纽约市共享房屋租赁信息分析数据集NewYorkCityAirbnbListingAnalysis-mahnoorrana
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 租赁市场, 房价分析, 地理位置, 房型, 评论, 数据挖掘, 纽约市
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台在纽约市的共享房屋租赁信息，记录了不同房源的详细属性，包括地理位置、房型、价格、评论等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但从“last_review”字段推测，数据可能来源于2018年至2019年。
地理范围：数据覆盖纽约市的各个社区和行政区，例如布鲁克林、曼哈顿等。
数据维度：数据集包括“id”（房源ID）、“name”（房源名称）、“host_id”（房东ID）、“host_name”（房东姓名）、“neighbourhood_group”（行政区）、“neighbourhood”（社区）、“latitude”（纬度）、“longitude”（经度）、“room_type”（房型）、“price”（价格）、“minimum_nights”（最少入住晚数）、“number_of_reviews”（评论数量）、“last_review”（最后评论时间）、“reviews_per_month”（月均评论数）、“calculated_host_listings_count”（房东拥有的房源数量）、“availability_365”（全年可租天数）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为house.csv，方便数据分析和处理。
该数据集适合用于探索纽约市租赁市场的特点，分析价格、房型与地理位置的关系，以及评估房源的受欢迎程度。
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、房地产市场分析等领域的研究，如房价影响因素分析、租赁市场供需关系研究、不同社区的租赁市场对比等。
行业应用：可以为房地产行业、旅游行业提供数据支持，例如市场调研、房价预测、房屋租赁平台的产品优化等。
决策支持：支持城市管理者进行城市发展规划，以及为投资者提供投资决策依据。
教育和培训：作为数据科学、统计学、机器学习等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析方法，进行项目实战。
此数据集特别适合用于分析影响纽约市房屋租赁价格的关键因素，预测租赁需求，并优化租赁策略，实现租赁市场的有效管理。
