Airbnb房源信息分析数据集AirbnbListingInformationAnalysis-andreabosia
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房源信息, 租赁市场, 文本分析, 空间位置, 房源评估, 市场调研, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台的房源信息，记录了不同房源的详细描述、地理位置、房东信息、评价数据等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为特定时间点的房源信息快照。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但通常包含Airbnb业务覆盖的区域，可能涉及全球多个国家和地区。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，主要包括：房源ID，房源描述，周边环境概览，房东注册时间，房东位置，房东回复时间，房东回复率，房东接受率，房东是否为超级房东，房东所在社区，房东房源数量，房东验证信息，房东身份是否验证，社区，清洗后的社区，纬度，经度，房产类型，房间类型，可容纳人数，卧室数量，床位数，便利设施，最少入住晚数，最多入住晚数，评论数量，评分等级，评分准确度，清洁度评分，入住评分，沟通评分，位置评分，性价比评分，是否可即时预订，每月评论数。
数据格式：CSV格式，包含testcsv和traincsv两个文件，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，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于Airbnb租赁市场分析、房源价格预测、用户行为分析等。
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、房地产、市场营销等领域的学术研究，如房源价格影响因素分析、用户偏好分析、市场竞争分析等。
行业应用：可以为Airbnb平台、酒店管理公司、房地产中介等提供数据支持，特别是在市场调研、房源定价、用户推荐等方面。
决策支持：支持企业和个人在租赁市场上的决策，如投资决策、房源管理、市场策略制定等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解租赁市场和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响Airbnb房源表现的关键因素，帮助用户优化房源管理、提升租赁收益，或者进行市场竞争分析。
