房地产租赁市场价格预测数据集RealEstateRentalMarketPricePrediction-saritrath
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 租赁, 价格预测, 机器学习, 房屋属性, 地理位置, 租赁类型, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自房地产租赁市场的数据，记录了不同房产的租赁信息，用于预测租赁价格。主要特征如下：
时间跨度：数据集中未明确包含时间戳，但存在激活日期(activation_date)字段，可用于分析租赁市场的时间效应。
地理范围：数据集中包含地理位置信息，如经纬度和locality（区域），可用于分析不同区域的租赁价格差异。
数据维度：数据集包含多个字段，包括房屋类型（type）、区域（locality）、激活日期（activation_date）、经纬度（latitude, longitude）、租赁类型（lease_type）、健身房（gym）、电梯（lift）、游泳池（swimming_pool）、是否可议价（negotiable）、装修情况（furnishing）、停车位（parking）、房屋面积（property_size）、房龄（property_age）、浴室数量（bathroom）、朝向（facing）、储物柜（cup_board）、楼层（floor）、总楼层（total_floor）、便利设施（amenities）、供水情况（water_supply）、建筑类型（building_type）、阳台数量（balconies）以及租金（rent）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含sample submission.csv, test.csv和train.csv三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于房地产租赁市场，已进行初步的数据整理和结构化处理。
该数据集适合用于房地产价格预测、租赁市场分析、以及探索房屋属性与价格之间的关系。
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、价格预测模型构建、以及影响租赁价格因素的分析。
行业应用：可以为房地产租赁平台、房地产经纪公司和投资者提供数据支持，用于市场分析、定价策略制定和投资决策。
决策支持：支持房地产市场的决策制定，帮助优化租赁价格、提高租赁效率和评估投资回报。
教育和培训：作为房地产分析、机器学习和数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场和数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建租赁价格预测模型，分析不同房屋特征对价格的影响，并探索租赁市场中的规律和趋势。
