巴黎Airbnb房源信息分析数据集ParisAirbnbListingsAnalysis-bme3412
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房源信息, 巴黎, 租赁市场, 房价分析, 地理位置, 住宿评估, 数据统计
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台在巴黎地区的房源信息，记录了房源的详细属性，如地理位置、价格、房型、房东信息和评价等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含了最新的房源信息和评价数据，可用于分析当前的市场状况。
地理范围：数据覆盖巴黎市及其周边区域，具体到街区（neighbourhood）级别。
数据维度：数据集包括房源ID (id)、房东ID (host_id)、房东姓名 (host_)、街区组 (neighbourhood_group)、街区 (neighbourhood)、纬度 (latitude)、经度 (longitude)、房型 (room_type)、价格 (price)、最短入住天数 (minimum_nights)、评论数量 (number_of_reviews)、最后评论时间 (last_review)、月均评论数 (reviews_per_month)、房东名下房源数量 (calculated_host_listings_count)、全年可租天数 (availability_365)、近期评论数量 (number_of_reviews_ltm) 和许可证信息 (license) 等。
数据格式：CSV格式，文件名为paris_listings.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Airbnb平台公开信息，经过整理和清洗。该数据集适合用于研究巴黎地区的租赁市场、房价影响因素分析和房源评价预测等。
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：适用于城市规划、旅游研究、房地产市场分析等领域，如分析不同街区房价差异、评估房源的受欢迎程度和预测租赁需求。
行业应用：为Airbnb平台、酒店管理公司、旅游服务提供商等提供数据支持，例如优化定价策略、进行市场调研、改进房源推荐算法。
决策支持：支持房地产投资决策、城市旅游规划和住宿市场监管。
教育和培训：作为数据分析、市场研究和商业分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解租赁市场。
此数据集特别适合用于探索巴黎Airbnb房源的价格、位置、房型和评价之间的关系，帮助用户进行市场分析、优化投资策略和提升用户体验。
