美国公寓租赁价格预测数据集USApartmentRentPrediction-magisty3
数据来源：互联网公开数据
标签：公寓租赁，价格预测，房地产，地理位置，回归分析，文本分析，市场分析，大数据
数据概述：
该数据集包含来自美国地区的公寓租赁信息，记录了公寓的详细属性与租赁价格，适用于价格预测、市场分析等任务。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、经纬度信息。
数据维度：数据集包含多个字段，如：id（公寓唯一标识符），category（公寓类别），title（公寓标题），body（公寓描述），amenities（公寓设施），bathrooms（浴室数量），bedrooms（卧室数量），currency（货币类型），fee（租赁费用），has_photo（是否有照片），pets_allowed（是否允许宠物），price（租赁价格），price_display（价格显示方式），price_type（价格类型），square_feet（公寓面积），address（公寓地址），city（城市），state（州），latitude（纬度），longitude（经度），source（数据来源），time（发布时间）。
数据格式：CSV格式，文件名为ApartmentRentPrediction.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、价格预测模型构建以及地理位置对租赁价格影响的研究。
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：适用于房地产经济学、城市规划、数据科学等领域的研究，如租赁价格影响因素分析、房价预测模型构建、城市公寓市场分析等。
行业应用：为房地产经纪公司、租赁平台、投资机构提供数据支持，尤其在市场调研、价格评估、租赁策略制定等方面具备实用性。
决策支持：支持房地产开发商、租赁公司等制定合理的定价策略，优化投资回报。
教育和培训：适合作为数据分析、机器学习、房地产经济学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索公寓租赁价格的影响因素，预测租赁价格，并进行市场趋势分析，帮助用户优化决策，提升预测精度。
