Airbnb房源评价与详细信息数据集AirbnbListingsandReviewsData-yuhanhu831
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房源, 评价, 住宿, 地理位置, 评论分析, 市场调研, 房源信息
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台上的房源信息和用户评价数据，提供了对房源特征、用户反馈以及市场表现的全面记录。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从“last_scraped”和“date”字段推断，涵盖了房源的发布、更新及用户评价的时间信息。
地理范围：数据可能涵盖多个地理区域，通过“neighbourhood”、“latitude”、“longitude”等字段，可以定位房源的具体位置。
数据维度：数据集包含多个关键维度，包括房源的详细信息（如房源ID、名称、描述、地理位置、房型、价格、可入住人数、便利设施等），以及用户评价（如评价ID、日期、评论者ID、评论者姓名、评论内容、评分等）。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便进行数据读取、分析和处理，主要包含“listings.csv”、“listings 2.csv”、“reviews.csv”和“reviews 2.csv”四个文件。
来源信息：数据来源于Airbnb平台公开信息，已进行结构化处理，方便进行分析和建模。
该数据集适合用于住宿市场分析、房源评价分析、用户行为分析以及预测建模。
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、市场营销和消费者行为等领域的学术研究，如房源价格影响因素分析、用户评价与房源质量关系研究、市场趋势预测等。
行业应用：可以为Airbnb平台、酒店行业、旅游咨询公司等提供数据支持，特别是在市场调研、竞争分析、定价策略优化、房源推荐系统等方面。
决策支持：支持住宿行业的决策制定，如房源管理、服务优化、市场推广等，帮助提升用户满意度和市场竞争力。
教育和培训：作为数据分析、市场营销、旅游管理等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解住宿行业和用户行为。
此数据集特别适合用于探索房源特征与用户评价之间的关系，分析市场趋势，优化房源运营策略，以及构建个性化推荐系统，从而提升用户体验和商业价值。
