Airbnb房源信息对比分析数据集AirbnbListingComparisonAnalysis-kimbaekseyeong

数据来源：互联网公开数据

标签：Airbnb, 房源信息, 租赁市场, 房价分析, 空间分析, 数据对比, 市场趋势, 城市规划

数据概述：该数据集包含来自Airbnb平台的房源信息，记录了不同时间点（2019年12月与2020年10月）的房源状态与属性，用于对比分析房源的变化。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2019年12月至2020年10月，涵盖了疫情前后市场变化。地理范围：数据覆盖范围未明确，但从数据字段来看，可能包含地理位置信息，如经纬度，邻里区域等。数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件记录了不同状态的房源信息，主要字段包括房源ID、房源名称、描述、地理位置、房东信息、房间类型、可容纳人数、价格、评论数量等。数据格式：CSV格式，包含多个文件，如“2019_12_changed_compared_with_2020_10.csv”、“2020_10_added_compared_with_2019_12.csv”等，便于数据处理和分析。来源信息：数据来源于Airbnb平台公开数据，经过提取和整理，旨在反映租赁市场动态。

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、共享经济、旅游业等领域的研究，如房价影响因素分析、市场供需关系研究、疫情对租赁市场的影响分析等。行业应用：可以为房地产经纪公司、在线旅游平台等提供数据支持，特别是在市场趋势分析、定价策略优化、房源推荐等方面。决策支持：支持城市规划部门、旅游管理部门进行市场监管、政策制定，以及对旅游业发展的评估。教育和培训：作为房地产市场分析、数据挖掘、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解市场动态。此数据集特别适合用于探索房源属性变化与市场表现之间的关系，帮助用户实现对市场趋势的预测、优化房源管理策略等目标。