柏林Airbnb房源价格与空间分布数据集-2018年4月

柏林Airbnb房源价格与空间分布数据集-2018年4月

数据来源：互联网公开数据

标签：Airbnb,柏林,房价,空间分析,地理信息,租赁市场,城市研究,空间自相关

数据概述： 本数据集包含2018年4月柏林Airbnb房源的抓取数据，是为PySAL（Python空间分析库）的ESDA（探索性空间数据分析）文档所构建。该数据集由Levi Wolf和Serge Rey在2018年GeoPython研讨会上创建，其中包含一个GeoPandas数据框，其中一列报告了柏林每个街区的房源价格中位数。数据提供了柏林Airbnb房源的价格信息及其地理位置，为研究城市租赁市场和空间自相关性提供了基础。

数据用途概述： 该数据集适用于城市租赁市场分析、空间自相关性研究、房价与地理位置关系分析等多种场景。研究人员可以利用此数据探索柏林不同街区房价的空间分布特征，分析房价的空间集聚效应；城市规划者可以基于此数据了解不同区域的租赁市场动态，制定相应的政策；此外，该数据集也适用于教学演示，帮助学习者理解空间数据分析的基本概念和方法。