欧洲城市Airbnb房源价格与特征数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 欧洲, 房价, 房源, 城市, 租赁, 住宿, 价格, 旅游
数据概述：
本数据集包含了欧洲多个城市Airbnb房源的价格信息和相关特征，涵盖了阿姆斯特丹、雅典、巴塞罗那、柏林、布达佩斯、里斯本、伦敦、巴黎、罗马和维也纳等城市。该数据集通过合并各个城市和时期的Airbnb价格数据集构建而成，因此包含了“city”（城市）和“weekends”（周末）两个额外列。
数据字段包括：
realSum（总价）：Airbnb房源的总价格。（数值型）
room_type（房间类型）：提供的房间类型（例如，私人房间，合住房间等）。（类别型）
room_shared（房间是否合住）：房间是否为合住房间（布尔型）
room_private（房间是否为私有）：房间是否为私人房间（布尔型）
person_capacity（容纳人数）：房间可容纳的最大人数。（数值型）
host_is_superhost（房东是否为超级房东）：房东是否为超级房东（布尔型）
multi（是否为多个房间）：房源是否包含多个房间（布尔型）
biz（是否为商务用途）：房源是否用于商务目的（布尔型）
cleanliness_rating（清洁度评分）：房源的清洁度评分。（数值型）
guest_satisfaction_overall（客人总体满意度）：客人对房源的总体满意度评分。（数值型）
bedrooms（卧室数量）：房源中的卧室数量。（数值型）
dist（距离）：房源距离市中心的距离。（数值型）
metro_dist（地铁距离）：房源距离最近地铁站的距离。（数值型）
city（城市）：房源所在的城市。（类别型）
weekends（周末）：入住期间是否为周末。（布尔型）
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和分析场景，包括房价分析、租赁市场研究、旅游趋势分析等。研究人员可以利用此数据分析不同城市、不同房型、不同特征的房价差异；旅游行业从业者可以利用此数据了解热门旅游城市的住宿价格；市场分析师可以利用此数据评估Airbnb市场的竞争格局。此外，该数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解房地产市场和旅游业的动态发展规律。
