北京Airbnb房源评论与价格分析数据集BeijingAirbnbListingsandReviewsData-easonliang19
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房源分析, 价格预测, 评论分析, 空间数据, 租赁市场, 机器学习, 北京
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台在北京地区的房源信息和用户评论数据，用于分析房源特征、用户反馈和市场趋势。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但评论数据包含日期信息，可用于分析时间序列特征。
地理范围：数据覆盖北京市内的Airbnb房源，包括不同区域的房源信息。
数据维度：
listings.csv：包含房源的详细信息，如房源ID、房东ID、房源名称、所在区域、经纬度、房间类型、价格、最少入住晚数、评论数量、最后评论日期、每月评论数量、房东房源数量以及全年可租天数等。
reviews.csv：包含房源的评论数据，包括房源ID和评论日期。
neighbourhoods.geojson：包含北京市的社区地理信息，用于空间分析。
数据格式：数据以CSV和GeoJSON格式提供，方便数据分析和可视化。
来源信息：数据来源于Airbnb平台公开数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于Airbnb房源分析、价格预测、用户评论分析、市场趋势研究等领域。
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：适用于住房租赁市场、旅游经济等领域的研究，例如分析不同区域的房源价格差异、用户评论对房源的影响等。
行业应用：为Airbnb平台、房地产租赁公司和旅游行业提供数据支持，例如优化房源定价策略、预测市场需求、提升用户体验等。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如政府制定住房租赁政策、企业进行市场拓展等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、地理信息系统等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索北京地区Airbnb房源的特点、用户反馈以及市场动态，帮助用户实现数据驱动的决策和分析。
