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Airbnb数据集|共享住宿数据集|数据分析数据集
收藏github2023-12-13 更新2024-05-31 收录
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https://github.com/avivamunshi/AirbnbMongoManager
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该数据集包含Airbnb的房源信息，用于管理和分析房源数据，如房源位置、类型、价格等。
This dataset encompasses Airbnb property listings, designed for the management and analysis of property data, including location, type, price, and more.
创建时间：
2023-12-13
原始信息汇总
数据集概述
Q1 AirBnB搜索
- 目的: 显示波特兰, OR的住宿列表，包含名称、邻里、房间类型、容纳客人数量、物业类型和设施、每晚成本，以及未来两天的可用性，按评分降序排列。
- 查询: 使用MongoDB聚合框架，匹配城市为波特兰，日期在未来两天内，且可用的记录。通过
lookup和unwind操作连接listings表，并按review_scores_rating排序。最后通过project操作选择需要的字段。
Q2 无房源的邻里
- 目的: 查找在任何城市中没有任何房源的邻里。
- 查询: 使用MongoDB聚合框架，通过
lookup操作将neighborhoods表与listings表连接，匹配listings为空数组的记录，并选择邻里和城市字段。
Q3 预订可用性
- 目的: 对于塞勒姆的“整套房子/公寓”类型房源，提供每月的可用性估计，显示房源名称、是否为整套房子/公寓、月份、可用时间段（或单日，如果最小住宿夜数为1），以及最小夜数。
- 查询: 使用MongoDB聚合框架，匹配房间类型为“整套房子/公寓”且城市为塞勒姆的记录。通过
lookup和unwind操作连接Calendar表，提取日期组件，并进行复杂的逻辑处理以确定可用性。
Q4 春季与冬季的预订趋势
- 目的: 对于波特兰的“整套房子/公寓”类型房源，提供今年春季和冬季每月的可用性估计。
- 查询: 使用MongoDB聚合框架，匹配房间类型为“整套房子/公寓”且城市为波特兰的记录，并进一步筛选月份在1到6之间的记录。通过
lookup和unwind操作连接Calendar表，提取日期组件，并进行复杂的逻辑处理以确定可用性。
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Airbnb数据集通过聚合多个数据源构建而成，主要包含房源信息、日历可用性数据以及邻里关系数据。数据集的构建过程涉及对房源信息的筛选、与日历数据的关联查询，以及对邻里关系的匹配分析。通过MongoDB的聚合管道技术，数据集能够高效地整合多维度信息，确保数据的完整性和一致性。
特点
该数据集的特点在于其多维度的信息整合能力，涵盖了房源的基本信息、可用性状态、邻里关系以及用户评分等关键数据。数据集特别关注房源的实时可用性，能够动态反映房源的预订情况。此外，数据集还提供了详细的房源类型和设施信息，便于用户进行精准筛选和分析。
使用方法
使用该数据集时，用户可以通过MongoDB的聚合查询功能，灵活地筛选和分析特定城市、房源类型或时间段的房源信息。例如，用户可以通过查询特定日期的可用房源，或分析不同季节的预订趋势。数据集还支持对邻里关系的深度分析，帮助用户了解不同区域的房源分布情况。
背景与挑战
背景概述
Airbnb数据集是由Airbnb公司公开的住宿信息数据集，涵盖了全球多个城市的房源信息，包括房源名称、位置、房型、容纳人数、设施、价格等详细信息。该数据集的创建旨在为研究人员和开发者提供一个真实且丰富的数据源，以支持住宿推荐系统、城市旅游规划、价格预测等领域的研究。通过该数据集，研究人员可以深入分析不同城市的住宿市场动态，探索房源供需关系，并为用户提供个性化的住宿推荐服务。该数据集自发布以来，已成为旅游和住宿领域研究的重要参考数据之一。
当前挑战
Airbnb数据集在应用过程中面临多重挑战。首先，数据集的规模庞大且结构复杂，涉及多个数据表之间的关联查询，这对数据处理和分析的效率提出了较高要求。其次，数据集中存在大量缺失值和异常值，尤其是在价格、评分等关键字段上，这对数据清洗和预处理工作带来了较大难度。此外，数据集的动态更新特性要求研究人员不断调整分析模型，以应对房源信息的实时变化。最后，如何从海量数据中提取出有价值的特征，并构建高效的推荐算法，也是该数据集应用中的一大挑战。
常用场景
经典使用场景
Airbnb数据集在旅游和住宿领域具有广泛的应用，尤其是在分析短期租赁市场的动态和趋势方面。通过该数据集，研究人员可以深入探讨不同城市和社区的房源分布、价格波动以及用户偏好。例如，数据集中的房源信息可以用于分析特定城市（如波特兰）的房源类型、价格区间和用户评分，从而为房东和平台提供优化建议。
实际应用
在实际应用中，Airbnb数据集被广泛用于优化平台的房源推荐系统和定价策略。通过分析房源的地理位置、设施条件和用户评价，平台可以为用户提供个性化的住宿推荐。此外，数据集还可以帮助房东了解市场需求，调整房源定价和营销策略，从而提高入住率和收益。
衍生相关工作
基于Airbnb数据集，许多经典研究工作得以展开。例如，有研究利用该数据集分析了共享经济对传统酒店业的影响，揭示了Airbnb房源与传统酒店在价格和地理位置上的竞争关系。此外，还有研究通过该数据集探讨了城市短租政策对房源供给和价格的影响，为城市管理者提供了政策制定的参考依据。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建，包含5686张图像和45578个标签，重点关注六种行为：举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景，通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估，平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础，解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
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CatMeows
该数据集包含440个声音样本，由21只属于两个品种（缅因州库恩猫和欧洲短毛猫）的猫在三种不同情境下发出的喵声组成。这些情境包括刷毛、在陌生环境中隔离和等待食物。每个声音文件都遵循特定的命名约定，包含猫的唯一ID、品种、性别、猫主人的唯一ID、录音场次和发声计数。此外，还有一个额外的zip文件，包含被排除的录音（非喵声）和未剪辑的连续发声序列。
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ChinaTravel
ChinaTravel是由南京大学国家重点实验室开发的一个真实世界基准数据集，专门用于评估语言代理在中国旅行规划中的应用。该数据集涵盖了中国10个最受欢迎城市的旅行信息，包括720个航班和5770趟列车，以及3413个景点、4655家餐厅和4124家酒店的详细信息。数据集通过问卷调查收集用户需求，并设计了一个可扩展的领域特定语言来支持自动评估。ChinaTravel旨在解决复杂的真实世界旅行规划问题，特别是在多兴趣点行程安排和用户偏好满足方面，为语言代理在旅行规划中的应用提供了重要的测试平台。
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FAOSTAT Agricultural Data
FAOSTAT Agricultural Data 是由联合国粮食及农业组织（FAO）提供的全球农业数据集。该数据集涵盖了农业生产、贸易、价格、土地利用、水资源、气候变化、人口统计等多个方面的详细信息。数据包括了全球各个国家和地区的农业统计数据，旨在为政策制定者、研究人员和公众提供全面的农业信息。
www.fao.org 收录
中国空气质量数据集（2014-2020年）
数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI，包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台，每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录，通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。
国家地球系统科学数据中心 收录