纽约市Airbnb房源信息价格预测数据集NYCAirbnbListingPricePrediction-salt202305
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 纽约市, 房源信息, 价格预测, 租赁市场, 空间分析, 机器学习, 城市数据
数据概述：
该数据集包含来自纽约市Airbnb平台上的房源信息，记录了房源的各项属性，可用于预测租金价格。主要特征如下：
时间跨度：数据采集时间为2023年5月。
地理范围：数据覆盖纽约市五个行政区（曼哈顿、布鲁克林、皇后区、布朗克斯、史泰登岛）。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如房源ID、房东ID、房源名称、房东信息、地理位置（经纬度、街区、邻近区域）、房间类型、最短入住天数、评论数量、上次评论时间、每月评论数量、房东发布房源数量、可用天数等。
数据格式：CSV格式，包含traincsv、testcsv、y_testcsv三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Airbnb平台公开数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于城市租赁市场分析、房价预测、空间数据分析和机器学习建模。
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、房地产市场分析、空间统计学等领域的学术研究，如房价影响因素分析、不同区域租金差异研究等。
行业应用：可以为房地产行业、租赁平台、旅游行业提供数据支持，尤其在租金定价策略、房源推荐、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、住房政策制定，以及Airbnb等平台优化房源管理、提升用户体验。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、城市地理信息系统等课程的实训案例，帮助学生理解真实世界的数据应用。
此数据集特别适合用于探索影响Airbnb房源价格的因素，建立价格预测模型，并分析纽约市租赁市场的空间分布特征，帮助用户优化决策、提升预测精度。
