东京民宿房源及价格预测数据集TokyoAirbnbListingsandPricePrediction-naamamaimon234
数据来源：互联网公开数据
标签：民宿, 房价预测, 租赁市场, 房源分析, 空间数据, 机器学习, 市场调研, 东京
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台在东京地区的民宿房源信息，记录了房源的多种属性，用于分析租赁市场和预测房价。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为某个时间点的快照，用于静态分析。
地理范围：数据集中房源位于日本东京地区。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括房源ID、房东信息（如ID、回复率、是否为超级房东等）、房源位置（经纬度）、房源类型（如整套出租单元、独立房间等）、房间信息（卧室数量、床位数、可容纳人数等）、便利设施、最短/最长入住天数、房源可用性、评论数量和评分、价格等。此外，train.csv 文件中还包含一个“expensive”字段，用于表示价格信息。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含两个文件：train.csv 和 test.csv。train.csv 用于训练模型，test.csv 用于评估模型。
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：适用于房地产市场分析、房价预测、Airbnb租赁市场研究等。可以用于探索影响房价的因素，例如地理位置、房源类型、便利设施、房东声誉等。
行业应用：为房地产行业、旅游行业、Airbnb平台等提供数据支持，尤其在市场调研、定价策略、房源推荐等方面具备实用性。
决策支持：支持投资者、房东和租赁平台进行决策，例如优化房源定价、提升房源出租率、评估投资回报等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产市场分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响东京地区Airbnb房源价格的关键因素，构建价格预测模型，帮助用户优化租赁策略、提升投资回报。
