德国房屋租赁市场信息数据集GermanyHousingRentalMarketData-alisharifi2000
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋租赁, 房地产, 市场分析, 房价预测, 德国, 租赁价格, 房屋属性, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自德国房屋租赁市场的详细信息，记录了不同房屋的租赁属性、价格以及地理位置等关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，推测为特定时间点的市场快照。
地理范围：数据覆盖德国不同联邦州（Regio1）、城市（Regio2/Regio3）及邮政编码（Geo_plz）等区域。
数据维度：数据集包括房屋的各类属性，如服务费（serviceCharge）、供暖类型（heatingType）、是否新建筑（newlyConst）、是否有阳台（balcony）、图片数量（picturecount）、价格趋势（pricetrend）、总租金（totalRent）、建造年份（yearConstructed）、停车位数量（noParkSpaces）、供暖类型（firingTypes）、是否有厨房（hasKitchen）、房屋面积（livingSpace）、房屋状况（condition）、内部质量（interiorQual）、是否允许养宠物（petsAllowed）、街道（street）、电梯（lift）、房屋类型（typeOfFlat）、房间数量（noRooms）、热工特性（thermalChar）等。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，便于数据分析和处理。数据中包含缺失值，需要进行适当的数据清洗。
来源信息：数据来源于互联网，具体来源未明确说明，可能来自房地产信息平台或公开数据抓取。该数据集适合用于房屋租赁市场分析、价格预测、以及相关因素的影响研究。
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：适用于房地产市场研究，例如房屋租金影响因素分析、房价预测模型构建、不同区域租赁市场对比等。
行业应用：为房地产中介、租赁平台、房地产投资机构提供数据支持，用于市场分析、租金评估、客户画像等。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管、制定相关政策，以及为投资者提供决策依据。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习建模等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解德国房地产市场。
此数据集特别适合用于探索房屋租赁价格的影响因素，例如房屋面积、地理位置、建筑年代、房屋状况等，帮助用户实现市场分析、价格预测和风险评估等目标。
