Airbnb房源列表数据集AirbnbListingsDataset-khaledelbhnasy
数据来源：互联网公开数据
标签：旅游住宿，共享经济，数据集，房源分析，机器学习，定价策略，商业智能，城市研究
数据概述： 该数据集包含来自Airbnb平台的房源列表数据，记录了全球范围内各类房源的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个主要城市和国家，包括纽约，伦敦，东京等旅游热点地区。
数据维度：数据集包括房源的标题，描述，位置，价格，住宿人数，评分，设施，房东信息，预订情况等变量。还包括房源类型（如公寓，别墅，民宿等）和房间类型（如整套房源，单间等）。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Airbnb平台的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于旅游住宿研究，共享经济分析，机器学习建模等领域的应用，尤其在房源定价，需求预测，用户体验分析等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于旅游住宿市场，共享经济模式及房源定价策略等学术研究，如房源价格影响因素分析，用户行为研究等。
行业应用：可以为旅游住宿行业提供数据支持，特别是在房源定价，需求预测和用户体验优化方面。
决策支持：支持Airbnb房东和平台的定价策略，房源管理和市场推广决策，帮助商户制定科学的定价和营销策略。
教育和培训：作为旅游管理，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解旅游市场分析，定价模型及用户行为分析方法。
此数据集特别适合用于探索旅游住宿市场的规律与趋势，帮助用户实现准确的定价和需求预测，优化房源管理和用户体验，提高市场竞争力。
