Airbnb房源评价与日历数据AirbnbListingReviewsandCalendarData-manuelaasmedeiros
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房源, 评价, 日历, 住宿, 市场分析, 文本挖掘, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台的数据，记录了不同房源的详细信息、用户评价以及日历可用性信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但reviews.csv中的日期字段提供了评价的时间信息，calendar.csv中提供了日历的日期信息。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但listings.csv中的“neighbourhood”字段提供了房源所在社区的信息。
数据维度：
listings.csv: 包含房源的详细信息，如房源ID、名称、描述、地理位置、房东信息、价格、房间类型、可容纳人数、便利设施、评价分数等。
reviews.csv: 包含用户对房源的评价，如评价ID、评价日期、评论者ID、评论者姓名、评论内容。
calendar.csv: 包含房源的日历信息，如日期、是否可用、价格、最短入住天数、最长入住天数。
数据格式：CSV格式，分别对应listings.csv、reviews.csv和calendar.csv三个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Airbnb平台公开数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于Airbnb房源分析、用户评论情感分析、价格预测等研究。
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：适用于住宿分享平台、旅游行业、消费者行为等领域的学术研究，例如用户评论情感分析、房源价格影响因素研究。
行业应用：可以为在线旅游平台、酒店管理公司等提供数据支持，尤其是在市场分析、定价策略、个性化推荐等方面。
决策支持：支持平台和房东进行市场调研、优化房源管理、提升用户体验等决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、自然语言处理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解住宿分享市场。
此数据集特别适合用于探索房源特征与用户评价、价格与入住率之间的关系，帮助用户实现优化房源管理、提升预订量等目标。
