共享住宿价格预测数据集AccommodationPricePrediction-kobayakawaideal
数据来源：互联网公开数据
标签：住宿, 房价预测, 机器学习, 城市, 旅游, 房源, 数据分析, 房价
数据概述：
该数据集包含来自 Airbnb 等共享住宿平台的数据，记录了不同城市共享住宿房源的详细信息，以及相应的价格数据，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为特定时间点的房源快照。
地理范围：数据涵盖多个城市，如波士顿等，具体城市信息包含在数据集中。
数据维度：包括房源的 ID、可容纳人数、设施、卫生间数量、床型、卧室数量、床位数、取消政策、城市、清洁费、房源描述、首次评价时间、房东是否有头像、房东身份是否验证、房东回复率、房东注册时间、是否可即时预订、最后评价时间、纬度、经度、房源名称、社区、评价数量、房产类型、评价分数、房间类型、缩略图 URL、邮编等多个字段。
数据格式：CSV 格式，包含 train.csv、test.csv 和 sample_submit.csv 三个文件，便于数据处理和建模分析。其中，train.csv 包含用于训练的数据，test.csv 包含用于预测的数据，sample_submit.csv 提供了提交结果的示例格式。
该数据集适用于房价预测、房源特征分析、市场趋势研究等。
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：适用于城市共享住宿市场、房价影响因素、房源特征与价格关系等方面的学术研究，例如，基于地理位置的价格分析、基于房源设施的定价模型研究等。
行业应用：为共享住宿平台、房地产经纪公司、旅游行业提供数据支持，可用于市场分析、定价策略制定、房源推荐系统优化等。
决策支持：支持投资者、房东等相关利益方的决策，例如，帮助投资者评估投资回报、帮助房东优化定价策略等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据处理、特征工程、模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索影响住宿价格的各种因素，并构建预测模型，以优化定价、提升入住率、改进用户体验。
