Airbnb房源价格预测数据集AirbnbListingPricePrediction-strickailkes
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房源数据, 价格预测, 机器学习, 租赁市场, 房价分析, 空间统计, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台房源的详细信息，用于预测房源的租赁价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据“last_review”字段推测，数据可能涵盖了近期房源信息。
地理范围：数据未指明具体地理位置，但包含了“neighbourhood_group”、“neighbourhood”等地理位置相关字段，暗示了区域性特征。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如房源ID、房东ID、所属社区组、社区、房间类型、最短入住天数、评论数量、最后评论时间、月均评论数、房东房源数量、可用天数、以及三个区域ID等。此外，还包括目标变量“target”，代表房源的租赁价格。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submit.csv（提交样例）三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Airbnb平台，可能经过了数据清洗和预处理，以方便建模分析。
该数据集适合用于房价预测、租赁市场分析、以及探索影响房源价格的因素。
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：适用于房地产市场分析、空间统计、以及租赁价格影响因素研究等学术研究。
行业应用：为房地产中介、租赁平台、以及投资机构提供数据支持，可用于优化定价策略、市场预测和风险评估。
决策支持：支持相关领域的决策制定，如房产投资决策、租赁市场趋势分析等。
教育和培训：作为机器学习、数据科学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用预测模型。
此数据集特别适合用于构建预测模型，分析影响Airbnb房源价格的关键因素，并为用户提供数据驱动的决策支持。
