房屋租赁价格预测数据集TotalRentPredictionAnalyticalTablewithGenAI-kalosjann
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋租赁，价格预测，数据集，机器学习，房地产，租赁市场，生成式AI，数据分析
数据概述： 该数据集包含房屋租赁价格预测的分析表格，整合了多种影响租赁价格的因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为近几年，具体时间跨度取决于数据集的更新频率。
地理范围：数据覆盖特定地区的房屋租赁市场，包括城市，社区等。
数据维度：数据集包括房屋的地理位置，面积，户型，设施，周边环境，租赁合同信息，历史租赁价格等变量。此外，还可能包含与生成式AI（GenAI）相关的补充信息，如通过AI生成的房屋描述，市场趋势分析等。
数据格式：数据通常以CSV，Excel等表格形式提供，方便数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于房地产租赁平台，中介机构，公开市场数据等，并已进行清洗和整理。
该数据集适合用于房地产市场分析，租赁价格预测，机器学习建模等研究和应用，尤其在利用生成式AI进行数据增强和分析方面具有重要价值。
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： 适用于房地产市场分析，租赁价格影响因素研究，租赁市场趋势预测等，例如分析不同因素对租赁价格的影响程度，预测未来租赁价格走势等。
行业应用：可以为房地产租赁行业提供数据支持，特别是在房屋定价，租赁策略制定，市场分析等方面。
决策支持：支持房屋租赁市场的决策制定，包括投资决策，租赁策略优化等。
教育和培训：作为房地产，数据科学，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房屋租赁市场和预测分析方法。
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，并利用生成式AI技术提升预测精度，帮助用户实现更准确的租赁价格预测，优化投资决策和租赁策略。
