Airbnb租赁价格与房源特征数据集AirbnbRentalPriceandPropertyFeatures-sankalp102
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 租赁, 房价, 房源, 城市, 住宿, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台的数据，记录了不同城市Airbnb房源的租赁价格及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时间点的房源快照。
地理范围：数据覆盖多个城市，主要集中在NYC（纽约市）。
数据维度：包括房源ID、租赁价格（对数）、房产类型、房间类型、便利设施、可容纳人数、卫生间数量、床型、取消政策、清洁费、城市、描述、首次评论时间、房东是否有头像、房东身份是否验证、房东回复率、房东注册时间、是否可即时预订、最后评论时间、纬度、经度、房源名称、街区、评论数量、评分、缩略图URL、邮编、卧室数量、床位数量等。
数据格式：CSV格式，文件名为Airbnb_Data.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于Airbnb平台公开信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房源特征分析、市场趋势研究和用户行为分析。
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：适用于城市住房市场、旅游住宿、共享经济等领域的研究，例如分析影响Airbnb价格的关键因素、评估不同房源类型的市场表现等。
行业应用：可以为房地产行业、旅游行业和在线旅游平台提供数据支持，例如进行房价预测、优化房源推荐、分析市场竞争格局等。
决策支持：支持Airbnb平台及其他住宿平台进行定价策略优化、市场扩张决策、用户体验改进等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场和用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索影响Airbnb租赁价格的因素，以及不同房源特征与市场表现之间的关系，帮助用户实现优化定价策略、提升房源竞争力等目标。
