Airbnb房源信息数据集AirbnbScraperDataset-namanbhargava2702
数据来源：互联网公开数据
标签：共享经济，住宿服务，数据集，旅游行业，机器学习，数据分析，住宿市场，定价策略
数据概述： 该数据集包含通过网页爬虫工具从Airbnb平台抓取的房源信息，记录了全球范围内Airbnb平台的房源详情。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2023年。
地理范围：数据覆盖了全球多个主要旅游城市和地区，包括北美，欧洲，亚洲等地的热门旅游目的地。
数据维度：数据集包括房源ID，房源标题，位置信息（国家，城市，区域），价格，住宿类型（整套公寓，单间等），可容纳人数，评分，评价数量，房源描述，设施信息（如厨房，WiFi，空调等），发布时间等变量。
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平台的公开房源信息，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于旅游行业研究，住宿市场分析，机器学习模型训练等领域，特别是在价格预测，需求分析，用户行为研究等技术任务中具有重要价值。
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：适用于旅游市场趋势分析，住宿行业竞争研究等学术研究，如价格波动分析，用户偏好研究等。
行业应用：可以为旅游行业和住宿服务提供商提供数据支持，特别是在房源定价，市场定位和用户体验优化方面。
决策支持：支持旅游和住宿行业的定价策略制定，市场推广和资源配置优化。
教育和培训：作为旅游管理，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解旅游市场分析，定价模型及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索共享经济下住宿市场的定价与需求规律，帮助用户实现科学的定价决策，市场趋势预测和用户行为分析，为旅游行业和共享经济研究提供数据支持。
