Airbnb住宿数据集AirbnbAccommodationDataset2023-michaelbaba
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb， 数据集， 住宿分析， 旅游， 数据建模， 经济学， 市场预测， 机器学习
数据概述：该数据集包含来自Airbnb平台的住宿数据，记录了全球范围内多个城市和地区的住宿信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2023年。
地理范围：数据涵盖了全球多个城市和地区，包括纽约，洛杉矶，巴黎，东京等主要旅游目的地。
数据维度：数据集包括住宿的标题，描述，位置，价格，住宿类型，房客评价，可用性，设施信息，照片等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Airbnb平台，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于住宿市场分析，旅游需求预测，经济学研究等领域的应用，特别是在机器学习模型训练，市场趋势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：适用于住宿市场分析，旅游需求预测等研究，如房价波动的原因分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为旅游行业提供数据支持，特别是在住宿需求预测，价格优化和市场策略制定方面。
决策支持：支持住宿业务的市场分析和策略优化，帮助商家制定科学的定价和营销策略。
教育和培训：作为商业分析，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市场趋势预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索Airbnb住宿市场的规律与趋势，帮助用户实现准确的市场预测，优化价格策略和营销活动，提高业务效率和盈利能力。
