Vì sao bài toán dự đoán giá thuê Airbnb rất phù hợp cho người mới?
Đây không hề là bài toán học thuật xa vời
Airbnb và các nền tảng thuê nhà/homestay đều xoay quanh câu hỏi:
“Với listing có vị trí – tiện nghi – số phòng như thế này, giá hợp lý là bao nhiêu?”
Lý do Airbnb là case “must-have” cho người mới
- Dữ liệu dễ hình dung, mang tính đời sống
- Là tabular data → cực thích hợp để học EDA, feature engineering, ML cơ bản
- Dễ mở rộng:
- Phiên bản đơn giản: ~20 cột, vài nghìn dòng
- Phiên bản nâng cao: thêm text, ảnh, time-series
Trong AIO, dự án Airbnb xuất hiện ở giai đoạn học viên đã nắm ML cơ bản và cần một case thực tế để luyện tư duy end-to-end.
Newbie cần chuẩn bị gì trước khi làm bài toán Airbnb?
Kiến thức tối thiểu
- Python cơ bản: list, dict, loop, function
- Pandas: xử lý bảng, groupby, merge, fill missing
- EDA: histogram, boxplot, scatter
- Machine Learning nhập môn:
- train/test split
- Linear Regression
- Random Forest / XGBoost (mức dùng thư viện)
Về toán
Chỉ cần:
- Tương quan
- Trung bình, phương sai
- Khái niệm loss & error
Trong AIO, bạn sẽ được xây nền Python + Toán + Data trước khi chạm vào case Airbnb.
Bài toán cụ thể là gì? (Luôn bắt đầu từ câu hỏi kinh doanh)
Trước khi viết code, hãy trả lời:
-
Mục tiêu là gì?
→ Dự đoán giá thuê theo đêm (price per night)
-
Phạm vi dữ liệu?
→ Một thành phố hay nhiều thành phố?
-
Ứng dụng của mô hình?
→ Gợi ý giá cho host? Hay chỉ để làm portfolio?
Trả lời rõ ràng giúp bạn:
- Chọn feature phù hợp
- Chọn metric hợp lý (MAE, RMSE)
- Không bị “vỡ trận” khi mở rộng dữ liệu
Quy trình đầy đủ dự đoán giá Airbnb cho Newbie
Bước 1: Tìm và hiểu dữ liệu Airbnb
Nguồn dữ liệu:
- Kaggle: “Airbnb Open Data”
- Open-data city portals
- Dataset mô phỏng (ẩn thông tin nhạy cảm)
Một số cột quan trọng:
- id, name
- location: city, neighbourhood, latitude/longitude
- room_type
- accommodates, bedrooms, bathrooms
- amenities
- number_of_reviews, review_scores_rating
- price (label cần dự đoán)
Mục tiêu của bước này:
- Hiểu ý nghĩa thực tế của từng cột
- Nhóm feature tiềm năng:
- Vị trí
- Quy mô nhà
- Tiện nghi
- Chất lượng (rating)
- Độ phổ biến (review)
Bước 2: Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)
Dữ liệu thật thường gặp:
Việc cần làm:
- Chọn subset cột cho phiên bản đầu
- Xử lý missing:
- drop dòng quá thiếu
- fill trung vị/trung bình
- Xử lý outlier:
- loại bỏ
- hoặc log-transform giá
Đây là bước quan trọng nhất mà người mới thường bỏ qua – trong AIO, phần này được mentor feedback rất kỹ.
Bước 3: EDA – hiểu dữ liệu trước khi dự đoán
Một vài câu hỏi EDA:
- Giá trung bình là bao nhiêu?
- Loại phòng nào giá cao nhất?
- Bedroom/bathroom ảnh hưởng thế nào đến price?
- Khu vực nào đắt nhất?
Gợi ý biểu đồ:
- Histogram giá
- Boxplot theo room_type
- Scatter: price vs accommodates
- Groupby neighbourhood để xem bản đồ giá
EDA giúp bạn biết mô hình dự đoán “đúng hay sai” dựa trên trực giác thị trường.
Bước 4: Feature Engineering – phần “nghệ thuật” của dự án
Một số feature hữu ích:
Feature về quy mô
- accommodates
- bedrooms, bathrooms
- bathrooms_per_guest
Feature về vị trí
- one-hot quận/huyện
- khoảng cách đến trung tâm (nâng cao)
Feature về chất lượng & độ phổ biến
- review_scores_rating
- number_of_reviews
- reviews_per_month
Feature về tiện nghi (amenities)
Chuyển tiện nghi thành các feature 0/1:
- wifi
- kitchen
- washing_machine
- free_parking
Lời khuyên
Bắt đầu với 10–20 feature quan trọng → tăng dần.
Bước 5: Chọn và train mô hình Machine Learning
Một quy trình hợp lý cho Newbie:
Baseline
- Dự đoán bằng mean/median
- Dự đoán giá = trung bình theo room_type
Linear Regression
- Dễ hiểu, dễ giải thích
- Làm nền để so sánh
Tree-based model
- Decision Tree
- Random Forest
- XGBoost / LightGBM (khi đã đủ nền)
Điều quan trọng
Không phải chạy model “đỉnh”, mà:
- Biết train/test split
- Biết đánh giá model
- Biết so sánh giữa các mô hình
Bước 6: Đánh giá mô hình – dự đoán sát giá đến đâu?
Metric chuẩn cho bài toán Airbnb:
- MAE (Mean Absolute Error)
→ “Trung bình dự đoán lệch bao nhiêu đô?”
- RMSE
→ Nhạy với outlier, quen dùng trong real-estate
Visualization giúp bạn hiểu model hơn:
- scatter: y_true vs y_pred
- histogram sai số
- phân tích sai số theo:
- room_type
- location
- mức giá (low / mid / high)
Từ đây bạn sẽ biết:
- Model đang mạnh ở phân khúc nào
- Cần thêm feature gì
- Có vấn đề outlier hay không
Bước 7: Trình bày dự án Airbnb trong portfolio
Một dự án Airbnb “đẹp” nên có:
README rõ ràng
- Bối cảnh & mục tiêu
- Dữ liệu & preprocessing
- EDA
- Feature engineering
- Model & kết quả
- Insight rõ ràng
Notebook sạch + hình minh họa
- Code chia thành section
- Có giải thích
- Nhiều hình ảnh trực quan
(Tùy chọn) Slide 5–7 trang
- Cực mạnh khi gửi CV hoặc phỏng vấn
Trong AIO, mentor sẽ góp ý để dự án Airbnb của bạn “đẹp” cả về kỹ thuật lẫn câu chuyện.
Dự án Airbnb nằm ở đâu trong lộ trình AIO 1 năm?
AIO2026 là chương trình AI 1 năm dành cho:
- Newbie & Non-Tech
- Người đi làm full-time
- Mục tiêu: từ zero → làm được dự án thật
Lộ trình:
- Pre-AIO: Python, Toán, CS nền
- AIO: Data, SQL, EDA → ML → Time-Series → Deep Learning → GenAI/LLM → Mamba → Portfolio
Case Airbnb:
- Thuộc nhóm tabular data + ML cơ bản nâng cao
- Xuất hiện khi học viên đã đủ nền để:
- xử lý dữ liệu thật
- tạo feature chất lượng
- đánh giá mô hình như một Data Scientist
AIO cam kết:
- Không hứa việc làm
- Cam kết kiến thức thật
- Cam kết mentor đồng hành & feedback dự án
Nên tiếp cận bài toán Airbnb thế nào tùy theo level?
Level 1 – Con số 0 / Non-Tech
- Tập trung vào EDA
- Chưa cần model ngay
Level 2 – Đã qua ML cơ bản
- Version 1: Linear Regression + Random Forest
- Version 2: Feature nâng cao + XGBoost + phân tích lỗi
Level 3 – Người đi làm, ít thời gian
Plan theo tuần:
- Tuần 1: EDA
- Tuần 2: feature + baseline
- Tuần 3: model + evaluation
- Tuần 4: dọn code + README
FAQ – Dự án Airbnb & chương trình AIO
Mình là con số 0 có làm được bài này trong AIO?
Có. Nhưng sau khi hoàn thành nền Python + Data + ML.
Không giỏi Toán làm được không?
Hoàn toàn được. Case Airbnb cần Toán cơ bản.
Một dự án Airbnb có đủ xin việc không?
Không. Bạn cần 3–5 dự án chất lượng (AIO cung cấp 22+ dự án).
Học xong AIO có được đảm bảo việc làm?
Không hứa việc, nhưng hứa:
kiến thức thật – dự án thật – mentor thật – kỷ luật thật.
Không chuyển ngành, chỉ muốn hiểu ML – có nên làm Airbnb?
Rất nên. Bài toán Airbnb dễ hiểu, dễ áp dụng sang nhiều ngành khác.
Tài nguyên & học thêm
