Airbnb房源价格与特征分析数据集AirbnbPropertyCharacteristicsandPricingDataset-abiwardani
数据来源：互联网公开数据
标签：住宿，价格分析，数据集，机器学习，数据挖掘，旅游行业，商业智能，统计分析
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城市的房源特征及其对应的价格信息。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，卧室数量，床位数，评分，设施类型，可预订天数，价格等变量。
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，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于旅游行业的价格分析，商业智能，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在房源定价，市场趋势预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于房源定价策略，市场趋势分析，消费者行为研究等学术研究，如价格波动的原因分析，不同房型的需求预测等。
行业应用：可以为旅游行业提供数据支持，特别是在房源定价，市场预测和运营优化方面。
决策支持：支持房源定价和运营策略的制定，帮助平台和房东制定科学的定价和推广决策。
教育和培训：作为数据科学，商业分析和旅游管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解价格分析，市场预测及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索房源价格与特征之间的关系，帮助用户实现科学的定价策略和房源优化，提高房源的竞争力和盈利能力。
