房屋租赁价格预测数据集HouseRentPricePredictionDataset-olypal
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋租赁, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 房价影响因素, 统计分析, 住宅
数据概述：
该数据集包含来自美国华盛顿州金县（King County）的房屋租赁信息，记录了房屋的各项属性以及对应的租赁价格，适用于房价预测、房屋市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2014年至2015年。
地理范围：数据覆盖美国华盛顿州金县。
数据维度：包括房屋ID、租赁日期、房屋价格、卧室数量、房屋居住面积、房屋占地面积、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、房屋高于地面面积、地下室面积、建造年份等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，经过清洗和整理。该数据集适合用于房价影响因素分析和预测模型的构建。
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、房价影响因素分析、房屋租赁市场趋势分析等学术研究。
行业应用：为房地产经纪人、房屋评估师和金融机构提供数据支持，用于房屋价值评估、市场预测和风险管理。
决策支持：支持政府部门制定房地产政策，帮助投资者进行投资决策。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习课程的实训素材，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探索房屋属性与租赁价格之间的关系，建立预测模型，提升租赁价格的预测精度。
