房屋租赁市场价格预测数据集HousingRentalMarketPricePrediction-amosgao
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋租赁, 价格预测, 市场分析, Airbnb, 数据建模, 机器学习, 住宿评估, 房产
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台的房屋租赁信息，记录了不同房源的详细特征与价格数据，可用于价格预测、市场分析等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集，反映特定时间点的市场情况。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但包含经纬度信息，可用于地理位置相关分析。
数据维度：包括房源ID（Id）、价格（price）、房东回复时间（host_response_time）、房东回复率（host_response_rate）、房东接受率（host_acceptance_rate）、是否超级房东（host_is_superhost）、房东房源数量（host_listings_count）、房东身份验证情况（host_identity_verified）、经纬度（latitude, longitude）、房产类型（property_type）、房间类型（room_type）、可容纳人数（accommodates）、卫生间数量（bathrooms）、卧室数量（bedrooms）、床位数（beds）、床型（bed_type）、押金（security_deposit）、清洁费（cleaning_fee）、入住人数（guests_included）、额外入住费用（extra_people）、最短入住天数（minimum_nights）、最长入住天数（maximum_nights）、评论数量（number_of_reviews）、评分（review_scores_rating, review_scores_accuracy, review_scores_cleanliness, review_scores_checkin, review_scores_communication, review_scores_location, review_scores_value）、是否可即时预订（instant_bookable）、取消政策（cancellation_policy）、是否要求住客上传头像（require_guest_profile_picture）、是否要求住客验证电话（require_guest_phone_verification）、月均评论数（reviews_per_month）等。
数据格式：CSV格式，文件名为 train135.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Airbnb平台，已进行整理和结构化。
该数据集适合用于房屋租赁市场分析、价格预测、风险评估等。
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：适用于房地产市场、旅游经济、数据科学等领域的学术研究，如房价影响因素分析、预测模型构建、市场趋势分析等。
行业应用：为房屋租赁平台、房地产中介、旅游服务商提供数据支持，特别是在定价策略优化、市场调研、用户行为分析等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、租赁市场监管、旅游业发展规划等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房屋租赁市场的运作机制。
此数据集特别适合用于探索影响房屋租赁价格的因素，构建价格预测模型，优化房源管理策略，并深入分析市场动态。
