公寓租赁价格预测数据集-amrkhaled360
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，租赁价格预测，数据集，机器学习，房价分析，经济学，城市规划，数据分析
数据概述： 该数据集包含了公寓租赁价格预测所需的多种数据，记录了公寓的详细信息和租赁价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为特定年份。
地理范围：数据覆盖了多个城市或地区。
数据维度：数据集包括公寓的地理位置，面积，卧室数量，卫生间数量，楼层，建筑年份，周围环境特征（如交通便利性，周边设施等），租赁价格等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于房地产网站，租赁平台等公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场分析，租赁价格预测，机器学习模型构建等领域的研究和应用，尤其在房价预测，租赁市场趋势分析等方面具有重要价值。
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：适用于房地产市场研究，租赁价格影响因素分析，房价预测等学术研究，如不同城市租赁价格的比较，影响租赁价格的关键因素分析等。
行业应用：可以为房地产经纪人，租赁平台等行业提供数据支持，特别是在租赁价格评估，市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房地产投资决策，租赁市场策略制定和风险评估。
教育和培训：作为房地产，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房价预测，数据分析等技术。
此数据集特别适合用于探索公寓租赁价格的影响因素与市场趋势，帮助用户实现准确的租赁价格预测，优化投资决策，提升市场分析能力。
