房屋租赁与住宿数据集HouseBoardingDataset-iamravi1
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋租赁，住宿，数据集，房地产，数据分析，市场研究，机器学习，生活服务
数据概述： 该数据集包含来自房屋租赁和住宿行业的公开数据，记录了房屋租赁市场的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区的房屋租赁市场，包括一线城市，二线城市及部分三线城市。
数据维度：数据集包括房屋的租赁价格，地理位置，房屋类型，房间数量，面积，装修情况，周边设施，房东信息等变量。还包括房屋的历史租赁记录和市场供需情况。
数据格式：数据提供为CSV格式，确保便于分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房屋租赁平台，房地产中介机构及市场研究报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场研究，租赁市场分析，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在房屋价格预测，租赁需求分析等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于房地产市场研究，租赁市场分析，房屋价格预测等学术研究，如房屋租赁价格的影响因素分析，市场供需关系研究等。
行业应用：可以为房地产中介，房屋租赁平台等提供数据支持，特别是在房屋价格评估，租赁需求预测，市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房屋租赁市场的价格制定，房源优化和租赁策略制定，帮助商家制定科学的定价，营销和租赁决策。
教育和培训：作为房地产，数据分析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房地产市场，租赁市场及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索房屋租赁市场的规律与趋势，帮助用户实现准确的房屋价格预测，优化租赁策略，提高市场竞争力。
