旧金山Airbnb房源数据分析数据集SanFranciscoAirbnbListingsData-raphaelts
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房源数据, 租赁市场, 城市分析, 空间数据, 评论分析, 价格预测, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自旧金山Airbnb平台的房源信息，记录了该地区Airbnb房源的详细信息，包括房源描述、地理位置、价格、日历可用性、用户评论等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，具体时间范围需要根据各csv文件中的日期字段确定。
地理范围：数据覆盖旧金山城市范围内的Airbnb房源。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，包含以下关键数据项：
listings.csv：房源的详细信息，包括房源描述、房东信息、地理位置、价格、房源类型、设施等。
calendar.csv：房源的日历信息，包括日期、可用性、价格等。
reviews.csv：房源的用户评论，包括评论内容、评论者信息、评论日期等。
neighbourhoods.csv：社区信息，包括社区分组和社区名称。
neighbourhoods.geojson：社区的地理位置信息，以GeoJSON格式存储。
数据格式：数据以CSV和GeoJSON格式提供，方便数据分析和可视化。数据来源于Airbnb平台公开数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于城市租赁市场研究、房源价格预测、用户评论分析、地理空间分析等。
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：适用于城市租赁市场研究、旅游业发展分析、用户行为分析等学术研究。
行业应用：可以为Airbnb平台、酒店行业、房地产行业提供数据支持，特别是在市场分析、定价策略、房源推荐等方面。
决策支持：支持城市规划、旅游规划、住房政策制定等方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、城市规划等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解租赁市场。
此数据集特别适合用于探索影响Airbnb房源价格和用户评价的因素，分析不同社区的房源特点，以及预测未来租赁市场的趋势，帮助用户实现优化房源管理、提升投资回报等目标。
