民宿租赁市场分析纽约市数据集HomestayRentalMarketAnalysisNYC-shreya610
数据来源：互联网公开数据
标签：民宿, 租赁市场, 房价预测, 纽约市, 住宿, 房型, 设施, 地理位置
数据概述：
该数据集包含来自纽约市（NYC）的民宿租赁数据，记录了不同民宿的详细信息，可用于分析租赁市场、预测房价等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但根据“first_review”和“last_review”字段，推测数据可能反映了2016年的民宿租赁情况。
地理范围：数据主要集中在纽约市，涵盖了该市不同区域的民宿信息。
数据维度：数据集包括“id”（民宿ID）、“log_price”（对数价格）、“property_type”（房产类型）、“room_type”（房间类型）、“amenities”（设施）、“accommodates”（可容纳人数）、“bathrooms”（浴室数量）、“bed_type”（床型）、“cancellation_policy”（取消政策）、“cleaning_fee”（清洁费）、“city”（城市）、“description”（描述）、“first_review”（首次评论时间）、“host_has_profile_pic”（房东是否有头像）、“host_identity_verified”（房东身份是否验证）、“host_response_rate”（房东回复率）、“host_since”（房东注册时间）、“instant_bookable”（是否可即时预订）、“last_review”（最近评论时间）、“latitude”（纬度）、“longitude”（经度）、“name”（民宿名称）、“neighbourhood”（街区）、“number_of_reviews”（评论数量）、“review_scores_rating”（评价分数）、“thumbnail_url”（缩略图链接）、“zipcode”（邮编）、“bedrooms”（卧室数量）、“beds”（床位数）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Homestays_Data(in).csv，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于研究纽约市民宿市场的特点，分析影响房价的因素，以及进行民宿价格预测等任务。
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、房地产市场、城市规划等领域的学术研究，如房价影响因素分析、租赁市场供需关系研究等。
行业应用：为在线旅游平台、民宿管理公司等提供数据支持，尤其在市场分析、定价策略制定、用户行为分析等方面具备实用价值。
决策支持：支持城市规划部门对旅游住宿资源的规划和管理，以及相关政策的制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训素材，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民宿价格和入住率的因素，帮助用户优化定价策略、提升市场竞争力。
