Airbnb房源价格预测数据集AirbnbListingPricePrediction-akashverma9555
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房源, 价格预测, 住宿, 市场分析, 机器学习, 数据分析, 房价
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台上的房源信息，记录了不同房源的特征和价格，可用于价格预测、市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为房源信息的静态快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但通常包含全球范围内的Airbnb房源信息。
数据维度：包括房源ID (id)、房型 (room_type)、可容纳人数 (accommodates)、卫生间数量 (bathrooms)、取消政策 (cancellation_policy)、清洁费 (cleaning_fee)、是否可即时预订 (instant_bookable)、用户评分 (review_scores_rating)、卧室数量 (bedrooms)、床位数 (beds) 和价格对数 (log_price) 等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为AirBNB.csv，方便数据处理和分析。
数据来源：数据来源于Airbnb平台抓取或第三方数据提供商，已进行初步的数据清洗和预处理。
该数据集适合用于房价预测、房源特征分析、市场趋势研究等。
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：适用于住宿市场分析、房价影响因素研究等学术研究，例如探索不同房型、地理位置、设施对房价的影响。
行业应用：为在线旅游平台、房地产行业提供数据支持，例如房价预测模型构建、市场趋势分析、房源推荐系统优化等。
决策支持：支持民宿经营者优化定价策略、改进房源管理，帮助投资者评估投资回报率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生学习数据处理、建模和预测。
此数据集特别适合用于探索影响Airbnb房源价格的关键因素，并构建预测模型，以实现更精准的定价和更有效的市场策略。
