房屋租赁预测数据集HouseRentPredictionDataset-chinoysen
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋租赁，数据集，价格预测，机器学习，房地产分析，城市规划，经济学，商业智能
数据概述：该数据集包含来自多个城市的房屋租赁数据，记录了租赁房屋的详细信息，适用于房屋租赁价格预测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2013年到2021年。
地理范围：数据涵盖了多个城市的不同区域，具体包括一线城市，二线城市和部分三线城市。
数据维度：数据集包括房屋的租赁价格，位置，面积，房间数量，楼层，装修状况，房屋类型，交通便利性等变量。还包括影响租赁价格的市场因素如供需状况和政策调整。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个城市的房地产网站和公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产行业的租赁价格预测，市场分析，城市规划等领域的应用，尤其在机器学习模型训练和数据分析等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于房屋租赁市场的价格预测，供需分析，市场趋势预测等研究，如影响租赁价格的因素分析，城市区域的发展趋势等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在租赁价格预测，市场调研和投资决策方面。
决策支持：支持房地产开发商和中介公司制定科学的租赁定价策略，帮助商家优化资源配置和提高收益。
教育和培训：作为房地产分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解价格预测，市场趋势分析等技术。
此数据集特别适合用于探索房屋租赁市场的价格规律与趋势，帮助用户实现准确的价格预测，优化资源配置，提高经济效益。
