奥斯汀公寓与谷歌评论12个月数据集AustinApartmentsandGoogleReviewsfor12MonthsDataset-aadishjoshi
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，公寓租赁，谷歌评论，数据集，时间序列，机器学习，市场分析，消费者行为
数据概述： 该数据集包含来自奥斯汀地区公寓租赁市场的数据，记录了12个月内公寓的租赁信息和谷歌用户评论的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2022年1月到2022年12月。
地理范围：数据覆盖了美国德克萨斯州奥斯汀市，主要涉及该地区的公寓租赁市场。
数据维度：数据集包括公寓的地址，租金价格，房型，面积，租赁条款，谷歌用户评分，评论内容，评论时间等变量。还包括公寓周边设施，交通便利性等附加信息。
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：数据来源于奥斯汀地区的公寓租赁平台和谷歌评论，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产研究，市场分析，消费者行为研究等领域，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：适用于房地产市场的租赁趋势分析，消费者满意度研究，租赁市场预测等学术研究，如租赁价格波动的原因分析，用户评论的情感分析等。
行业应用：可以为房地产开发商，租赁平台等提供数据支持，特别是在租赁市场分析，租赁策略优化和用户需求预测方面。
决策支持：支持房地产市场的租赁决策和策略优化，帮助开发商和租赁平台制定科学的定价，推广和用户服务策略。
教育和培训：作为房地产，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时间序列预测，情感分析及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索奥斯汀公寓租赁市场的规律与趋势，帮助用户实现准确的租赁价格预测，优化租赁策略和用户服务，提高市场竞争力。
