香港Airbnb房源信息数据集HongKongAirbnbListings-zhanshuqing
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房源信息, 租赁市场, 住宿, 地理位置, 市场分析, 旅游, 房价
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台在香港地区的房源信息，记录了不同房源的详细属性，包括地理位置、价格、描述、房东信息及用户评价等。主要特征如下：
时间跨度：数据抓取时间为2022年9月16日，为一次性快照数据。
地理范围：数据覆盖香港特别行政区内的Airbnb房源。
数据维度：数据集包含id, listing_url, scrape_id, last_scraped, source, name, description, neighborhood_overview, picture_url, host_id, host_url, host_name, host_since, host_location, host_about, host_response_time, host_response_rate, host_acceptance_rate, host_is_superhost, host_thumbnail_url, host_picture_url, host_neighbourhood, host_listings_count, host_total_listings_count, host_verifications, host_has_profile_pic, host_identity_verified, neighbourhood, neighbourhood_cleansed, neighbourhood_group_cleansed, latitude, longitude, property_type, room_type, accommodates, bathrooms, bathrooms_text, bedrooms, beds, amenities, price, minimum_nights, maximum_nights, minimum_minimum_nights, maximum_minimum_nights, minimum_maximum_nights, maximum_maximum_nights, minimum_nights_avg_ntm, maximum_nights_avg_ntm, calendar_updated, has_availability, availability_30, availability_60, availability_90, availability_365, calendar_last_scraped, number_of_reviews, number_of_reviews_ltm, number_of_reviews_l30d, first_review, last_review, review_scores_rating, review_scores_accuracy, review_scores_cleanliness, review_scores_checkin, review_scores_communication, review_scores_location, review_scores_value, license, instant_bookable, calculated_host_listings_count, calculated_host_listings_count_entire_homes, calculated_host_listings_count_private_rooms, calculated_host_listings_count_shared_rooms, reviews_per_month等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Hongkong_listings.csv，易于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Airbnb平台公开信息抓取，已进行结构化处理。
该数据集适合用于研究香港地区的租赁市场、Airbnb房源特征分析以及地理位置对房价的影响等。
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：适用于旅游、房地产、市场营销等领域的学术研究，如Airbnb房源定价策略分析、用户评价与房源质量的关系研究等。
行业应用：可以为旅游公司、房地产中介、酒店管理公司提供数据支持，特别是在市场调研、竞争对手分析、定价策略制定等方面。
决策支持：支持政府部门进行旅游市场监管、住房政策制定，以及Airbnb平台自身进行市场优化和用户体验提升。
教育和培训：作为旅游管理、市场营销、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员了解真实的市场数据和分析方法。
此数据集特别适合用于探索香港地区Airbnb房源的特点、价格构成以及影响因素，从而帮助用户进行市场分析、制定商业策略或进行学术研究。
