巴西房屋租赁价格预测数据集BrazilHouseRentalPricePrediction-santhoshrao1995
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋租赁, 房地产, 价格预测, 巴西, 城市, 租赁市场, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自巴西多个城市房屋租赁的详细信息，记录了不同房屋的租赁价格及其相关属性，适用于房地产市场分析和租赁价格预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖巴西的多个城市，如圣保罗、里约热内卢、阿雷格里港等。
数据维度：包括房屋所在的城市、面积、房间数量、卫生间数量、停车位数量、楼层、是否允许养宠物、是否带家具、物业费、月租金、房产税、火灾保险以及总费用等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为House_prediction.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房屋租赁价格预测、房地产市场分析和租赁策略研究。
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：适用于房地产市场分析、租赁价格影响因素研究、租赁市场趋势分析等学术研究。
行业应用：为房地产中介、租赁平台、房屋估值机构提供数据支持，特别是在租赁价格预测、市场分析、租赁策略制定方面。
决策支持：支持房地产投资决策、租赁市场风险评估和租赁价格优化。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习模型训练等课程的实训素材。
此数据集特别适合用于探索影响房屋租赁价格的关键因素，帮助用户构建价格预测模型，优化租赁策略，更好地理解巴西房地产市场。
