房屋租赁价格预测数据集HousingRentalPricePrediction-syidiqnet
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋租赁, 价格预测, 机器学习, 房地产, 文本分析, 地理位置, 数据挖掘, 市场分析
数据概述：
该数据集包含来自房屋租赁平台的公开数据，记录了房屋租赁的详细信息，包括房屋属性、地理位置、租户评价等，并附有房屋租赁价格，用于价格预测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为特定时间段的房屋租赁快照。
地理范围：数据覆盖了多个城市，具体城市信息包含在“city”字段中，未明确指出国家或地区。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如房屋类型（property_type）、房间类型（room_type）、便利设施（amenities）、可容纳人数（accommodates）、卫生间数量（bathrooms）、床的类型（bed_type）、取消政策（cancellation_policy）、清洁费（cleaning_fee）、城市（city）、描述（description）、首次评论时间（first_review）、房东是否有个人资料照片（host_has_profile_pic）、房东身份是否验证（host_identity_verified）、房东回复率（host_response_rate）、房东入驻时间（host_since）、是否可立即预订（instant_bookable）、最后评论时间（last_review）、纬度（latitude）、经度（longitude）、房屋名称（name）、街区（neighbourhood）、评论数量（number_of_reviews）、评论评分（review_scores_rating）、缩略图URL（thumbnail_url）、邮编（zipcode）、卧室数量（bedrooms）、床的数量（beds）以及价格（price）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample submission.csv（提交样例）。
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、价格预测模型研究、以及影响房屋租赁价格因素的探索性数据分析。
行业应用：为房屋租赁平台、房地产经纪公司、以及相关市场分析机构提供数据支持，用于优化定价策略、预测租赁需求等。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋租赁市场风险评估和市场趋势分析。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、以及房地产分析课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房屋租赁市场。
此数据集特别适合用于构建价格预测模型，探索房屋属性、地理位置、以及用户评价等因素对房屋租赁价格的影响，从而提升预测精度和市场分析的深度。
