印度房地产租赁市场及电影评论分析数据集IndiaRealEstate-MovieReviewAnalysisDataset-hasnainibrar
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 租赁市场, 房价, 电影评论, 情感分析, 自然语言处理, 文本分类, 数据分析
数据概述：
该数据集包含两个主要部分，分别来自印度房地产租赁市场信息和电影评论数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间范围为2022年。
地理范围：房地产数据主要集中在印度主要城市，电影评论数据集未限定地理范围，为通用电影评论。
数据维度：
房地产租赁数据集：包括“Posted On”（发布日期）、“BHK”（卧室数量）、“Rent”（租金）、“Size”（房屋面积）、“Floor”（楼层信息）、“Area Type”（面积类型）、“Area Locality”（地区）、“City”（城市）、“Furnishing Status”（装修状态）、“Tenant Preferred”（租客偏好）、“Bathroom”（浴室数量）、“Point of Contact”（联系方式）等字段。
电影评论数据集：包含“text”（评论文本）和“label”（情感标签）两个字段，用于情感分析任务。
数据格式：CSV格式，包含House_Rent_Dataset.csv和IMDB.csv两个文件，方便数据分析和机器学习建模。
来源信息：房地产数据来源于印度房地产租赁市场信息，电影评论数据集来源于IMDB电影评论。已进行初步的数据整理和结构化。
该数据集适合用于房地产市场分析、情感分析、文本分类等领域的研究。
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：适用于房地产市场研究、情感分析、自然语言处理等领域的学术研究，如房价影响因素分析、评论情感识别等。
行业应用：可以为房地产行业、电影评论网站、社交媒体分析等提供数据支持，特别是在市场趋势分析、用户反馈分析等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、电影推荐系统优化、舆情监测等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、自然语言处理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析和建模。
此数据集特别适合用于探索房地产市场和电影评论的规律与趋势，帮助用户实现市场分析、情感识别等目标。
