纽约市Airbnb民宿信息分析数据集AirbnbNYC2019Dataset-bholaynathsingh
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 纽约市, 民宿, 租赁, 房价, 地理位置, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台在2019年纽约市的民宿租赁信息，记录了房源的详细情况，例如房源名称、房东信息、地理位置、房间类型、价格、最少入住天数、评论数量、最后评论时间、每月评论数量、房东出租房源数量、以及一年内的可出租天数等。
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年全年。
地理范围：数据覆盖纽约市的各个街区。
数据维度：数据集包括id, name, host_id, host_name, neighbourhood_group, neighbourhood, latitude, longitude, room_type, price, minimum_nights, number_of_reviews, last_review, reviews_per_month, calculated_host_listings_count, availability_365等16个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Airbnb NYC 2019.csv，便于数据分析和处理。
数据来源于Airbnb平台公开数据，已进行数据清洗和结构化处理。
该数据集适合用于城市民宿租赁市场分析、价格预测、地理位置对租赁价格的影响分析等。
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：适用于城市规划、旅游经济学、房地产市场研究等领域的学术研究，例如探索地理位置、房间类型与价格之间的关系。
行业应用：可以为Airbnb等在线租赁平台、房地产分析公司、旅游规划机构提供数据支持，特别是在市场分析、定价策略、房源推荐等方面。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如帮助房东优化出租策略，帮助投资者评估房产价值。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析在实际应用中的价值。
此数据集特别适合用于探索影响纽约市Airbnb民宿价格和出租率的因素，帮助用户实现优化出租策略、提升预测精度等目标。
