Airbnb定价数据集AirbnbPricingDataset-yuriikretov
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 定价预测, 数据集, 旅游, 数据分析, 机器学习, 房屋租赁, 商业智能
数据概述： 该数据集包含来自Airbnb平台的房源定价数据，记录了不同房源在不同时间段的定价情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年至2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个城市和地区的房源定价信息。
数据维度：数据集包括房源ID、地点、价格、可用性、房屋类型、房客评价、位置评分等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的Airbnb房源数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于旅游、数据分析及机器学习等领域的研究和应用，特别是在房价预测、市场趋势分析等方面具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于旅游市场分析、房价预测等研究，如不同地区房价的变化趋势分析、影响房价的因素分析等。
行业应用：可以为Airbnb平台、房地产公司等提供数据支持，特别是在房价预测、市场定位等方面。
决策支持：支持旅游市场分析和房价预测，帮助相关领域制定更好的营销策略和定价策略。
教育和培训：作为数据分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测和市场分析方法。
此数据集特别适合用于探索Airbnb房源定价的规律与趋势，帮助用户实现房价预测、市场定位和策略优化的目标，为旅游市场分析和定价策略制定提供数据支持。
