标题：全球住宿数据集深入解析住宿市场特征
数据内容：
本数据集包含详细的住宿信息记录，涵盖以下数据元素：
- 唯一标识符（id）
- 住宿名称（name）
- 房东标识符（host id）
- 房东身份验证状态（host_identity_verified）
- 房东名称（host name）
- 区域信息（neighbourhood group 和 neighbourhood）
- 地理位置（lat 和 long）
- 国家和地区信息（country 和 country code）
- 服务政策（instant_bookable 和 cancellation_policy）
- 房屋类型和属性（room type 和 Construction year）
- 定价信息（price 和 service fee）
- 入住政策（minimum nights）
- 用户评价数据（number of reviews, last review, reviews per month, review rate number）
- 房屋特征（house_rules）
- 许可证信息（license）
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
该数据集可应用于多个行业和场景：
- 旅游业：用于市场分析、定价优化、用户行为研究
- 房地产行业：用于市场趋势分析、投资决策、房屋特征研究
- 数据分析行业：作为训练机器学习模型的数据集
- 市场营销行业：用于客户画像构建、推广策略制定
标签：住宿数据，房地产分析，旅游行业，数据研究，公开数据，
行业分类：
1. 旅游行业：
- 市场分析与预测
- 用户行为研究
- 定价策略优化
- 房地产行业：
- 市场趋势分析
- 投资决策支持
-
房屋特征分析
-
数据分析行业：
- 机器学习模型训练
- 数据特征提取
-
数据清洗与预处理
-
市场营销行业：
- 客户画像构建
- 推广策略制定
- 品牌影响力分析
统计分析：
- 数据集包含102,058条独立住宿记录
- 住宿分布在2个国家和地区
- 提供21种不同的建筑年份数据
- 包含1,152种不同的价格水平
- 最多有79条独立房源来自同一房东
- 记录了24个月的评价数据
- 涵盖了439种不同的全年可用性方案
