airbnb实践数据集AirbnbPracticeDataset-sanjaygupta18091963
数据来源：互联网公开数据
标签：共享住宿，旅游，数据集，市场分析，机器学习，商业智能，经济学，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自Airbnb平台的实践数据，记录了共享住宿的预订和交易信息。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：数据涵盖了全球多个主要旅游城市，包括纽约，伦敦，巴黎，东京等热门目的地。
数据维度：数据集包括住宿房源的详细信息，如位置，价格，评分，可用性，预订数量，宿主信息，房屋类型，设施等变量。
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平台的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于旅游市场分析，共享经济研究，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在价格预测，需求分析和宿主行为研究等方面具有重要价值。
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：适用于共享住宿市场的行为研究，价格波动分析及旅游需求预测，如宿主定价策略研究，季节性需求变化分析等。
行业应用：可以为旅游行业提供数据支持，特别是在房源定价优化，市场趋势预测和用户行为分析方面。
决策支持：支持共享住宿平台的运营优化和策略制定，帮助平台提升用户体验和收益。
教育和培训：作为旅游管理，商业分析和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解共享经济，市场分析和用户行为等实际问题。
此数据集特别适合用于探索共享住宿市场的价格形成机制和用户需求变化，帮助用户实现精准定价，需求预测和运营优化，为共享住宿行业的可持续发展提供数据支持。
