房屋租赁市场房源信息分析数据集HousingRentalMarketListingAnalysis-arzoonayeem
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋租赁, 房源信息, 市场分析, 数据分析, 文本分析, 空间数据, 租赁市场, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自房屋租赁平台的数据，记录了房源的详细信息，包括房源描述、地理位置、房东信息、房屋配置等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为特定时间点的房源信息快照。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但包含经纬度信息，可用于地理位置分析。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如房源ID（ID）、房源描述（description）、周边环境概述（neighborhood_overview）、房东信息（包括host_since、host_location、host_about等）、房源位置（latitude、longitude）、房屋类型（property_type）、房间类型（room_type）、可容纳人数（accommodates）、卫生间数量（bathrooms）、卧室数量（bedrooms）、床位数（beds）、便利设施（amenities）、最短/最长入住天数（minimum_nights, maximum_nights）、可用性信息（availability_30, availability_60, availability_90, availability_365）以及评价数量（number_of_reviews, number_of_reviews_ltm）等。
数据格式：CSV格式，包含testcsv、traincsv、sample_submissioncsv等多个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于房屋租赁平台，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房屋租赁市场研究、房源特征分析、价格预测、以及地理空间分析等领域。
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、城市规划、旅游业分析等领域的学术研究，如房价影响因素分析、房源特征对租赁价格的影响研究、基于地理位置的租赁市场分析等。
行业应用：可以为房屋租赁平台、房地产中介、旅游行业提供数据支持，特别是在市场调研、房源推荐、定价策略优化等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和旅游资源配置等方面的决策制定，帮助优化资源配置，提升市场竞争力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、空间数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房屋租赁市场。
此数据集特别适合用于探索房源特征与租赁价格、地理位置、房东评价等因素之间的关系，帮助用户实现市场趋势分析、预测租金、优化房源推荐等目标。
