1、前言在重看我的项目的过程中发现自己对于相关知识点理解并不透彻，希望能理论联系实际，加深自己对基础知识的理解。项目来源于阿里天池学习赛——零基础入门金融风控-贷款违约预测，感兴趣的小伙伴可以自己去原文了解。正确了解赛题背后的思想以及赛题业务逻辑的清晰，也很有利于花费更少时间构建更为有效的特征模型。 今天我们就从赛题的理解出发， 首先了解一下这次赛题的概况和数据，从中分析赛题以及大致的处理方式，

摘要本文主要根据对Airbnb 新用户的民宿预定结果进行预测，完整的陈述了从数据探索到特征工程到构建模型的整个过程。项目地址：Airbnb New User Bookings | Kaggle其中：1. 数据探索部分主要基于pandas库，利用常见的:head()，value_counts()，describe()，isnull()，unique()等函数以及通过matplotlib作图对数据进行