印度房屋租赁市场分析数据集IndiaHouseRentMarketAnalysisDataset-ahmedelbashir99

数据来源：互联网公开数据

标签：房屋租赁, 房地产, 市场分析, 租金预测, 居住环境, 城市规划, 数据分析, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自印度主要城市的房屋租赁信息，记录了不同房屋的租金、户型、面积、楼层、区域类型、地理位置、城市、装修状态、租客偏好、卫生间数量以及联系方式等关键信息。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2022年。地理范围：数据覆盖了印度多个主要城市，包括加尔各答（Kolkata）等。数据维度：数据集包括“Posted On”（发布日期）、“BHK”（卧室数量）、“Rent”（租金）、“Size”（面积）、“Floor”（楼层）、“Area Type”（区域类型）、“Area Locality”（区域位置）、“City”（城市）、“Furnishing Status”（装修状态）、“Tenant Preferred”（租客偏好）、“Bathroom”（卫生间数量）和“Point of Contact”（联系方式）等多个字段。数据格式：CSV格式，文件名为House_Rent_Dataset.csv，便于数据分析和处理。该数据集适合用于房屋租赁市场分析、租金预测、居住环境评估等研究。

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、城市规划、经济学等领域的研究，如租金影响因素分析、区域租金水平比较、租赁市场供需关系研究等。行业应用：可以为房地产中介、房屋租赁平台、房地产开发商等提供数据支持，特别是在租金定价、市场调研、客户需求分析等方面。决策支持：支持政府部门进行城市规划、住房政策制定，以及房地产企业进行投资决策和风险评估。教育和培训：作为房地产市场分析、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房屋租赁市场。此数据集特别适合用于探索影响房屋租金的关键因素，分析不同城市和区域的租赁市场差异，并构建租金预测模型，从而为用户提供决策支持和市场洞察。