波士顿Airbnb房源价格预测数据集BostonAirbnbListingPricePrediction-ngweichen
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房价预测, 租赁市场, 房源分析, 机器学习, 数据挖掘, 旅游住宿, 城市规划
数据概述：
该数据集包含来自波士顿地区Airbnb房源的详细信息，记录了不同房源的特征以及相应的价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2017年的房源信息。
地理范围：数据覆盖波士顿及周边地区。
数据维度：数据集包括房源的各项属性，如经纬度、可容纳人数、卧室数量、卫生间数量、床位数、价格、清洁费、入住人数、可用天数、清洁度评分、位置评分、房东信息（是否为超级房东、房东回复时间等）、房源类型、床型、取消政策、房东身份验证、是否可即时预订、以及房源所在社区等，并包含一个目标变量“future price”。
数据格式：CSV格式，文件名为AirBnB_Data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Airbnb平台公开信息，经过整理和清洗，用于价格预测等分析。
该数据集适合用于房价预测、租赁市场分析和城市规划等领域的研究。
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、旅游住宿行业研究，以及探讨影响房价的因素等学术研究。
行业应用：可以为Airbnb等在线租赁平台提供数据支持，用于优化定价策略、提升房源推荐的准确性、分析市场竞争格局。
决策支持：支持城市规划部门进行住房市场分析，制定相关政策，促进旅游业发展。
教育和培训：作为数据分析和机器学习课程的案例，帮助学生和研究人员理解房价预测模型、特征选择和数据可视化等技术。
此数据集特别适合用于探索影响Airbnb房源价格的关键因素，构建预测模型，并为房东和租客提供决策支持，实现优化收益、提升入住率等目标。
