Airbnb住宿价格预测数据集AirbnbAccommodationPricePrediction-hitanepatel
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 住宿, 价格预测, 机器学习, 房屋租赁, 房价分析, 住宿环境, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自 Airbnb 平台的数据，记录了不同房源的住宿信息及其对应的价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为某一时间点的静态数据。
地理范围：数据来源未明确标注，但可用于分析全球范围内的Airbnb住宿情况。
数据维度：数据集包括“id”（房源唯一标识）、“room_type”（房间类型）、“accommodates”（可容纳人数）、“bathrooms”（浴室数量）、“cancellation_policy”（取消政策）、“cleaning_fee”（清洁费）、“instant_bookable”（是否可即时预订）、“review_scores_rating”（评分）、“bedrooms”（卧室数量）、“beds”（床位数）和“log_price”（价格对数转换）等多个字段。
数据格式：CSV 格式，文件名为 AirBNB (1).csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于Airbnb平台，已进行初步整理。
该数据集适合用于价格预测、住宿特征分析、以及探索影响 Airbnb 住宿价格的因素。
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：适用于住宿行业、房地产市场以及数据科学领域的学术研究，如价格预测模型构建、影响因素分析、市场趋势研究等。
行业应用：可以为在线旅游平台、房屋租赁平台提供数据支持，特别是在定价策略优化、市场分析、用户行为分析等方面。
决策支持：支持 Airbnb 平台及相关利益相关者的决策制定，如房东定价建议、市场趋势分析等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析、预测模型构建等。
此数据集特别适合用于探索影响 Airbnb 住宿价格的因素，构建价格预测模型，并进行市场趋势分析，以优化定价策略或进行投资决策。
