Airbnb房源信息预测数据集AirbnbOpenDataafterFeatureEngineering-2019-2020-annantkumarsingh
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb，房源信息，预测，机器学习，数据集，房价，用户行为，数据分析
数据概述：
该数据集包含经过特征工程处理的Airbnb房源信息数据，旨在用于房价预测，用户行为分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年至2020年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的Airbnb房源信息，具体包括不同城市，地区和国家。
数据维度：数据集包括房源的地理位置，房源类型，房间数量，卧室数量，价格，用户评价，房源描述，设施信息等多种特征，并经过特征工程处理，增加了如交互特征，编码特征等。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Airbnb开放数据，并已进行特征工程处理，包括缺失值处理，特征编码，特征构建等。
该数据集适合用于房价预测，用户行为分析，推荐系统以及机器学习模型的训练和评估。
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Airbnb房价预测，用户行为分析，市场趋势研究等学术研究，如影响房价的因素分析，用户偏好分析等。
行业应用：可以为Airbnb平台，酒店行业和房地产行业提供数据支持，特别是在定价策略，市场分析和用户体验优化方面。
决策支持：支持Airbnb平台的定价策略制定，市场营销策略优化以及房源推荐系统的构建。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和商业分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测，用户行为分析等技术。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，预测房价趋势，优化用户体验，帮助用户实现更精准的房价预测和更有效的市场分析。
