Airbnb房源洞察数据集AirbnbInsightsListingsDataset-mohammedhassan01
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb， 房源， 数据集， 住宿， 数据分析， 旅游， 机器学习， 房地产
数据概述：该数据集包含来自Airbnb平台的房源详细信息，记录了房源的多种属性，适用于住宿行业分析，旅游研究等领域。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个城市和地区，包括但不限于纽约，洛杉矶，巴黎，伦敦等主要旅游目的地。
数据维度：数据集包括房源ID，房源名称，位置，价格，床铺数量，房客容量，房源类型，评价数量，评分，房源描述等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Airbnb的公开数据分析报告，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于住宿行业研究，旅游市场分析以及机器学习等领域，特别是在房价预测，房源推荐和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：适用于旅游市场趋势研究，房价预测等学术研究，如不同地区房源价格变化，房源类型偏好研究等。
行业应用：可以为Airbnb平台及其他住宿行业公司提供数据支持，特别是在房源推荐，定价策略制定和市场推广等方面。
决策支持：支持房源定价，市场分析和策略优化，帮助相关企业做出更科学的决策。
教育和培训：作为旅游管理和数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解旅游市场分析，房价预测及相关技术方法。
此数据集特别适合用于探索Airbnb房源的特征与趋势，帮助用户实现房源推荐，房价预测等目标，为住宿行业的发展提供数据支持。
