Airbnb 新用户的民宿预定预测-数据集下载

Airbnb 新用户的民宿预定预测竞赛数据【Kaggle竞赛】数据集

AirBNB 新用户的民宿预定预测竞赛数据 https://www.kaggle.com/c/airbnb-recruiting-new-user-bookings

Airbnb 新用户的民宿预定预测-数据集

Airbnb 新用户的民宿预定预测 kaggle比赛完整数据集 主要包含5个csv文件

Kaggle竞赛-Airbnb 新用户的民宿预定预测-数据集

Airbnb 新用户的民宿预定预测，kaggle比赛完整数据集，主要包含6个csv文件，请有需要的小伙伴下载

Kaggle竞赛：Airbnb新用户预订民宿预测数据集

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/ab6ed9424307 在本次项目中，我们面临的是一个典型的数据挖掘任务——预测 Airbnb 新用户的民宿预订行为。Kaggle 竞赛提供了丰富的数据集，助力参赛者构建模型、剖析用户行为并预测未来的预订趋势。以下是各数据文件的主要内容及可能涉及的知识点： sessions.csv.zip：该文件可能涵盖了用户与 Airbnb 平台交互的详细信息，例如访问时间、浏览的房源、点击行为等。在数据挖掘过程中，我们可以借助这些数据来分析用户的行为模式，比如用户在哪些时间段较为活跃，房源哪些更受青睐，以及用户的浏览 - 预订转化率等。此外，还可以开展会话分析，以洞察用户的决策过程。 train_users_2.csv.zip：这是训练集用户数据，通常包含用户的基本信息，如注册时间、年龄、性别、地理位置等。这些特征对于构建预测模型极为关键，因为它们能够帮助我们理解用户属性对预订行为的影响。例如，年龄和性别可能与旅游偏好存在关联，而地理位置可能会影响用户选择的住宿类型。 test_users.csv.zip：测试集用户数据用于验证模型的预测性能。这部分数据通常不包含目标变量（即预订信息），因此我们需要依据训练集所学到的规律来预测这些未知数据的行为。 sample_submission_NDF.csv.zip：这是提交结果的示例文件，它明确了预期的输出格式，包括用户 ID 和预测的预订概率。参赛者需要按照这一格式生成自己的预测结果文件。 age_gender_bkts.csv.zip：该文件可能包含了用户年龄和性别的分桶信息。这有助于我们在处理敏感个人数据的同时，保留一些用户群体特征。通过这种方式，我们可以分析不同年龄层和性别组的预订行为差异。 countries.csv.zip：这个文件可能包含了国家级别的数据，例如国家代

波士顿 Airbnb 公开数据数据集

波士顿 Airbnb 公开数据是共享民宿网站Airbnb的开放数据，包括在波士顿地区的民宿列表、不同时间的价格、用户评分及评论等。