Airbnb房源信息分析数据集AirbnbListingInformationAnalysis-kimbaekseyeong
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房源信息, 租赁市场, 房价分析, 地理位置, 文本分析, 市场调研, 数据挖掘
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信息，包括地理位置、房源描述、价格、房东信息等。主要特征如下：
时间跨度： 数据集中包含两个文件，分别记录了不同时间段的房源信息，具体时间范围未在数据集中明确给出，但可推测为不同年份的房源数据。
地理范围： 数据覆盖了特定区域内的Airbnb房源，具体区域信息需结合数据集中“neighbourhood_cleansed”、“city”、“state”等字段进行分析。
数据维度： 数据集包含多个字段，例如房源ID（id）、房源链接（listing_url）、房源名称（name）、房源描述（description）、经纬度（latitude, longitude）、价格（price）、房东信息（host_id, host_name等）、房源类型（property_type, room_type）等。
数据格式： 数据以CSV格式提供，方便进行数据分析和处理。文件名为listings2.csv和listings_2019s.csv。
数据来源： 数据来源于Airbnb平台公开数据，数据已进行结构化处理，方便用户进行分析。
该数据集适合用于Airbnb房源分析、租赁市场研究、房价预测等。
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、旅游住宿研究、消费者行为分析等学术研究，如房价影响因素分析、房源推荐算法研究等。
行业应用： 可以为旅游住宿行业提供数据支持，特别是在市场调研、竞争对手分析、定价策略制定等方面。
决策支持： 支持房地产投资决策、城市规划、旅游资源开发等领域的决策制定。
教育和培训： 作为数据分析、机器学习、市场营销等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房源信息分析。
此数据集特别适合用于探索Airbnb房源的特征与价格之间的关系，分析不同地理位置、房源类型、房东信誉等因素对价格的影响，帮助用户实现市场趋势分析、房价预测、优化房源管理等目标。
