Airbnb租房信息预测数据集-dev1313
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb，租房，预测，数据集，机器学习，价格预测，地理位置，住宿分析
数据概述： 该数据集包含了Airbnb平台上的租房信息，旨在用于预测租房价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为特定时期，具体时间范围视数据集版本而定。
地理范围：数据覆盖全球多个城市和地区，包括房源的地理位置信息。
数据维度：数据集包括房源的详细信息，如房间类型，卧室数量，卫生间数量，床位数，便利设施，房源描述，房东信息，地理位置（经纬度），评论数量，评分，价格等变量。
数据格式：数据通常以CSV等格式提供，便于分析和处理。
来源信息：数据来源于Airbnb平台公开信息，并经过整理和清洗，可能包含了用户评论，价格变化等信息。
该数据集适合用于房价预测，市场分析，用户行为分析等领域，并广泛应用于机器学习，数据挖掘等技术。
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：适用于房价预测，租赁市场分析，影响房价因素研究等学术研究，如探索影响房价的关键因素，用户偏好分析等。
行业应用：可以为房地产行业，旅游行业和共享住宿平台提供数据支持，特别是在定价策略，市场定位和用户体验优化方面。
决策支持：支持房东定价决策，租房者选择决策，平台运营策略制定。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和商业分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测，市场分析及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响租房价格的因素，帮助用户实现准确的价格预测，优化房源管理，提升用户体验，为租赁市场提供数据支持。
