房屋租赁价格预测分析数据集AirbnbRentalPricePredictionAnalysis-ebubekirbaktr
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋租赁, 价格预测, 机器学习, 房价分析, 住宿环境, 城市数据, 线性回归, 房价影响因素
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台上的房屋租赁信息，记录了不同城市、不同房屋类型的租赁价格及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为特定时间点的房屋租赁信息快照。
地理范围：数据覆盖多个城市，包括波士顿(Boston)、芝加哥(Chicago)、华盛顿特区(DC)、洛杉矶(LA)、纽约(NYC)和旧金山(SF)。
数据维度：数据集包含多个维度，包括房屋价格、可容纳人数、卫生间数量、清洁费、房东回复率、是否可即时预订、评论数量、评分、卧室数量、床位数、房产类型、取消政策、房间类型、床型、城市、无线网络、厨房、暖气、基本配备、烟雾探测器、空调、电视、洗发水、衣架、一氧化碳探测器、互联网、适合笔记本电脑的工作区、吹风机、洗衣机、烘干机、熨斗、家庭友好性、灭火器、急救包、有线电视、免费停车位、全天候入住、卧室门锁、无线对讲机、邻里等级等。
数据格式：CSV格式，文件名为data_final.csv，便于数据分析与建模。
该数据集特别适用于房屋租赁价格预测、影响因素分析、以及不同城市和房屋类型的对比研究。
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、旅游、数据科学等领域的学术研究，如房价预测模型构建、影响房价的关键因素分析、不同城市租赁市场的对比分析等。
行业应用：为在线旅游平台、房屋租赁平台、房地产经纪公司提供数据支持，尤其在价格策略制定、市场分析、用户推荐等方面具备实用价值。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划、旅游业发展策略制定等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用回归分析、特征工程等技术。
此数据集尤其适合用于探索影响房屋租赁价格的因素，构建预测模型，并为用户提供更精准的租赁选择。
