房屋租赁市场价格预测数据集HousingRentalMarketPricePrediction-jamieallen
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋租赁, 价格预测, 机器学习, 房源分析, 市场调研, 空间数据, 房源特征, 租赁市场
数据概述：
该数据集包含来自房屋租赁市场的数据，记录了不同类型房屋的租赁价格及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态的房源信息快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但包含了经纬度信息，可以用于地理空间分析。
数据维度：数据集包含了多种房源特征，包括：
房产类型（如整套出租单元、住宅中的独立房间等）
房间类型（如整套房屋/公寓、独立房间、合住房间等）
房东回复率分档
房东是否为超级房东
房东房源总数
房东身份是否验证
经纬度坐标
可容纳人数
卧室数量
床位数
租赁价格
最短租赁天数
最长租赁天数
365天内的可用天数
过去12个月内的评论数量
数据格式：CSV格式，文件名为dfcsv，便于数据分析和模型训练。
该数据集适用于房屋租赁市场分析、价格预测、以及基于地理位置的房源评估等研究。
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：适用于房地产市场研究、租赁价格影响因素分析、以及空间数据分析等领域。
行业应用：为房地产中介、房屋租赁平台提供数据支持，例如用于构建价格预测模型、优化房源推荐算法等。
决策支持：支持房地产投资决策、租赁市场趋势分析，以及市场策略制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产相关课程的辅助材料，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影响房屋租赁价格的关键因素，以及构建预测模型，帮助用户更好地理解租赁市场，做出更明智的决策。
