Airbnb房屋租赁价格预测数据集AirbnbRentalPricePrediction-kiralin
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, 房源, 市场分析, 回归模型
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台上的房屋租赁信息，记录了不同房源的详细属性及价格，用于预测房屋租赁价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，通常可视为特定时间点的快照数据。
地理范围：数据涵盖Airbnb房源，未明确具体地理位置，但数据中包含经纬度信息，可用于地理位置分析。
数据维度：数据集包括“Id”（房源唯一标识）、“price”（房屋价格）以及其他描述房源特征的字段，如“host_response_time”（房东回复时间）、“host_response_rate”（房东回复率）、“host_acceptance_rate”（房东接受率）、“host_is_superhost”（房东是否为超级房东）、“latitude”（纬度）、“longitude”（经度）、“property_type”（房屋类型）、“room_type”（房间类型）、“accommodates”（可容纳人数）、“bathrooms”（浴室数量）、“bedrooms”（卧室数量）、“beds”（床位数）、“bed_type”（床的类型）、“security_deposit”（押金）、“cleaning_fee”（清洁费）、“guests_included”（包含的客人数量）、“extra_people”（额外入住人数收费）、“minimum_nights”（最短入住晚数）、“maximum_nights”（最长入住晚数）、“number_of_reviews”（评论数量）、“review_scores_rating”（评分）、“instant_bookable”（是否可即时预订）、“cancellation_policy”（取消政策）、“require_guest_profile_picture”（是否需要访客上传头像）、“require_guest_phone_verification”（是否需要访客电话验证）、“reviews_per_month”（月均评论数）等。
数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和SampleSubmission.csv（提交示例），便于数据处理和模型训练。
该数据集特别适用于房价预测、房源特征分析和市场趋势研究。
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：适用于房地产市场分析、价格预测模型构建等研究，如探索影响房价的关键因素、评估不同房源特征对价格的影响等。
行业应用：为在线旅游平台、房屋租赁服务提供数据支持，尤其在优化定价策略、改进房源推荐算法、进行市场竞争分析等方面具备实用价值。
决策支持：支持房地产投资决策、租赁市场风险评估，帮助用户更好地理解市场动态。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握回归模型、特征工程等技能。
此数据集特别适合用于构建价格预测模型，探索影响房屋租赁价格的关键因素，并进行市场趋势分析，帮助用户实现优化定价策略、提升预测精度等目标。
