AirML

Previsione del prezzo e dell'occupancy degli AirBnb in Italia

Progetto di Programmazione di applicazioni Data Intensive A.A. 2025-2026

Realizzato da: Matteo Ceccarelli, Alessandro Porcheddu, Nicolas Tazzieri, Matteo Todeschi

{matteo.ceccarelli12, alessandro.porcheddu, nicolas.tazzieri, matteo.todeschi2}@studio.unibo.it

Files

• main.ipynb: contiene la parte principale del progetto
• calendar_feature_engineering.ipynb: contiene i passaggi effettuati per estrarre i dati da calendars.csv

Web app

Le istruzioni su come eseguire la web app sono presenti nella cartella web-app. Si può inoltre visualizzare una demo su AirMl

Setup per lo sviluppo

0. Install anaconda winget install Anaconda.Miniconda3
1. Clone repo
2. Open anaconda prompt and navigate to project directory
3. Setup virtual environment: conda env create -f environment.yml
4. Activate virtual environment: conda activate adi
5. Patch git to work with notebooks: nbstripout --install
6. Activate nbdime: nbdime config-git --enable
7. Open main.ipynb in Jupyter Notebook or VSCode and run cells sequentially.
8. Profit

Merging

To merge the notebook file run nbdime mergetool. Link to docs: https://nbdime.readthedocs.io/en/latest/