民宿租赁市场房源信息及用户评价数据集AirbnbListingandReviewData-thomasandarilho
数据来源：互联网公开数据
标签：民宿, 租赁, 房源, 评价, 价格, 住宿, 市场分析, 用户行为
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台的多维度房源信息和用户评价数据，旨在为深入分析民宿租赁市场提供支持。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但包含了房源的日历信息，可以进行时间序列分析。
地理范围：数据覆盖了Airbnb平台上的房源，具体地理位置信息包含在数据中。
数据维度：数据集由三个主要文件组成：
reviews.csv：包含房源的用户评价，字段包括listing_id（房源ID）、id（评价ID）、date（评价日期）、reviewer_id（评价者ID）、reviewer_name（评价者姓名）、comments（评价内容）。
listings.csv：包含房源的详细信息，字段包括id（房源ID）、listing_url（房源链接）、scrape_id（抓取ID）、last_scraped（最后抓取日期）、name（房源名称）、description（房源描述）、neighborhood_overview（周边环境概述）、picture_url（图片链接）、host_id（房东ID）、host_url（房东链接）、host_name（房东姓名）、host_since（房东注册时间）等，共68个字段。
calendar.csv：包含房源的日历信息，字段包括listing_id（房源ID）、date（日期）、available（是否可租）、price（价格）、adjusted_price（调整后价格）、minimum_nights（最少入住晚数）、maximum_nights（最多入住晚数）。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便进行数据处理和分析。数据已经过清洗和整理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于Airbnb平台上的房源分析、用户评价分析、价格预测以及市场趋势研究。
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：适用于市场研究、消费者行为分析、房源定价策略研究等，例如分析用户评价与房源特征之间的关系，预测房源价格，以及研究市场供需关系。
行业应用：为民宿平台、房地产行业提供数据支持，用于优化房源推荐算法、市场营销策略制定、风险管理等方面。
决策支持：支持民宿经营者进行决策，如优化房源描述、调整价格、提升服务质量等。
教育和培训：作为数据分析、市场营销、商业管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解民宿租赁市场。
此数据集特别适合用于探索房源特征、用户评价、价格之间的关系，以及分析市场趋势，帮助用户实现优化决策、提升竞争优势等目标。
