따라 평균 가격이 2배 이상의 차이가 나는 것을 볼 수 있기 때문에 더욱 더 룸 타입 별로 나눠서 분석하고 룸 타입에 따라 다른 해결 방안을 제시해야겠다고 생각했다.

하위 25% 숙소의 최소 숙박일 수가 상위 25%의 최소 숙박일 수보다 클 것이다.