Airbnb房源价格预测数据集AirbnbListingPricePrediction-amosgao
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房源, 价格预测, 租赁市场, 机器学习, 房产, 数据分析, 市场调研
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台上的房源信息，记录了房源的各类属性以及对应的价格，旨在用于预测房源价格。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标明时间范围，但可以推断为特定时间点或短时间内的房源信息快照。
地理范围：数据来源于Airbnb平台，未明确指出具体地理位置，但可以推测为全球范围内Airbnb房源。
数据维度：数据集包含多个维度，包括房源的ID、价格、房东回复时间、房东回复率、房东接受率、是否为超级房东、房东房源数量、房东身份是否验证、纬度、经度、房产类型、房间类型、可容纳人数、卫生间数量、卧室数量、床位数、床的类型、押金、清洁费、包含的客人数量、额外客人费用、最短入住晚数、最长入住晚数、评论数量、评分、准确度评分、清洁度评分、入住评分、沟通评分、位置评分、性价比评分、是否可即时预订、取消政策、是否需要房客头像、是否需要房客电话验证、每月评论数量等。
数据格式：CSV格式，包含train135csv和testcsv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的Airbnb房源信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于价格预测、市场分析、房源特征重要性分析等研究。
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、价格预测模型构建、影响房价因素研究等学术研究。
行业应用：可以为Airbnb平台、酒店管理公司、房地产经纪人等提供数据支持，特别是在动态定价、市场趋势分析、竞争对手分析等方面。
决策支持：支持房产投资决策、租赁市场策略制定和风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能和理解市场动态。
此数据集特别适合用于探索影响Airbnb房源价格的关键因素，并构建预测模型，从而优化定价策略、提升投资回报率。
