Airbnb房源价格预测数据集AirbnbListingPricePrediction-ailongzheng
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房源, 价格预测, 住宿, 机器学习, 房价, 文本分析, 地理位置
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台上的房源信息，记录了不同房源的详细属性，用于预测房价。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可以推断为某个时间段内的房源信息快照。
地理范围：数据涵盖了多个城市（city），如LA等，具体城市列表未在数据中完全体现。
数据维度：包括房源的ID、价格（仅在train.csv中）、房源类型、房间类型、设施、可容纳人数、卫生间数量、床型、取消政策、清洁费、城市、描述、首次评论时间、房东是否有头像、房东身份是否验证、房东回复率、房东入驻时间、是否可即时预订、最近评论时间、纬度、经度、房源名称、街区、评论数量、评分、缩略图链接、邮编、卧室数量、床位数等。
数据格式：CSV格式，包括train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练和测试模型。
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、房源特征分析、地理位置对房价的影响等方面的研究。
行业应用：为Airbnb等在线住宿平台提供数据支持，用于优化定价策略、提升房源推荐的精准度等。
决策支持：支持房地产行业和旅游业的决策制定，帮助分析市场趋势、评估投资回报等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解房价预测的建模过程。
此数据集特别适合用于探索影响Airbnb房源价格的关键因素，并通过构建预测模型，实现对房价的精准预估，从而优化房源管理和投资决策。
