欧洲酒店价格数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店价格,欧洲,节日效应,巴塞罗那,马赛,时间序列,差异分析,文本挖掘
数据概述：
本数据集包含欧洲主要城市（巴塞罗那和马赛）的酒店价格数据，旨在通过文本挖掘和差异分析方法研究大型节日活动对酒店价格的影响。数据主要来源于Bookings.com网站，覆盖了2024年1月末的采集时间段，并根据2024年巴塞罗那“Primavera Sound音乐节”（5月29日至6月2日）作为案例研究，探究大型节日活动对酒店价格的潜在影响。此外，该数据集还包含马赛作为对照城市的价格数据，以排除其他时间或地域因素的影响。
数据集分为四个独立文件：
1. booking_bcn1.com：记录了巴塞罗那在Primavera Sound音乐节期间（5月28日至6月3日）的酒店价格数据。
2. booking_bcn2.com：记录了巴塞罗那在音乐节后的一周（6月4日至6月10日）的酒店价格数据。
3. booking_mar1.com：记录了马赛在Primavera Sound音乐节期间（5月28日至6月3日）的酒店价格数据。
4. booking_mar2.com：记录了马赛在音乐节后的一周（6月4日至6月10日）的酒店价格数据。
每个文件中的数据字段主要包括：
- 酒店名称
- 酒店位置（具体到城市和区域）
- 酒店价格（单位：欧元）
- 房间类型
- 描述文本（用于文本挖掘分析）
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. 节日效应研究：通过对比音乐节前后酒店价格的变化，分析大型节日活动对酒店价格的具体影响。
2. 酒店价格预测：利用数据集中的时间序列和地域特征，构建预测模型，帮助酒店行业优化定价策略。
3. 城市对比分析：通过比较巴塞罗那和马赛的价格数据，评估不同城市的节日效应差异和市场反应。
4. 文本挖掘与信息提取：结合酒店描述文本，提取与节日相关的关键词或特征，为差异分析提供控制变量。
5. 学术研究与政策制定：为旅游经济学、城市规划和政策制定提供数据支持，帮助理解节日活动对城市经济的影响。
该数据集尤其适合用于经济学、旅游管理、市场营销等领域，为研究节日活动对酒店行业的短期和长期影响提供了实证基础。同时，数据中的时间序列特性也使其适用于更广泛的时间序列分析和预测任务。
