Airbnb房源价格预测训练测试数据集AirbnbListingPricePredictionTraining-TestingData-viveks716
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房源, 价格预测, 机器学习, 房产, 文本分析, 住宿, 城市
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台上的房源信息，记录了房源的各项属性及价格，旨在用于价格预测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常被视为一个静态的房源信息快照。
地理范围：数据覆盖了多个城市，包括但不限于洛杉矶（LA）等。
数据维度：数据集包含多个维度，如房源ID、房产类型、房间类型、便利设施、可容纳人数、浴室数量、床的类型、取消政策、清洁费、城市、描述、首次评论时间、房东是否有个人资料照片、房东身份是否已验证、房东回复率、房东注册时间、是否可即时预订、最近一次评论时间、纬度、经度、房源名称、街区、评论数量、评论评分、缩略图网址、邮编、卧室数量、床位数等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，方便数据处理与模型训练。其中，train.csv包含用于训练的数据，而test.csv用于评估模型的性能。
来源信息：数据来源于Airbnb平台公开数据或爬取数据，经过清洗和整理，可直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、房源特征分析和推荐系统等领域。
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、旅游住宿领域的研究，如房价影响因素分析、房源特征重要性评估等。
行业应用：为在线旅游平台、民宿管理公司提供数据支持，用于优化定价策略、提升房源推荐精准度。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和旅游业发展规划。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解特征工程、模型构建和评估等流程。
此数据集特别适合用于探索影响Airbnb房源价格的关键因素，构建预测模型，并分析不同城市和房源类型的市场表现，从而实现价格预测、市场趋势分析等目标。
