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Airbnb 新用户预订数据集

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简介：
这个数据集包含了Airbnb新用户的预订信息，包括但不限于预订时间、地点及住宿类型等，为分析平台使用趋势和用户行为提供支持。 Airbnb New User Bookings 数据分析集包括以下文件：train.csv、test.csv、session.csv、countries.csv、age_gender_bkts.csv 和 sample_submission_NDF.csv。

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  • Airbnb 新用户预订数据集
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    这个数据集包含了Airbnb新用户的预订信息，包括但不限于预订时间、地点及住宿类型等，为分析平台使用趋势和用户行为提供支持。 Airbnb New User Bookings 数据分析集包括以下文件：train.csv、test.csv、session.csv、countries.csv、age_gender_bkts.csv 和 sample_submission_NDF.csv。
     
  • Airbnb新用户民宿预订预测-数据集
    优质
    本数据集聚焦于预测Airbnb平台的新用户体验，包括他们的住宿偏好、预算范围及潜在目的地，为房东和用户提供有价值的参考信息。 Airbnb新用户的民宿预定预测Kaggle比赛的完整数据集主要包括5个CSV文件。
     
  • Airbnb新用户民宿预订预测-Kaggle竞赛数据集
    优质
    本数据集为Airbnb新用户民宿预订行为预测的Kaggle竞赛专用，包含用户及房源信息，旨在通过机器学习模型预测新用户的预订倾向。 Airbnb 新用户的民宿预定预测，这是一个 Kaggle 比赛的完整数据集，主要包含六个 csv 文件，请有需要的小伙伴下载。
     
  • Airbnb 数据集开放分享
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    本资源提供一个详细的Airbnb数据集，涵盖全球各地房源信息。旨在促进数据分析与研究，助力探索旅游业趋势及模式。 美国著名共享民宿网站 Airbnb 开放的房源数据包括位置、房间类型、配置、价格以及住客评分和评论等内容。以下是目前Airbnb开放数据的城市列表： | 城市名称 | 省份和地区 | 所在国家 | |--------------|----------------------|---------| | Amsterdam | North Holland | 荷兰 | | Antwerp | Flanders Region | 比利时 | | Asheville | 北卡罗来纳州 | 美国 | | Athens | 阿提卡 | 希腊 | | Austin | 德克萨斯州 | 美国 | | Barcelona | 加泰罗尼亚 | 西班牙 | | Berlin | 柏林 | 德国 | | Boston | 马萨诸塞州 | 美国 | | Brussels | 布鲁塞尔 | 比利时 | | Chicago | 伊利诺伊州 | 美国 | | Copenhagen | 赫尔辛格地区 | 丹麦 | | Dublin | 利默里克郡 | 爱尔兰 | | Edinburgh | 苏格兰 | 英国 | | Geneva | 基恩 | 瑞士 | | Hong Kong | 香港特别行政区 | 中国 | | London | 伦敦 | 英国 | | Los Angeles | 加利福尼亚州 | 美国 | | Madrid | 马德里自治区 | 西班牙 | | Mallorca | 巴利阿里群岛 | 西班牙 | | Manchester | 曼彻斯特 | 英国 | | Melbourne | 维多利亚州 | 澳大利亚| | Montreal | 魁北克省 | 加拿大 | | Nashville | 南卡罗来纳州 | 美国 | | New Orleans | 路易斯安那州 | 美国 | | New York City | 纽约州 | 美国 | | Northern Rivers | 新南威尔士州 | 澳大利亚| | Oakland | 加利福尼亚州 | 美国 | | Paris | 法兰西岛 | 法国 | | Portland | 俄勒冈 | 美国 | | Quebec City | 魁北克省 | 加拿大 | | San Diego | 加利福尼亚州 | 美国 | | San Francisco | 加利福尼亚州 | 美国 | | Santa Cruz County | 加利福尼亚州 | 美国 | | Seattle | 华盛顿 | 美国 | | Sydney | 新南威尔士 | 澳大利亚| | Toronto | 安大略省 | 加拿大 | | Trentino | 伦巴第 | 意大利 | | Vancouver | 不列颠哥伦比亚省 | 加拿大 | | Venice | 威尼托 | 意大利 | | Victoria | 不列颠哥伦比亚省 | 加拿大 | | Vienna | 维也纳 | 奥地利 | | Washington | 华盛顿特区 | 美国 | 以上信息仅供参考，具体数据可能有所变动。
     
  • 波士顿Airbnb公开数据集
    优质
    波士顿Airbnb公开数据集包含了平台上房源的相关信息，包括价格、位置、房间类型等，为研究城市住房市场和旅游业提供了宝贵的资源。 波士顿的Airbnb公开数据包含了该地区共享民宿的信息，包括房源列表、不同时间段的价格、用户评分及评论等内容。
     
  • 纽约市Airbnb开放数据集-数据挖掘
    优质
    本数据集包含了纽约市内各类Airbnb短租信息，适用于进行数据分析与挖掘研究，涵盖租金价格、房源类型及评价等多维度内容。 New_York_City_.png 和 AB_NYC_2019.csv 这两个文件包含了与纽约市相关的数据和图像内容。
     
  • 酒店预订需求数据集
    优质
    本数据集包含大量酒店预订信息，涵盖用户详情、预订时间、入住日期、取消记录等关键字段，为研究与分析提供丰富资源。 您是否考虑过一年中的哪个时间段预订酒店房间？或者为了获得最佳每日房价，应该选择哪段时间入住？如果您想预测一家酒店是否会收到过多的特殊要求，又该如何操作呢？使用hotel_bookings.csv数据集可以帮助您探索这些问题！
     
  • 酒店预订预测：基于酒店预订数据集的分析
    优质
    本研究利用历史酒店预订数据，通过数据分析和建模，旨在提高对未来预订趋势的预测准确性，为酒店业提供决策支持。 酒店预订预测是基于酒店预订数据集进行的分析和预测。
     
  • 用于预测分析的用户数据集
    优质
    本数据集包含了丰富的用户行为信息，旨在支持预测性数据分析研究。涵盖用户偏好、交易记录等多维度细节，适用于机器学习模型训练和算法优化。 本段落介绍了一种用于预测用户流失周期的生存分析数据集。该数据集包含了用户的详细信息、注册日期、最后登录时间和最后一次活跃时间等多个维度的数据。通过对这些数据进行分析处理，可以有效预测用户的流失周期，帮助企业更好地理解用户行为，并提高用户留存率。 此数据集适用于各类专业人士如数据分析师、数据科学家和机器学习工程师等；同时对于企业管理人员及市场营销人员同样具有参考价值。无论是为了研究用户流失的规律还是通过预测来提升用户留存率，该数据集都能够提供支持。 其应用场景非常广泛，包括但不限于电商、社交平台以及游戏行业等领域。目标是通过对大量用户行为数据进行分析处理以预测用户的流失周期，并帮助企业更好地了解和应对这些行为模式的变化，进而采取相应措施提高用户体验满意度及忠诚度从而增加收入与利润。 此外需要注意的是，该数据集包含了大量的原始用户行为信息，在使用前需要对其进行预处理和清洗工作来保证其准确性和可靠性。同时还需要进行复杂的生存分析等数据分析操作以充分利用其中的信息价值。