民宿房源信息价格分析数据集AirbnbListingPriceAnalysis-niswahf
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房源信息, 价格分析, 租赁市场, 文本分析, 地理位置, 市场调研, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台上的房源信息，记录了不同房源的描述、类型、价格、地理位置等关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间范围，但包含了最后评论时间，可用于分析房源的活跃度和历史价格变化。
地理范围：数据覆盖纽约市的多个街区和行政区，包括曼哈顿、布鲁克林等。
数据维度：数据集包含“listing_id”（房源ID）、“description”（房源描述）、“room_type”（房间类型）、“price”（价格）、“neighborhood_full”（完整街区信息）、“host_name”（房东姓名）和“last_review”（最后评论时间）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Airbnb.csv，便于数据处理和分析。
数据来源：数据来源于Airbnb平台公开信息，已进行清洗和结构化处理。
该数据集适合用于探索纽约市Airbnb房源的价格分布、影响因素、市场趋势等。
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：适用于房地产市场、旅游行业和共享经济领域的学术研究，如价格影响因素分析、房源推荐算法研究等。
行业应用：可以为Airbnb平台、房地产中介、旅游规划公司等提供数据支持，尤其是在市场调研、定价策略分析、竞争对手分析等方面。
决策支持：支持租赁市场参与者的决策制定，包括房东的定价策略优化、租客的房源选择、投资者的市场评估等。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据挖掘、机器学习等课程的实训素材，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Airbnb房源的价格与地理位置、房型、描述等因素之间的关系，帮助用户实现市场分析、价格预测、个性化推荐等目标。
