纽约市Airbnb租赁信息分析数据集NewYorkCityAirbnbRentalInformationDataset-abdelnaemalaref
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 租赁市场, 房价分析, 城市规划, 旅游住宿, 数据挖掘, 空间分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Airbnb平台在纽约市的租赁信息，记录了不同房源的详细信息，包括地理位置、价格、房型、评价等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围起始于2017年，结束于2020年。
地理范围：数据覆盖纽约市的各个街区，包括曼哈顿、布鲁克林、皇后区等。
数据维度：数据集包括listing_id（房源ID）、description（房源描述）、host_id（房东ID）、neighbourhood_full（街区信息）、coordinates（坐标）、room_type（房型）、price（价格）、number_of_reviews（评论数量）、reviews_per_month（月均评论数）、availability_365（全年可租天数）、rating（评分）、number_of_stays（入住次数）、listing_added（房源添加时间）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为airbnb_data.csv，方便数据分析和处理。
该数据集适合用于分析纽约市的租赁市场，进行房价预测、市场趋势分析等研究。
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：适用于房地产市场、旅游住宿、城市规划等领域的学术研究，如Airbnb租赁价格影响因素分析、市场供需关系研究等。
行业应用：为旅游住宿行业提供数据支持，尤其在市场营销、定价策略、竞争分析等方面有实际应用价值。
决策支持：支持城市规划和旅游部门的决策，例如评估旅游住宿对社区的影响、优化旅游资源配置等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、空间数据分析等课程的实训素材，帮助学生理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索纽约市Airbnb租赁市场的规律与趋势，帮助用户实现优化租赁策略、提升预测精度等目标。
