荷兰阿姆斯特丹Airbnb民宿数据分析数据集AmsterdamAirbnbAccommodationData-mroshan5722
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 荷兰, 阿姆斯特丹, 民宿, 住宿, 价格, 地理位置, 评论分析
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台的荷兰阿姆斯特丹地区民宿的详细信息，记录了民宿的各项属性，如房源信息、房东信息、地理位置、价格、评论评分等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但可推测为近期或历史数据快照。
地理范围：数据集中于荷兰阿姆斯特丹市的民宿房源。
数据维度：数据集包含多个维度，包括房东信息（Host URL, Host Name, Host Response Time, Host Response Rate, Host Listings Count）、地理位置（Neighbourhood Cleansed, City, State, Country Code, Country, Latitude, Longitude）、房源信息（Property Type, Room Type, Accommodates, Bathrooms, Bedrooms, Beds, Bed Type）、价格信息（Price, Guests Included, Minimum Nights, Maximum Nights）、可用性信息（Availability 30, Availability 60, Availability 90, Availability 365）、评论信息（Number of Reviews, Review Scores Rating, Review Scores Accuracy, Review Scores Cleanliness, Review Scores Checkin, Review Scores Communication, Review Scores Location）以及取消政策（Cancellation Policy）。
数据格式：CSV格式，文件名为cleaned_airbnb_data.csv，便于数据分析和处理。
该数据集适用于分析阿姆斯特丹地区的Airbnb民宿市场，研究影响民宿价格和用户评价的因素。
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：适用于旅游行业、房地产市场以及数据科学领域的学术研究，例如民宿价格预测、用户评论分析、地理位置对价格的影响、市场供需关系分析等。
行业应用：可以为Airbnb平台、酒店管理公司、旅游规划机构等提供数据支持，用于市场调研、竞争分析、定价策略优化、房源推荐等。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如投资者评估房产投资回报、政府制定旅游业发展政策、Airbnb平台优化用户体验等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法，并应用于实际案例。
此数据集特别适合用于探索影响阿姆斯特丹民宿价格和用户满意度的关键因素，帮助用户实现优化定价策略、提升房源竞争力、改善用户体验等目标。
