Airbnb房源价格预测数据集AirbnbListingPricePrediction-harshpatel0414
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房价预测, 房源信息, 机器学习, 房屋租赁, 数据分析, 价格建模, 住宿
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台的房源信息，记录了不同房源的详细属性和价格，用于房价预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的房源快照。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但包括了多个城市或地区。
数据维度：数据集包含多个字段，包括房源ID、价格（对数形式）、房产类型、房间类型、可容纳人数、浴室数量、床的类型、取消政策、清洁费、城市、房东是否有个人资料照片、房东身份是否验证、房东回复率、是否可即时预订、评论数量、评论评分、卧室数量、床的数量以及一系列便利设施等。
数据格式：CSV格式，文件名为Cleaned_data.csv，方便数据处理和分析。
该数据集适用于房价预测、市场分析、房源特征分析等多种应用场景。
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：适用于住房租赁市场、房地产市场等相关领域的学术研究，如房价影响因素分析、房源特征对价格的影响研究等。
行业应用：为Airbnb等在线租赁平台、房地产评估机构、酒店管理公司等提供数据支持，可用于价格预测、市场趋势分析、竞争对手分析等。
决策支持：支持租赁平台、房产投资者进行定价策略优化、投资决策分析。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房价预测与市场分析。
此数据集特别适合用于探索影响Airbnb房源价格的关键因素，构建价格预测模型，优化定价策略，提升市场竞争力。
