墨尔本Airbnb房源价格预测数据集PredictingAirbnbListingPricesinMelbourneDataset-mariamfatimaburhan
数据来源：互联网公开数据
标签：旅游住宿，价格预测，数据集，机器学习，房地产，数据分析，住宿服务，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自墨尔本地区的Airbnb房源数据，记录了房源的详细信息及其对应的租赁价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2020年。
地理范围：数据覆盖了澳大利亚墨尔本地区的各个区域，包括市中心及郊区。
数据维度：数据集包括房源的地理位置，房型，设施，评分，可容纳人数，清洁费，服务费，可预订天数，历史预订记录等变量。还包括价格信息，适用于价格预测和影响因素分析。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的Airbnb平台数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于旅游住宿行业的价格预测，商业分析，机器学习模型训练等领域，尤其在房源定价策略，市场需求分析等方面具有重要应用价值。
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：适用于旅游住宿价格预测，房源定价策略研究，市场需求分析等学术研究，如价格波动的原因分析，影响因素研究等。
行业应用：可以为旅游住宿行业提供数据支持，特别是在价格优化，房源管理，市场趋势预测方面。
决策支持：支持旅游住宿行业的价格策略制定和资源优化，帮助商家制定科学的定价和营销决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解价格预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索Airbnb房源价格的影响因素与预测规律，帮助用户实现准确的定价预测，优化房源管理和市场策略，提高住宿服务的盈利能力和客户满意度。
