柏林地区Airbnb房源信息数据集BerlinAirbnbListings-sarahalil
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房源信息, 租赁市场, 地理位置, 价格分析, 住宿评估, 市场调研, 城市规划
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台在柏林地区的房源信息，记录了房源的详细属性，包括地理位置、价格、房型、房东信息以及用户评价等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，推测为特定时间点的房源信息快照。
地理范围：数据集中房源均位于德国柏林地区。
数据维度：数据集包含多个关键字段：房源ID（id）、房东ID（host_id）、房东姓名（host_）、邻近区域分组（neighbourhood_group）、邻近区域（neighbourhood）、纬度（latitude）、经度（longitude）、房型（room_type）、价格（price）、最短入住天数（minimum_nights）、评论数量（number_of_reviews）、最近评论时间（last_review）、月均评论数（reviews_per_month）、房东房源数量统计（calculated_host_listings_count）、可用天数（availability_365）、近期评论数量（number_of_reviews_ltm）、许可证信息（license）。
数据格式：CSV格式，文件名为listings.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于Airbnb平台公开信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于城市租赁市场分析、房价预测、房源推荐等研究。
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：适用于城市规划、房地产市场分析、旅游业发展等领域的研究，如分析不同区域的租赁价格差异、评估房源的受欢迎程度等。
行业应用：可以为Airbnb等在线租赁平台、房地产中介、旅游咨询公司等提供数据支持，用于市场调研、竞争分析和定价策略制定。
决策支持：支持城市管理部门进行租赁市场监管、制定旅游发展规划，以及支持投资者进行房产投资决策。
教育和培训：作为城市规划、数据分析、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 dynamics。
此数据集特别适合用于探索柏林地区Airbnb房源的分布特征、价格影响因素，以及用户评价与房源属性之间的关系，帮助用户实现市场分析、风险评估和决策优化。
