Airbnb房源价格预测数据集AirbnbListingPricePrediction-harshitrajpal2508
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房源, 价格预测, 住宿, 租赁, 城市, 地理位置, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台上的房源信息，记录了不同城市房源的详细属性，用于价格预测和相关分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一个静态的房源信息快照。
地理范围：数据覆盖了多个城市，具体城市信息包含在“city”字段中，如纽约（NYC）等。
数据维度：数据集包括房源的多种属性，如“id”（房源ID），“log_price”（价格对数），“property_type”（房产类型），“room_type”（房间类型），“amenities”（便利设施），“accommodates”（可容纳人数），“bathrooms”（浴室数量），“bed_type”（床的类型），“cancellation_policy”（取消政策），“cleaning_fee”（清洁费），“city”（城市），“description”（房源描述），“first_review”（首次评论时间），“host_has_profile_pic”（房东是否有头像），“host_identity_verified”（房东身份是否验证），“host_response_rate”（房东回复率），“host_since”（成为房东的时间），“instant_bookable”（是否可立即预订），“last_review”（最近评论时间），“latitude”（纬度），“longitude”（经度），“name”（房源名称），“neighbourhood”（街区），“number_of_reviews”（评论数量），“review_scores_rating”（评分），“thumbnail_url”（缩略图URL），“zipcode”（邮编），“bedrooms”（卧室数量），“beds”（床的数量）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Airbnb_Data.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于Airbnb平台公开数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房源特征分析、市场趋势研究等领域。
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、旅游住宿研究等领域的学术研究，如房价影响因素分析、房源特征对价格的影响研究等。
行业应用：为在线旅游平台、房地产中介等行业提供数据支持，特别是在价格预测、房源推荐、市场分析等方面。
决策支持：支持市场营销策略制定、定价策略优化等决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和市场动态。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建价格预测模型，为用户提供更精准的住宿推荐，并支持市场趋势分析。
