Airbnb房源预订数据集AirbnbDatasets1-alikhaledjr
数据来源：互联网公开数据
标签：旅游住宿，数据集，房屋租赁，时间序列，机器学习，数据挖掘，商业智能，客户行为
数据概述： 该数据集包含来自Airbnb平台的房源预订数据，记录了全球范围内的民宿，公寓等住宿类型的预订信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球多个主要旅游城市，包括纽约，伦敦，东京，巴黎等。
数据维度：数据集包括房源类型，价格，地理位置，评分，入住时间，退房时间，预订次数，用户评价等信息。还包括房源的详细信息，如卧室数量，房间类型，设施等。
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平台的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于旅游行业的需求预测，市场分析，客户行为研究等领域，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于旅游需求预测，客户行为分析，市场竞争分析等研究，如不同季节的旅游需求变化，用户偏好分析等。
行业应用：可以为旅游行业提供数据支持，特别是在房源定价，市场推广和客户服务方面。
决策支持：支持旅游住宿业的运营优化和策略制定，帮助商家制定科学的定价，促销和客户管理策略。
教育和培训：作为数据科学，商业分析及旅游管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析及客户行为分析等技术。
此数据集特别适合用于探索旅游住宿市场的规律与趋势，帮助用户实现准确的预订预测，优化房源管理和客户服务，提高市场竞争力。
