民宿租赁市场分析数据集AirbnbListingMarketAnalysis-bansalnikhil21
数据来源：互联网公开数据
标签：民宿, 租赁市场, 房价分析, 房源信息, 地理位置, 市场调研, 数据挖掘, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台的民宿房源信息，记录了不同时间段内民宿的详细信息，适用于市场分析、价格预测和房源评估等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据覆盖2022年，包括3月、6月、9月和12月的房源信息。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但包含经纬度信息，可以用于地理位置分析。
数据维度：数据集包含了房源的多种属性，如房源ID、房源链接、抓取ID、最后抓取时间、房源名称、描述、周边环境概述、图片链接、房东信息、房源位置、房源类型、房间类型、可容纳人数、卫生间数量、卧室数量、床位数、设施、价格、最短入住天数、最长入住天数、评论数量、评分等。
数据格式：CSV格式，包含Dec_2022_listings.csv、June_listings.csv、March_listings.csv和Sept_listings.csv四个文件，方便数据分析和处理。
数据来源：数据来源于Airbnb平台公开数据，已经过初步的抓取和结构化处理。该数据集适合用于民宿市场分析、价格预测、房源特征研究等。
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：适用于旅游与酒店管理、房地产、市场营销等领域的学术研究，如房价影响因素分析、市场趋势预测、房源特征对价格的影响研究等。
行业应用：为民宿运营方、房地产中介、旅游平台提供数据支持，尤其在市场调研、定价策略、房源优化、竞争分析等方面具备实用性。
决策支持：支持相关领域的决策制定和数据驱动的策略优化。
教育和培训：作为相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解民宿市场和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索民宿市场价格波动规律、房源特征与价格之间的关系，以及不同地区、不同类型房源的差异，从而帮助用户优化决策、提升市场竞争力。
