纽约市Airbnb房源信息分析数据集NewYorkCityAirbnbListingInformation-skywang123
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 纽约市, 房源分析, 租赁市场, 房价预测, 空间分析, 数据挖掘, 旅游
数据概述：
该数据集包含来自纽约市Airbnb平台上的房源信息，记录了房源的详细描述、地理位置、房东信息、价格、评价等关键属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为某一时间点的快照数据。
地理范围：数据覆盖纽约市的各个街区和区域。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，如房源ID、描述、街区概览、房东信息（加入平台时间、回复率、是否为超级房东等）、地理坐标（经纬度）、房源类型、房间类型、可容纳人数、卧室数量、床位数、便利设施、最短入住天数、最长入住天数、评论数量、评分（总体评分、准确性、清洁度、入住体验、沟通、位置、性价比）、是否可即时预订、每月评论数等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含traincsv-1、testcsv-1和sample_submissioncsv三个文件，方便数据分析和建模。
数据来源于Airbnb平台公开数据，已进行初步整理，便于数据分析。该数据集适合用于Airbnb房源分析、租赁市场研究、房价预测和空间分析等领域。
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：适用于城市规划、旅游管理、房地产市场研究等领域的学术研究，如分析Airbnb房源的空间分布、价格影响因素、用户评价对租赁市场的影响等。
行业应用：可以为Airbnb平台、房地产中介、旅游公司等提供数据支持，特别是在市场调研、定价策略制定、房源推荐等方面。
决策支持：支持城市规划部门对旅游业发展和住房租赁市场的监管，帮助制定相关政策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、城市规划等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解租赁市场和空间数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响Airbnb房源价格和受欢迎程度的因素，帮助用户进行市场预测、优化房源管理策略，并深入了解纽约市的租赁市场动态。
