柏林Airbnb住宿价格预测数据集-gauravduttakiit
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb,柏林,住宿价格,房价预测,房源信息,机器学习,数据分析
数据概述：
本数据集包含超过15,000条柏林Airbnb房源的详细信息，适用于预测房源的租金价格。数据集涵盖了房源的基本信息、位置特征、房主信息、评价反馈等多方面内容，为构建房价预测模型提供了丰富的数据基础。关键字段包括房源ID、房源名称、房主ID、房主名称、房主的接待历史、响应速度及响应率、是否为超级房主、所在街区及街区组、城市信息、邮政编码、国家代码、经纬度、房源类型、房间类型、容纳人数、浴室数量、卧室数量、床位数量、面积、包含的客人数量、最短租赁天数、评论数量、最早和最晚评论日期、整体评分及各个维度的评分（准确性、清洁度、入住、沟通、位置、价值）、是否支持即时预订、是否适合商务旅行、以及目标变量价格。
数据用途概述：
该数据集适用于房源价格预测、市场分析、用户行为研究等多个场景。数据科学家和分析师可以利用此数据集构建房价预测模型，帮助Airbnb用户合理定价；市场研究者可以分析不同因素对房价的影响，为定价策略提供依据；房主可以根据数据优化房源信息和接待策略，提高入住率和客户满意度。此外，该数据集也可以用于机器学习课程的教学和实践，提升学习者的数据分析能力。
