包含 1001 条 Booking 房源的示例数据集

一个包含 1000+ 条记录的 Booking 数据集示例。数据集使用 Bright Data API 提取。

Booking 数据集中包含的部分数据字段：

• link: 房源列表的链接
• location: 房源所在的大致区域或目的地
• check_in: 入住日期
• check_out: 退房日期
• adults: 预订包含的成人数量
• children: 预订包含的儿童数量
• rooms: 预订的房间数量
• id: 房源的唯一标识符
• title: 房源标题或名称
• address: 房源完整地址
• city: 房源所在城市
• review_score: 来自住客的平均评分
• review_count: 该房源的评价总数
• image: 房源图片链接
• final_price: 含折扣与税费的总价
• original_price: 折扣前的基准价
• currency: 定价所使用的货币
• tax_description: 适用税费的详细说明
• nb_livingrooms: 客厅数量
• nb_kitchens: 厨房数量
• nb_bedrooms: 卧室数量
• nb_all_beds: 可用床位总数
• full_location: 详细位置的完整地址信息
• no_prepayment: 是否无需预付款
• free_cancellation: 是否支持免费取消

以及更多内容。

这是从 “Booking listings” 数据集中派生的样本子集，该数据集包含超过 30.4K 条记录。

可用的数据集文件格式：JSON、NDJSON、JSON Lines、CSV 或 Parquet。可选将文件压缩为 .gz。

数据集交付方式选项：Email、API 下载、Webhook、Amazon S3、Google Cloud storage、Google Cloud PubSub、Microsoft Azure、Snowflake、SFTP。

更新频率：一次、每日、每周、每月、每季度，或自定义。

可对提取的数据点进行数据富化：按需提供。

获取完整的 Booking 数据集。

Booking 数据集有哪些用例？

1. 市场分析

企业使用 Booking.com 数据集来分析与预测旅行趋势。通过检查预订量与模式，识别热门目的地、预测出行高峰，并优化产品与服务。旅游机构与酒店业者可据此定制旅行套餐。

2. 竞品分析

企业利用 Booking.com 数据集进行竞争性基准对比，通过分析价格、房源评分与用户评价，将自身表现与竞争对手进行比较，从而识别改进空间并更好地理解旅客偏好。

3. 动态定价

酒店与旅行企业获取 Booking.com 数据集以优化营收并制定动态定价策略。通过分析预订数据，基于需求变化、市场状况与竞争对手定价实时调整价格，从而最大化可售房收益（RevPAR）。

为学术研究者与公益组织提供免费的爬取工具与数据集

Bright Initiative 向领先的高校院系与研究人员、以及推动各类环境与社会公益事业的 NGO 和 NPO，提供对 Bright Data 的 Web Scraper API 与 即用型数据集 的访问。您可以在此提交申请：链接。