Airbnb房源价格预测数据集AirbnbPredictionDataset-aarushichaudhry
数据来源：互联网公开数据
标签：旅游住宿，价格预测，数据集，机器学习，商业分析，时间序列，市场研究，住宿行业
数据概述： 该数据集包含来自Airbnb平台的房源数据，记录了全球范围内不同地区的房源信息及其价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球多个主要旅游城市，包括纽约，伦敦，东京等。
数据维度：数据集包括房源的地理位置，房型，房间类型，设施，评分，可容纳人数，取消政策，季节性因素等变量，以及每日或每周的价格信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Airbnb平台的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于旅游住宿行业的价格预测，市场分析，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在动态定价，需求预测等方面具有重要价值。
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：适用于旅游住宿市场的价格动态，需求波动等学术研究，如季节性价格变化的原因分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为旅游住宿行业提供数据支持，特别是在动态定价，市场策略制定和资源优化方面。
决策支持：支持旅游住宿行业的价格预测和策略优化，帮助商家制定科学的定价，促销和资源分配决策。
教育和培训：作为数据科学，商业分析及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解价格预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索Airbnb房源价格的动态变化规律与趋势，帮助用户实现准确的定价预测，优化资源分配和市场需求管理，提高经营效率和盈利能力。
