美国房屋租赁价格与地理距离分析数据集USHousingRentalPriceandGeographicDistanceAnalysis-ddking77

数据来源：互联网公开数据

标签：房屋租赁, 房价分析, 地理位置, 房地产, 价格预测, 距离分析, 机器学习, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自美国地区的房屋租赁信息，记录了房屋的租赁价格、地理位置、房屋类型、面积、卧室数量、卫生间数量等属性，并结合了地理距离和GDP数据，用于分析房屋价格与地理位置的关系。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的房屋租赁信息快照。地理范围：数据覆盖美国部分地区，包括州（state）和具体的城市区域。数据维度：数据集包括多个关键字段，如房屋价格（price）、房屋类型（type）、房屋面积（sqfeet）、卧室数量（beds）、卫生间数量（baths）、是否允许宠物（cats_allowed, dogs_allowed）、是否允许吸烟（smoking_allowed）、地理坐标（lat, long）、州（state）、对数价格（log_price）、对数面积（log_sqfeet）、地理区域名称（NAME）、与其他地点的距离（distance（m），distance_km）以及GDP数据（GDP）。数据格式：CSV格式，文件名为casas_dos_eua_com_distancia.csv，便于数据分析和建模。数据来源：数据来源于公开的互联网信息，经过整合和清洗。该数据集适合用于房屋租赁市场分析、价格预测模型构建、地理位置对房价的影响分析等研究。

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：适用于房地产市场分析、地理经济学研究，以及房价影响因素分析等学术研究，例如，研究地理位置、房屋属性与租金价格之间的关系。行业应用：为房地产中介、租赁平台、房地产投资机构提供数据支持，可以用于市场调研、价格评估、租赁策略制定等方面。决策支持：支持房地产行业的决策制定，例如，优化租赁价格策略、评估投资回报率、进行市场趋势预测。教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习、地理信息系统等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场和数据分析方法。此数据集特别适合用于探索房屋租赁价格与地理位置、房屋属性之间的关系，以及构建价格预测模型，帮助用户优化决策、提升市场分析能力。