共享住宿市场房价与房源信息数据集SharedAccommodationMarketPriceandListingInformation-blazeey
数据来源：互联网公开数据
标签：共享住宿, 房价分析, 房源信息, 市场调研, 城市数据, 租赁市场, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自共享住宿平台的数据，记录了美国四个主要城市（纽约、波士顿、芝加哥、西雅图）的房价和房源信息，用于分析租赁市场状况和价格波动。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从“last_scraped”字段推测为一段时间内的快照数据。
地理范围：数据覆盖美国纽约、波士顿、芝加哥和西雅图四个城市。
数据维度：数据集包含两类核心数据：
日历数据（calendar）：包括listing_id（房源ID）、date（日期）、available（是否可订）、price（房价）、adjusted_price（调整后的房价）、minimum_nights（最少入住晚数）、maximum_nights（最多入住晚数）等。
房源信息数据（listings）：包括id（房源ID）、listing_url（房源链接）、name（房源名称）、description（房源描述）、host_id（房东ID）、host_name（房东姓名）、neighbourhood（社区）、latitude（纬度）、longitude（经度）、price（房价）、number_of_reviews（评论数量）、review_scores_rating（评分）等。
数据格式：CSV格式，分别存储在calendar-.csv和listings-.csv文件中，便于数据读取和分析。数据已进行初步整理，方便用户进行进一步分析。
该数据集适合用于租赁市场分析、房价预测、房源推荐等领域的研究。
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：适用于城市租赁市场、房价影响因素、房源特征分析等方向的学术研究，例如分析城市不同区域的房价差异、评估房源的定价策略、研究评论对房价的影响等。
行业应用：可以为共享住宿平台、房地产行业、旅游行业提供数据支持，尤其是在市场分析、定价策略制定、用户行为分析、竞争对手分析等方面。
决策支持：支持城市规划部门、旅游局等机构进行市场监管、政策制定，以及为投资者提供决策参考。
教育和培训：作为数据分析、市场调研、商业分析等课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解租赁市场。
此数据集特别适合用于探索共享住宿市场的价格动态、供需关系、房源特征与用户评价之间的关系，帮助用户进行市场预测、优化定价策略、提升房源竞争力等。
