Airbnb房源信息分析数据集AirbnbListingInformationAnalysis-brijeshanuj
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房源数据, 租赁市场, 房产分析, 市场调研, 空间分析, 价格预测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台的房源信息，记录了全球范围内Airbnb房源的详细属性，包括房源描述、地理位置、价格、评价等关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但可以推断为某个时间点或时间段的房源快照。
地理范围：数据集涵盖全球范围内的Airbnb房源，具体地理位置信息通过经纬度、城市、国家等字段体现。
数据维度：数据集包含丰富的房源属性，如房源ID、链接、房产类型、房间类型、床型、最少入住晚数、最多入住晚数、取消政策、可入住人数、卧室数量、床位数、评论数量、卫生间数量、价格、清洁费、额外入住费用、包含的客人数量、图片、评论得分、房东ID、房东信息、房东回复时间、房东头像链接、房东照片链接、房东邻里、房东回复率、超级房东标识、房东是否有个人资料图片、房东身份是否验证、房东房源数量、房东总房源数量、房东验证信息、街道地址、郊区、政府区域、市场、国家、国家代码、地理位置类型、经度、纬度、位置精确度、30天、60天、90天、365天内的可订房源数量、设施等。
数据格式：CSV格式，文件名为Airbnbcsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Airbnb平台公开信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、价格预测、空间分析等研究，也可用于Airbnb平台自身的业务分析和优化。
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、旅游经济、共享经济等领域的研究，例如房价影响因素分析、房源供需关系研究、租赁市场趋势分析等。
行业应用：为房地产行业、旅游行业、共享住宿平台等提供数据支持，尤其在市场调研、竞争分析、定价策略、个性化推荐等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业和个人在租赁市场的决策，如投资决策、房源管理、定价策略制定等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解租赁市场和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索不同房源特征与价格、入住率、评价之间的关系，帮助用户实现市场洞察、优化经营策略和提升用户体验等目标。
