住宿评价与租赁信息分析数据集AccommodationReviewandRentalInformationDataset-ct20062443
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 酒店评价, 租赁分析, 情感分析, 文本挖掘, 机器学习, 市场调研, 旅游住宿
数据概述：
该数据集整合了来自Airbnb平台和TripAdvisor酒店评价的数据，包含了住宿租赁信息、用户评价、以及经过分类和情感分析处理后的评论数据。主要特征如下：
时间跨度：Airbnb数据未明确时间范围，TripAdvisor数据也未明确时间范围，但reviews数据中包含日期信息。
地理范围：数据未明确具体地理位置，但Airbnb数据集包含位置信息，TripAdvisor数据可能涵盖全球范围内的酒店。
数据维度：
Airbnb数据：包括租赁房源的详细信息（如房源ID、名称、地理位置、价格、评论数量等），日历数据（如日期、是否可租、价格等），以及用户评论数据（评论内容、评论者信息等）。
TripAdvisor数据：包含酒店的评论内容和评分。
分类评论数据：包含经过情感分析的评论数据，包括评论内容、评分、评论长度、情感极性、情感得分以及多个方面的情感标签（如舒适度、服务质量、环境氛围等）。
数据格式：主要为CSV格式，包括airbnb_listings.csv、airbnb_calendar.csv、airbnb_reviews.csv、tripadvisor_hotel_reviews.csv等，以及多个经过分类的评论文件classified_reviews_*.csv，此外还包含两个.pkl文件，很可能为训练好的机器学习模型。数据已进行初步处理，如评论的情感分析和分类。
该数据集适合用于住宿租赁市场分析、用户评论分析、情感分析模型训练、以及市场调研等。
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：适用于旅游住宿领域的学术研究，如用户行为分析、情感分析、市场趋势预测、以及租赁价格影响因素研究。
行业应用：可以为Airbnb等在线租赁平台、酒店行业、旅游服务提供商提供数据支持，特别是在市场营销、用户体验优化、定价策略制定等方面。
决策支持：支持企业进行市场定位、竞争分析、产品优化、以及个性化推荐等决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、自然语言处理等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解住宿租赁市场和用户评论分析。
此数据集特别适合用于探索用户对住宿体验的评价、租赁价格与地理位置的关系、以及情感分析在旅游住宿领域的应用，帮助用户实现市场洞察、提升服务质量和优化决策。
