租房价格预测分析数据集RentalPricePredictionAnalysis-shankslee
数据来源：互联网公开数据
标签：租房, 房价预测, 机器学习, 房屋租赁, 价格分析, 房源信息, 数据建模, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自房地产租赁平台或相关渠道的房源信息，记录了不同地区、不同类型的公寓的租赁价格及其相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，可视为静态数据集，用于分析特定时间点的租房市场情况。
地理范围：数据覆盖多个地区，具体地区信息通过"Region"字段编码表示。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括房源ID（ID）、地区（Region）、日期（Date）、星期几（Weekday）、是否为公寓（Apartment）、卧室数量（Beds）、评价得分（Review）、图片质量（Pic Quality）和价格（Price），以及训练集中是否接受租客（Accept）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别是case2_testing1.csv（测试集）和case2_training1.csv（训练集），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于房地产租赁平台或相关数据抓取，已进行结构化处理，便于数据分析。
该数据集适合用于房价预测、市场分析和租赁决策支持等领域。
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、房价影响因素研究等学术研究，如基于多变量的房价预测模型构建。
行业应用：可以为房地产租赁平台、房屋中介机构提供数据支持，特别是在租金定价、市场趋势分析、个性化推荐等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、租赁策略制定和风险评估。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价预测模型的构建和应用。
此数据集特别适合用于探索影响租房价格的关键因素，构建预测模型，帮助用户优化租赁决策，提升市场分析的准确性。
