共享住宿租赁市场价格与人口统计数据集SharedAccommodationRentalMarketPriceandDemographicData-anjairawal0401
数据来源：互联网公开数据
标签：共享住宿, 租赁市场, 价格分析, 人口统计, 地理位置, 市场调研, 机器学习, 房价预测
数据概述：
该数据集包含来自共享住宿平台的数据，结合了租赁价格、房源信息以及对应区域的人口统计数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，涵盖了“Month_Yr”字段所指示的时间段。
地理范围：数据覆盖了特定的城市和州，并包含了邮政编码信息，可以进行细致的地域分析。
数据维度：数据集包括两份CSV文件，分别包含房源信息 (df_final.csv) 和修正后的综合数据 (modified_final.csv)。
df_final.csv：包含房源的详细信息，如房东信息、地理位置、房间类型、价格、可用性、评分等。
modified_final.csv：整合了房价、人口统计数据（包括总人口、性别构成、不同种族比例、家庭结构、收入水平等）。
数据格式：提供CSV格式数据，便于数据分析与处理。
来源信息：数据来源于共享住宿平台公开数据，结合了政府人口普查数据，并经过了数据清洗和整合。
该数据集适合用于探索影响共享住宿价格的因素，以及分析人口统计特征与租赁市场之间的关系。
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：适用于房地产市场分析、共享住宿定价策略研究、以及人口统计学与经济学交叉领域的学术研究。
行业应用：可以为共享住宿平台、房地产中介、旅游行业提供数据支持，如市场预测、竞争对手分析、个性化推荐等。
决策支持：支持城市规划、政府政策制定，例如评估共享住宿对当地社区的影响，以及制定相关法规。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据科学、城市规划等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员进行实证研究。
此数据集特别适合用于分析共享住宿价格的影响因素，预测租赁市场趋势，以及探索人口统计特征与租赁价格之间的关系，从而帮助用户优化决策，提升市场竞争力。
