伦敦地区民宿评价与房源信息数据集LondonAirbnbListingsandReviews-sudharsang
数据来源：互联网公开数据
标签：民宿, 房源信息, 评价分析, 文本挖掘, 客户体验, 地理位置, 住宿评估, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自伦敦地区的Airbnb民宿房源信息和用户评价数据，旨在提供对当地住宿环境的全面了解，适用于住宿市场分析、用户行为研究等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2022年期间的房源信息和用户评价。
地理范围：数据集中房源均位于伦敦地区。
数据维度：数据集包括两个主要文件：
listings 2 reduced.csv：包含房源的详细信息，如房源ID、房东ID、房东注册时间、房源数量、是否超级房东、房产类型、房间类型、是否可即时预订、最少/最大入住天数、评论数量、每月评论数、价格、卧室数量、床位数、邻里区域、房源评分（准确度、清洁度、入住体验、沟通、位置、性价比）、房源描述等。
reviews 2 reduced.csv：包含用户对房源的评价，如房源ID、评价ID、评价日期、评价者ID、评价者姓名、评论内容等。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据的读取、分析和处理。
来源信息：数据来源于Airbnb平台公开信息，已进行数据清洗和简化处理。
该数据集适合用于住宿市场分析、用户行为分析、情感分析和推荐系统等。
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：适用于旅游住宿、市场营销、社会学等领域的研究，如分析影响房源受欢迎程度的因素、用户评论的情感分析、用户对不同房源类型的偏好等。
行业应用：可以为民宿平台、旅游网站、酒店行业提供数据支持，如优化房源推荐算法、改进客户服务、进行市场调研等。
决策支持：支持民宿房东优化房源管理策略、调整定价、提升服务质量，并帮助潜在租客做出更明智的住宿选择。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、自然语言处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解住宿行业的数据特征。
此数据集特别适合用于探索影响民宿受欢迎程度的关键因素，分析用户评价中的情感倾向，以及预测不同房源的价格趋势，从而帮助用户优化决策，提升运营效率。
