城市民宿价格与评价分析数据集CityAirbnbPriceandReviewAnalysis-laupakhei
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 民宿, 价格分析, 评价分析, 城市, 住宿, 旅游, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自多个欧洲城市（阿姆斯特丹、巴塞罗那、柏林、维也纳、伦敦、里斯本、雅典、罗马、布达佩斯）的Airbnb民宿数据，记录了不同城市民宿的价格、房间类型、设施、房东信息和用户评价等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为一段时间内的民宿信息快照。
地理范围：数据覆盖欧洲多个热门旅游城市，包括阿姆斯特丹、巴塞罗那、柏林、维也纳、伦敦、里斯本、雅典、罗马、布达佩斯。
数据维度：数据集包含多个字段，如：
realSum：民宿价格；
room_type：房间类型；
room_shared：是否合住；
room_private：是否独立房间；
person_capacity：可入住人数；
host_is_superhost：房东是否为超级房东；
cleanliness_rating：清洁度评分；
guest_satisfaction_overall：顾客整体满意度；
bedrooms：卧室数量；
dist：距离市中心的距离；
metro_dist：距离地铁站的距离；
attr_index：景点指数；
attr_index_norm：标准化后的景点指数；
rest_index：餐厅指数；
rest_index_norm：标准化后的餐厅指数；
lng：经度；
lat：纬度。
数据格式：CSV格式，每个城市的数据分别存储在一个CSV文件中，如“amsterdam_weekdays.csv”等。
来源信息：数据来源于Airbnb平台公开信息，经过整理和清洗，便于分析。
该数据集适合用于探索民宿价格影响因素、用户评价与住宿体验的关系、城市间民宿差异等研究，以及用于构建预测模型等。
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：适用于旅游、酒店管理、城市规划等领域的研究，如民宿价格影响因素分析、用户偏好分析、城市旅游业发展研究等。
行业应用：可以为Airbnb平台、在线旅游平台、酒店管理公司等提供数据支持，用于市场分析、定价策略优化、用户画像构建等。
决策支持：支持城市旅游管理部门的决策制定，如旅游资源规划、旅游政策制定等。
教育和培训：作为旅游管理、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解住宿行业和数据分析方法。
此数据集特别适合用于分析城市民宿市场的特点，挖掘影响价格和用户满意度的关键因素，以及构建预测模型，以实现更精准的定价和更有效的市场推广。
