阿姆斯特丹Airbnb房源价格预测数据集AmsterdamAirbnbListingPricePredictionDataset-adityalahariya1
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房源, 价格预测, 机器学习, 租赁市场, 地理位置, 数据分析, 荷兰
数据概述：
该数据集包含来自阿姆斯特丹Airbnb平台上的房源信息，记录了房源的详细属性，包括地理位置、房源类型、房客评价等，以及对应的价格信息，用于价格预测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为特定时间点的房源快照。
地理范围：数据集中房源均位于荷兰阿姆斯特丹。
数据维度：数据集包括房源的ID、名称、房东信息、地理位置（经纬度）、房源类型、最短入住天数、评价数量、上次评价时间、月均评价数、房东房源数量、可用天数等多个维度，以及目标变量——价格。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含训练集（airbnb_listing_train.csv）、验证集（airbnb_listing_validate.csv）和提交示例（sample_submission.csv），便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于Airbnb平台公开数据，已进行数据清洗和结构化处理，以方便分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、市场分析和房源推荐等相关领域的研究。
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：适用于房地产市场分析、旅游业研究等领域的学术研究，如房价影响因素分析、市场趋势预测等。
行业应用：可以为在线租赁平台、房地产中介等提供数据支持，尤其是在动态定价、房源推荐、市场调研等方面。
决策支持：支持相关领域的决策制定，如投资决策、租赁策略优化等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素。
此数据集特别适合用于探索影响阿姆斯特丹Airbnb房源价格的因素，构建价格预测模型，并进行市场分析和策略优化，提升平台运营效率。
