Airbnb房屋租赁价格预测数据集AirbnbRentalPricePrediction-tahirelfaki
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房屋租赁, 价格预测, 机器学习, 住宿分析, 数据建模, 房价评估, 房源特征
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台上的房屋租赁信息，记录了不同房源的特征以及对应的租赁价格，可用于房价预测和住宿分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但包含了Airbnb房源的典型特征。
数据维度：包括“id”（房源唯一标识符）、“room_type”（房屋类型）、“accommodates”（可容纳人数）、“bathrooms”（卫生间数量）、“cancellation_policy”（取消政策）、“cleaning_fee”（清洁费）、“instant_bookable”（是否可立即预订）、“review_scores_rating”（评价得分）、“bedrooms”（卧室数量）、“beds”（床位数）和“log_price”（价格对数，即租赁价格的对数）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为AirBNB.csv，便于数据分析和模型训练。
该数据集适合用于Airbnb房源的价格预测、特征重要性分析和租赁市场研究。
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：适用于房价预测、租赁市场分析、影响价格的关键因素研究等学术研究，例如探索不同房屋类型、地理位置、设施对价格的影响。
行业应用：为房屋租赁平台、房地产评估机构提供数据支持，尤其在房价预测、房源定价策略优化等方面具备实用价值。
决策支持：支持Airbnb房东的定价策略制定、投资决策，以及租客的房源选择。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训数据，用于学生进行回归模型构建、特征工程等。
此数据集特别适合用于探索Airbnb房源的定价规律，帮助用户构建价格预测模型，优化房源的租赁收益。
