北京租房价格数据集BeijingRentDataset-lumoscheng
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，租金，数据集，时间序列，机器学习，价格分析，城市研究，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自北京地区的租房价格数据，记录了北京不同区域，不同类型的房屋租金信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了北京市的多个行政区，包括朝阳区，海淀区，东城区，西城区等主要区域。
数据维度：数据集包括房屋的地理位置，小区名称，房屋类型（如一居室，两居室，三居室等），面积，装修情况，楼层，朝向，租金（月租金），发布时间等变量。
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：数据来源于公开的租房平台，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产研究，机器学习及时间序列分析等领域，特别是在租金预测，市场趋势分析及房屋价值评估等任务中具有重要应用价值。
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：适用于房地产价格趋势，租金影响因素分析等学术研究，如不同区域租金差异分析，房屋特征对租金的影响等。
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，市场调研和房源推荐方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助租赁者，房东及中介制定科学的租赁决策。
教育和培训：作为房地产分析，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，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索北京租房市场的价格规律与趋势，帮助用户实现准确的租金预测，优化租房决策和市场分析，提高租赁效率和盈利能力。
