纽约市房屋租赁价格分析数据集NewYorkCityHousingRentalPriceAnalysis-mahnoorrana
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋租赁, 价格分析, 纽约市, 房地产, 租赁市场, 数据分析, 空间数据, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自纽约市Airbnb平台的房屋租赁信息，记录了不同房源的详细信息，包括地理位置、房屋类型、价格、租赁条件以及房东信息等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但包含了最后一次评论时间，暗示了数据的时效性。
地理范围：数据覆盖纽约市的五个行政区（boroughs），包括曼哈顿、布鲁克林、皇后区、布朗克斯和史泰登岛。
数据维度：数据集包括多个关键字段：id（房源ID）、host_id（房东ID）、host_name（房东名称）、neighbourhood_group（行政区）、neighbourhood（社区）、latitude（纬度）、longitude（经度）、room_type（房间类型）、price（价格）、minimum_nights（最短租住天数）、number_of_reviews（评论数量）、last_review（最后评论时间）、reviews_per_month（每月评论数量）、calculated_host_listings_count（房东名下房源数量）、availability_365（一年内可出租天数）。
数据格式：CSV格式，文件名为house.csv，方便数据导入和分析。
数据来源于Airbnb平台公开数据，经过了初步的整理和清洗。该数据集适合用于探索纽约市房屋租赁市场的价格、地理分布以及影响因素。
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、城市规划、旅游业研究等领域，例如分析不同区域的租金差异、评估房源的受欢迎程度等。
行业应用：为Airbnb等在线租赁平台提供数据支持，可以用于价格预测、市场分析、个性化推荐等。
决策支持：支持房地产投资决策，帮助投资者了解不同区域的投资回报率和风险。
教育和培训：作为数据科学、统计学、机器学习等课程的实训案例，帮助学生理解数据分析的实际应用。
此数据集特别适合用于分析影响房屋租赁价格的因素，例如地理位置、房屋类型、租赁时长、房源评价等，并可以用于构建预测模型，帮助用户更好地理解纽约市的房屋租赁市场。
