住宿短租平台预订数据分析数据集KBSAirbnbPost-ProcessingDataset-kimbaekseyeong
数据来源：互联网公开数据
标签：住宿短租，预订分析，数据集，时间序列，机器学习，旅游分析，商业智能，客户行为
数据概述： 该数据集包含经预处理后的Airbnb（爱彼迎）住宿短租平台的预订数据，记录了用户在平台上的预订行为及相关属性。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：数据覆盖了全球多个主要旅游城市和地区，包括热门旅游目的地和城市中心区域。
数据维度：数据集包括预订日期、入住和退房日期、房源编号、价格、房源类型、房间类型、用户评价、地理位置（经纬度）、设施信息等变量。数据已进行清洗和标准化处理。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析与处理。
来源信息：数据来源于Airbnb平台的公开数据集，并已进行预处理（如缺失值填充、异常值处理等）。
该数据集适合用于旅游行业分析、客户行为研究、机器学习建模等领域的应用，尤其在住宿短租市场的价格预测、需求分析和推荐系统构建中具有重要价值。
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：适用于旅游消费行为研究、住宿市场趋势分析及价格敏感度研究，如季节性预订波动分析、房源类型与价格关系研究等。
行业应用：可以为住宿短租平台、旅游行业提供数据支持，特别是在房源定价优化、市场供需匹配和用户偏好预测方面。
决策支持：支持住宿短租业务的动态定价策略、房源投放优化及用户个性化推荐，帮助平台提升运营效率和用户体验。
教育和培训：作为旅游管理、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时间序列预测、用户行为分析及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索住宿短租市场的预订规律与用户行为趋势，帮助用户实现精准的房源定价、需求预测及个性化推荐，为旅游行业的精细化运营提供数据支持。
