Airbnb房源价格预测分析数据集AirbnbListingPricePrediction-upam22
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房源, 价格预测, 租赁, 住宿, 城市, 机器学习, 房价分析
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台的数据，记录了不同城市Airbnb房源的详细信息，主要用于房价预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为特定时间点的房源信息快照。
地理范围：数据覆盖多个城市，包括NYC等，具体城市信息详见数据集中city字段。
数据维度：数据集包括房源的各项属性，例如：id（房源ID）、log_price（对数价格）、property_type（房产类型）、room_type（房间类型）、amenities（便利设施）、accommodates（可容纳人数）、bathrooms（浴室数量）、bed_type（床的类型）、cancellation_policy（取消政策）、cleaning_fee（清洁费）、city（城市）、description（房源描述）、first_review（首次评论时间）、host_has_profile_pic（房东是否有头像）、host_identity_verified（房东身份是否验证）、host_response_rate（房东回复率）、host_since（房东注册时间）、instant_bookable（是否可即时预订）、last_review（最近评论时间）、latitude（纬度）、longitude（经度）、name（房源名称）、neighbourhood（街区）、number_of_reviews（评论数量）、review_scores_rating（评论评分）、thumbnail_url（缩略图链接）、zipcode（邮编）、bedrooms（卧室数量）、beds（床的数量）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Airbnb_Data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Airbnb平台公开数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、市场分析、房源特征分析以及机器学习模型的构建与评估。
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、旅游住宿研究等领域的学术研究，例如房价影响因素分析、房源特征重要性评估等。
行业应用：可以为在线旅游平台、房地产公司提供数据支持，特别是在价格预测、市场调研、个性化推荐等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划、旅游资源开发等领域的决策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产管理等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和市场规律。
此数据集特别适合用于探索影响Airbnb房源价格的因素，构建价格预测模型，并进行市场趋势分析，从而帮助用户优化定价策略、提升房源竞争力。
