美国公寓租赁价格预测数据集USApartmentRentPrediction-amrkhaled360
数据来源：互联网公开数据
标签：公寓租赁, 价格预测, 房地产, 租赁市场, 数据分析, 机器学习, 房价, 地理位置
数据概述：
该数据集包含来自美国地区的公寓租赁信息，记录了公寓的各项属性及租赁价格，用于预测公寓租赁价格和分析市场趋势。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据覆盖美国多个城市，包括公寓的详细地址、城市和州信息。
数据维度：包括公寓的ID、类别、标题、描述、设施、浴室数量、卧室数量、货币类型、费用、是否有照片、是否允许宠物、租赁类别、价格类型、面积（平方英尺）、地址、城市、州、纬度、经度、来源和发布时间等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为ApartmentRentPrediction_Milestone2.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于房地产市场分析、租赁价格预测、以及基于地理位置的租赁市场研究。
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、租赁价格预测、以及影响租赁价格的因素研究等学术研究。
行业应用：可以为房地产租赁公司、在线租赁平台提供数据支持，用于优化定价策略、改进推荐系统等。
决策支持：支持房地产投资决策、租赁市场风险评估和市场趋势分析。
教育和培训：作为房地产分析、数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解租赁市场。
此数据集特别适合用于探索影响公寓租赁价格的关键因素，并构建预测模型，帮助用户做出更明智的决策。
