纽约市Airbnb租赁房源信息数据集NewYorkCityAirbnbRentalListings-harshdeepsinghmac
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 租赁, 纽约市, 房源, 价格, 地理位置, 房型, 市场分析, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自纽约市Airbnb平台上的租赁房源信息，记录了房源的详细信息，包括地理位置、价格、房型和评价等。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但根据字段“last_review”推测为2019年及之前的数据。
地理范围：数据覆盖纽约市的五个行政区（布鲁克林、曼哈顿、皇后区、布朗克斯区、史泰登岛）及其下属社区。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：房源ID（id）、房东ID（host_id）、房东姓名（host_name）、所属街区组（neighbourhood_group）、所属社区（neighbourhood）、纬度（latitude）、经度（longitude）、房型（room_type）、价格（price）、最短入住晚数（minimum_nights）、评论数量（number_of_reviews）、最近评论时间（last_review）、月均评论数（reviews_per_month）、房东名下房源数量（calculated_host_listings_count）、全年可租天数（availability_365）。
数据格式：CSV格式，文件名为AB_NYC_2019.csv，便于数据分析和处理。
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、价格预测、房源推荐等研究。
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、旅游住宿市场研究等领域的学术研究。
行业应用：可以为Airbnb平台、在线旅游平台、房地产中介等提供数据支持，用于市场分析、定价策略、房源推荐等方面。
决策支持：支持城市管理者进行旅游业发展规划、住宿设施管理等决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解租赁市场。
此数据集特别适合用于探索房源价格的影响因素、地理位置与租赁需求的关系、以及市场竞争格局等，帮助用户优化定价策略、提升房源曝光率。
