德国住房租赁市场租赁属性分析数据集GermanHousingRentalMarketRentalAttributeAnalysis-kcli852
数据来源：互联网公开数据
标签：住房租赁, 房地产, 租赁市场, 属性分析, 房价预测, 数据挖掘, 德国, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含来自德国住房租赁市场的租赁属性数据，记录了租赁房屋的各项特征与租赁信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为反映某一时间点或短时间内的市场状态。
地理范围：数据主要针对德国住房租赁市场。
数据维度：数据集包含多个维度，如serviceCharge（服务费），heatingType（供暖类型），telekomTvOffer（电视服务优惠），newlyConst（是否新建），balcony（是否有阳台），telekomUploadSpeed（电信上传速度），totalRent（总租金），yearConstructed（建造年份），noParkSpaces（停车位数量），hasKitchen（是否有厨房），cellar（是否有地下室），livingSpace（居住面积），condition（房屋状况），interiorQual（内部质量），lift（是否有电梯），typeOfFlat（公寓类型），noRooms（房间数量），floor（楼层），garden（是否有花园），livingSpaceRange（居住面积范围），heatingCosts（供暖费用），lastRefurbish（最近翻新时间）等。
数据格式：CSV格式，文件名为rentcsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于德国住房租赁市场，经过结构化整理。该数据集适合用于住房租赁市场分析、房价预测和相关属性研究。
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、城市规划、经济学等领域的学术研究，如房屋租赁价格的影响因素分析、租赁市场供需关系研究等。
行业应用：可以为房地产经纪公司、租赁平台、房屋评估机构等提供数据支持，用于市场分析、价格预测、租赁策略制定等。
决策支持：支持政府部门制定住房政策、优化城市规划，以及为投资者提供决策参考。
教育和培训：作为房地产、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解住房租赁市场。
此数据集特别适合用于探索房屋租赁价格的影响因素、市场趋势分析以及构建预测模型，帮助用户优化投资决策、提升市场竞争力。
