公寓租赁市场分析数据集ApartmentRentalMarketAnalysisDataset-dhesta
数据来源：互联网公开数据
标签：公寓租赁，数据集，房地产市场，数据分析，城市规划，预测建模，时间序列，经济研究
数据概述： 该数据集来自Kaggle，记录了公寓租赁市场的详细信息，适用于房地产市场分析，预测建模等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据涵盖了多个城市的公寓租赁市场，包括北京，上海，广州，深圳等一线城市。
数据维度：数据集包括公寓的地理位置，建筑面积，租金价格，房龄，装修程度，楼层高度，周边配套设施等变量。还包括租赁市场的历史数据和相关经济指标。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场分析，城市规划，经济学研究等领域的应用，尤其在时间序列预测，回归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：适用于公寓租赁市场的趋势分析，租金价格预测，市场需求分析等研究，如租金波动的原因分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在租赁策略制定，价格调整和市场需求预测方面。
决策支持：支持房地产开发商和房东的租赁定价和市场策略优化，帮助其制定科学的租赁策略。
教育和培训：作为房地产市场分析，数据科学及经济学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索公寓租赁市场的规律与趋势，帮助用户实现准确的租金预测，优化租赁策略，提高市场竞争力和盈利能力。
