房地产租赁与交易数据分析数据集RealEstateRentalandTransactionDataAnalysis-krystaljung
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 租赁, 交易, 房价, 城市, 数据分析, 市场, 经济
数据概述：
该数据集包含房地产租赁与交易的相关数据，记录了房屋的多种属性和市场表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的房地产市场快照。
地理范围：数据覆盖多个城市，具体城市信息包含在数据集中。
数据维度：数据集包含多个维度，包括房屋ID、面积、租赁类型、房屋类型、楼层信息、朝向、装修情况、社区、城市、区域、板块、建造年份、二手房数量、地铁站数量、公交站数量、学校数量、私立学校数量、医院数量、药店数量、健身房数量、银行数量、商店数量、公园数量、购物中心数量、超市数量、总交易额、总交易面积、交易均价、交易次数、新房总交易额、新房总交易面积、新房交易均价、新房交易次数、剩余新房数量、供应新房数量、供应土地数量、供应土地面积、土地交易数量、土地交易面积、土地总价、土地均价、总从业人员、新增从业人员、常住人口、浏览量（PV）、独立访客数（UV）、看房次数、交易时间等。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于房地产市场相关数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测和租赁市场研究。
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、经济学等相关领域的学术研究，如房价影响因素分析、租赁市场供需关系研究等。
行业应用：可以为房地产开发商、中介公司、投资机构等提供数据支持，特别是在市场分析、风险评估、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管和政策制定，以及企业进行市场策略调整。
教育和培训：作为房地产市场分析、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房地产市场。
此数据集特别适合用于分析房地产市场的动态变化，预测房价趋势，以及评估不同因素对市场的影响，帮助用户实现更精准的决策和更深入的行业洞察。
