民宿租赁市场用户评价与房源信息数据集AirbnbUserReviewsandListingInformation-leandroborba
数据来源：互联网公开数据
标签：民宿, Airbnb, 用户评价, 房源信息, 租赁市场, 文本分析, 市场调研, 价格预测
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台的用户评价数据和房源信息，记录了民宿租赁市场的相关信息，适用于市场分析、用户行为研究和价格预测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据包含时间戳信息，起始时间未明确，但提供了用户评价的日期（date），可以用于分析评价随时间的变化趋势。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但包含了房源的经纬度信息（latitude, longitude）以及社区信息（neighbourhood_cleansed, neighbourhood_group_cleansed），可以用于地理位置相关的分析。
数据维度：数据集主要包含三个CSV文件：
calendar.csv：包含了房源的日历信息，包括房源ID（listing_id）、日期（date）、是否可订（available）、价格（price）等。
listings.csv：包含了房源的详细信息，包括房源ID（id）、房源链接（listing_url）、房源描述（description）、房东信息（host_id, host_name, host_since等）、地理位置信息（latitude, longitude, neighbourhood等）、房源属性（property_type, room_type, accommodates, bathrooms, beds, amenities等）、价格信息（price）、评价信息（number_of_reviews, review_scores_rating等）等。
reviews.csv：包含了用户对房源的评价信息，包括房源ID（listing_id）、评价ID（id）、评价日期（date）、评价人ID（reviewer_id）、评价人姓名（reviewer_name）、评价内容（comments）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据读取、分析和处理。数据来源于Airbnb平台，已进行结构化处理。
该数据集适合用于Airbnb民宿租赁市场分析、用户行为研究、情感分析、价格预测和房源推荐等领域。
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：适用于市场调研、用户行为分析、文本挖掘等研究，如分析用户评价的情感倾向、研究价格与评价之间的关系、预测房源入住率等。
行业应用：为民宿租赁平台、旅游行业提供数据支持，如优化房源推荐算法、改进定价策略、提升用户体验等。
决策支持：支持企业进行市场分析、竞争对手分析、用户需求分析，从而制定更有效的市场策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、自然语言处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解实际数据集的应用。
此数据集特别适合用于探索民宿租赁市场的供需关系、用户偏好、价格影响因素，帮助用户实现市场趋势分析、用户画像构建、预测模型构建等目标。
