纽约市Airbnb租赁价格分析数据集NewYorkCityAirbnbRentalPriceAnalysis-nadiaid
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 租赁市场, 价格分析, 地理位置, 房源类型, 评论分析, 市场预测, 数据挖掘
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，记录了不同房源的详细信息，包括地理位置、房源类型、价格、评论等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但根据"last_review"字段推断，数据可能涵盖了2016年至2019年间的租赁活动。
地理范围：数据主要集中在纽约市，通过经纬度信息可以精确定位每个房源的位置。
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）、纬度（latitude）、经度（longitude）、房源类型（room_type）、最少入住晚数（minimum_nights）、评论数量（number_of_reviews）、最近评论时间（last_review）、每月评论数量（reviews_per_month）、房东名下房源数量（calculated_host_listings_count）、一年内可租天数（availability_365）以及价格（price）等。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便进行数据分析和建模。
数据来源：数据来源于Airbnb平台公开数据，已进行结构化处理。该数据集适合用于租赁市场分析、价格预测、地理位置对价格的影响研究等。
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：适用于城市租赁市场、房地产市场、旅游业等领域的学术研究，例如分析影响Airbnb价格的因素、探索不同房源类型的市场表现、研究地理位置对价格的影响等。
行业应用：可以为房地产行业、旅游行业、共享住宿平台提供数据支持，特别是在市场分析、定价策略、房源推荐等方面。
决策支持：支持企业和个人在租赁市场上的决策制定，例如优化出租策略、评估投资回报、制定市场营销方案等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、商业分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索影响Airbnb租赁价格的因素，进行价格预测，分析市场趋势，并为用户提供更精准的租赁建议，帮助用户优化决策。
