纽约市房屋租赁市场分析数据集NewYorkCityHousingRentalMarketAnalysis-dattienphan
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋租赁, 纽约市, 市场分析, 房价预测, 租赁市场, 空间分析, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自纽约市房屋租赁市场的数据，记录了租赁房源的多种属性信息，可用于分析市场趋势、预测价格和评估房源特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一份静态的房屋租赁市场快照。
地理范围：数据覆盖纽约市的五个行政区（曼哈顿、布鲁克林、皇后区、布朗克斯、斯塔滕岛），提供区域层面的分析视角。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：图片链接（picture_url）、可容纳人数（accommodates）、卫生间数量（bathrooms）、卧室数量（bedrooms）、床位数（beds）、价格（price）、最短入住天数（minimum_nights）、最长入住天数（maximum_nights）、30天内可租用天数（availability_30）、365天内可租用天数（availability_365）、街区（neighbourhood）、每间卧室的床位数（beds_per_bedroom）、到市中心的距离（distance_to_center）、便利设施数量（amenity_count），以及房源类型和街区组别的独热编码特征。
数据格式：CSV格式，文件名为final_dataset.csv，方便进行数据分析和建模。
数据来源：数据可能来源于公开的租赁平台或数据抓取，已进行清洗和结构化处理。
该数据集适合用于探索纽约市房屋租赁市场的供需关系、价格影响因素以及不同区域的租赁特征。
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、城市规划和经济学研究，例如分析租赁价格的影响因素、评估不同区域的租赁需求差异、预测房价走势等。
行业应用：可以为房地产经纪公司、租赁平台和投资机构提供数据支持，例如优化房源定价策略、提升市场预测精度、辅助投资决策等。
决策支持：支持城市规划部门进行住房政策制定，评估租赁市场对城市发展的影响。
教育和培训：作为房地产市场分析、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理解市场动态和应用数据分析技术。
此数据集特别适合用于分析房屋租赁价格的影响因素，预测不同区域的租赁需求，帮助用户优化租赁决策。
