民宿房源信息预测分析数据集AirbnbListingPredictionAnalysis-bnamitha
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房源信息, 预测分析, 租赁市场, 房价预测, 客户体验, 机器学习, 地理位置
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台的房源信息，记录了不同房源的详细属性，包括地理位置、房屋设施、价格、入住情况、用户评价等，旨在用于预测分析和市场研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的房源快照。
地理范围：数据来源于Hallandale Beach（美国佛罗里达州）地区的Airbnb房源信息。
数据维度：数据集包括房源ID、高预订率标识、房源设施、可容纳人数、可用天数、浴室数量、床型、卧室数量、床位数、取消政策、城市、清洁费、描述、额外入住费用、包含的客人数量、房东介绍、房东回复率、房东是否为超级房东、房东认证信息、房东发布房源数量、房东所在地、房东回复时长、房东加入时间、房东验证信息、房屋守则、是否可即时预订、互动方式、是否适合商务旅行、地理位置是否精确、纬度、经度、市场、最长入住天数、最短入住天数、月租金、周边环境概述、社区、备注、价格、房产类型、是否需要客人电话验证、是否需要客人上传头像、是否需要执照、评价准确度、入住体验评分、清洁度评分、沟通评分、位置评分、整体评分、性价比评分、房间类型、押金、空间描述、平方英尺、州、交通出行、周租金、邮编等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为airbnbTrain.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Airbnb平台公开数据，已进行结构化处理，方便使用。
该数据集适合用于预测房源预订率、价格分析、用户体验评估等，支持多种数据分析和机器学习应用。
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、房地产市场、消费者行为等领域的研究，例如房价预测、影响预订率的因素分析、用户评价与房源属性关联分析等。
行业应用：为Airbnb等在线租赁平台、房地产中介、旅游服务提供商提供数据支持，用于优化定价策略、提升用户体验、改进房源推荐系统。
决策支持：支持租赁市场参与者的决策制定，如房东优化出租策略、投资者评估投资回报、政府部门进行市场监管。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解数据分析和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响民宿预订和定价的关键因素，帮助用户优化房源管理、提升市场竞争力、预测市场趋势。
