Airbnb住宿数量统计数据集2010年-2021年-franciscomisa
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 住宿数量, 数据集, 房屋租赁, 旅游分析, 数据建模, 机器学习, 地理分析
数据概述：该数据集包含来自Airbnb的住宿数量统计信息，记录了全球多个城市和地区的房源数量变化情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2021年。
地理范围：数据涵盖了全球多个城市和地区，主要包括北美、欧洲、亚洲和南美洲的热门旅游目的地。
数据维度：数据集包括日期、城市、地区、房源数量、住宿类型、价格范围等信息。
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Airbnb官网的公开报告，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于旅游研究、房屋租赁市场分析和机器学习等领域，特别是在预测房源需求和市场趋势方面具有重要价值。
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：适用于旅游市场研究、房屋租赁数据分析、市场趋势预测等，如分析不同地区房源数量的变化趋势、节假日对住宿需求的影响等。
行业应用：可以为酒店、民宿等住宿行业提供数据支持，特别是在房源管理和需求预测方面。
决策支持：支持住宿行业的市场分析和策略优化，帮助商家制定科学的房源管理和市场推广策略。
教育和培训：作为旅游管理、商业分析及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解市场趋势分析和数据建模技术。
此数据集特别适合用于探索不同地区住宿数量的变化规律与趋势，帮助用户实现准确的需求预测，优化房源管理和市场推广策略，提高业务效率和盈利能力。
