柏林Airbnb评分与评论概览数据集2021-thedevastator
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb,评分,评论,柏林,房源,旅游,数据分析
数据概述：
本数据集包含超过18,000条柏林Airbnb房源的信息，涵盖了房客的评分和评论。数据涵盖房源URL、房东姓名及URL、房源名称及类型、国家代码、位置坐标及详细地址信息以及提供的设施信息。每个房源的房客评论也被记录。每个房源的详细评分指标包括总体评分、准确性评分、清洁度评分、入住流程评分、与房东沟通评分及性价比评分。除房客评分外，数据集还提供了其他相关信息，如每晚价格、卧室数量、浴室数量、平方英尺面积等。此外，数据集还提供了房源是否可直接预订（Instant Bookable）或房东是否为Superhost等信息。该综合数据集使您可以探索是什么因素使柏林的某些Airbnb房源得到房客的高度评价！
数据用途概述：
该数据集适用于Airbnb房源分析、客户满意度研究、价格预测建模等多种场景。研究人员可以通过该数据集分析房东评价的成功度和客户满意度；创建基于位置、价格、评分和设施的柏林Airbnb房源地图，帮助潜在房客做出明智的住宿选择；利用每个房源的数据创建预测模型，预测未来不同地区或城市Airbnb房源的价格和评分。这可以帮助房东为其房源设定合适的价格并优化在其平台上的成功率，如Airbnb。此外，该数据集也适用于个人假期规划或分析柏林住房市场趋势。
数据集包含以下列：
review_date：评论日期。 (日期)
Reviewer Name：评论者的姓名。 (字符串)
Comments：评论者的评论。 (字符串)
Listing URL：房源的URL。 (URL)
Listing Name：房源的名称。 (字符串)
Host URL：房东的URL。 (URL)
Host Name：房东的姓名。 (字符串)
Host Since：房东加入Airbnb的日期。 (日期)
Host Response Time：房东响应询问所需的时间。 (字符串)
Host Response Rate：房东响应询问的百分比。 (数字)
Is Superhost：房东是否为Superhost。 (布尔值)
neighbourhood：房源所在的社区。 (字符串)
Neighborhood Group：房源所在的社区组。 (字符串)
City：房源所在的城市。 (字符串)
Postal Code：房源的邮政编码。 (字符串)
Country Code：房源的国家代码。 (字符串)
Latitude：房源的纬度。 (数字)
Longitude：房源的经度。 (数字)
Is Exact Location：位置是否精确。 (布尔值)
Property Type：房源的类型（例如，公寓、房屋等）。 (字符串)
Room Type：房间的类型（例如，私人、共享等）。 (字符串)
Accomodates：房源可容纳的人数。 (数字)
Bathrooms：房源的浴室数量。 (数字)
Bedrooms：房源的卧室数量。 (数字)
Beds：房源的床数量。 (数字)
Square Feet：房源的大小（平方英尺）。 (数字)
Price：房源每晚的价格。 (数字)
Guests Included：价格中包含的房客人数。 (数字)
Min Nights：预订所需的最短夜数。 (数字)
Reviews：房源的评论数量。 (数字)
First Review：首次评论的日期。 (日期)
Last Review：最近评论的日期。 (日期)
Overall Rating：房源的总体评分。 (数字)
Accuracy Rating：房源描述准确性的评分。 (数字)
Cleanliness Rating：房源清洁度的评分。 (数字)
Checkin Rating：入住流程的评分。 (数字)
Communication Rating：与房东沟通的评分。 (数字)
Location Rating：房源位置的评分。 (数字)
Value Rating：所提供价值的评分。 (数字)
Instant Bookable：房源是否可直接预订。 (布尔值)
Business Travel Ready：房源是否适合商务旅行。 (布尔值)
如果您在研究中使用此数据集，请引用原始作者Andy Kriebel。
