《表1 水泥的具体参数：共享住宿市场房源定价对房源热度的影响研究——基于Airbnb北京地区的数据分析》

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《共享住宿市场房源定价对房源热度的影响研究——基于Airbnb北京地区的数据分析》

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本文所用数据来源于全球民宿短租平台Airbnb官方发布的公开数据集，以北京地区截至2020年1月22日的共享住宿数据为研究对象，数据采集网址为http://insideairbnb.com/get-the-data.html。源数据包含了房源信息、房客评论、行政区域和房源日历四大类数据，前三类数据为本文研究的相关数据。其中房源信息数据集包含了房东基本信息、房源基本信息和房源市场数据，共106个原始变量；房客评论数据集为房客在不同时间对房源做出的评论，共6个原始变量；行政区域数据集定义了北京的16个行政区域。由于本文研究以房源定价为主，因此三个数据集中只选择与房源定价密切相关的变量为研究变量。各数据集的基本情况如表1所示。