纽约Airbnb房源特征与价格预测数据集NewYorkAirbnbListingFeaturesandPricePrediction-sgaooo
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 纽约, 房源, 价格预测, 机器学习, 房产, 数据分析, 回归分析
数据概述：
该数据集包含来自纽约市Airbnb平台的房源信息，记录了房源的多种特征，包括房产类型、房间类型、房东信息、地理位置、价格、入住规则、评价等。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：数据覆盖纽约市区域内的Airbnb房源。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括房产类型（如整套出租单元、独立房间等）、房间类型（如整套房源/公寓、独立房间等）、房东回复率分级、房东是否为超级房东、房东拥有房源总数、房东身份是否验证、经纬度、可容纳人数、卧室数量、床位数、价格、最短入住晚数、最长入住晚数、365天可用天数、过去一年评论数量、过去30天评论数量、评价分数、评价准确度、是否可即时预订、房东活跃年限、房东上线时间、特殊便利设施、房产类型平均价格、平均评价分数等。
数据格式：CSV格式，文件名为df.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于Airbnb房源价格预测、房源特征分析、市场趋势研究等。
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：适用于房地产市场研究、旅游住宿分析、定价策略研究等学术研究，如探究影响Airbnb价格的关键因素、分析不同房源类型的市场表现等。
行业应用：可以为Airbnb平台、房地产公司、旅游服务平台等提供数据支持，特别是在市场分析、定价优化、房源推荐等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、住宿价格策略制定，以及市场营销活动的优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索影响Airbnb房源价格的因素，构建价格预测模型，优化房源定价策略，并深入了解纽约市Airbnb市场的特点。
