民宿房源信息分析数据集AirbnbListingInformationAnalysis-franciscomisa
数据来源：互联网公开数据
标签：民宿, 房源, 租赁, 价格, 住宿, 预测, 机器学习, 文本分析
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台的民宿房源信息，记录了不同房源的详细属性，包括地理位置、价格、评价、房源描述等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的房源快照。
地理范围：数据覆盖全球范围内的Airbnb房源，包括但不限于澳大利亚、奥地利、比利时、加拿大、中国、丹麦、法国、德国、希腊、香港、爱尔兰、意大利、荷兰、西班牙、瑞士、英国、美国等国家和地区。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，涵盖房源的各个方面，主要包括：清洁费、押金、房东回复率、可容纳人数、卧室数量、床位数、额外入住人数收费、浴室数量、包含房客数量、评价分数（位置、整体）、房东房源数量、30/60/90/365天可预订天数、最短/最长入住天数、评论数量、月均评论数、最后抓取时间、房源名称、房源摘要、房源描述、房东位置、城市、邮编、房源空间描述、周边环境概述、交通信息、街道地址、所在街区、经度、房东ID、纬度、房源类型（公寓、民宿、船屋等）、取消政策类型（灵活、适中、严格等）、国家、房间类型（整套房源/公寓、独立房间、合住房间）、床的类型（气垫床、沙发床、蒲团等）、提供的体验（商务、家庭、浪漫等）。
数据格式：CSV格式，包含test_lemmatized.csv和train_lemmatized.csv两个文件，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于房源价格预测、用户行为分析、文本分析、房源推荐等多种数据分析和机器学习任务。
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：适用于旅游、住宿、房地产等领域的学术研究，例如，研究影响Airbnb房源价格的关键因素，分析用户评价与房源特征之间的关系，探索不同地区、不同房源类型的租赁市场差异。
行业应用：为在线旅游平台、民宿管理公司等提供数据支持，可用于优化定价策略、改进房源推荐算法、进行市场趋势分析、预测入住率。
决策支持：支持Airbnb平台或类似平台的决策制定，例如，优化房源展示方式、改进用户体验、制定更精准的营销策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、商业分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉真实世界的数据集，并进行数据分析和建模实践。
此数据集特别适合用于探索影响民宿房源租赁的因素，并建立预测模型，以优化决策、提升预测精度。
