住房租赁市场公寓租金预测数据集ApartmentRentPredictionDataset-magisty3
数据来源：互联网公开数据
标签：公寓租赁, 租金预测, 房地产, 市场分析, 机器学习, 文本分析, 空间数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的公寓租赁信息，记录了公寓的各项属性及租金数据，用于租金预测、市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，可视为一段时间内的公寓租赁信息快照。
地理范围：数据覆盖范围不明确，但包含城市和州信息，可用于分析不同地区的租金差异。
数据维度：包括公寓的ID、类别、标题、描述、设施、卫生间数量、卧室数量、货币类型、费用、是否有照片、是否允许宠物、租金类别、价格类型、平方英尺、地址、城市、州、纬度、经度、来源和时间等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为ApartmentRentPrediction_Milestone2.csv，便于数据处理和分析。
该数据集适合用于房地产市场分析、租金预测建模、以及基于地理位置的租金影响因素研究。
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、租金影响因素分析、以及基于机器学习的租金预测模型构建等方面的学术研究。
行业应用：为房地产经纪公司、租赁平台、以及房地产投资机构提供数据支持，例如租金定价策略优化、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，帮助租赁公司优化运营策略，提高租赁效率。
教育和培训：作为房地产分析、数据科学、以及机器学习相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解租金预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索影响公寓租金的因素，建立租金预测模型，并进行市场趋势分析，从而实现租金优化、投资决策等目标。
