酒店住宿价格与特征标注数据集HotelAccommodationPriceandFeatureTaggingDataset-daysgoby
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店数据, 住宿价格, 房间特征, 数据标注, 文本分析, 酒店分类, 机器学习, 房价预测
数据概述：
该数据集包含来自酒店住宿信息的数据，记录了酒店房间的详细特征描述以及相应的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态的酒店房间信息快照。
地理范围：数据未限定地理范围，但从房间描述和特征来看，可能涵盖全球范围内的酒店。
数据维度：数据集包含多项特征，如“rate_”（房型描述），“class”（房间类型），“quality”（房间质量），“bathroom”（浴室类型），“bedding”（床型），“capacity”（容纳人数），“club”（是否俱乐部房），“bedrooms”（卧室数量），“balcony”（是否有阳台），“view”（景观），“floor”（楼层）。
数据格式：包含两个CSV文件，分别为“rates_dirty.csv”和“rates_clean.csv”，dirty文件可能包含原始数据，而clean文件可能经过了清洗和标准化处理。
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：适用于酒店行业分析、房价预测、房间特征对价格影响研究等学术研究。
行业应用：可以为酒店管理系统、在线旅游平台（OTA）提供数据支持，尤其是在房价优化、个性化推荐、用户体验提升等方面。
决策支持：支持酒店经营者进行定价策略制定、市场分析和竞争对手分析。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、酒店管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解酒店数据分析。
此数据集特别适合用于探索房间特征与价格之间的关系，构建房价预测模型，并提升酒店运营效率。
