房地产租赁市场价格预测数据集RealEstateRentalMarketPricePrediction-manojkumars00
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 租赁, 房价预测, 机器学习, 房价影响因素, 房屋租赁, 市场分析, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自房地产租赁市场的数据，记录了房屋租赁信息，用于预测租赁价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为特定时间点或短期内的租赁市场快照。
地理范围：数据覆盖地区未明确，但从数据字段推测，可能包含印度地区的租赁房源。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如房屋类型（BHK2等）、地理位置（locality）、租赁激活日期（activation_date）、经纬度（latitude, longitude）、租赁类型（lease_type）、房屋设施（gym, lift, swimming_pool等）、议价空间（negotiable）、家具配置（furnishing）、停车位（parking）、房屋面积（property_size）、房屋年龄（property_age）、卫生间数量（bathroom）、朝向（facing）、储物柜（cup_board）、楼层（floor）、总楼层数（total_floor）、配套设施（amenities）、供水情况（water_supply）和建筑类型（building_type）。此外，还包括了用于预测的租金（rent）字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含sample submission.csv, test.csv和train.csv三个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于房地产市场，可能来自租赁平台或房地产网站，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测和租赁策略研究。
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、以及不同类型房屋租赁价格的对比分析。
行业应用：为房地产中介、租赁平台、房地产开发商提供数据支持，用于租金预测、市场调研、以及房屋租赁推荐。
决策支持：支持房地产投资决策、租赁策略制定和市场风险评估。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据建模和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
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，构建预测模型，优化租赁策略，并实现更精准的市场分析。
