租赁市场租金预测分析数据集TotalRentPredictionAnalyticalTableDataset-kalosjann
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，租金预测，数据集，时间序列，机器学习，数据分析，商业智能，经济预测
数据概述： 该数据集包含来自租赁市场的租金数据，记录了不同地区、不同类型房产的租金信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区，包括一线城市、二线城市及部分三线城市。
数据维度：数据集包括房产的地理位置、面积、房型、楼层、装修情况、周边设施、历史租金数据等变量。还包括影响租金的其他因素，如季节性波动、市场供需等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产租赁平台和市场调研报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产租金预测、市场趋势分析、经济预测等领域，尤其在机器学习模型训练、时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于房地产租金预测、市场供需分析、租金波动原因研究等学术研究，如租金与房产特征关系的分析、市场趋势预测等。
行业应用：可以为房地产中介、租赁平台等提供数据支持，特别是在租金定价、市场分析、投资决策方面。
决策支持：支持租赁市场的价格预测和策略优化，帮助房东和中介制定科学的定价和营销决策。
教育和培训：作为房地产管理、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解租金预测、回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索房地产租金市场的规律与趋势，帮助用户实现准确的租金预测，优化定价策略，提高市场竞争力。
