短期公寓租赁预测数据集Short-TermApartmentRentalsPredictionDataset-yogeshkumarsingla
数据来源：互联网公开数据
标签：公寓租赁，短期租赁，预测，数据集，房地产，机器学习，时间序列分析，租金分析
数据概述： 该数据集包含来自互联网的短期公寓租赁数据，记录了不同公寓的租赁信息，适用于租金预测，市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为特定年份，具体时间范围请参考数据集原始信息。
地理范围：数据覆盖了多个城市或地区，具体地理范围请参考数据集原始信息。
数据维度：数据集包括公寓的详细信息，如位置，面积，卧室数量，卫生间数量，设施，租金价格，租赁时长等。还可能包含公寓的评论，评分，地理位置信息等。
数据格式：数据提供CSV或JSON格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的公寓租赁平台或房地产网站，已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于房地产市场分析，租金预测，机器学习建模等领域的研究和应用，尤其在短期租赁市场分析和预测方面具有重要价值。
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，租金影响因素分析，租赁市场趋势研究等，如租金与地理位置，设施之间的关系分析等。
行业应用：可以为房地产行业，租赁平台提供数据支持，特别是在租金定价，市场预测，公寓推荐等方面。
决策支持：支持租赁平台的运营决策，投资者的投资分析以及租客的租房决策。
教育和培训：作为房地产，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解租赁市场分析，预测模型等技术。
此数据集特别适合用于探索短期公寓租赁市场的规律与趋势，帮助用户实现租金预测，市场分析等目标，为租赁行业和房地产投资提供数据支持。
