澳大利亚墨尔本地产租赁价格影响因素分析数据集AustralianMelbourneRealEstateRentalPriceFactors-bruceyuchen
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 租赁市场, 价格预测, 墨尔本, 空间分析, 犯罪率, 基础设施, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自澳大利亚墨尔本地区以及周边城市房产的租赁信息，记录了影响房屋租赁价格的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据主要覆盖澳大利亚维多利亚州墨尔本市区及周边区域。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：
streetAddress：房产具体街道地址；
price：房屋租赁价格；
bedrooms：卧室数量；
bathrooms：卫生间数量；
parking：停车位数量；
addressLocality：城市；
addressRegion：州/地区；
postalCode：邮政编码；
property_type：房产类型；
school_count：附近学校数量；
nbn_type：网络类型；
age_distribution：人口年龄分布；
nearby_schools：附近学校列表；
geo：地理坐标；
hosipital_count：附近医院数量；
park_count：附近公园数量；
station_count：附近车站数量；
shopping_cen_count：附近购物中心数量；
A_crime_count, B_crime_count, C_crime_count, D_crime_count, other_crime_count, total_crime_count：不同类型犯罪的数量及总犯罪数量；
geo_dict：地理坐标字典；
dist_melb_cen：到墨尔本市中心的距离；
distance_to_nearest_stop：到最近车站的距离。
数据格式：CSV格式，文件名为FinalData.csv，方便进行数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开的房地产信息平台、政府统计数据以及地理信息系统。数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于研究和分析影响墨尔本地区租赁价格的因素，以及进行相关预测建模。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于房地产市场分析、空间统计学、城市规划等领域的学术研究，如房价影响因素分析、租赁价格预测模型构建等。
行业应用：可以为房地产中介、租赁平台、投资机构等提供数据支持，用于市场调研、定价策略制定、风险评估等。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、基础设施建设以及社会治安管理等方面的决策。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据科学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索房屋租赁价格与地理位置、周边设施、犯罪率等因素之间的关系，帮助用户实现租赁价格的精准预测、优化投资决策等目标。
