洛杉矶民宿房源信息预测数据集_Los_Angeles_Airbnb_Listing_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 洛杉矶, 房源信息, 预测, 文本分析, 地理位置, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自洛杉矶Airbnb平台的民宿房源信息，旨在用于预测分析和模型构建。主要特征如下：
时间跨度：数据抓取时间为2017年。
地理范围：数据集中房源位于洛杉矶市及周边地区。
数据维度：数据集包含多个维度，包括房源描述信息（如名称、摘要、描述、周边环境等）、地理位置信息（如经纬度、街区、城市等）、房源属性（如房间类型、可容纳人数、卧室数量、床位数、便利设施等）、房东信息（如房东ID、房东回复率、房东邻近区域等）、价格相关信息（如清洁费、押金、额外入住费用等）、评价信息（如评分、评论数量等），以及其他特征（如取消政策、房源特色等）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含两个文件：public_train_data.csv（训练数据）和private_data_to_predict.csv（待预测数据）。
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、旅游住宿研究、自然语言处理、文本情感分析等学术研究，如房源价格预测、用户评论情感分析、房源特征重要性分析等。
行业应用：可以为Airbnb等在线住宿平台、房地产公司、旅游规划机构提供数据支持，例如，用于构建个性化推荐系统、动态定价策略、市场趋势分析等。
决策支持：支持城市规划部门的住宿资源管理，以及投资者对民宿市场的投资决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、自然语言处理等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响洛杉矶地区民宿价格和入住率的关键因素，帮助用户构建预测模型，优化房源管理策略，提升市场竞争力。
