仮説:新宿や渋谷、浅草などの観光客が訪れやすいエリアに宿泊施設数が多いのではないか。
宿泊施設の推移を見るためにラインチャートを使い、X軸に宿泊施設の登録日、Y1軸に行の数、Y2軸に表計算の類型をつかって行の数を足し上げて可視化した。
Airbnbは2010年から東京でも使われ始め、2014年から増え始めている。2015年末と2018年半ばに大きな上昇を見せている。 また、現在までに登録された総数は約1万3千件あるようだ。
バーチャートを使ってX軸にneighbourhood、Y軸に行の数を割り当ててエリアごとの宿泊施設数を可視化した。
最も宿泊施設が多いのは新宿で、その数は2100件ほどとかなり多い。次に多いのは、豊島区、墨田区とそれぞれ1100件ほどある。意外にも渋谷が5番目という結果になった。
箱ヒゲ図を使って、X軸にneighbourhood、Y軸にPriceを割り当てることで、それぞれのエリアの価格の分布を可視化した。
中央区が最も価格が高い宿泊施設が多いようだ。そして、渋谷が千代田区よりも価格の中央値が少し高い。
同じ施設で部屋別に貸し出しされているものがあるため、Zipコードを使うことで、同じ施設での重複を省くことができる。
下記のスクリーンショットのように列を割り当てている。
サイズをレビュー数にしているが、このマップを見ると新宿や渋谷のレビュー数が多いことがわかる。レビュー数が多いということは、それだけその宿泊施設に泊まっている人が多いということではないか。
バーチャートを使ってX軸にneighbourhood、Y軸にnumber_of_reviewsを割り当ててエリアごとのレビュー数の合計を可視化した。
やはり新宿と渋谷が多いようだ。次に多いのが墨田区で、墨田区にはスカイツリーができたため増えたことが予想される。
今回エリアごとの宿泊施設の状況を施設数、価格、レビュー数とみてきたが、施設数とレビュー数はやはり観光地に多いことがわかった。価格については中央区や港区などあまり観光スポットではないエリアが価格が高い傾向にありそうだ。