Airbnb房源信息分析数据集AirbnbListingInformationAnalysis-yijingsf
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房源信息, 租赁市场, 地理位置, 价格分析, 文本描述, 用户评价, 市场调研
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台的房源信息，记录了特定时间点纽约市地区的租赁房源的详细数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年8月。
地理范围：数据覆盖纽约市（New York City）范围内的Airbnb房源。
数据维度：数据集包含房源的ID、URL、抓取ID、最后更新时间、房源名称、摘要、空间描述、详细描述、提供的体验、周边环境概述、注意事项、交通信息、入住须知、互动方式、房屋守则、缩略图URL、中等尺寸图片URL、房源图片URL、超大尺寸图片URL、房东ID、房东URL、房东姓名、房东注册时间、房东所在地区、房东介绍、房东回复时间、房东回复率、房东接受率、房东是否为超级房东、房东缩略图URL、房东头像URL、房东所在街区、房东房源数量、房东总房源数量、房东认证信息、房东是否有个人资料图片、房东身份是否已验证、街道地址、街区、清洗后的街区、清洗后的街区组、城市、州、邮编、市场、智能地理位置、国家代码、国家、纬度、经度、位置是否准确、房产类型、房间类型、可容纳人数、卫生间数量、卧室数量、床位数、床的类型、便利设施、平方英尺、价格、周租金、月租金、押金、清洁费、包含的客人数量、额外客人费用、最少入住晚数、最多入住晚数、最少入住晚数的最小值、最少入住晚数的最大值、最多入住晚数的最小值、最多入住晚数的最大值、最少入住晚数的平均值、最多入住晚数的平均值、日历更新时间、是否有空房、30天内可用天数、60天内可用天数、90天内可用天数、365天内可用天数、日历最后抓取时间、评论数量、近期评论数量、首次评论时间、最近评论时间、评论分数（总分）、评论分数（准确性）、评论分数（清洁度）、评论分数（入住体验）、评论分数（沟通）、评论分数（位置）、评论分数（性价比）、是否需要执照、执照、管辖区名称、是否可即时预订、是否适合商务旅行、取消政策、是否需要房客提供个人资料图片、是否需要房客验证电话号码、计算的房东房源数量、计算的整套房源数量、计算的单间房源数量、计算的合住房间数量、每月评论数等。
数据格式：CSV格式，文件名为listings.csv，方便数据处理和分析。
该数据集来源于Airbnb平台公开数据，已进行结构化处理，适合用于租赁市场分析、价格预测、用户行为分析等研究。
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、房地产市场和城市规划等领域的学术研究，如房价影响因素分析、房源地理位置与价格关系研究、用户评价与房源质量关系研究等。
行业应用：可以为Airbnb等在线租赁平台、房地产中介公司、旅游规划机构提供数据支持，特别是在市场调研、竞争分析、定价策略制定等方面。
决策支持：支持城市规划部门进行旅游资源评估、住房市场分析，为政府制定相关政策提供数据支撑。
教育和培训：作为数据科学、市场营销、城市规划等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解租赁市场、掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索Airbnb房源的特征与市场表现之间的关系，帮助用户实现市场趋势分析、优化房源管理、提升租赁收益等目标。
