Airbnb纽约市106特征数据集AirbnbNewYorkCityWith106FeaturesDataset-tharunponnaganti
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 数据集, 住宿, 旅游, 机器学习, 数据分析, 市场研究, 房屋租赁
数据概述： 该数据集包含来自纽约市Airbnb平台的详细住宿信息，记录了106个特征维度的数据，适用于住宿市场分析、价格预测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2021年。
地理范围：数据涵盖了纽约市的多个区域。
数据维度：数据集包括住宿的基本信息（如名称、位置、类型）、价格信息（如每晚价格、清洁费用）、住宿条件（如卧室数量、卫生间数量）、评价信息（如评分、评论数量）、政策信息（如入住规则、取消政策）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：数据来源于纽约市Airbnb的公开数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于住宿市场研究、价格预测、机器学习等领域的应用，特别是在数据分析、市场趋势预测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：适用于住宿市场分析、需求预测、价格预测等研究，如住宿价格的影响因素分析、市场趋势预测等。
行业应用：可以为房地产、旅游业等相关行业提供数据支持，特别是在价格预测、市场定位和策略优化方面。
决策支持：支持 Airbnb 住宿价格的预测和优化，帮助房东制定科学的定价策略。
教育和培训：作为数据分析、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数据挖掘、预测模型等技术。
此数据集特别适合用于探索 Airbnb 住宿市场的规律与趋势，帮助用户实现准确的价格预测，优化市场定位和定价策略，提高市场竞争力。
