Airbnb房源价格预测数据集AirbnbPricesDataset-waibhawjoshi
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb，房源价格，数据集，预测分析，机器学习，租赁市场，房价评估，地理信息
数据概述： 该数据集包含了来自Airbnb平台上的房源信息和价格数据，主要用于房价预测，市场分析等研究。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为2019年。
地理范围： 数据覆盖了多个城市，包括但不限于纽约，波士顿，旧金山等热门旅游城市。
数据维度： 数据集包括房源的详细信息，如房源ID，房源类型，房间数量，卧室数量，地理位置（经纬度），设施，评论数量，评价得分，价格等。
数据格式： 数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于Airbnb平台公开数据，并已进行清洗和整理，删除缺失值，异常值等。
该数据集适合用于房地产市场分析，价格预测，租赁市场研究以及机器学习模型的训练和评估。
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： 适用于房地产市场研究，房价影响因素分析，市场趋势预测等学术研究。例如，研究Airbnb房源价格与地理位置，房源设施之间的关系。
行业应用： 可以为房地产行业，租赁平台提供数据支持，特别是在房价评估，房源定价，市场营销等方面。
决策支持： 支持房产投资决策，租赁市场策略制定和优化。
教育和培训： 作为数据科学，机器学习，房地产等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测，数据分析等技术。
此数据集特别适合用于探索影响Airbnb房源价格的关键因素，帮助用户实现精准的房价预测，优化房源定价策略，提升租赁收益。
