租赁房产价格预测数据集-hmahmoudi
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，租赁，价格预测，数据集，机器学习，房价分析，市场分析，经济学
数据概述： 该数据集包含了租赁房产的相关信息，主要用于预测租赁价格。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为一段时间，具体年份信息待定。
地理范围： 数据覆盖的区域为特定城市或地区，具体地理范围待定。
数据维度： 数据集包括房产的详细信息，如房屋类型（公寓、别墅等）、卧室数量、卫生间数量、面积、地理位置、周边设施（如学校、公园、交通站点）等，以及租赁价格。
数据格式： 数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息： 数据来源于房地产租赁平台或公开的房产信息网站，已进行数据清洗和初步处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、租赁价格预测、以及机器学习模型的训练和评估。
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、租赁价格影响因素研究，如分析房屋特征、地理位置、周边环境等因素对租赁价格的影响。
行业应用： 可以为房地产中介、租赁平台等提供数据支持，用于租赁价格评估、市场趋势分析等。
决策支持： 支持租赁市场的决策制定，如租金定价策略、投资回报分析等。
教育和培训： 作为房地产、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场和租赁价格预测。
此数据集特别适合用于探索影响租赁价格的关键因素，帮助用户实现准确的租赁价格预测，优化租赁策略，提高投资回报。
