房屋租赁历史数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：租赁市场, 房屋租赁, 城市生活, 房地产, 数据预测, 房屋类型, 位置偏好, 租金分析
数据概述
本数据集记录了城市中不同房屋的租赁信息，涵盖房屋的基本属性、租赁条件、建筑特征等多维度数据。数据来源于实际租赁市场的记录，旨在为用户提供全面的租赁市场分析依据。数据集包含以下关键字段：
- Building Type：房屋类型（如公寓、联排别墅等）。
- Layout：房屋布局（如一室一厅、两室一厅等）。
- Standardized Layout：标准化的房屋布局描述，便于分析和理解。
- Rent：房屋租金（以货币单位表示）。
- Elevator：是否配备电梯（是/否）。
- SiteOwner：房屋产权状态（自持/租赁）。
- Rent out time：房屋发布租赁信息后被租出的时间。
- Total Floors：建筑物总层数。
- Total Apartments：建筑物内的公寓总数。
- Building Material：建筑材质（如混凝土、钢铁等）。
- Heating：供暖系统类型。
- Heating Source：供暖能源来源。
- Building Year：建筑物建造年份。
- R model check：使用R脚本预测房屋租金是否合理。
数据用途概述
该数据集适用于以下场景：
1. 租赁市场分析：通过分析不同房屋属性与租金的关系，揭示租赁市场的供需情况和价格趋势。
2. 用户租房推荐：基于用户偏好（如租金范围、房屋类型、位置等），为用户提供精准的房屋推荐服务。
3. 房地产投资决策：帮助投资者识别具有潜力的租赁房产，评估投资回报率。
4. 城市规划与政策制定：为城市管理者提供租赁市场数据支持，制定更合理的住房政策。
5. 数据预测模型开发：利用数据集中的字段开发租金预测模型，评估房屋租赁市场的动态变化。
6. 用户体验优化：通过分析房屋租赁信息的发布和租出时间，优化租赁平台的用户体验。
数据示例价值
- 租金影响因素分析：通过分析房屋类型、布局、建筑年份等字段，识别影响租金的关键因素。
- 地理位置偏好：结合房屋地理位置和租赁信息，为用户提供基于地理位置的租金分布情况。
- 租赁效率评估：通过“Rent out time”字段，评估不同房屋类型的租赁效率，优化租赁策略。
- 房屋质量与租金关系：结合“Building Material”和“Heating”字段，研究房屋质量和租金之间的关系。
注意事项
1. 字段解释：部分字段（如“Removed timestamp”和“Added timestamp”）在数据集中标记为“不重要”，用户可根据实际需求选择是否使用。
2. 数据预测：字段“R model check”提供了租金是否合理的预测结果，但用户需根据自身需求验证和调整模型。
3. 数据更新：数据来源于公开租赁市场，建议定期更新以反映最新的租赁市场变化。
通过本数据集，用户可以深入理解租赁市场的动态特征，为租房、投资和政策制定提供数据支持。
